A future without doctors? - 6 Minute English

111,060 views ・ 2021-08-19

BBC Learning English


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00:02
Hi! Neil from BBC Learning
0
2080
2000
¡Hola! Neil de BBC Learning
00:04
English here.
1
4080
756
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Did you know that we are now offering
2
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English aquí.
¿Sabías que ahora ofrecemos
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a new weekly extra episode
3
7634
2060
un nuevo episodio adicional semanal
00:09
of 6 Minute English exclusively
4
9694
2516
de 6 minutos en inglés exclusivamente
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on our
5
12210
593
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website? So go to
6
12803
1363
en nuestro
sitio web?
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bbclearninenglish.com to find your
7
14166
2366
Vaya a bbclearninenglish.com para encontrar a sus
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favourite presenters
8
16532
1390
presentadores favoritos
00:17
on your favourite programme.
9
17922
1844
en su programa favorito.
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The extra episodes are only
10
19766
1923
Los episodios adicionales solo están
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disponibles en nuestro sitio web:
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12
23461
2619
bbclearningenglish.com. ¡Te veo allí!
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Hello. This is 6 Minute English
13
35280
1600
Hola. Esto es 6 minutos de inglés
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from BBC Learning English.
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36880
1520
de BBC Learning English.
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I'm Neil.
15
38400
880
soy neil
00:39
And I'm Sam.
16
39280
800
Y yo soy Sam.
00:40
Are you feeling well, Sam?
17
40640
1600
¿Te sientes bien, Sam?
00:42
No headache or sore throat?
18
42240
1600
¿No tienes dolor de cabeza ni de garganta?
00:44
No, I feel fine thanks, Neil.
19
44480
2560
No, me siento bien gracias, Neil.
00:47
Why do you ask?
20
47040
800
¿Por qué lo preguntas?
00:48
Well, I've been reading some
21
48560
1360
Bueno, he estado leyendo algunas
00:49
inspirational stories about the
22
49920
1680
historias inspiradoras sobre
00:51
doctors and nurses fighting Covid.
23
51600
2400
médicos y enfermeras que luchan contra el covid.
00:54
When I was a boy, I always
24
54000
1440
Cuando era niño, siempre
00:55
dreamed of becoming a doctor.
25
55440
1480
soñé con ser médico.
00:56
Ah, I see. Have you ever
26
56920
2680
Ah, ya veo. ¿Alguna vez has
00:59
been in hospital?
27
59600
880
estado en el hospital?
01:01
Yes, I have, and I remember the
28
61520
1760
Sí, lo he hecho, y recuerdo los
01:03
nurse's bedside manner - you
29
63280
1600
modales de la enfermera al lado de la cama, ya
01:04
know, the kind and caring way
30
64880
1760
sabes, la forma amable y afectuosa en
01:06
that doctors and nurses treat
31
66640
1600
que los médicos y las enfermeras tratan a las
01:08
people who are ill.
32
68240
1440
personas que están enfermas.
01:09
Nowadays more and more
33
69680
1440
Hoy en día, cada vez
01:11
of the jobs that
34
71120
640
01:11
humans do are being carried
35
71760
1680
más los trabajos que
realizan los humanos están siendo
01:13
out by machines. But I doubt
36
73440
2320
realizados por máquinas. Pero dudo
01:15
that a doctor's bedside manner
37
75760
1680
que la actitud de un médico junto a la cama
01:17
could easily be replaced
38
77440
1520
pueda ser reemplazada fácilmente
01:18
by a robot.
39
78960
720
por un robot.
01:20
In this programme, we'll be
40
80640
1280
En este programa,
01:21
discussing whether the revolution
41
81920
1680
debatiremos si la revolución
01:23
in artificial intelligence, often
42
83600
1920
de la inteligencia artificial, a menudo
01:25
shortened to 'AI', could replace
43
85520
2160
abreviada como 'IA', podría reemplazar a
01:27
human doctors and nurses.
44
87680
1760
los médicos y enfermeras humanos.
01:29
We'll be asking: can you imagine
45
89440
1840
Estaremos preguntando: ¿te imaginas
01:31
a future without doctors?
46
91280
1440
un futuro sin médicos?
01:33
In fact, machines are already
47
93440
1920
De hecho, las máquinas ya están
01:35
doing some of the jobs
48
95360
1280
haciendo algunos de los trabajos que
01:36
traditionally done by doctors -
49
96640
2160
tradicionalmente realizan los médicos, por ejemplo,
01:38
scanning people's bodies to
50
98800
1680
escanear los cuerpos de las personas para
01:40
detect skin cancer, for example.
51
100480
2160
detectar el cáncer de piel.
01:43
Yes, that's true, Sam, and it
52
103200
1520
Sí, eso es cierto, Sam, y está
01:44
links to my quiz question which
53
104720
1600
vinculado a mi pregunta del
01:46
is about human skin. It's a
54
106320
2160
cuestionario sobre la piel humana. Es un
01:48
well-known fact that skin is the
55
108480
1920
hecho bien conocido que la piel es el
01:50
human body's largest organ - but
56
110400
2480
órgano más grande del cuerpo humano, pero
01:52
how much skin does the average
57
112880
1680
¿cuánta piel tiene un
01:54
adult have? Is it:
58
114560
1600
adulto promedio? ¿Es:
01:56
a) 2 square metres?,
59
116160
1680
a) 2 metros cuadrados?,
01:58
b) 3 square metres? or,
60
118400
2640
b) 3 metros cuadrados? o,
02:01
c) 4 square metres?
61
121040
1920
c) 4 metros cuadrados?
02:03
Of course our skin gets loose as we
62
123600
2240
Por supuesto, nuestra piel se suelta a medida que
02:05
age but I can't believe there's 3
63
125840
2560
envejecemos, ¡pero no puedo creer que haya 3
02:08
square metres of it! I'll say the
64
128400
2560
metros cuadrados! Diré que la
02:10
answer is a) 2 square metres.
65
130960
2400
respuesta es a) 2 metros cuadrados.
02:14
OK, we'll find out if that's correct
66
134480
1920
OK, averiguaremos si eso es correcto
02:16
later. Every year in the UK over
67
136400
2560
más tarde. Cada año en el Reino Unido, más de
02:18
5 million people are treated for
68
138960
1920
5 millones de personas reciben tratamiento por
02:20
skin cancer. Catch it early and
69
140880
2000
cáncer de piel. Atrápelo temprano y
02:22
your chances of survival
70
142880
1360
sus posibilidades de
02:24
are increased.
71
144240
640
supervivencia aumentan.
02:25
Usually a skin specialist, or
72
145840
2240
Por lo general, un especialista de la piel, o un
02:28
dermatologist, will examine your
73
148080
2400
dermatólogo, examinará su
02:30
skin using a handheld microscope.
74
150480
3280
piel con un microscopio de mano.
02:33
But in 2017, a team of researchers
75
153760
2800
Pero en 2017, un equipo de investigadores
02:36
at Stanford Medical School made
76
156560
2160
de la Escuela de Medicina de Stanford hizo
02:38
an exciting announcement.
77
158720
1440
un anuncio emocionante.
02:40
Here's Oxford University researcher
78
160800
1920
Aquí está el investigador de la Universidad de Oxford,
02:42
Daniel Susskind, telling BBC World
79
162720
2240
Daniel Susskind, contándole
02:44
Service programme, The Big Idea,
80
164960
2000
al programa de Servicio Mundial de la BBC, La gran idea,
02:46
what the medics at Stanford
81
166960
1520
lo que los médicos de Stanford
02:48
had invented:
82
168480
1360
habían inventado:
02:50
A team of researchers at Stamford
83
170720
1840
Un equipo de investigadores de Stamford
02:52
last year announced the development
84
172560
1360
anunció el año pasado el desarrollo
02:53
of a system that, if you give it a
85
173920
1280
de un sistema que, si le das una
02:55
photo of a freckle it can tell you as
86
175200
1840
foto de una peca puede decirle con tanta
02:57
accurately as twenty-one leading
87
177040
2560
precisión como veintiún
02:59
dermatologists whether or not
88
179600
1520
dermatólogos líderes si
03:01
that freckle is cancerous.
89
181120
2720
esa peca es cancerosa o no.
03:04
The Stanford medical team had
90
184720
1680
El equipo médico de Stanford había
03:06
invented an AI system to analyse
91
186400
2880
inventado un sistema de inteligencia artificial para analizar las
03:09
freckles - small brown spots found
92
189280
2880
pecas, pequeñas manchas marrones que se encuentran
03:12
on people s skin, especially
93
192160
2080
en la piel de las personas, especialmente
03:14
on pale skin.
94
194240
1120
en la piel pálida.
03:16
As it turned out the AI programme
95
196400
2080
Al final resultó que el programa de IA
03:18
was better than human doctors at
96
198480
1600
era mejor que los médicos humanos para
03:20
telling whether a freckle was
97
200080
1360
decir si una peca era
03:21
harmless or cancerous - connected
98
201440
2000
inofensiva o cancerosa, conectada
03:23
to some type of cancer.
99
203440
1680
a algún tipo de cáncer.
03:25
So, it seems that artificial intelligence
100
205120
2240
Entonces, parece que la inteligencia artificial
03:27
is already replacing humans when
101
207360
2080
ya está reemplazando a los humanos cuando
03:29
it comes to detecting cancer -
102
209440
2480
se trata de detectar el cáncer,
03:31
and doing a better job of it.
103
211920
1920
y está haciendo un mejor trabajo al respecto.
03:34
But Daniel Susskind isn't convinced.
104
214480
2640
Pero Daniel Susskind no está convencido.
03:37
One reason is that AI systems still
105
217120
2240
Una de las razones es que los sistemas de IA aún
03:39
need humans to programme them -
106
219360
1920
necesitan humanos para programarlos,
03:41
and as it turns out, knowing
107
221280
1840
y resulta que saber
03:43
exactly how doctors detect
108
223120
1600
exactamente cómo los médicos detectan
03:44
illness remains something
109
224720
1360
enfermedades sigue
03:46
of a mystery.
110
226080
800
siendo un misterio.
03:47
Here's Daniel Susskind again in
111
227520
1920
Aquí está Daniel Susskind nuevamente en una
03:49
conversation with BBC World
112
229440
1680
conversación con el programa del Servicio Mundial de la
03:51
Service programme, The Big Idea:
113
231120
1920
BBC, La gran idea:
03:55
If you ask a doctor how it is they
114
235600
1760
si le pregunta a un médico cómo es que
03:57
make a diagnosis, they might be
115
237360
2480
hace un diagnóstico, es posible que
03:59
able to point you to particularly
116
239840
1520
pueda indicarle
04:02
revealing parts of a reference book
117
242160
1840
partes particularmente reveladoras de un libro de referencia
04:04
or give you a few rules of thumb,
118
244000
1680
o darle algunas reglas. en resumen,
04:05
but ultimately they'd struggle
119
245680
1200
pero en última instancia les
04:06
they'd say again it requires things
120
246880
1760
costaría, dirían nuevamente que requiere cosas
04:08
like creativity and judgment, and these
121
248640
2320
como creatividad y juicio, y estas
04:10
things are very difficult to articulate -
122
250960
2400
cosas son muy difíciles de articular,
04:13
and so traditionally it's been thought
123
253360
1360
y por lo tanto, tradicionalmente se ha pensado que es
04:14
very hard to automate - if a human
124
254720
1440
muy difícil de automatizar, si un
04:16
being can't explain how they do
125
256160
1600
ser humano no puede explicar cómo hacen
04:17
these special things, where on
126
257760
1520
estas cosas especiales, ¿dónde
04:19
earth do we begin in writing
127
259280
1920
diablos comenzamos a escribir
04:21
instructions for a machine to follow?
128
261200
1360
instrucciones para que las siga una máquina?
04:25
Most doctors find it difficult to
129
265520
1760
A la mayoría de los médicos les resulta difícil
04:27
explain how they make a diagnosis -
130
267280
2640
explicar cómo hacen un diagnóstico:
04:29
their judgement about what
131
269920
1280
su juicio sobre cuál
04:31
someone's particular sickness is,
132
271200
1920
es la enfermedad particular de alguien,
04:33
made by examining them.
133
273120
1280
hecho al examinarlo.
04:35
Diagnosing someone's illness is
134
275200
1840
Diagnosticar la enfermedad de alguien es
04:37
complicated but there are
135
277040
1600
complicado, pero hay
04:38
some rules of thumb. A rule of
136
278640
2560
algunas reglas generales. Una regla
04:41
thumb is a practical but
137
281200
2080
empírica es una forma práctica pero
04:43
approximate way of doing something.
138
283280
2400
aproximada de hacer algo.
04:46
For example, when cooking, a good
139
286240
2080
Por ejemplo, al cocinar, una buena
04:48
rule of thumb is two portions of
140
288320
1760
regla general es dos porciones de
04:50
water to one portion of rice.
141
290080
1840
agua por una porción de arroz.
04:52
Exactly. And because identifying
142
292640
2560
Exactamente. Y debido a que identificar
04:55
sickness is so difficult, Daniel
143
295200
2560
enfermedades es tan difícil, Daniel
04:57
says 'where on earth do we begin
144
297760
2320
dice '¿dónde diablos empezamos a
05:00
writing instructions for a machine?'
145
300080
1760
escribir instrucciones para una máquina?'
05:02
We use phrases like where,
146
302640
2000
Usamos frases como dónde,
05:04
how or what on earth to
147
304640
2320
cómo o qué diablos para
05:06
show feelings like anger,
148
306960
1840
mostrar sentimientos como ira,
05:08
surprise or disbelief.
149
308800
2480
sorpresa o incredulidad.
05:11
I might show surprise by asking
150
311280
1760
Podría mostrar sorpresa al preguntarle a
05:13
Sam, how on earth did you
151
313040
1360
Sam, ¿cómo diablos
05:14
know the answer to that?
152
314400
1600
supiste la respuesta a eso?
05:16
Ha ha! I guess you're talking
153
316000
1760
¡Jaja! Supongo que estás hablando
05:17
about your quiz question, Neil?
154
317760
2080
de tu pregunta del examen, Neil.
05:19
And you needn't be so
155
319840
1120
Y no debe
05:20
surprised - I'm naturally brainy!
156
320960
2000
sorprenderse tanto: ¡soy inteligente por naturaleza!
05:23
Of course you are. In my quiz
157
323600
1760
Por supuesto que lo eres. En mi pregunta del
05:25
question I asked Sam how
158
325360
1520
cuestionario, le pregunté a Sam
05:26
much skin there is on
159
326880
1200
cuánta piel hay en
05:28
an adult human body.
160
328080
1360
un cuerpo humano adulto.
05:30
And I said it was
161
330240
1120
Y dije que era
05:31
a) 2 square metres.
162
331360
1600
a) 2 metros cuadrados.
05:33
Which was the correct answer!
163
333840
2320
¡Cuál era la respuesta correcta!
05:36
With your brains I think you'd
164
336160
1280
Con tu cerebro, creo que
05:37
make a good doctor, Sam, and I'm
165
337440
1760
serías un buen médico, Sam, y estoy
05:39
sure you'd have a good
166
339200
1040
seguro de que también tendrías buenos
05:40
bedside manner too.
167
340240
1200
modales junto a la cama.
05:43
You mean, the kind and caring
168
343280
1520
Te refieres a la forma amable y afectuosa en
05:44
way that doctors and nurses
169
344800
1440
que los médicos y las enfermeras
05:46
treat their patients. OK, let's
170
346240
2560
tratan a sus pacientes. Bien,
05:48
recap the rest of the vocabulary,
171
348800
1840
recapitulemos el resto del vocabulario,
05:50
starting with freckle - a small brown
172
350640
2480
comenzando con la peca: una pequeña
05:53
spot on someone's skin.
173
353120
1760
mancha marrón en la piel de alguien.
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Freckles are usually harmless, but
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Las pecas suelen ser inofensivas, pero
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some skin spots can be cancerous -
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algunas manchas en la piel pueden ser cancerosas,
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connected to cancer.
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relacionadas con el cáncer.
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A doctor's diagnosis is their
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El diagnóstico de un médico es su
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judgement about what someone's
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juicio sobre cuál es la
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particular sickness or disease is.
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enfermedad o enfermedad particular de alguien.
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A rule of thumb is a useful but
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Una regla general es una forma útil pero
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approximate way of doing or
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aproximada de hacer o
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measuring something.
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medir algo.
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And finally, we use phrases like
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Y finalmente, usamos frases como ¿
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where on earth..? as a way to
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dónde diablos...? como una forma de
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show emotions like anger,
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mostrar emociones como la ira, la
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surprise or disbelief.
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sorpresa o la incredulidad.
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That's all for this programme
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Eso es todo por este programa,
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but join us for the next edition of
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pero acompáñenos en la próxima edición de
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6 Minute English when we'll
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6 Minutos en inglés, donde
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discuss another trending topic
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discutiremos otro tema de moda
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and the related vocabulary.
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y el vocabulario relacionado.
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Why on earth would you
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¿Por qué diablos te lo
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miss it? Goodbye for now!
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perderías? ¡Adiós por ahora!
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Goodbye!
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1840
¡Adiós!
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