Joel Selanikio: The surprising seeds of a big-data revolution in healthcare

Joel Selanikio: Las semillas sorprendentes de una revolución “big data” en la asistencia sanitaria

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2013-07-02 ・ TED


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Joel Selanikio: Las semillas sorprendentes de una revolución “big data” en la asistencia sanitaria

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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Adriana Araujo
Hay una vieja broma de un policía que haciendo su ronda
00:13
There's an old joke about a cop
0
13063
1515
00:14
who's walking his beat in the middle of the night,
1
14602
2357
en el medio de la noche,
00:16
and he comes across a guy under a street lamp
2
16983
2103
encuentra a un tipo debajo del alumbrado público
que está mirando el suelo y se mueve de un lado a otro,
00:19
who's looking at the ground and moving from side to side,
3
19110
2691
00:21
and the cop asks him what he's doing.
4
21825
1777
y el policía le pregunta qué está haciendo.
00:23
The guys says he's looking for his keys.
5
23626
1934
El tipo le dice que busca las llaves.
00:25
So the cop takes his time
6
25584
1439
El policía se toma el tiempo y busca
00:27
and looks over and kind of makes a little matrix
7
27047
2270
hace un rastreo y observa
00:29
and looks for about two, three minutes.
8
29341
2205
durante unos 2 o 3 minutos. No aparecen.
00:31
No keys.
9
31570
1151
00:32
The cop says, "Are you sure?
10
32745
2372
El policía dice: "Hombre, ¿seguro que
00:35
Hey buddy, are you sure you lost your keys here?"
11
35141
2309
perdiste las llaves aquí?"
00:37
And the guy says, "No, actually I lost them
12
37474
2032
Y el tipo dice: "No, no, en realidad las perdí
en el otro extremo de la calle,
00:39
down at the other end of the street,
13
39530
1726
pero aquí hay más luz".
00:41
but the light is better here."
14
41280
1445
00:42
(Laughter)
15
42749
2625
00:46
There's a concept that people talk about nowadays called "big data."
16
46167
3243
Hoy en día se habla de un concepto
llamado "big data" que hace referencia
00:49
And what they're talking about is all of the information
17
49434
2643
a toda la información que estamos generando
00:52
that we're generating through our interaction
18
52101
2151
en nuestra interacción con y en Internet,
00:54
with and over the Internet,
19
54276
1303
00:55
everything from Facebook and Twitter
20
55603
1760
desde Facebook y Twitter
hasta las descargas de música, películas, audio y video en línea, todo este tipo de cosas
00:57
to music downloads, movies, streaming, all this kind of stuff,
21
57387
3633
01:01
the live streaming of TED.
22
61044
1462
la transmisión en vivo de TED, etc.
01:02
And the folks who work with big data, for them,
23
62919
2684
La gente que trabaja con grandes volúmenes de datos
01:05
they talk about that their biggest problem
24
65627
2004
dice que el problema principal es que
01:07
is we have so much information.
25
67655
1747
tenemos mucha información;
01:09
The biggest problem is: how do we organize all that information?
26
69426
3377
el problema principal es cómo organizar toda esa información.
Y yo puedo decirles, desde el sector de la salud mundial
01:13
I can tell you that, working in global health,
27
73272
2160
01:15
that is not our biggest problem.
28
75456
2284
que ese no es nuestro problema principal.
01:18
Because for us, even though the light is better on the Internet,
29
78232
3184
Porque para nosotros, si bien hay
más luz en Internet,
01:22
the data that would help us solve the problems we're trying to solve
30
82989
3366
los datos que pueden ayudarnos a resolver los problemas
que intentamos resolver, no están en Internet.
01:26
is not actually present on the Internet.
31
86379
2149
01:28
So we don't know, for example,
32
88552
1445
No sabemos, por ejemplo, cuántas personas
01:30
how many people right now are being affected by disasters
33
90021
3291
en este momento son víctimas de desastres
o de situaciones de conflicto.
01:33
or by conflict situations.
34
93336
1969
01:35
We don't know for, really, basically, any of the clinics
35
95329
3719
No conocemos con certeza básicamente qué clínicas
01:39
in the developing world,
36
99072
1150
del mundo en desarrollo tienen medicinas
01:40
which ones have medicines and which ones don't.
37
100246
2455
y cuáles no.
01:42
We have no idea of what the supply chain is for those clinics.
38
102725
3374
No tenemos ni idea de la cadena de suministros de esas clínicas.
No sabemos --y esto me resulta increíble--
01:46
We don't know -- and this is really amazing to me -- we don't know
39
106123
3698
no conocemos la cantidad de nacimientos
01:49
how many children were born -- or how many children there are --
40
109845
3770
o cuántos niños hay en Bolivia,
01:53
in Bolivia or Botswana or Bhutan.
41
113639
3408
Botsuana o Bután.
No sabemos cuántos niños murieron la semana pasada
01:58
We don't know how many kids died last week
42
118047
2041
en estos países.
02:00
in any of those countries.
43
120112
1246
02:01
We don't know the needs of the elderly, the mentally ill.
44
121382
3047
Desconocemos las necesidades de los ancianos y los enfermos mentales.
02:04
For all of these different critically important problems
45
124453
3215
De todos estos problemas de importancia crítica
02:07
or critically important areas that we want to solve problems in,
46
127692
3300
o áreas de importancia crítica en las que queremos resolver problemas
básicamente no sabemos nada.
02:11
we basically know nothing at all.
47
131016
2266
02:15
And part of the reason why we don't know anything at all
48
135834
2652
Y en parte no sabemos nada porque
02:18
is that the information technology systems that we use in global health
49
138510
4179
los sistemas informáticos que usamos
en la salud mundial para encontrar los datos,
02:22
to find the data to solve these problems is what you see here.
50
142713
4413
para resolver estos problemas es lo que ven aquí.
02:27
This is about a 5,000-year-old technology.
51
147150
2234
Es una tecnología de hace 5000 años.
02:29
Some of you may have used it before.
52
149408
1732
Algunos de Uds. ya la han usado.
Hoy en día está en retirada, pero aún la usamos
02:31
It's kind of on its way out now,
53
151164
1539
02:32
but we still use it for 99 percent of our stuff.
54
152727
2439
en el 99 % de los casos.
Es un formulario de papel, y lo que ven allí
02:35
This is a paper form.
55
155190
2490
02:38
And what you're looking at is a paper form
56
158010
2033
es un formulario de papel en manos de una enfermera del Ministerio de Salud
02:40
in the hand of a Ministry of Health nurse in Indonesia,
57
160067
3179
que está recorriendo las áreas rurales de Indonesia
02:43
who is tramping out across the countryside
58
163270
2240
02:45
in Indonesia on, I'm sure, a very hot and humid day,
59
165534
3651
seguramente en condiciones de mucho calor y humedad,
02:49
and she is going to be knocking on thousands of doors
60
169209
2682
llamando a miles de puertas
02:51
over a period of weeks or months,
61
171915
2079
durante semanas o meses,
llamando a las puertas, diciendo: "Disculpe,
02:54
knocking on the doors and saying,
62
174018
1597
02:55
"Excuse me, we'd like to ask you some questions.
63
175639
2878
queremos hacerle algunas preguntas.
02:58
Do you have any children? Were your children vaccinated?"
64
178541
3205
¿Tiene hijos? ¿Están vacunados?"
03:02
Because the only way we can actually find out
65
182223
2135
Porque la única forma de saber
la cantidad de niños vacunados en Indonesia,
03:04
how many children were vaccinated in the country of Indonesia,
66
184382
2935
el porcentaje de vacunación, no es consultando
03:07
what percentage were vaccinated,
67
187341
1557
03:08
is actually not on the Internet, but by going out and knocking on doors,
68
188922
4128
en Internet sino llamando puerta a puerta,
a veces en decenas de miles de puertas.
03:13
sometimes tens of thousands of doors.
69
193074
2214
03:15
Sometimes it takes months to even years to do something like this.
70
195312
3998
Puede llevar meses e incluso años
hacer algo como esto.
03:19
You know, a census of Indonesia
71
199334
2117
Un censo de Indonesia
03:21
would probably take two years to accomplish.
72
201475
2094
puede llevar 2 años de trabajo.
03:23
And the problem, of course, with all of this
73
203593
2072
Y el problema con todo esto es que, claro,
03:25
is that, with all those paper forms --
74
205689
1897
con todos estos formularios de papel --como les digo,
03:27
and I'm telling you, we have paper forms for every possible thing:
75
207610
3119
tenemos formularios para todo tipo de cosas.
Tenemos formularios para encuestas de vacunación.
03:30
We have paper forms for vaccination surveys.
76
210753
2064
03:32
We have paper forms to track people who come into clinics.
77
212841
3161
Tenemos formularios para rastrear personas que acuden a las clínicas.
03:36
We have paper forms to track drug supplies, blood supplies --
78
216026
4042
Tenemos formularios para el seguimiento de los suministros de medicamentos,
suministros de sangre, todo tipo de formularios
03:40
all these different paper forms for many different topics,
79
220092
3234
para distintos temas,
03:43
they all have a single, common endpoint,
80
223350
2316
y todos tienen un destino común,
03:45
and the common endpoint looks something like this.
81
225690
2619
y ese destino común es algo como esto.
03:48
And what we're looking at here is a truckful of data.
82
228333
3333
Lo que vemos aquí es una camionada de datos.
Son los datos de una encuesta de vacunación
03:53
This is the data from a single vaccination coverage survey
83
233261
3865
03:57
in a single district in the country of Zambia
84
237150
2191
en un solo distrito de Zambia
03:59
from a few years ago, that I participated in.
85
239365
2290
de hace unos años, en el que participé.
04:01
The only thing anyone was trying to find out
86
241679
2347
Lo único que tratábamos de averiguar
04:04
is what percentage of Zambian children are vaccinated,
87
244050
3253
era el porcentaje de niños zambianos vacunados.
04:07
and this is the data, collected on paper over weeks,
88
247327
3254
Estos son los datos recolectados en papel durante semanas
04:10
from a single district,
89
250605
1183
de un solo distrito, que es como un municipio
04:11
which is something like a county in the United States.
90
251812
2675
o un ayuntamiento.
04:14
You can imagine that, for the entire country of Zambia,
91
254511
2675
Imaginen que para todo Zambia
responder solo esa pregunta
04:17
answering just that single question ...
92
257210
2293
04:20
looks something like this.
93
260615
1330
requeriría algo como esto.
Camión, tras camión, tras camión
04:23
Truck after truck after truck,
94
263072
2040
repletos de pilas y pilas y pilas de datos.
04:25
filled with stack after stack after stack of data.
95
265136
2913
04:28
And what makes it even worse is that's just the beginning.
96
268430
3212
Y lo peor es que
esto es solo el principio,
04:31
Because once you've collected all that data,
97
271666
2094
porque una vez que recolectamos esos datos,
04:33
of course, someone -- some unfortunate person --
98
273784
2540
por supuesto, alguien tendrá que...
alguna persona desafortunada va a tener que escribir esto en una computadora.
04:36
is going to have to type that into a computer.
99
276348
2215
04:38
When I was a graduate student,
100
278587
1452
Cuando era estudiante en realidad me tocó
04:40
I actually was that unfortunate person sometimes.
101
280063
2459
ser esa persona desafortunada alguna vez.
04:42
I can tell you, I often wasn't really paying attention.
102
282546
3015
Créanme, a menudo no prestaba atención.
04:45
I probably made a lot of mistakes when I did it
103
285585
2267
Probablemente cometí muchos errores al hacerlo
04:47
that no one ever discovered, so data quality goes down.
104
287876
2620
que nunca nadie descubrió, eso disminuye la calidad de los datos.
04:50
But eventually that data, hopefully, gets typed into a computer,
105
290520
3020
Pero con el tiempo y con suerte los datos llegan a una computadora
04:53
and someone can begin to analyze it,
106
293564
1731
y alguien puede empezar a analizarlos.
04:55
and once they have an analysis and a report,
107
295319
2872
Y cuando se hace el análisis y el informe,
es de esperar que uno pueda usar los resultados del estudio
04:58
hopefully, then you can take the results of that data collection
108
298215
3024
05:01
and use it to vaccinate children better.
109
301263
1967
para vacunar mejor a los niños.
05:03
Because if there's anything worse in the field of global public health --
110
303254
5541
Porque no hay nada peor
en el campo de la salud pública mundial,
05:08
I don't know what's worse than allowing children on this planet
111
308819
2982
no sé que puede ser peor que permitir que los niños del mundo
05:11
to die of vaccine-preventable diseases --
112
311825
2116
mueran de enfermedades prevenibles con vacuna.
05:14
diseases for which the vaccine costs a dollar.
113
314679
2698
Enfermedades para las que la vacuna cuesta un dólar.
05:17
And millions of children die of these diseases every year.
114
317835
3352
Y mueren millones de niños con estas enfermedades cada año.
El hecho es que estimamos en millones porque
05:21
And the fact is, millions is a gross estimate,
115
321211
2974
05:24
because we don't really know how many kids die each year of this.
116
324209
3214
en realidad no sabemos cuántos niños mueren al año por esta causa.
05:27
What makes it even more frustrating is that the data-entry part,
117
327730
3499
Y más frustrante aún es que
el ingreso de datos, esa tarea que solía hacer cuando era estudiante,
05:31
the part that I used to do as a grad student,
118
331253
2190
a veces puede demorar 6 meses.
05:33
can take sometimes six months.
119
333467
1458
05:34
Sometimes it can take two years to type that information into a computer,
120
334949
3452
A veces puede llevar 2 años ingresar esa información
en una computadora, y a veces, en realidad no pocas veces,
05:38
And sometimes, actually not infrequently,
121
338425
2110
05:40
it actually never happens.
122
340559
1828
nunca se carga.
05:42
Now try and wrap your head around that for a second.
123
342411
2476
Ahora, analicemos esto por un momento.
05:44
You just had teams of hundreds of people.
124
344911
2175
Tuvimos equipos de cientos de personas.
05:47
They went out into the field to answer a particular question.
125
347110
2903
Fueron al campo a responder una pregunta en particular.
Probablemente gastamos cientos de miles de dólares
05:50
You probably spent hundreds of thousands of dollars
126
350037
2396
en combustible, fotocopias y viáticos.
05:52
on fuel and photocopying and per diem.
127
352457
3036
Y, luego, por alguna razón, se pierde impulso
05:56
And then for some reason, momentum is lost
128
356072
2044
05:58
or there's no money left,
129
358140
1393
o se acaba el dinero,
05:59
and all of that comes to nothing,
130
359557
2337
y todo eso queda en la nada
06:01
because no one actually types it into the computer at all.
131
361918
2723
porque nadie ingresa eso a la computadora.
06:04
The process just stops.
132
364665
1176
El proceso se detiene. Pasa todo el tiempo.
06:05
Happens all the time.
133
365865
1924
06:07
This is what we base our decisions on in global health:
134
367813
3115
A nivel mundial tomamos decisiones de este modo:
06:10
little data, old data, no data.
135
370952
3417
con pocos datos, con datos viejos, o sin datos.
06:15
So back in 1995,
136
375924
1453
Volvamos a 1995, pues empecé a pensar maneras
06:17
I began to think about ways in which we could improve this process.
137
377401
3240
en las que podíamos mejorar este proceso.
06:20
Now 1995 -- obviously, that was quite a long time ago.
138
380665
2668
Obviamente, 1995 pasó hace bastante tiempo.
06:23
It kind of frightens me to think of how long ago that was.
139
383357
2978
Me asusta pensar cuanto tiempo ha pasado.
La película del año fue
06:26
The top movie of the year was "Die Hard with a Vengeance."
140
386359
2738
"Die Hard with a Vengeance".
Como ven, en esa épica Bruce Willis tenía mucho más pelo.
06:29
As you can see, Bruce Willis had a lot more hair back then.
141
389121
2817
06:31
I was working in the Centers for Disease Control
142
391962
2665
Yo trabajaba en Centro de Control de Enfermedades (CCE),
06:34
and I had a lot more hair back then as well.
143
394651
2179
y también tenía mucho más pelo en ese entonces.
06:37
But to me, the most significant thing that I saw in 1995
144
397505
2944
Pero para mí, lo más significativo que vi en 1995
06:40
was this.
145
400473
1218
fue esto.
Difícil de imaginarlo, pero en 1995,
06:42
Hard for us to imagine, but in 1995,
146
402151
2393
06:44
this was the ultimate elite mobile device.
147
404568
3115
este era el dispositivo móvil de élite.
06:48
It wasn't an iPhone. It wasn't a Galaxy phone.
148
408286
2556
¿Correcto? No era un iPhone, ni una Galaxy.
06:50
It was a PalmPilot.
149
410866
1364
Era una Palm Pilot.
06:52
And when I saw the PalmPilot for the first time, I thought,
150
412254
3528
Y cuando vi la Palm Pilot por primera vez, pensé:
06:55
"Why can't we put the forms on these PalmPilots?
151
415806
2397
¿por qué no poner los formularios en estas Palm Pilots
06:58
And go out into the field just carrying one PalmPilot,
152
418758
2620
y salir al campo con una Palm Pilot,
que puede almacenar decenas de miles
07:01
which can hold the capacity of tens of thousands of paper forms?
153
421402
3765
de formularios? ¿Por qué no lo intentamos?
07:05
Why don't we try to do that?
154
425191
1427
07:06
Because if we can do that,
155
426642
1263
Porque si podemos hacerlo, si podemos recolectar
07:07
if we can actually just collect the data electronically, digitally,
156
427929
3809
los datos en forma electrónica, digital,
07:11
from the very beginning,
157
431762
1657
desde el principio,
07:13
we can just put a shortcut right through that whole process
158
433443
3276
podemos acortar el proceso
07:16
of typing, of having somebody type that stuff into the computer.
159
436743
4992
de ingreso de datos,
de que alguien tenga que cargar datos en la computadora.
07:21
We can skip straight to the analysis
160
441759
1840
Podemos saltar directamente al análisis
07:23
and then straight to the use of the data to actually save lives."
161
443623
3139
y de ahí al uso de los datos para salvar vidas.
07:26
So that's what I began to do.
162
446786
2587
De modo que empecé a hacer eso.
07:29
Working at CDC, I began to travel to different programs around the world
163
449397
4349
Desde el CCE, empecé a participar en diferentes programas
del mundo y a entrenar equipos en el uso de Palm Pilots
07:33
and to train them in using PalmPilots to do data collection,
164
453770
4142
para recolectar datos, como sustituto del papel.
07:37
instead of using paper.
165
457936
1378
07:39
And it actually worked great.
166
459338
1888
Y funcionó muy bien.
07:41
It worked exactly as well as anybody would have predicted.
167
461250
3052
Funcionó tan bien como se esperaba.
¿Qué se sabe? Que la recolección de datos
07:44
What do you know?
168
464326
1157
07:45
Digital data collection is actually more efficient than collecting on paper.
169
465507
3612
es más eficiente en forma digital que en papel.
Y al mismo tiempo mi socia, Rose,
07:49
While I was doing it, my business partner,
170
469143
2032
--que está aquí en la audiencia con su marido, Matthew--
07:51
Rose, who's here with her husband, Matthew, here in the audience,
171
471199
3079
Rose estaba haciendo algo similar para la Cruz Roja de EE.UU.
07:54
Rose was out doing similar stuff for the American Red Cross.
172
474302
2873
El problema fue que, al cabo de unos años del programa
07:57
The problem was, after a few years of doing that,
173
477199
2386
caí en la cuenta de que... luego de quizá
07:59
I realized -- I had been to maybe six or seven programs --
174
479609
3897
6 o 7 casos, pensé,
08:03
and I thought, you know, if I keep this up at this pace,
175
483530
3261
si sigo a este ritmo
08:06
over my whole career,
176
486815
1151
en toda mi carrera, quizá pueda atender
08:07
maybe I'm going to go to maybe 20 or 30 programs.
177
487990
2679
unos 20 o 30 casos.
08:10
But the problem is, 20 or 30 programs,
178
490693
3143
Pero el problema es que 20 o 30 casos
08:13
like, training 20 or 30 programs to use this technology,
179
493860
2950
--que 20 o 30 programas usen esta tecnología--
08:16
that is a tiny drop in the bucket.
180
496834
2166
es como una gota en el océano.
La demanda, la necesidad de programas que funcionen mejor,
08:19
The demand for this, the need for data to run better programs
181
499024
3940
08:22
just within health -- not to mention all of the other fields
182
502988
2858
solo en la salud, por no mencionar todos las otras áreas
08:25
in developing countries -- is enormous.
183
505870
1996
en países en desarrollo, es enorme.
08:27
There are millions and millions and millions of programs,
184
507890
3986
Hay millones y millones y millones de programas,
08:31
millions of clinics that need to track drugs,
185
511900
2568
millones de clínicas que necesitan rastrear medicamentos,
08:34
millions of vaccine programs.
186
514492
1404
millones de programas de vacunación.
08:35
There are schools that need to track attendance.
187
515920
2261
Hay escuelas que necesitan controlar la asistencia.
Hay todo tipo de cosas
08:38
There are all these different things for us to get the data that we need to do.
188
518205
3906
que requieren que recolectemos datos.
Y me di cuenta de que si seguía a ese ritmo
08:42
And I realized if I kept up the way that I was doing,
189
522135
4619
08:46
I was basically hardly going to make any impact
190
526778
3220
difícilmente lograría tener algún impacto
para el final de mi carrera.
08:50
by the end of my career.
191
530022
1353
08:51
And so I began to rack my brain,
192
531756
1868
Entonces empecé a devanarme el cerebro
08:53
trying to think about, what was the process that I was doing?
193
533648
2944
tratando de analizar
el proceso que estaba haciendo,
08:56
How was I training folks,
194
536616
1282
el entrenamiento, los cuellos de botella
08:57
and what were the bottlenecks and what were the obstacles
195
537922
3174
y los obstáculos que impedían hacerlo más rápidamente,
09:01
to doing it faster and to doing it more efficiently?
196
541120
2695
de manera más eficiente.
09:03
And, unfortunately, after thinking about this for some time,
197
543839
2836
Desafortunadamente, luego de pensarlo algún tiempo,
09:06
I identified the main obstacle.
198
546699
3171
identifiqué el obstáculo principal.
09:10
And the main obstacle, it turned out --
199
550475
1921
Y resultó que el obstáculo principal,
09:12
and this is a sad realization --
200
552420
1588
y esto es un descubrimiento triste,
el principal obstáculo era yo.
09:14
the main obstacle was me.
201
554032
1713
09:16
So what do I mean by that?
202
556229
1429
¿Qué quiero decir con eso?
09:18
I had developed a process
203
558538
1716
Había desarrollado un proceso en el que
09:20
whereby I was the center of the universe of this technology.
204
560278
4367
yo era el centro del universo de esta tecnología.
Si tú querías usar esta tecnología, tenías que ponerte en contacto conmigo.
09:26
If you wanted to use this technology, you had to get in touch with me.
205
566304
3323
O sea, tenías que saber que yo existía.
09:29
That means you had to know I existed.
206
569651
1824
Luego tenías que disponer del dinero para pagarme
09:31
Then you had to find the money to pay for me to fly out to your country
207
571499
3413
el vuelo hacia tu país
el dinero para pagar mi hotel
09:34
and the money to pay for my hotel and my per diem and my daily rate.
208
574936
3595
mis viáticos y tarifa diaria.
09:38
So you could be talking about 10- or 20- or 30,000 dollars,
209
578555
2999
Podríamos estar hablando de 10 000, 20 000 o 30 000 dólares
09:41
if I actually had the time or it fit my schedule
210
581578
2294
si realmente tenía tiempo en mi agenda
09:43
and I wasn't on vacation.
211
583896
1349
y no estaba de vacaciones.
09:45
The point is that anything,
212
585594
1961
La idea es que cualquier cosa, cualquier sistema que dependa
09:47
any system that depends on a single human being
213
587579
2363
de una persona, o 2, o 3, o 5 personas,
09:49
or two or three or five human beings --
214
589966
1903
09:51
it just doesn't scale.
215
591893
1653
no puede crecer.
09:53
And this is a problem for which we need to scale this technology,
216
593570
3199
Por eso es que tenemos que expandir
esta tecnología y tenemos que hacerlo ahora.
09:56
and we need to scale it now.
217
596793
1570
09:58
And so I began to think of ways in which I could basically
218
598387
2754
Básicamente, empecé a pensar en formas
de salirme del proceso.
10:01
take myself out of the picture.
219
601165
2588
Estuve pensando
10:06
And, you know, I was thinking,
220
606071
1644
10:07
"How could I take myself out of the picture?"
221
607739
2104
cómo salir del proceso
10:09
for quite some time.
222
609867
1619
durante un buen tiempo.
10:11
I'd been trained that the way you distribute technology
223
611510
3476
Me habían entrenado para pensar que la forma
de distribuir tecnología en equipos internacionales
10:15
within international development
224
615010
1556
10:16
is always consultant-based.
225
616590
1562
siempre es mediante consultoría.
10:18
It's always guys that look pretty much like me,
226
618176
3001
Tipos muy parecidos a mí
10:21
flying from countries that look pretty much like this
227
621201
2548
que van de países muy parecidos a este
10:23
to other countries with people with darker skin.
228
623773
2339
a otros países de gente con piel más oscura.
10:26
And you go out there, and you spend money on airfare
229
626769
2462
Y van allí a gastar dinero en pasajes aéreos
10:29
and you spend time and you spend per diem
230
629255
3236
viáticos y tiempo
10:32
and you spend for a hotel and all that stuff.
231
632515
2349
y gastar en hoteles y todo eso.
10:34
As far as I knew, that was the only way you could distribute technology,
232
634888
3412
Hasta donde yo sabía, esa era la única forma
de distribuir la tecnología, y no conocía otra forma de hacerlo.
10:38
and I couldn't figure out a way around it.
233
638324
2035
Pero ocurrió un milagro,
10:40
But the miracle that happened --
234
640383
1754
10:42
I'm going to call it Hotmail for short.
235
642851
1906
que para abreviar llamaré Hotmail.
10:45
You may not think of Hotmail as being miraculous,
236
645168
2423
Puede que no piensen que Hotmail sea algo milagroso,
10:47
but for me it was miraculous,
237
647615
1437
pero para mí fue milagroso porque me di cuenta,
10:49
because I noticed, just as I was wrestling with this problem --
238
649076
3612
cuando luchaba con este problema
10:52
I was working in sub-Saharan Africa, mostly, at the time --
239
652712
3506
trabajaba en el África subsahariana, gran parte del tiempo.
10:56
I noticed that every sub-Saharan African health worker
240
656242
2565
Observé que los trabajadores de salud del África subsahariana
10:58
that I was working with had a Hotmail account.
241
658831
2944
con los que trabajaba, tenían Hotmail.
Y pensé, se me ocurrió,
11:03
And it struck me, "Wait a minute --
242
663389
2928
un momento, la gente de Hotmail
11:06
I know the Hotmail people surely didn't fly to the Ministry of Health in Kenya
243
666341
4238
seguramente no viajó al Ministerio de Salud de Kenia
11:10
to train people in how to use Hotmail.
244
670603
2076
para capacitar a la gente para usar Hotmail.
11:13
So these guys are distributing technology, getting software capacity out there,
245
673382
4248
Estos tipos están distribuyendo tecnología.
Están desarrollando capacidad de software allí
11:17
but they're not actually flying around the world.
246
677654
2328
pero no han viajado por el mundo para hacerlo.
Tengo que pensarlo un poco más.
11:20
I need to think about this more."
247
680006
1572
11:21
While I was thinking about it,
248
681602
1450
Mientras pensaba en ello, la gente empezaba a usar
11:23
people started using even more things like this, just as we were.
249
683076
3159
cada vez más cosas de ese tipo, al igual que nosotros.
11:26
They started using LinkedIn and Flickr and Gmail and Google Maps --
250
686259
3231
Empezaron a usar LinkedIn y Flickr,
Gmail, Google Maps y todas esas cosas.
11:29
all these things.
251
689514
1157
11:30
Of course, all of these things are cloud based
252
690695
2691
Claro, todas esas cosas están en la nube
11:33
and don't require any training.
253
693410
2149
y no requieren entrenamiento.
11:35
They don't require any programmers.
254
695583
1676
No requieren programadores.
11:37
They don't require consultants.
255
697283
1503
No requieren consultores porque
11:38
Because the business model for all these businesses
256
698810
2485
el modelo de negocios de estas empresas
11:41
requires that something be so simple we can use it ourselves,
257
701319
2937
requiere que algo sea tan simple que uno pueda usarlo por sí mismo
11:44
with little or no training.
258
704280
1294
con poca o ninguna capacitación.
11:45
You just have to hear about it and go to the website.
259
705598
2595
Solo tienes que conocer sobre ello y dirigirte al sitio web.
Entonces pensé, ¿y qué tal si hacemos un software
11:48
And so I thought, what would happen if we built software
260
708217
4196
11:52
to do what I'd been consulting in?
261
712437
2064
que haga lo que yo hacía como consultor?
11:54
Instead of training people how to put forms onto mobile devices,
262
714525
4072
En vez de capacitar a la gente
para poner formularios en dispositivos móviles
11:58
let's create software that lets them do it themselves with no training
263
718621
3301
hagamos un software que les permita hacer eso
sin capacitación y sin mi intervención.
12:01
and without me being involved.
264
721946
1436
E hicimos exactamente eso.
12:03
And that's exactly what we did.
265
723406
1484
12:04
So we created software called Magpi, which has an online form creator.
266
724914
5221
Creamos un software llamado Magpi [urraca],
que tiene un creador de formularios web.
12:10
No one has to speak to me,
267
730159
1252
Nadie tiene que comunicarse conmigo.
12:11
you just have to hear about it and go to the website.
268
731435
2801
Solo escuchar que existe y entrar al sitio web.
12:14
You can create forms, and once you've created the forms,
269
734260
2658
Puedo crear formularios, y una vez creados,
12:16
you push them to a variety of common mobile phones.
270
736942
2461
los coloco en muchos teléfonos móviles.
12:19
Obviously, nowadays, we've moved past PalmPilots to mobile phones.
271
739427
3517
Obviamente, hoy en día pasamos de las Palm Pilots
a los móviles.
12:22
And it doesn't have to be a smartphone, it can be a basic phone,
272
742968
3229
No tiene por qué ser un teléfono inteligente.
Puede ser uno básico como el de la derecha,
12:26
like the phone on the right, the basic Symbian phone
273
746221
2490
el típico Symbian básico
12:28
that's very common in developing countries.
274
748735
2062
muy común en los países en desarrollo.
12:30
And the great part about this is it's just like Hotmail.
275
750821
3689
Y la mejor parte es que, como Hotmail,
12:34
It's cloud based,
276
754534
1151
está en la nube, y no requiere capacitación,
12:35
and it doesn't require any training, programming, consultants.
277
755709
3253
ni programación, ni consultores.
12:38
But there are some additional benefits as well.
278
758986
2203
Pero también tiene muchos beneficios adicionales.
Sabíamos, cuando construimos este sistema,
12:41
Now we knew when we built this system,
279
761213
1873
que la idea, al igual que con las Palm Pilots,
12:43
the whole point of it, just like with the PalmPilots,
280
763110
2555
12:45
was that you'd be able to collect the data
281
765689
2799
era que tendrías, que podrías
recolectar datos, subirlos de inmediato y tenerlos en formato digital.
12:48
and immediately upload the data and get your data set.
282
768512
2598
Pero hallamos, por supuesto, como ya están en una computadora,
12:51
But what we found, of course, since it's already on a computer,
283
771134
2985
que podemos trazar mapas, análisis y gráficos instantáneos.
12:54
we can deliver instant maps and analysis and graphing.
284
774143
2611
12:56
We can take a process that took two years
285
776778
2071
Podemos tomar un proceso que lleva 2 años
12:58
and compress that down to the space of five minutes.
286
778873
3008
y comprimirlo a unos 5 minutos.
Una mejora increíble en eficiencia.
13:02
Unbelievable improvements in efficiency.
287
782222
2155
13:04
Cloud based, no training, no consultants, no me.
288
784740
3708
En la nube, sin capacitación, sin consultores, sin mí.
13:09
And I told you that in the first few years
289
789520
2271
Y les dije que en los primeros años
13:11
of trying to do this the old-fashioned way,
290
791815
2069
de intentar hacerlo a la vieja usanza,
13:13
going out to each country,
291
793908
1279
yendo país por país,
llegamos a, no sé,
13:15
we probably trained about 1,000 people.
292
795211
4221
quizá capacitamos unas 1000 personas.
13:19
What happened after we did this?
293
799871
1682
¿Qué pasó después de esto?
13:21
In the second three years,
294
801577
1461
En los siguientes 3 años, 14 000 personas
13:23
we had 14,000 people find the website,
295
803062
2150
encontraron el sitio, se registraron y empezaron a usarlo para recolectar datos.
13:25
sign up and start using it to collect data:
296
805236
2113
13:27
data for disaster response,
297
807373
1910
Datos para respuesta a desastres;
criadores de cerdos canadienses que siguen enfermedades porcinas y manadas de cerdos;
13:29
Canadian pig farmers tracking pig disease and pig herds,
298
809307
4434
13:33
people tracking drug supplies.
299
813765
1881
personas que controlan suministros de medicamentos.
13:36
One of my favorite examples, the IRC, International Rescue Committee,
300
816241
3344
Uno de mis ejemplos favoritos, el CIR,
Comité Internacional de Rescate,
13:39
they have a program where semi-literate midwives,
301
819609
3213
tiene un programa en el que parteras semianalfabetas
13:42
using $10 mobile phones,
302
822846
2403
mediante móviles de 10 dólares
13:45
send a text message using our software, once a week,
303
825273
3301
envían un mensaje de texto mediante nuestro software
una vez por semana con la cantidad de nacimientos
13:48
with the number of births and the number of deaths,
304
828598
2476
y muertes, lo que le da al CIR
13:51
which gives IRC something that no one in global health has ever had:
305
831098
3572
algo que nadie en la salud mundial ha tenido nunca:
13:54
a near-real-time system of counting babies,
306
834694
3522
un sistema de conteo de bebés en tiempo casi real
13:58
of knowing how many kids are born,
307
838240
1634
para saber cuántos niños nacen,
13:59
of knowing how many children there are in Sierra Leone,
308
839898
2642
para saber cuántos niños hay
en Sierra Leona, el país donde está ocurriendo esto,
14:02
which is the country where this is happening,
309
842564
2223
14:04
and knowing how many children die.
310
844811
1753
y para saber cuántos niños mueren.
14:07
Physicians for Human Rights --
311
847394
1573
Médicos por los Derechos Humanos
14:08
this is moving a little bit outside the health field --
312
848991
2592
--ésto ocurre un poco fuera del ámbito de la salud--
14:11
they're basically training people to do rape exams in Congo,
313
851607
4783
recolectan, básicamente capacitan a la gente para hacer
exámenes de violación, en Congo, donde esto es una epidemia,
14:16
where this is an epidemic,
314
856414
1449
14:17
a horrible epidemic,
315
857887
1793
una epidemia horrible,
14:19
and they're using our software to document the evidence they find,
316
859704
3176
y están usando nuestro software para documentar
la evidencia que encuentran, incluso con fotografías,
14:22
including photographically,
317
862904
1974
14:24
so that they can bring the perpetrators to justice.
318
864902
2903
para poder llevar a los responsables ante la justicia.
14:28
Camfed, another charity based out of the UK --
319
868956
3593
Camfed, otra organización benéfica del R.U.,
14:32
Camfed pays girls' families to keep them in school.
320
872573
2713
Camfed paga a las familias de niñas para mantenerlas en la escuela.
14:36
They understand this is the most significant intervention they can make.
321
876165
3475
Entienden que esta es la intervención más significativa
que pueden hacer. Solían rastrear la dispersión,
14:39
They used to track the disbursements, the attendance, the grades, on paper.
322
879664
3840
la asistencia, las calificaciones, en papel.
14:43
The turnaround time between a teacher writing down grades or attendance
323
883528
3347
El tiempo de respuesta entre un profesor
que ponía las notas o la asistencia
14:46
and getting that into a report was about two to three years.
324
886899
2835
y escribía con eso un informe, era de unos 2 o 3 años.
14:49
Now it's real time.
325
889758
1151
Ahora es en tiempo real y dado que es un sistema
14:50
And because this is such a low-cost system and based in the cloud,
326
890933
3183
de bajo costo y que está en la nube, cuesta,
14:54
it costs, for the entire five countries that Camfed runs this in,
327
894140
3989
en los 5 países en los que Camfed tiene el programa
para decenas de miles de niñas,
14:58
with tens of thousands of girls,
328
898153
1865
el costo total es de USD 10 000 al año.
15:00
the whole cost combined is 10,000 dollars a year.
329
900042
2708
15:03
That's less than I used to get
330
903154
1961
Eso es menos de lo que yo solía
cobrar para viajar 2 semanas a hacer una consulta.
15:05
just traveling out for two weeks to do a consultation.
331
905139
2896
15:10
So I told you before that when we were doing it the old-fashioned way,
332
910139
3469
Les había dicho antes que
cuando lo hacíamos a la vieja usanza, me di cuenta
15:13
I realized all of our work was really adding up to just a drop in the bucket --
333
913632
3795
de que todo nuestro trabajo era como una gota en el océano...
15:17
10, 20, 30 different programs.
334
917451
1722
10, 20, 30 programas.
Hemos progresado mucho, pero reconozco
15:20
We've made a lot of progress,
335
920036
1413
15:21
but I recognize that right now,
336
921473
1556
por el momento, aún con el trabajo hecho
15:23
even the work that we've done with 14,000 people using this
337
923053
3364
con las 14 000 personas que lo usan,
15:26
is still a drop in the bucket.
338
926441
1463
sigue siendo una gota en el océano. Pero algo cambió.
15:27
But something's changed, and I think it should be obvious.
339
927928
2730
Y pienso que debería ser obvio.
15:30
What's changed now is,
340
930682
2155
Lo que ha cambiado ahora
15:32
instead of having a program in which we're scaling at such a slow rate
341
932861
3302
es que en vez de tener un programa que se expanda a tan baja velocidad
15:36
that we can never reach all the people who need us,
342
936187
3311
que nunca pudiéramos llegar a las personas que nos necesitan,
15:39
we've made it unnecessary for people to get reached by us.
343
939522
3582
hemos hecho que la gente no necesite que nosotros nos acerquemos.
15:43
We've created a tool that lets programs keep kids in school,
344
943128
5003
Hemos creado una herramienta que le permite a los programas
mantener niños en la escuela, contar la cantidad de bebés
15:48
track the number of babies that are born and the number of babies that die,
345
948155
3939
nacidos y la cantidad de bebés muertos,
15:52
catch criminals and successfully prosecute them --
346
952118
3777
atrapar criminales y perseguirlos con éxito,
15:55
to do all these different things to learn more about what's going on,
347
955919
4422
hacer todas estas cosas para aprender más
sobre lo que pasa, para entender más, para ver más
16:00
to understand more,
348
960365
1301
16:01
to see more ...
349
961690
1316
16:03
and to save lives and improve lives.
350
963911
1905
y para salvar y mejorar vidas.
16:07
Thank you.
351
967920
1152
Gracias.
16:09
(Applause)
352
969096
4269
(Aplausos)
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