John Wilbanks: Let's pool our medical data

John Wilbanks: Hagamos un patrimonio común con nuestros datos médicos

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2012-10-16 ・ TED


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John Wilbanks: Hagamos un patrimonio común con nuestros datos médicos

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00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
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Traductor: Marta Nicolás Heredia Revisor: Lidia Cámara de la Fuente
00:15
So I have bad news, I have good news,
1
15358
3061
Tengo una mala noticia, una buena,
00:18
and I have a task.
2
18419
1865
y una tarea.
00:20
So the bad news is that we all get sick.
3
20284
2943
La mala noticia es que todos nos enfermamos.
00:23
I get sick. You get sick.
4
23227
2272
Yo me enfermo. Uds. se enferman.
00:25
And every one of us gets sick, and the question really is,
5
25499
2542
Y cada uno de nosotros se enferma. Pero la pregunta en realidad es:
00:28
how sick do we get? Is it something that kills us?
6
28041
2877
¿Cuánto nos enfermamos? ¿Es algo que nos mata?
00:30
Is it something that we survive?
7
30918
1345
¿Es algo a lo que sobrevivimos?
00:32
Is it something that we can treat?
8
32263
1928
¿Es algo que podemos tratar?
00:34
And we've gotten sick as long as we've been people.
9
34191
3256
Y nos hemos enfermado desde el principio de los tiempos.
00:37
And so we've always looked for reasons to explain why we get sick.
10
37447
3486
Por eso siempre hemos buscado razones que expliquen por qué nos enfermamos.
00:40
And for a long time, it was the gods, right?
11
40933
1957
Y durante mucho tiempo, fueron los dioses, ¿verdad?
00:42
The gods are angry with me, or the gods are testing me,
12
42890
3154
Los dioses están enojados conmigo, o los dioses me ponen a prueba,
00:46
right? Or God, singular, more recently,
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46044
2416
¿verdad? O Dios, en singular, más recientemente,
00:48
is punishing me or judging me.
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48460
2664
me castiga o me juzga.
00:51
And as long as we've looked for explanations,
15
51124
2680
Y siempre que hemos buscado explicaciones,
00:53
we've wound up with something that gets closer and closer to science,
16
53804
3711
hemos dado con algo que se acerca más a la ciencia,
00:57
which is hypotheses as to why we get sick,
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57515
2489
que son hipótesis de por qué nos enfermamos,
01:00
and as long as we've had hypotheses about why we get sick, we've tried to treat it as well.
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60004
4740
y siempre tras hipótesis de por qué nos enfermamos, también hemos intentado tratarlo.
01:04
So this is Avicenna. He wrote a book over a thousand years ago called "The Canon of Medicine,"
19
64744
4033
Este es Avicenna. Hace más de mil años escribió un libro llamado "El canon de la medicina,"
01:08
and the rules he laid out for testing medicines
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68777
2406
y las reglas que expuso para probar medicinas
01:11
are actually really similar to the rules we have today,
21
71183
1789
son en realidad muy parecidas a las reglas de hoy en día:
01:12
that the disease and the medicine must be the same strength,
22
72972
2945
que la enfermedad y el medicamento deben tener la misma fuerza,
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the medicine needs to be pure, and in the end we need
23
75917
2397
que el medicamento tiene que ser puro, y que al final debemos
01:18
to test it in people. And so if you put together these themes
24
78314
3141
probarla en personas. Así que, si se juntan estos temas
01:21
of a narrative or a hypothesis in human testing,
25
81455
4465
de una realidad o una hipótesis de experimentación en humanos,
01:25
right, you get some beautiful results,
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85920
2656
se obtienen algunos resultados interesantes,
01:28
even when we didn't have very good technologies.
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88576
1442
aún cuando no teníamos tecnologías muy buenas.
01:30
This is a guy named Carlos Finlay. He had a hypothesis
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90018
3062
Este es un tipo llamado Carlos Finlay. Tenía una hipótesis
01:33
that was way outside the box for his time, in the late 1800s.
29
93080
2905
que se salía de los parámetros de su tiempo, a finales del siglo XIX.
01:35
He thought yellow fever was not transmitted by dirty clothing.
30
95985
2848
Creía que la fiebre amarilla no se transmitía por la ropa sucia.
01:38
He thought it was transmitted by mosquitos.
31
98833
2426
Creía que la transmitían los mosquitos.
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And they laughed at him. For 20 years, they called this guy
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101259
2362
Y se rieron de él. Durante 20 años, le llamaron
01:43
"the mosquito man." But he ran an experiment in people,
33
103621
3489
"el hombre mosquito." Pero hizo un experimento con personas,
01:47
right? He had this hypothesis, and he tested it in people.
34
107110
3103
Tenía esta hipótesis y la puso a prueba con gente.
01:50
So he got volunteers to go move to Cuba and live in tents
35
110213
4642
Consiguió voluntarios que se trasladaran a Cuba y vivieran en carpas
01:54
and be voluntarily infected with yellow fever.
36
114855
3035
y voluntariamente fueran infectados con fiebre amarilla.
01:57
So some of the people in some of the tents had dirty clothes
37
117890
3022
Algunas personas en algunas carpas tenían ropa sucia
02:00
and some of the people were in tents that were full
38
120912
1219
y otras personas estaban en carpas
02:02
of mosquitos that had been exposed to yellow fever.
39
122131
2256
llenas de mosquitos que se habían expuesto a la fiebre amarilla.
02:04
And it definitively proved that it wasn't this magic dust
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124387
3401
Y comprobó que no eran esos polvos mágicos
02:07
called fomites in your clothes that caused yellow fever.
41
127788
3422
en la ropa llamados fómites la causa de la fiebre amarilla.
02:11
But it wasn't until we tested it in people that we actually knew.
42
131210
3376
Pero no fue sino hasta probarlo en personas cuando realmente lo supimos.
02:14
And this is what those people signed up for.
43
134586
1959
Y por ese motivo se inscribieron esas personas.
02:16
This is what it looked like to have yellow fever in Cuba
44
136545
3090
Así era tener fiebre amarilla en Cuba
02:19
at that time. You suffered in a tent, in the heat, alone,
45
139635
4534
en esa época. Sufrían en una carpa, con calor, solos,
02:24
and you probably died.
46
144169
2696
y probablemente morían.
02:26
But people volunteered for this.
47
146865
3217
Pero la gente se ofrecía voluntaria.
02:30
And it's not just a cool example of a scientific design
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150082
3311
Y no es sólo un ejemplo genial de un diseño científico
02:33
of experiment in theory. They also did this beautiful thing.
49
153393
2913
de experimentación en teoría. También hicieron esto tan hermoso.
02:36
They signed this document, and it's called an informed consent document.
50
156306
3919
Firmaron este documento, documento de consentimiento informado.
02:40
And informed consent is an idea that we should be
51
160225
2513
Y el consentimiento informado es algo de lo que deberíamos
02:42
very proud of as a society, right? It's something that
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162738
2226
estar muy orgullosos como sociedad. Es algo que
02:44
separates us from the Nazis at Nuremberg,
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164964
2766
nos separa de los Nazis en Nuremberg,
02:47
enforced medical experimentation. It's the idea
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167730
2875
experimentación médica forzada. Es la idea
02:50
that agreement to join a study without understanding isn't agreement.
55
170605
3788
de que un acuerdo para unirse a un estudio no existe, si no hay acuerdo.
02:54
It's something that protects us from harm, from hucksters,
56
174393
4109
Es algo que nos protege a veces del daño, de los charlatanes,
02:58
from people that would try to hoodwink us into a clinical
57
178502
2853
de gente que trataría de embaucarnos en un estudio
03:01
study that we don't understand, or that we don't agree to.
58
181355
3752
clínico que no entendemos, o con el que no estamos de acuerdo.
03:05
And so you put together the thread of narrative hypothesis,
59
185107
4329
Y entonces, juntamos el hilo de la hipótesis narrativa,
03:09
experimentation in humans, and informed consent,
60
189436
2597
con la expermientación en seres humanos, y con el consentimiento informado,
03:12
and you get what we call clinical study, and it's how we do
61
192033
2665
y se obtiene lo que llamamos "estudio clínico," y es cómo hacemos
03:14
the vast majority of medical work. It doesn't really matter
62
194698
3015
la gran mayoría del trabajo médico. En realidad no importa
03:17
if you're in the north, the south, the east, the west.
63
197713
2342
si están en el norte, en el sur, el este, el oeste.
03:20
Clinical studies form the basis of how we investigate,
64
200055
4113
Los estudios clínicos forman la base de cómo investigamos,
03:24
so if we're going to look at a new drug, right,
65
204168
1859
así que si observamos un nuevo fármaco,
03:26
we test it in people, we draw blood, we do experiments,
66
206027
2998
lo probamos en personas, sacamos sangre, hacemos experimentos,
03:29
and we gain consent for that study, to make sure
67
209025
2329
y obtenemos consentimiento para ese estudio, para asegurarnos
03:31
that we're not screwing people over as part of it.
68
211354
2649
de que no perjudicamos a la gente.
03:34
But the world is changing around the clinical study,
69
214003
3664
Pero el mundo está cambiando el rol del estudio clínico,
03:37
which has been fairly well established for tens of years
70
217667
3366
que estaba bastante bien establecido durante decenas de años
03:41
if not 50 to 100 years.
71
221033
1900
si no 50 ó 100 años.
03:42
So now we're able to gather data about our genomes,
72
222933
3051
Ahora podemos recolectar datos sobre nuestros genomas,
03:45
but, as we saw earlier, our genomes aren't dispositive.
73
225984
2860
pero, como vimos, nuestros genomas no son determinantes.
03:48
We're able to gather information about our environment.
74
228844
2766
Podemos recolectar información sobre nuestro medio.
03:51
And more importantly, we're able to gather information
75
231610
1910
Y más importante, podemos recolectar información
03:53
about our choices, because it turns out that what we think of
76
233520
2840
sobre nuestras elecciones, porque lo que pensamos
03:56
as our health is more like the interaction of our bodies,
77
236360
2720
sobre nuestra salud, es más parecido a la interacción de nuestros cuerpos,
03:59
our genomes, our choices and our environment.
78
239080
3649
con nuestros genomas, con nuestras elecciones y con nuestro medio.
04:02
And the clinical methods that we've got aren't very good
79
242729
2744
Y los métodos clínicos que tenemos no son muy buenos
04:05
at studying that because they are based on the idea
80
245473
2632
para estudiar eso, porque se basan en la idea de
04:08
of person-to-person interaction. You interact
81
248105
1914
la interacción persona a persona. Uno interactúa
04:10
with your doctor and you get enrolled in the study.
82
250019
2095
con su médico y a uno lo inscriben en el estudio.
04:12
So this is my grandfather. I actually never met him,
83
252114
2615
Bueno, este es mi abuelo. En realidad nunca lo conocí,
04:14
but he's holding my mom, and his genes are in me, right?
84
254729
3795
pero tiene a mi mamá en brazos, y sus genes están en mí.
04:18
His choices ran through to me. He was a smoker,
85
258524
2891
Sus elecciones se transfirieron hasta mí. Era un fumador,
04:21
like most people were. This is my son.
86
261415
2584
como lo era mucha gente. Este es mi hijo.
04:23
So my grandfather's genes go all the way through to him,
87
263999
3442
Así que los genes de mi abuelo le llegarán,
04:27
and my choices are going to affect his health.
88
267441
2552
y mis elecciones afectarán su salud.
04:29
The technology between these two pictures
89
269993
2694
La tecnología entre estas dos fotos
04:32
cannot be more different, but the methodology
90
272687
3673
no puede ser más diferente, pero la metodología
04:36
for clinical studies has not radically changed over that time period.
91
276360
4124
para los estudios clínicos no ha cambiado radicalmente en ese período.
04:40
We just have better statistics.
92
280484
2668
Sólo tenemos mejores estadísticas.
04:43
The way we gain informed consent was formed in large part
93
283152
3452
El método de obtener consentimiento informado se constituyó
04:46
after World War II, around the time that picture was taken.
94
286604
2591
después de la 2ª Guerra Mundial, cerca de la época de esa foto.
04:49
That was 70 years ago, and the way we gain informed consent,
95
289195
3934
Eso fue hace 70 años, y la forma en que obtenemos el consentimiento informado,
04:53
this tool that was created to protect us from harm,
96
293129
2877
esta herramienta que fue creada para protegernos de daños,
04:56
now creates silos. So the data that we collect
97
296006
3666
ahora crea silos. Así que los datos que recogemos
04:59
for prostate cancer or for Alzheimer's trials
98
299672
2726
para el cáncer de próstata o para ensayos de Alzhéimer
05:02
goes into silos where it can only be used
99
302398
2615
se van a silos donde sólo se pueden usar
05:05
for prostate cancer or for Alzheimer's research.
100
305013
3224
para el cáncer de próstata o para la investigación del Alzhéimer.
05:08
Right? It can't be networked. It can't be integrated.
101
308237
2894
No se pueden poner en redes, no se pueden integrar.
05:11
It cannot be used by people who aren't credentialed.
102
311131
3533
No pueden ser usados por personas no acreditadas.
05:14
So a physicist can't get access to it without filing paperwork.
103
314664
2953
Así que un médico no puede tener acceso a ellos sin hacer el papeleo.
05:17
A computer scientist can't get access to it without filing paperwork.
104
317617
3068
Un científico de la computación no puede acceder sin hacer el papeleo.
05:20
Computer scientists aren't patient. They don't file paperwork.
105
320685
4143
Los científicos de la computación no son pacientes. No archivan papeles.
05:24
And this is an accident. These are tools that we created
106
324828
3986
Es un accidente. Son las herramientas creadas
05:28
to protect us from harm, but what they're doing
107
328814
3267
para protegernos del daño, pero lo que hacen
05:32
is protecting us from innovation now.
108
332081
2530
esta vez es protegernos de la innovación.
05:34
And that wasn't the goal. It wasn't the point. Right?
109
334611
3265
Y esa no era la meta. No era el punto. ¿Correcto?
05:37
It's a side effect, if you will, of a power we created
110
337876
2699
Hay un efecto colateral, si así lo quieren, o un poder que creamos
05:40
to take us for good.
111
340575
2359
para apoderarse de nosotros para siempre.
05:42
And so if you think about it, the depressing thing is that
112
342934
3144
Y si lo piensan, lo deprimente es que
05:46
Facebook would never make a change to something
113
346078
2133
Facebook nunca haría un cambio a algo
05:48
as important as an advertising algorithm
114
348211
2571
tan importante como un algoritmo publicitario
05:50
with a sample size as small as a Phase III clinical trial.
115
350782
4411
con un tamaño de muestra tan pequeńo como un ensayo clínico en fase III.
05:55
We cannot take the information from past trials
116
355193
3662
No podemos tomar la información de ensayos pasados
05:58
and put them together to form statistically significant samples.
117
358855
4154
y juntarlos para formar muestras estadísticamente significativas
06:03
And that sucks, right? So 45 percent of men develop
118
363009
3484
Y eso es un asco, ¿no? Así que el 45% de los hombres desarrolla
06:06
cancer. Thirty-eight percent of women develop cancer.
119
366493
3097
cáncer. 38% de las mujeres desarrolla cáncer.
06:09
One in four men dies of cancer.
120
369590
2344
Uno de cada cuatro hombres muere de cáncer.
06:11
One in five women dies of cancer, at least in the United States.
121
371934
3556
Una de cada cinco mujeres muere de cáncer, al menos en los EE.UU.
06:15
And three out of the four drugs we give you
122
375490
2228
Y tres de cuatro fármacos administrados
06:17
if you get cancer fail. And this is personal to me.
123
377718
3513
al contraer cáncer, fallan. Y para mí, esto es personal.
06:21
My sister is a cancer survivor.
124
381231
1963
Mi hermana es una sobreviviente de cáncer.
06:23
My mother-in-law is a cancer survivor. Cancer sucks.
125
383194
3589
Mi suegra es una sobreviviente de cáncer. El cáncer es un asco.
06:26
And when you have it, you don't have a lot of privacy
126
386783
2190
Y cuando lo tienes, no tienes mucha privacidad
06:28
in the hospital. You're naked the vast majority of the time.
127
388973
3487
en el hospital. Uno está desnudo gran parte el tiempo.
06:32
People you don't know come in and look at you and poke you and prod you,
128
392460
3695
Viene gente que uno no conoce viene, te mira, te toca y te pincha...
06:36
and when I tell cancer survivors that this tool we created
129
396155
3441
y cuando les cuento a los sobrevivientes de cáncer que esta herramienta que hemos creado
06:39
to protect them is actually preventing their data from being used,
130
399596
3098
para protegerlos está impidiendo que se usen sus datos,
06:42
especially when only three to four percent of people
131
402694
2050
especialmente cuando sólo el 3% ó 4% de la gente
06:44
who have cancer ever even sign up for a clinical study,
132
404744
2798
que tiene cáncer firma alguna vez para un estudio clínico,
06:47
their reaction is not, "Thank you, God, for protecting my privacy."
133
407542
3558
su reacción no es, "Gracias, Señor, por proteger mi privacidad."
06:51
It's outrage
134
411100
2697
Es una vergüenza
06:53
that we have this information and we can't use it.
135
413797
2125
porque tenemos esta información y no la podemos usar.
06:55
And it's an accident.
136
415922
2476
Y es un accidente.
06:58
So the cost in blood and treasure of this is enormous.
137
418398
3055
Así que el costo de esto en vidas y dinero es inmenso.
07:01
Two hundred and twenty-six billion a year is spent on cancer in the United States.
138
421453
3655
226 mil millones se gastan al año en cáncer en EE. UU.
07:05
Fifteen hundred people a day die in the United States.
139
425108
3219
1500 personas mueren al día en EE. UU.
07:08
And it's getting worse.
140
428327
2573
Y cada día es peor.
07:10
So the good news is that some things have changed,
141
430900
2982
Lo bueno es que algunas cosas han cambiado,
07:13
and the most important thing that's changed
142
433882
1553
y lo más importante de ese cambio
07:15
is that we can now measure ourselves in ways
143
435435
2338
es que ahora podemos medirnos lo
07:17
that used to be the dominion of the health system.
144
437773
3058
que solían ser del dominio exclusivo de los sistemas de salud.
07:20
So a lot of people talk about it as digital exhaust.
145
440831
2158
Así que mucha gente habla de ello como tubo escape digital.
07:22
I like to think of it as the dust that runs along behind my kid.
146
442989
3042
Me gusta pensarlo como el polvo que deja mi hijo tras él.
07:26
We can reach back and grab that dust,
147
446031
2376
Podemos estirar el brazo hacia atrás y agarrar ese polvo,
07:28
and we can learn a lot about health from it, so if our choices
148
448407
2414
y podemos aprender un montón sobre salud a partir de él, así que si nuestras elecciones
07:30
are part of our health, what we eat is a really important
149
450821
2680
son parte de nuestra salud, lo que comemos es un aspecto
07:33
aspect of our health. So you can do something very simple
150
453501
2689
muy importante. Así que pueden hacer algo muy simple
07:36
and basic and take a picture of your food,
151
456190
1957
y básico, y tomen una foto de su comida,
07:38
and if enough people do that, we can learn a lot about
152
458147
2884
y si suficientes personas lo hicieran, podríamos aprender mucho sobre
07:41
how our food affects our health.
153
461031
1425
cómo la comida afecta nuestra salud.
07:42
One interesting thing that came out of this — this is an app for iPhones called The Eatery —
154
462456
4516
Algo interesante que se desprende de esto. ——Es The Eatery, una app para iPhone——
07:46
is that we think our pizza is significantly healthier
155
466972
2490
Pensamos que nuestra pizza es mucho más saludable
07:49
than other people's pizza is. Okay? (Laughter)
156
469462
3438
que la pizza de otros, ¿Sí? (Risas)
07:52
And it seems like a trivial result, but this is the sort of research
157
472900
3608
Y parece un resultado trivial, pero es el tipo de investigación
07:56
that used to take the health system years
158
476508
2314
que al sistema de salud solía tomar años
07:58
and hundreds of thousands of dollars to accomplish.
159
478822
2293
y cientos de miles de dólares llevar a cabo.
08:01
It was done in five months by a startup company of a couple of people.
160
481115
3724
Fue hecho en cinco meses por una empresa recién montada, de un par de personas.
08:04
I don't have any financial interest in it.
161
484839
2624
No tengo ningún interés financiero en ella.
08:07
But more nontrivially, we can get our genotypes done,
162
487463
2696
Pero menos trivial, podemos hacernos los genotipos,
08:10
and although our genotypes aren't dispositive, they give us clues.
163
490159
2818
y aunque nuestros genotipos no son determinantes, nos dan pistas.
08:12
So I could show you mine. It's just A's, T's, C's and G's.
164
492977
2806
Así que les podría mostrar los míos. Son sólo As, Ts, Cs y Gs.
08:15
This is the interpretation of it. As you can see,
165
495783
2232
Esta es su interpretación. Como pueden ver,
08:18
I carry a 32 percent risk of prostate cancer,
166
498015
2600
porto un 32% de riesgo de cáncer de próstata,
08:20
22 percent risk of psoriasis and a 14 percent risk of Alzheimer's disease.
167
500615
4223
22% de riesgo de soriasis y 14% de riesgo de Alzhéimer.
08:24
So that means, if you're a geneticist, you're freaking out,
168
504838
2607
Eso significa, si son genetistas, se agobiarán
08:27
going, "Oh my God, you told everyone you carry the ApoE E4 allele. What's wrong with you?"
169
507445
4034
y dirán: "Dios, dijiste a todos que portabas el alelo ApoE E4. ¿Qué te pasa?"
08:31
Right? When I got these results, I started talking to doctors,
170
511479
3688
Cuando obtuve estos resultados, comencé a consultar médicos,
08:35
and they told me not to tell anyone, and my reaction is,
171
515167
2409
y me dijeron que no le contara a nadie, y mi reacción fue
08:37
"Is that going to help anyone cure me when I get the disease?"
172
517576
3288
"¿Ayudará eso a que alguien me cure cuando tenga la enfermedad?"
08:40
And no one could tell me yes.
173
520864
3064
Y nadie pudo decirme que sí.
08:43
And I live in a web world where, when you share things,
174
523928
2806
Y vivo en un mundo web donde, cuando se comparte algo,
08:46
beautiful stuff happens, not bad stuff.
175
526734
2710
pasan cosas hermosas, no cosas malas.
08:49
So I started putting this in my slide decks,
176
529444
1900
Así que empecé a poner esto en mi presentación,
08:51
and I got even more obnoxious, and I went to my doctor,
177
531344
2461
y me volví aún más prepotente, y fui a mi médico,
08:53
and I said, "I'd like to actually get my bloodwork.
178
533805
1982
y le dije , "Me gustaría que me entregara mi análisis de sangre.
08:55
Please give me back my data." So this is my most recent bloodwork.
179
535787
2790
Por favor, devuélvame mis datos." Este es mi análisis de sangre más reciente
08:58
As you can see, I have high cholesterol.
180
538577
2369
Como pueden ver, tengo el colesterol alto.
09:00
I have particularly high bad cholesterol, and I have some
181
540946
2751
Tengo especialmente alto el colesterol malo, y tengo mal algunos
09:03
bad liver numbers, but those are because we had a dinner party with a lot of good wine
182
543697
3003
números del hígado, pero son porque tuvimos una fiesta con mucho buen vino.
09:06
the night before we ran the test. (Laughter)
183
546700
2709
la noche anterior al análisis. (Risas)
09:09
Right. But look at how non-computable this information is.
184
549409
4413
Pero miren lo no computable que es esta información.
09:13
This is like the photograph of my granddad holding my mom
185
553822
2974
Es como la foto de mi abuelo con mi mamá en brazos
09:16
from a data perspective, and I had to go into the system
186
556796
3599
desde el punto de vista de los datos, y yo tenía que entrar al sistema
09:20
and get it out.
187
560395
2162
y sacarlos.
09:22
So the thing that I'm proposing we do here
188
562557
3282
Así que lo que propongo hacer aquí
09:25
is that we reach behind us and we grab the dust,
189
565839
2416
es que nos demos vuelta y agarremos el polvo,
09:28
that we reach into our bodies and we grab the genotype,
190
568255
2978
que echemos mano a nuestros cuerpos y agarremos el genotipo,
09:31
and we reach into the medical system and we grab our records,
191
571233
2701
y que echemos mano del sistema médico y agarremos nuestros registros,
09:33
and we use it to build something together, which is a commons.
192
573934
3440
y los usemos para construir algo juntos, que es un patrimonio común.
09:37
And there's been a lot of talk about commonses, right,
193
577374
3144
Y se ha hablado mucho sobre los patrimonios comunes,
09:40
here, there, everywhere, right. A commons is nothing more
194
580518
2948
aquí, allá. Un patrimonio común no es más que
09:43
than a public good that we build out of private goods.
195
583466
2928
un bien público que construimos a partir de bienes privados.
09:46
We do it voluntarily, and we do it through standardized
196
586394
2769
Lo hacemos voluntariamente, y lo hacemos a través de herramientas
09:49
legal tools. We do it through standardized technologies.
197
589163
2800
legales estandarizadas. A través de tecnologías estandarizadas.
09:51
Right. That's all a commons is. It's something that we build
198
591963
3271
Un patrimonio común no es más que eso. Es algo que construimos
09:55
together because we think it's important.
199
595234
2520
juntos porque creemos que es importante.
09:57
And a commons of data is something that's really unique,
200
597754
2632
Y los datos de un patrimonio común es algo realmente único,
10:00
because we make it from our own data. And although
201
600386
2868
porque lo hacemos a partir de nuestros propios datos. Y aunque
10:03
a lot of people like privacy as their methodology of control
202
603254
2287
a mucha gente le gusta la privacidad como metodología de control
10:05
around data, and obsess around privacy, at least
203
605541
2255
sobre los datos, y se obsesiona por la privacidad, al menos
10:07
some of us really like to share as a form of control,
204
607796
3048
algunos nos gusta mucho compartir como forma de control,
10:10
and what's remarkable about digital commonses
205
610844
2353
y lo que es notable sobre los patrimonios comunes digitales
10:13
is you don't need a big percentage if your sample size is big enough
206
613197
3532
es que no se necesita un gran porcentaje si el tamaño de la muestra es lo bastante grande
10:16
to generate something massive and beautiful.
207
616729
2511
para generar algo masivo y hermoso.
10:19
So not that many programmers write free software,
208
619240
2558
Bueno, no muchos programadores escriben software gratis,
10:21
but we have the Apache web server.
209
621798
2335
pero tenemos el servidor web Apache.
10:24
Not that many people who read Wikipedia edit,
210
624133
2697
No hay tantos que además de leer Wikipedia la editen,
10:26
but it works. So as long as some people like to share
211
626830
4009
pero funciona. Así que mientras a algunos les guste compartir como
10:30
as their form of control, we can build a commons, as long as we can get the information out.
212
630839
3744
forma de control, podemos construir un patrimonio común, siempre que podamos sacar la información.
10:34
And in biology, the numbers are even better.
213
634583
2376
Y en biología, los números son aún mejores.
10:36
So Vanderbilt ran a study asking people, we'd like to take
214
636959
2552
Vanderbilt hizo un estudio preguntándole a la gente: "nos gustaría tomarle
10:39
your biosamples, your blood, and share them in a biobank,
215
639511
3322
una biomuestra, su sangre, y compartirla en un biobanco,
10:42
and only five percent of the people opted out.
216
642833
2372
y sólo 5% de la gente rehusó.
10:45
I'm from Tennessee. It's not the most science-positive state
217
645205
3092
Soy de Tennessee. No es el estado más a favor de la ciencia
10:48
in the United States of America. (Laughter)
218
648297
3039
de los EE.UU. (Risas)
10:51
But only five percent of the people wanted out.
219
651336
2378
Pero sólo el 5% de la gente quiso salirse.
10:53
So people like to share, if you give them the opportunity and the choice.
220
653714
4023
Así, a la gente le gusta compartir, si tiene la oportunidad y la opción.
10:57
And the reason that I got obsessed with this, besides the obvious family aspects,
221
657737
4483
Y la razón de que esto me obsesione, además de los aspectos familiares obvios,
11:02
is that I spend a lot of time around mathematicians,
222
662220
3273
es que paso mucho tiempo entre matemáticos,
11:05
and mathematicians are drawn to places where there's a lot of data
223
665493
2914
y a los matemáticos les atraen los lugares donde hay muchos datos
11:08
because they can use it to tease signals out of noise.
224
668407
2943
porque los pueden usar para desentrañar señales a partir del ruido.
11:11
And those correlations that they can tease out, they're not
225
671350
2968
Y las correlaciones que pueden desentrañar, no son
11:14
necessarily causal agents, but math, in this day and age,
226
674318
3872
necesariamente agentes causales, pero la matemática, hoy en día,
11:18
is like a giant set of power tools
227
678190
2360
es como un gigantesco conjunto de herramientas eléctricas
11:20
that we're leaving on the floor, not plugged in in health,
228
680550
3875
que dejamos en el suelo, sin conectarlas a la salud,
11:24
while we use hand saws.
229
684425
2312
mientras usamos sierras manuales.
11:26
If we have a lot of shared genotypes, and a lot of shared
230
686737
4438
Si tenemos muchos genotipos compartidos, muchos resultados
11:31
outcomes, and a lot of shared lifestyle choices,
231
691175
2748
compartidos, muchas opciones de estilo de vida,
11:33
and a lot of shared environmental information, we can start
232
693923
2776
y mucha información ambiental, podemos empezar
11:36
to tease out the correlations between subtle variations
233
696699
2896
a desentrañar las correlaciones entre sutiles variaciones
11:39
in people, the choices they make and the health that they create as a result of those choices,
234
699595
5311
en personas, las opciones que toman y su salud como resultado de esas opciones,
11:44
and there's open-source infrastructure to do all of this.
235
704906
2486
y hay infraestructura de código abierto para hacer todo esto.
11:47
Sage Bionetworks is a nonprofit that's built a giant math system
236
707392
3094
Sage Bionetworks no tiene fines de lucro y construyó un gigantesco sistema matemático
11:50
that's waiting for data, but there isn't any.
237
710486
4572
a la espera de datos, pero no hay.
11:55
So that's what I do. I've actually started what we think is
238
715058
3888
Así que eso es lo que hago. Incluso he comenzado lo que creemos que es
11:58
the world's first fully digital, fully self-contributed,
239
718946
3938
el primer estudio clínico investigativo totalmente digital, totalmente auto aportado,
12:02
unlimited in scope, global in participation, ethically approved
240
722884
5035
de alcance ilimitado, global en participación, éticamente aprobado
12:07
clinical research study where you contribute the data.
241
727919
3655
donde Uds. contribuyen con los datos.
12:11
So if you reach behind yourself and you grab the dust,
242
731574
2206
Así que si echan mano a lo que está detrás de Uds. y agarran el polvo,
12:13
if you reach into your body and grab your genome,
243
733780
2626
si echan mano a su cuerpo y agarran su genoma,
12:16
if you reach into the medical system and somehow extract your medical record,
244
736406
3047
si echan mano del sistema médico y extraen su registro médico,
12:19
you can actually go through an online informed consent process --
245
739453
3323
en efecto, pueden a atravesar por un proceso de consentimiento informado en línea
12:22
because the donation to the commons must be voluntary
246
742776
2646
porque la donación al patrimonio común debe ser voluntaria
12:25
and it must be informed -- and you can actually upload
247
745422
2793
y debe ser informada— y en efecto pueden subir
12:28
your information and have it syndicated to the
248
748215
2592
su información y hacer que se distribuya a los
12:30
mathematicians who will do this sort of big data research,
249
750807
3096
matemáticos que hacen este tipo de investigación con grandes volúmenes de datos,
12:33
and the goal is to get 100,000 in the first year
250
753903
2856
y la meta es conseguir 100 000 en el primer año
12:36
and a million in the first five years so that we have
251
756759
2358
y un millón en los primeros cinco años, de manera que tengamos
12:39
a statistically significant cohort that you can use to take
252
759117
3834
una población base estadísticamente significativa que se pueda usar para tomar
12:42
smaller sample sizes from traditional research
253
762951
2422
tamaños muestrales más pequeńos de la investigación tradicional
12:45
and map it against,
254
765373
1599
y mapearla contrastándola.
12:46
so that you can use it to tease out those subtle correlations
255
766972
2922
Y así poder usarla con el fin de desentrañar esas sutiles correlaciones
12:49
between the variations that make us unique
256
769894
2529
entre las variaciones que nos hacen únicos
12:52
and the kinds of health that we need to move forward as a society.
257
772423
4024
y el tipo de salud al que debemos avanzar como sociedad.
12:56
And I've spent a lot of time around other commons.
258
776447
3024
Y he pasado muchísimo tiempo en otros patrimonios comunes.
12:59
I've been around the early web. I've been around
259
779471
2680
He estado presente en los comienzos de la web. También
13:02
the early creative commons world, and there's four things
260
782151
2608
en los comienzos del patrimonio común mundial, y hay cuatro cosas
13:04
that all of these share, which is, they're all really simple.
261
784759
3354
que comparten todos ellos: todos son muy simples.
13:08
And so if you were to go to the website and enroll in this study,
262
788113
2727
Así que, si fueran al sitio web y se inscribieran en este estudio,
13:10
you're not going to see something complicated.
263
790840
2255
no verían algo complicado.
13:13
But it's not simplistic. These things are weak intentionally,
264
793095
5049
Pero no es simplista. Estas cosas son simples a propósito,
13:18
right, because you can always add power and control to a system,
265
798144
3023
porque siempre se puede agregar poder y control a un sistema,
13:21
but it's very difficult to remove those things if you put them in at the beginning,
266
801167
3964
pero es muy difícil quitarlos si se ponen al comienzo,
13:25
and so being simple doesn't mean being simplistic,
267
805131
2545
así que ser simple no significa ser simplista,
13:27
and being weak doesn't mean weakness.
268
807676
2184
y ser débil no significa debibilidad.
13:29
Those are strengths in the system.
269
809860
2351
Esas son fortalezas del sistema.
13:32
And open doesn't mean that there's no money.
270
812211
2665
Y abierto no significa que no haya dinero.
13:34
Closed systems, corporations, make a lot of money
271
814876
3020
Los sistemas cerrados, las corporaciones, ganan mucho dinero
13:37
on the open web, and they're one of the reasons why the open web lives
272
817896
3539
en la web abierta, y son una de las razones del por qué la web abierta vive
13:41
is that corporations have a vested interest in the openness
273
821435
2827
porque las corporaciones tienen intereses creados en lo abierto
13:44
of the system.
274
824262
2334
del sistema.
13:46
And so all of these things are part of the clinical study that we've created,
275
826596
3794
Así todas esto forma parte del estudio clínico que hemos creado,
13:50
so you can actually come in, all you have to be is 14 years old,
276
830390
3429
para que en efecto puedan entrar. Lo que necesitan es tener 14 años,
13:53
willing to sign a contract that says I'm not going to be a jerk,
277
833819
2027
estar dispuesto a firmar un contrato donde dice "no me comportaré como un imbécil"
13:55
basically, and you're in.
278
835846
2665
básicamente, y ya está.
13:58
You can start analyzing the data.
279
838511
1573
Pueden empezar a analizar los datos.
14:00
You do have to solve a CAPTCHA as well. (Laughter)
280
840084
4159
Sí tienen que resolver un CAPTCHA también. (Risas)
14:04
And if you'd like to build corporate structures on top of it,
281
844243
3581
Y si quisieran construir estructuras corporativas con esa base,
14:07
that's okay too. That's all in the consent,
282
847824
3146
también está bien. Está todo en el consentimiento,
14:10
so if you don't like those terms, you don't come in.
283
850970
2564
así que si no les gustan esos términos, no entren.
14:13
It's very much the design principles of a commons
284
853534
3092
Se trata esencialmente de los principios sobre los que se diseña un patrimonio común
14:16
that we're trying to bring to health data.
285
856626
2594
que intentamos aplicar a los datos de salud.
14:19
And the other thing about these systems is that it only takes
286
859220
2979
Y otra cosa sobre estos sistemas es que sólo
14:22
a small number of really unreasonable people working together
287
862199
3179
muy pocas personas poco razonables trabajan
14:25
to create them. It didn't take that many people
288
865378
3182
para crearlos. No fue necesaria tanta gente
14:28
to make Wikipedia Wikipedia, or to keep it Wikipedia.
289
868560
3472
para hacer que Wikipedia fuera Wikipedia, o para mantenerla.
14:32
And we're not supposed to be unreasonable in health,
290
872032
2068
Y no se supone que seamos poco razonables en salud,
14:34
and so I hate this word "patient."
291
874100
2276
así que me molesta esta palabra "paciente."
14:36
I don't like being patient when systems are broken,
292
876376
3167
No me gusta ser paciente cuando los sistemas están averiados,
14:39
and health care is broken.
293
879543
2627
y el área de la salud está averiada.
14:42
I'm not talking about the politics of health care, I'm talking about the way we scientifically approach health care.
294
882170
4164
No hablo de las políticas de salud, sino del enfoque científico del área de la salud.
14:46
So I don't want to be patient. And the task I'm giving to you
295
886334
3270
De manera que no quiero ser paciente. Y la tarea que les doy
14:49
is to not be patient. So I'd like you to actually try,
296
889604
3046
es no ser pacientes. Por tanto me gustaría que intentaran,
14:52
when you go home, to get your data.
297
892650
2717
cuando se vayan a casa, conseguir sus datos.
14:55
You'll be shocked and offended and, I would bet, outraged,
298
895367
2717
Se horrorizarán y ofenderán, y apostaría que se indignarán,
14:58
at how hard it is to get it.
299
898084
2876
de lo difícil que es conseguirlos.
15:00
But it's a challenge that I hope you'll take,
300
900960
2619
Pero es un desafío que espero que tomen,
15:03
and maybe you'll share it. Maybe you won't.
301
903579
2461
y que tal vez lo compartan. Tal vez no.
15:06
If you don't have anyone in your family who's sick,
302
906040
1444
Si no tienen a nadie enfermo en la familia,
15:07
maybe you wouldn't be unreasonable. But if you do,
303
907484
2993
tal vez no serán poco razonables. Pero en caso contrario,
15:10
or if you've been sick, then maybe you would.
304
910477
2207
o si Uds. han estado enfermos, tal vez sí.
15:12
And we're going to be able to do an experiment in the next several months
305
912684
3088
Y podremos hacer un experimento en los próximos meses
15:15
that lets us know exactly how many unreasonable people are out there.
306
915772
3157
que nos dirá exactamente cuánta gente poco razonable hay.
15:18
So this is the Athena Breast Health Network. It's a study
307
918929
2122
Bueno, este es el Athena Breast Health Network. Es un estudio
15:21
of 150,000 women in California, and they're going to
308
921051
3818
de 150 000 mujeres en California, y
15:24
return all the data to the participants of the study
309
924869
2718
devolverán todos los datos a los participantes del estudio
15:27
in a computable form, with one-clickability to load it into
310
927587
3146
en un formato computable, para cargarlo con un clic en
15:30
the study that I've put together. So we'll know exactly
311
930733
2616
el estudio que armé. Así que sabremos exactamente
15:33
how many people are willing to be unreasonable.
312
933349
2304
cuánta gente está dispuesta a ser poco razonable.
15:35
So what I'd end [with] is,
313
935653
2384
Así que, terminaría con
15:38
the most beautiful thing I've learned since I quit my job
314
938037
3320
la cosa más hermosa que he aprendido desde que renuncié a mi trabajo
15:41
almost a year ago to do this, is that it really doesn't take
315
941357
3383
hace casi un año para hacer esto, es que en realidad no son necesarios
15:44
very many of us to achieve spectacular results.
316
944740
3808
muchos de nosotros para lograr resultados espectaculares.
15:48
You just have to be willing to be unreasonable,
317
948548
2712
Sólo se necesita estar dispuesto a ser poco razonables,
15:51
and the risk we're running is not the risk those 14 men
318
951260
2331
y el riesgo que corremos, no es el riesgo que corrieron esos catorce hombres
15:53
who got yellow fever ran. Right?
319
953591
1868
contagiados de fiebre amarilla. ¿Correcto?
15:55
It's to be naked, digitally, in public. So you know more
320
955459
2861
Es estar desnudos, digitalmente, en público. De manera que saben más
15:58
about me and my health than I know about you. It's asymmetric now.
321
958320
3433
sobre mi y mi salud de lo que yo sé de Uds. Ahora es asimétrico.
16:01
And being naked and alone can be terrifying.
322
961753
3630
Y estar desnudos y solos puede ser aterrador.
16:05
But to be naked in a group, voluntarily, can be quite beautiful.
323
965383
4467
Pero estar desnudos en grupo, voluntariamente, puede ser bastante hermoso.
16:09
And so it doesn't take all of us.
324
969850
1888
Y tampoco requiere de todos nosotros.
16:11
It just takes all of some of us. Thank you.
325
971738
3006
Sólo requiere todo de algunos de nosotros. Gracias.
16:14
(Applause)
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974744
5590
(Aplausos)
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