විද්‍යාව හා මගේ සත දෙක

කුඩා කල සිට විද්‍යාව මාරයි කියන  සංකල්පයේ හිටපු කෙනෙක් විදිහට මේකේ පොඩි අවුලක් තියෙනවා කියන පරිවර්තනයට ආසන්නතම හේතු මෙසේ ලියා දක්වමි. 

ඉගෙනීම් කටයුතු වෙනුවෙන් data science හා වෛද්‍ය විද්‍යාවේ යොදාගැනීම ගැන පිළිගත් විශ්වවිද්‍යාලයක course එකක් කරද්දී වෛද්‍ය විද්‍යාවේ තියන golden research method එක වන random control test .(මිනිසුන් දෙකට බෙදා එක් කොටසකට බෙහෙත් ද අනික් කොටසට බෙහෙත වගේ දෙයක් දෙනවා) එකෙන් තමා බෙහෙත් වැඩක් තියෙනවා කියලා කියන්නේ. 

80% වඩා බෙහෙත් පර්යේෂණ වල reproducibility crisis කියලා දෙයක් තියෙනවා . එකියන්නේ research එකේ කතාව ආයේ කරලා බැලුවොත් වෙනම කතාවක් එන්නේ .

ඉතින් ඔය ගැන  කියද්දී prof කෙනෙක් කිව්වා RCT වල නොකියන assumptions(රාමු) තුනක් තියෙනවා.

1. ලෝකේ ඉන්නේ හැම මනුස්සයාම සමානයි. (physiology)

2. ලෙඩේ හොද වෙන්න එකම හේතුව දෙන බෙහෙත විතරයි.

3. බෙහතෙ තියෙන්නේ ඒ effect විතරයි

මට එක තේරුණ වෙලාවේ මට හිතුනේ මොන බොරුවක්ද මේ. ඔය තුනම පට්ටම බොරු නේද ? කොමද ඔය තුන මත ඉදන් generalized කරන්න පුළුවන් බෙහෙතක් හොයාගන්නේ ? වෙන්නම බැ . statistics (කියන කතාවෙන් කරන්න බැරි දෙයක් generalized කරනවා. ඔයාට හරියන බෙහෙත මට හරි යනවද කියන එක predict කරන්නම බැ. වෙන එකක් තියා මට අද හරිගිය බෙහෙත මට හෙට හරියවිද කියන්නවත් බෑ. මොකද මගේ physiology අද තිබ්බ දේ හෙට වෙනස් වෙනවා. අපි හොයන්න හදන්නේ නැති දෙයක් කියලා වැටහීමක් ආව.

එත් සමගම කියෙව්වා Doctoring Data Kendrick, Malcolm. කියලා පොතක්. එක කියෙව්වම තේරුනා research කරන අයත් මාර විදිහට ඇදගෙන ඉන්නේ කියලා. Mortality studies වල තියෙන අවුල එකේ හොදට පැහැදිලි කරලා තියෙනවා.