在她作为Crowne & Mulvey LLP合伙人的20年里，Elizabeth Mulvey在新英格兰地区审理了数百起医疗事故案件。与这么多被医疗系统伤害的人一起工作，激发了人们对改善患者安全的兴趣。“最好是防止伤害，”她说，“而不是给人们赔偿。”

穆尔维参加了生物统计学公共卫生硕士课程的兼职学习，以探索利用数据来减少破坏性医疗错误的想法。“我从来没有想过医生和护士会伤害病人，”她说。“但多年来代表了很多人，似乎有特定类型的患者和特定情况往往会有不好的结果。”我一直在想，如果你有足够的数据，你能否识别出不良后果的风险因素，并通过让人们意识到这些因素来预防它们？”

穆尔维还看到了统计学和法律之间的其他几个交叉点。例如，该领域目前讨论的一个主题是法律制度中的结构性种族主义，以及法院是否对少数民族区别对待。穆尔维说，30年前，没有明确的方法来回答这些问题。“现在，很多数据都是电脑化的，可以用于分析，所以有很多方法可以探索这样的问题，并记录差异。”

她说，更广泛地说，律师有时会被要求解释统计数据，但并不总是愿意接受挑战。“不幸的是，大多数人去法学院是因为他们不擅长数学。你给他们看一些统计数据，他们就会想要逃避。”但统计数据对对手、陪审团和法官都具有强大的说服力。穆尔维说：“所以我认为律师们很好地理解了统计数据，”这样他们就可以在自己的论点中正确地使用统计数据，并在别人的论点中发现这些数据被滥用了。

“我一直是一个数学孩子，”穆尔维说，但作为一个高中生，她没有看到数学的很多实际应用，所以让她的兴趣减弱了。她的导师Michael LaValley教授说，在公共卫生定量方法学院的第一门生物统计学课程上，她的数学能力立刻显露出来。

“她在班上表现得非常非常好，”他说。“她真的很突出——那个班里有一些非常优秀的学生，所以成为一个突出的人是很了不起的。”当穆尔维要求在不完成所有先决条件的情况下学习拉瓦利的逻辑回归课程时，拉瓦利欣然同意了，因为他知道穆尔维掌握这些材料不会有问题。“她证明了我是对的，”他说。

穆尔维还拥有南卡罗来纳医科大学的健康信息学硕士学位，她已经完成了SPH生物统计学学位的要求，但她还没有完成她的数学肌肉。波士顿大学的常青项目允许58岁及以上的地区居民以象征性的费用旁听课程，穆尔维已经计划利用该项目继续学习统计学课程。