John Wilbanks: Let's pool our medical data

John Wilbanks : Regroupons nos données médicales

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2012-10-16 ・ TED


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John Wilbanks: Let's pool our medical data

John Wilbanks : Regroupons nos données médicales

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TED


Veuillez double-cliquer sur les sous-titres anglais ci-dessous pour lire la vidéo.

00:00
Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
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7000
Traducteur: Lydia Hawkins Relecteur: andry ravololonjatovo
00:15
So I have bad news, I have good news,
1
15358
3061
J'ai de mauvaises nouvelles, de bonnes nouvelles,
00:18
and I have a task.
2
18419
1865
et j'ai une mission.
00:20
So the bad news is that we all get sick.
3
20284
2943
La mauvaise nouvelle est que nous tombons tous malade.
00:23
I get sick. You get sick.
4
23227
2272
Je tombe malade. Vous tombez malade.
00:25
And every one of us gets sick, and the question really is,
5
25499
2542
Nous tombons tous malade, mais la vraie question est
00:28
how sick do we get? Is it something that kills us?
6
28041
2877
à quel point tombons-nous malade ? Est-ce quelque chose qui nous tue ?
00:30
Is it something that we survive?
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30918
1345
Quelque chose dont nous réchappons ?
00:32
Is it something that we can treat?
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32263
1928
Quelque chose que nous pouvons soigner ?
00:34
And we've gotten sick as long as we've been people.
9
34191
3256
Nous tombons malade depuis le début de l'humanité.
00:37
And so we've always looked for reasons to explain why we get sick.
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37447
3486
Nous avons toujours cherché à expliquer les raisons de ces maladies.
00:40
And for a long time, it was the gods, right?
11
40933
1957
Pendant longtemps, c'était les dieux, n'est-ce pas ?
00:42
The gods are angry with me, or the gods are testing me,
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42890
3154
Les dieux sont en colère après moi, ou les dieux me testent.
00:46
right? Or God, singular, more recently,
13
46044
2416
Ou, plus récemment, Dieu, au singulier,
00:48
is punishing me or judging me.
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48460
2664
me punit ou me juge.
00:51
And as long as we've looked for explanations,
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51124
2680
En cherchant des explications,
00:53
we've wound up with something that gets closer and closer to science,
16
53804
3711
nous nous sommes rapprochés de la science,
00:57
which is hypotheses as to why we get sick,
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57515
2489
avec des hypothèses sur les causes de nos maladies,
01:00
and as long as we've had hypotheses about why we get sick, we've tried to treat it as well.
18
60004
4740
et en émettant des hypothèses sur ces causes, nous avons aussi cherché à les soigner.
01:04
So this is Avicenna. He wrote a book over a thousand years ago called "The Canon of Medicine,"
19
64744
4033
Voici Avicenne. Il a écrit un livre, il y a plus de mille ans, intitulé "Le canon de la médecine",
01:08
and the rules he laid out for testing medicines
20
68777
2406
et les règles qu'il a établi pour tester les médicaments
01:11
are actually really similar to the rules we have today,
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71183
1789
sont en fait très semblables aux règles actuelles.
01:12
that the disease and the medicine must be the same strength,
22
72972
2945
Maladies et médicaments doivent être de même intensité,
01:15
the medicine needs to be pure, and in the end we need
23
75917
2397
les médicaments doivent être purs, et, en fin de compte,
01:18
to test it in people. And so if you put together these themes
24
78314
3141
testés chez l'Homme. En réunissant ces thèmes
01:21
of a narrative or a hypothesis in human testing,
25
81455
4465
de récit ou d'hypothèse sur les tests humains,
01:25
right, you get some beautiful results,
26
85920
2656
on obtient de beaux résultats,
01:28
even when we didn't have very good technologies.
27
88576
1442
même avant les technologies adéquates.
01:30
This is a guy named Carlos Finlay. He had a hypothesis
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90018
3062
Voici Carlos Finlay. Il avait une hypothèse
01:33
that was way outside the box for his time, in the late 1800s.
29
93080
2905
assez excentrique pour son époque, vers la fin du 19e siècle.
01:35
He thought yellow fever was not transmitted by dirty clothing.
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95985
2848
Il croyait que la fièvre jaune ne se transmettait pas par les vêtements sales.
01:38
He thought it was transmitted by mosquitos.
31
98833
2426
Selon lui, elle se transmettait par les moustiques.
01:41
And they laughed at him. For 20 years, they called this guy
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101259
2362
Et on s'est moqué de lui. Pendant 20 ans, il a été surnommé
01:43
"the mosquito man." But he ran an experiment in people,
33
103621
3489
"l'homme aux moustiques". Mais il a réalisé une expérience sur des humains.
01:47
right? He had this hypothesis, and he tested it in people.
34
107110
3103
Il avait une hypothèse et il l'a testée sur des gens.
01:50
So he got volunteers to go move to Cuba and live in tents
35
110213
4642
Il a trouvé des volontaires pour aller vivre dans des tentes à Cuba
01:54
and be voluntarily infected with yellow fever.
36
114855
3035
et y contracter volontairement la fièvre jaune.
01:57
So some of the people in some of the tents had dirty clothes
37
117890
3022
Certaines de ces personnes portaient des vêtements sales
02:00
and some of the people were in tents that were full
38
120912
1219
et d'autres étaient dans des tentes remplies
02:02
of mosquitos that had been exposed to yellow fever.
39
122131
2256
de moustiques porteurs de la fièvre jaune.
02:04
And it definitively proved that it wasn't this magic dust
40
124387
3401
Ça a permis de prouver que les poussières magiques
02:07
called fomites in your clothes that caused yellow fever.
41
127788
3422
sur les vêtements, les fomites, n'étaient pas la cause de la fièvre jaune.
02:11
But it wasn't until we tested it in people that we actually knew.
42
131210
3376
Mais nous ne l'avons su qu'après avoir testé sur des gens.
02:14
And this is what those people signed up for.
43
134586
1959
Et ces personnes se sont portées volontaires pour ça.
02:16
This is what it looked like to have yellow fever in Cuba
44
136545
3090
C'était ça, avoir la fièvre jaune à Cuba à l'époque.
02:19
at that time. You suffered in a tent, in the heat, alone,
45
139635
4534
Souffrir sous une tente, dans la chaleur, seul,
02:24
and you probably died.
46
144169
2696
et certainement mourir.
02:26
But people volunteered for this.
47
146865
3217
Mais des gens se sont portés volontaires pour ça.
02:30
And it's not just a cool example of a scientific design
48
150082
3311
Ce n'est pas juste un exemple sympa de conception scientifique
02:33
of experiment in theory. They also did this beautiful thing.
49
153393
2913
d'une expérimentation. Ils ont fait ce bel acte.
02:36
They signed this document, and it's called an informed consent document.
50
156306
3919
Ils ont signé ce document. C'est un contrat de consentement éclairé.
02:40
And informed consent is an idea that we should be
51
160225
2513
Le consentement éclairé est une idée dont
02:42
very proud of as a society, right? It's something that
52
162738
2226
notre société devrait être très fière. C'est ce qui
02:44
separates us from the Nazis at Nuremberg,
53
164964
2766
nous différencie des nazis à Nuremberg,
02:47
enforced medical experimentation. It's the idea
54
167730
2875
l'expérimentation médicale forcée. C'est l'idée que consentir
02:50
that agreement to join a study without understanding isn't agreement.
55
170605
3788
à participer à une étude sans comprendre à quoi on s'engage n'est pas un consentement.
02:54
It's something that protects us from harm, from hucksters,
56
174393
4109
C'est ce qui nous protège contre les préjudices, les profiteurs,
02:58
from people that would try to hoodwink us into a clinical
57
178502
2853
contre ceux qui voudraient nous leurrer dans une étude clinique
03:01
study that we don't understand, or that we don't agree to.
58
181355
3752
que nous ne comprenons pas, ou que nous n'acceptons pas.
03:05
And so you put together the thread of narrative hypothesis,
59
185107
4329
Alors en assemblant le fil conducteur de cette hypothèse narrative,
03:09
experimentation in humans, and informed consent,
60
189436
2597
l'expérimentation chez les humains, et le consentement éclairé,
03:12
and you get what we call clinical study, and it's how we do
61
192033
2665
vous obtenez une étude clinique. C'est ainsi que nous
03:14
the vast majority of medical work. It doesn't really matter
62
194698
3015
faisons le plus gros du travail médical. Peu importe
03:17
if you're in the north, the south, the east, the west.
63
197713
2342
que vous soyez du nord, du sud, de l'est ou de l'ouest.
03:20
Clinical studies form the basis of how we investigate,
64
200055
4113
Les études cliniques constituent la base de nos recherches,
03:24
so if we're going to look at a new drug, right,
65
204168
1859
et si nous devons tester un nouveau médicament,
03:26
we test it in people, we draw blood, we do experiments,
66
206027
2998
nous le testons sur des gens, nous prélevons du sang, nous réalisons des expériences,
03:29
and we gain consent for that study, to make sure
67
209025
2329
et nous recevons un accord pour cette étude, pour être sûr
03:31
that we're not screwing people over as part of it.
68
211354
2649
de ne pas pigeonner les gens.
03:34
But the world is changing around the clinical study,
69
214003
3664
Mais le monde des études cliniques,
03:37
which has been fairly well established for tens of years
70
217667
3366
bien établi depuis des dizaines d'années
03:41
if not 50 to 100 years.
71
221033
1900
si ce n'est 50 ou 100 ans, évolue.
03:42
So now we're able to gather data about our genomes,
72
222933
3051
Maintenant on peut récolter des informations sur les génomes
03:45
but, as we saw earlier, our genomes aren't dispositive.
73
225984
2860
mais, on l'a vu, nos génomes ne sont pas déterminants.
03:48
We're able to gather information about our environment.
74
228844
2766
On peut récolter des informations sur notre environnement.
03:51
And more importantly, we're able to gather information
75
231610
1910
Et surtout, on arrive à avoir des informations
03:53
about our choices, because it turns out that what we think of
76
233520
2840
sur nos choix, car notre santé s'avère être plutôt
03:56
as our health is more like the interaction of our bodies,
77
236360
2720
une interaction entre nos corps,
03:59
our genomes, our choices and our environment.
78
239080
3649
nos génomes, nos choix et notre environnement.
04:02
And the clinical methods that we've got aren't very good
79
242729
2744
Nos méthodes cliniques ne sont pas très adaptées
04:05
at studying that because they are based on the idea
80
245473
2632
pour étudier ça parce qu'elles se basent sur le concept
04:08
of person-to-person interaction. You interact
81
248105
1914
d'une interaction de personne à personne. Vous interagissez
04:10
with your doctor and you get enrolled in the study.
82
250019
2095
avec votre docteur et vous devenez volontaire pour une étude.
04:12
So this is my grandfather. I actually never met him,
83
252114
2615
Voici mon grand-père. Je ne l'ai jamais rencontré,
04:14
but he's holding my mom, and his genes are in me, right?
84
254729
3795
il tient ma mère, et ses gènes sont en moi.
04:18
His choices ran through to me. He was a smoker,
85
258524
2891
Ses choix ont coulé en moi. Il était fumeur,
04:21
like most people were. This is my son.
86
261415
2584
comme la plupart des gens de son époque. Voici mon fils.
04:23
So my grandfather's genes go all the way through to him,
87
263999
3442
Les gènes de mon grand-père se retrouvent donc en lui,
04:27
and my choices are going to affect his health.
88
267441
2552
et mes choix vont influer sur sa santé.
04:29
The technology between these two pictures
89
269993
2694
La technologie qui sépare ces deux images
04:32
cannot be more different, but the methodology
90
272687
3673
est immense, mais la méthodologie
04:36
for clinical studies has not radically changed over that time period.
91
276360
4124
des études cliniques n'a pas beaucoup évolué au cours de cette période.
04:40
We just have better statistics.
92
280484
2668
Nous avons juste de meilleures statistiques.
04:43
The way we gain informed consent was formed in large part
93
283152
3452
Les méthodes pour obtenir des consentements éclairés se sont précisées après
04:46
after World War II, around the time that picture was taken.
94
286604
2591
la seconde guerre mondiale, environ à l'époque de cette photo.
04:49
That was 70 years ago, and the way we gain informed consent,
95
289195
3934
C'était il y a 70 ans, et la manière dont nous récoltons des consentements éclairés,
04:53
this tool that was created to protect us from harm,
96
293129
2877
cet outil créé pour nous protéger contre les préjudices,
04:56
now creates silos. So the data that we collect
97
296006
3666
crée désormais des réserves. Les données collectées
04:59
for prostate cancer or for Alzheimer's trials
98
299672
2726
pour le cancer de la prostate ou pour les essais sur Alzheimer
05:02
goes into silos where it can only be used
99
302398
2615
vont dans des réserves et ne peuvent être utilisées que pour
05:05
for prostate cancer or for Alzheimer's research.
100
305013
3224
le cancer de la prostate ou pour la recherche sur Alzheimer.
05:08
Right? It can't be networked. It can't be integrated.
101
308237
2894
Elles ne peuvent pas être mises en réseau, ni intégrées,
05:11
It cannot be used by people who aren't credentialed.
102
311131
3533
ni utilisées par des personnes non accréditées.
05:14
So a physicist can't get access to it without filing paperwork.
103
314664
2953
Un physicien ne peut y avoir accès sans remplir des papiers.
05:17
A computer scientist can't get access to it without filing paperwork.
104
317617
3068
Un ingénieur informatique ne peut y avoir accès sans remplir des papiers.
05:20
Computer scientists aren't patient. They don't file paperwork.
105
320685
4143
Les ingénieurs informatiques ne sont pas patients. Ils ne remplissent pas des papiers.
05:24
And this is an accident. These are tools that we created
106
324828
3986
Ceci est un accident. Nous avons crée ces outils
05:28
to protect us from harm, but what they're doing
107
328814
3267
pour nous protéger contre les préjudices, mais
05:32
is protecting us from innovation now.
108
332081
2530
ils nous protègent désormais de l'innovation.
05:34
And that wasn't the goal. It wasn't the point. Right?
109
334611
3265
Ce n'était pas le but. Ce n'était pas l'objectif.
05:37
It's a side effect, if you will, of a power we created
110
337876
2699
C'est, si vous voulez, un effet secondaire de la force que nous avons créée
05:40
to take us for good.
111
340575
2359
pour notre bien.
05:42
And so if you think about it, the depressing thing is that
112
342934
3144
Et, en y réfléchissant, le plus déprimant c'est que
05:46
Facebook would never make a change to something
113
346078
2133
Facebook ne changerait jamais quelque chose
05:48
as important as an advertising algorithm
114
348211
2571
d'aussi important qu'un algorithme publicitaire
05:50
with a sample size as small as a Phase III clinical trial.
115
350782
4411
avec un échantillon aussi petit qu'un essai clinique de Phase III.
05:55
We cannot take the information from past trials
116
355193
3662
Nous ne pouvons pas récuperer les informations de tests antérieurs
05:58
and put them together to form statistically significant samples.
117
358855
4154
en vue d'obtenir des échantillons statistiquement significatifs.
06:03
And that sucks, right? So 45 percent of men develop
118
363009
3484
Et c'est nul, non? 45% des hommes seront atteints
06:06
cancer. Thirty-eight percent of women develop cancer.
119
366493
3097
d'un cancer. 38% des femmes auront un cancer.
06:09
One in four men dies of cancer.
120
369590
2344
1 homme sur 4 décède du cancer.
06:11
One in five women dies of cancer, at least in the United States.
121
371934
3556
1 femme sur 5 décède du cancer, aux Etats-Unis du moins.
06:15
And three out of the four drugs we give you
122
375490
2228
Sur 4 médicaments prescrits pour le cancer,
06:17
if you get cancer fail. And this is personal to me.
123
377718
3513
3 sont inefficaces. C'est un sujet qui me touche personnellement.
06:21
My sister is a cancer survivor.
124
381231
1963
Ma soeur a survécu au cancer.
06:23
My mother-in-law is a cancer survivor. Cancer sucks.
125
383194
3589
Ma belle-mère a survécu au cancer. Le cancer est une plaie.
06:26
And when you have it, you don't have a lot of privacy
126
386783
2190
Et quand on l'a, on n'a pas vraiment d'intimité dans un hôpital.
06:28
in the hospital. You're naked the vast majority of the time.
127
388973
3487
La plupart du temps, vous êtes nu.
06:32
People you don't know come in and look at you and poke you and prod you,
128
392460
3695
Des gens que vous ne connaissez pas viennent, vous regardent, vous touchent et vous triturent.
06:36
and when I tell cancer survivors that this tool we created
129
396155
3441
Quand je dis à ces survivants du cancer que l'outil créé
06:39
to protect them is actually preventing their data from being used,
130
399596
3098
pour les protéger empêche leurs données d'être utilisées,
06:42
especially when only three to four percent of people
131
402694
2050
d'autant plus que seulement 3 à 4% des personnes
06:44
who have cancer ever even sign up for a clinical study,
132
404744
2798
atteintes d'un cancer participent aux études cliniques,
06:47
their reaction is not, "Thank you, God, for protecting my privacy."
133
407542
3558
leur réaction n'est pas "Merci, mon Dieu, de protéger ma vie privée."
06:51
It's outrage
134
411100
2697
C'est un scandale
06:53
that we have this information and we can't use it.
135
413797
2125
d'avoir ces informations et de ne pas pouvoir les exploiter.
06:55
And it's an accident.
136
415922
2476
C'est aussi un accident.
06:58
So the cost in blood and treasure of this is enormous.
137
418398
3055
Le coût humain et financier est énorme.
07:01
Two hundred and twenty-six billion a year is spent on cancer in the United States.
138
421453
3655
Les Etats-Unis consacrent 226 milliards par an au cancer.
07:05
Fifteen hundred people a day die in the United States.
139
425108
3219
1 500 personnes meurent chaque jour aux Etas-Unis.
07:08
And it's getting worse.
140
428327
2573
Et ça empire.
07:10
So the good news is that some things have changed,
141
430900
2982
Donc la bonne nouvelle est que certaines choses ont changé,
07:13
and the most important thing that's changed
142
433882
1553
et le changement majeur
07:15
is that we can now measure ourselves in ways
143
435435
2338
est que nous pouvons désormais nous évaluer,
07:17
that used to be the dominion of the health system.
144
437773
3058
domaine jusque là réservé au système de santé.
07:20
So a lot of people talk about it as digital exhaust.
145
440831
2158
Beaucoup parlent d'un catalyseur numérique.
07:22
I like to think of it as the dust that runs along behind my kid.
146
442989
3042
Je préfère le voir comme une trainée de poussière derrière mon fils.
07:26
We can reach back and grab that dust,
147
446031
2376
On peut se retourner, attraper cette poussière
07:28
and we can learn a lot about health from it, so if our choices
148
448407
2414
et en apprendre beaucoup sur notre santé, et si nos choix
07:30
are part of our health, what we eat is a really important
149
450821
2680
font partie de notre santé, ce que nous mangeons est un aspect très important
07:33
aspect of our health. So you can do something very simple
150
453501
2689
de notre santé. Vous pouvez faire une chose très simple,
07:36
and basic and take a picture of your food,
151
456190
1957
prenez une photo de votre nourriture,
07:38
and if enough people do that, we can learn a lot about
152
458147
2884
et si assez de gens le font, nous pourrons en apprendre beaucoup
07:41
how our food affects our health.
153
461031
1425
sur la manière dont notre alimentation affecte notre santé.
07:42
One interesting thing that came out of this — this is an app for iPhones called The Eatery —
154
462456
4516
Un point intéressant est que - voici une application iPhone "The eatery" -
07:46
is that we think our pizza is significantly healthier
155
466972
2490
nous pensons que notre pizza est plus saine
07:49
than other people's pizza is. Okay? (Laughter)
156
469462
3438
que celle des autres. N'est-ce pas? (Rires)
07:52
And it seems like a trivial result, but this is the sort of research
157
472900
3608
Ce résultat peut sembler futile, mais c'est le genre d'étude
07:56
that used to take the health system years
158
476508
2314
qui prenait des années et coûtait
07:58
and hundreds of thousands of dollars to accomplish.
159
478822
2293
des milliers de dollars au système de santé.
08:01
It was done in five months by a startup company of a couple of people.
160
481115
3724
Elle a été réalisée en 5 mois par une jeune société de 2 personnes.
08:04
I don't have any financial interest in it.
161
484839
2624
Je n'ai pas d'intérêt financier ici.
08:07
But more nontrivially, we can get our genotypes done,
162
487463
2696
Mais plus sérieusement, nous pouvons faire établir nos génotypes
08:10
and although our genotypes aren't dispositive, they give us clues.
163
490159
2818
et même s'ils ne sont pas déterminants, ils nous donnent des indices.
08:12
So I could show you mine. It's just A's, T's, C's and G's.
164
492977
2806
Je peux vous montrer les miens. C'est juste des A, T, C et G.
08:15
This is the interpretation of it. As you can see,
165
495783
2232
Voilà l'interprétation. Comme vous pouvez le voir,
08:18
I carry a 32 percent risk of prostate cancer,
166
498015
2600
j'ai un risque de cancer de la prostate de 32%,
08:20
22 percent risk of psoriasis and a 14 percent risk of Alzheimer's disease.
167
500615
4223
un risque de psoriasis de 22% et 14% pour Alzheimer.
08:24
So that means, if you're a geneticist, you're freaking out,
168
504838
2607
Donc, si vous êtes généticien, vous paniquez, vous vous dites
08:27
going, "Oh my God, you told everyone you carry the ApoE E4 allele. What's wrong with you?"
169
507445
4034
"Oh mon Dieu, vous avez dit à tout le monde que vous êtes porteur de l'allèle ApoE E4? Mais ça ne va pas!?"
08:31
Right? When I got these results, I started talking to doctors,
170
511479
3688
Quand j'ai eu ces résultats, j'ai été voir des médecins
08:35
and they told me not to tell anyone, and my reaction is,
171
515167
2409
et il m'ont dit de ne pas en parler, mais
08:37
"Is that going to help anyone cure me when I get the disease?"
172
517576
3288
"Est-ce que ça va aider à me soigner quand j'aurai cette maladie?"
08:40
And no one could tell me yes.
173
520864
3064
Et personne n'a pu me répondre que oui.
08:43
And I live in a web world where, when you share things,
174
523928
2806
Je vis dans le monde du web, où partager
08:46
beautiful stuff happens, not bad stuff.
175
526734
2710
amène de belles choses, pas du mal.
08:49
So I started putting this in my slide decks,
176
529444
1900
J'ai donc commencé à mettre ça dans mes diapos,
08:51
and I got even more obnoxious, and I went to my doctor,
177
531344
2461
et je suis devenu encore plus désagréable, j'ai été voir mon docteur
08:53
and I said, "I'd like to actually get my bloodwork.
178
533805
1982
et je lui ai dit "En fait, j'aimerais avoir mes analyses sanguines.
08:55
Please give me back my data." So this is my most recent bloodwork.
179
535787
2790
Merci de me les rendre." Et voici mes derniers résultats.
08:58
As you can see, I have high cholesterol.
180
538577
2369
Vous voyez, mon taux de cholestérol est élevé.
09:00
I have particularly high bad cholesterol, and I have some
181
540946
2751
Le taux de mauvais cholestérol est élevé, et mes analyses du foie
09:03
bad liver numbers, but those are because we had a dinner party with a lot of good wine
182
543697
3003
ne sont pas bonnes, mais c'est parce que j'étais à un repas avec beaucoup de bon vin
09:06
the night before we ran the test. (Laughter)
183
546700
2709
la veille de l'examen. (Rires)
09:09
Right. But look at how non-computable this information is.
184
549409
4413
Vous voyez que cette information est inclassable.
09:13
This is like the photograph of my granddad holding my mom
185
553822
2974
C'est comme cette photo de mon grand-père tenant ma mère,
09:16
from a data perspective, and I had to go into the system
186
556796
3599
du point de vue des données. J'ai dû aller dans le système
09:20
and get it out.
187
560395
2162
pour la trouver.
09:22
So the thing that I'm proposing we do here
188
562557
3282
Donc ce que je propose maintenant
09:25
is that we reach behind us and we grab the dust,
189
565839
2416
c'est de nous retourner pour attraper cette poussière,
09:28
that we reach into our bodies and we grab the genotype,
190
568255
2978
de chercher en nous notre génotype,
09:31
and we reach into the medical system and we grab our records,
191
571233
2701
d'aller dans les archives médicales pour y prendre notre dossier,
09:33
and we use it to build something together, which is a commons.
192
573934
3440
et de l'utiliser pour construire ensemble une réserve commune.
09:37
And there's been a lot of talk about commonses, right,
193
577374
3144
On parle beaucoup de réserves
09:40
here, there, everywhere, right. A commons is nothing more
194
580518
2948
ici et là, partout, non? Une réserve commune n'est rien de plus
09:43
than a public good that we build out of private goods.
195
583466
2928
qu'un bien commun construit à partir de nos biens privés.
09:46
We do it voluntarily, and we do it through standardized
196
586394
2769
On le fait volontairement, en utilisant des outils licites
09:49
legal tools. We do it through standardized technologies.
197
589163
2800
standardisés, avec des technologies standardisées.
09:51
Right. That's all a commons is. It's something that we build
198
591963
3271
C'est tout ce que ça veut dire. C'est quelque chose que nous construisons
09:55
together because we think it's important.
199
595234
2520
ensemble car nous pensons que c'est important.
09:57
And a commons of data is something that's really unique,
200
597754
2632
Une réserve de données est quelque chose de vraiment unique
10:00
because we make it from our own data. And although
201
600386
2868
car on la crée avec nos propres données. Même
10:03
a lot of people like privacy as their methodology of control
202
603254
2287
si beaucoup aiment la confidentialité comme mode de contrôle pour
10:05
around data, and obsess around privacy, at least
203
605541
2255
les données, s'ils sont obsédés par la vie privée, au moins
10:07
some of us really like to share as a form of control,
204
607796
3048
certains d'entre nous préfèrent le partage comme forme de contrôle.
10:10
and what's remarkable about digital commonses
205
610844
2353
Et ce qui est remarquable avec ces réserves numériques
10:13
is you don't need a big percentage if your sample size is big enough
206
613197
3532
c'est qu'on a pas besoin d'avoir un pourcentage élevé si votre échantillon est assez grand
10:16
to generate something massive and beautiful.
207
616729
2511
pour générer quelque chose d'immense et beau.
10:19
So not that many programmers write free software,
208
619240
2558
Peu de programmeurs créent des logiciels gratuits
10:21
but we have the Apache web server.
209
621798
2335
mais nous avons le serveur Apache.
10:24
Not that many people who read Wikipedia edit,
210
624133
2697
Peu d'utilisateurs de Wikipédia écrivent des articles,
10:26
but it works. So as long as some people like to share
211
626830
4009
mais ça marche. Tant que certaines personnes aiment le partage
10:30
as their form of control, we can build a commons, as long as we can get the information out.
212
630839
3744
comme forme de contrôle, nous pouvons construire une réserve si nous en parlons autour de nous.
10:34
And in biology, the numbers are even better.
213
634583
2376
En biologie, les chiffres sont encores meilleurs.
10:36
So Vanderbilt ran a study asking people, we'd like to take
214
636959
2552
Vanderbilt a conduit une étude en demandant aux gens s'il pouvait leur prendre
10:39
your biosamples, your blood, and share them in a biobank,
215
639511
3322
un échantillon biologique, leur sang, et les partager dans une banque de donnée biologique.
10:42
and only five percent of the people opted out.
216
642833
2372
Seulement 5% ont refusé.
10:45
I'm from Tennessee. It's not the most science-positive state
217
645205
3092
Je viens du Tennessee. Ce n'est pas l'Etat le plus
10:48
in the United States of America. (Laughter)
218
648297
3039
scientifique des Etats-Unis. (Rires)
10:51
But only five percent of the people wanted out.
219
651336
2378
Mais seulement 5% ont dit non.
10:53
So people like to share, if you give them the opportunity and the choice.
220
653714
4023
Les gens aiment donc partager, si on leur en donne le choix et l'opportunité.
10:57
And the reason that I got obsessed with this, besides the obvious family aspects,
221
657737
4483
Ça m'obsède car en dehors de raisons familiales évidentes,
11:02
is that I spend a lot of time around mathematicians,
222
662220
3273
je passe beaucoup de temps avec des mathématiciens,
11:05
and mathematicians are drawn to places where there's a lot of data
223
665493
2914
et ils sont attirés par les données
11:08
because they can use it to tease signals out of noise.
224
668407
2943
parce qu'ils peuvent en déduire des choses.
11:11
And those correlations that they can tease out, they're not
225
671350
2968
Ces corrélations ne sont pas
11:14
necessarily causal agents, but math, in this day and age,
226
674318
3872
forcément les agents causaux, mais les maths de nos jours
11:18
is like a giant set of power tools
227
678190
2360
sont comme une panoplie géante d'outils électriques
11:20
that we're leaving on the floor, not plugged in in health,
228
680550
3875
que nous laissons au sol, non reliés à la santé,
11:24
while we use hand saws.
229
684425
2312
alors que nous utilisons des scies à main.
11:26
If we have a lot of shared genotypes, and a lot of shared
230
686737
4438
Si nous partageons beaucoup de génotypes,
11:31
outcomes, and a lot of shared lifestyle choices,
231
691175
2748
de résultats, de choix de vie,
11:33
and a lot of shared environmental information, we can start
232
693923
2776
et de données sur l'environnement, nous pourrons faire
11:36
to tease out the correlations between subtle variations
233
696699
2896
émerger des corrélations entre variations personnelles subtiles,
11:39
in people, the choices they make and the health that they create as a result of those choices,
234
699595
5311
choix et la santé résultant de ces choix.
11:44
and there's open-source infrastructure to do all of this.
235
704906
2486
Nous avons accès à une infrastructure "open-source" pour le faire.
11:47
Sage Bionetworks is a nonprofit that's built a giant math system
236
707392
3094
Sage Bionetworks, une organisation à but non lucratif, a créé un système mathématique gigantesque
11:50
that's waiting for data, but there isn't any.
237
710486
4572
qui attend des données, mais il n'y en a pas.
11:55
So that's what I do. I've actually started what we think is
238
715058
3888
Alors, c'est ce que je fais. J'ai commencé ce que nous pensons être
11:58
the world's first fully digital, fully self-contributed,
239
718946
3938
la première étude scientifique intégralement numérique,
12:02
unlimited in scope, global in participation, ethically approved
240
722884
5035
auto-participative, sans limites, mondiale, aux normes éthiques
12:07
clinical research study where you contribute the data.
241
727919
3655
dans laquelle vous pouvez renseigner vos données.
12:11
So if you reach behind yourself and you grab the dust,
242
731574
2206
Si vous attrapez cette poussière derrière vous,
12:13
if you reach into your body and grab your genome,
243
733780
2626
si vous recherchez votre génome,
12:16
if you reach into the medical system and somehow extract your medical record,
244
736406
3047
si vous trouvez et récupérez vos dossiers médicaux,
12:19
you can actually go through an online informed consent process --
245
739453
3323
vous pourrez donner votre consentement éclairé en ligne -
12:22
because the donation to the commons must be voluntary
246
742776
2646
parce que cette donation aux réserves doit être volontaire
12:25
and it must be informed -- and you can actually upload
247
745422
2793
et éclairée. Vous pouvez télécharger
12:28
your information and have it syndicated to the
248
748215
2592
vos données pour qu'elles soient utilisables
12:30
mathematicians who will do this sort of big data research,
249
750807
3096
par les mathématiciens pour cette grande étude de données.
12:33
and the goal is to get 100,000 in the first year
250
753903
2856
Le but est d'en obtenir 100 000 la première année
12:36
and a million in the first five years so that we have
251
756759
2358
puis 1 million sur 5 ans afin d'avoir
12:39
a statistically significant cohort that you can use to take
252
759117
3834
des tranches suffisamment représentatives pour pouvoir
12:42
smaller sample sizes from traditional research
253
762951
2422
les comparer aux tests moins étendus
12:45
and map it against,
254
765373
1599
d'études traditionnelles
12:46
so that you can use it to tease out those subtle correlations
255
766972
2922
afin d'en faire ressortir les corrélations subtiles
12:49
between the variations that make us unique
256
769894
2529
entre les variations qui nous rendent uniques
12:52
and the kinds of health that we need to move forward as a society.
257
772423
4024
et les modèles de santé vers lesquels nous devons évoluer, en tant que société.
12:56
And I've spent a lot of time around other commons.
258
776447
3024
J'ai passé beaucoup de temps sur d'autres réserves.
12:59
I've been around the early web. I've been around
259
779471
2680
J'été là aux débuts du web. J'étais là aux débuts
13:02
the early creative commons world, and there's four things
260
782151
2608
des creative communs, et les quatre choses
13:04
that all of these share, which is, they're all really simple.
261
784759
3354
qu'elles ont en commun, elles sont toutes très simples.
13:08
And so if you were to go to the website and enroll in this study,
262
788113
2727
Si vous allez sur ce site web pour participer à cette étude,
13:10
you're not going to see something complicated.
263
790840
2255
ça ne sera pas compliqué.
13:13
But it's not simplistic. These things are weak intentionally,
264
793095
5049
Mais ce n'est pas simpliste. Elles sont intentionnellement faibles
13:18
right, because you can always add power and control to a system,
265
798144
3023
car on peut toujours ajouter du pouvoir et du contrôle à un système,
13:21
but it's very difficult to remove those things if you put them in at the beginning,
266
801167
3964
mais rarement les lui enlever par la suite.
13:25
and so being simple doesn't mean being simplistic,
267
805131
2545
Etre simple ne veut par dire simpliste,
13:27
and being weak doesn't mean weakness.
268
807676
2184
et être faible ne veut pas dire faiblesse.
13:29
Those are strengths in the system.
269
809860
2351
Ce sont des qualités du système.
13:32
And open doesn't mean that there's no money.
270
812211
2665
"Open" ne veut pas dire sans argent.
13:34
Closed systems, corporations, make a lot of money
271
814876
3020
Les systèmes fermés, les sociétés, dégagent de grands bénéfices
13:37
on the open web, and they're one of the reasons why the open web lives
272
817896
3539
sur l'open web, et c'est une des raisons pour lesquelles ces open webs existent,
13:41
is that corporations have a vested interest in the openness
273
821435
2827
parce que les sociétés ont investi dans l'accessibilité
13:44
of the system.
274
824262
2334
du système.
13:46
And so all of these things are part of the clinical study that we've created,
275
826596
3794
Tout cela fait partie de l'étude clinique que nous avons créee,
13:50
so you can actually come in, all you have to be is 14 years old,
276
830390
3429
vous pouvez donc venir, si vous avez plus de 14 ans
13:53
willing to sign a contract that says I'm not going to be a jerk,
277
833819
2027
et si vous voulez signer un contrat disant, "Je ne vais pas être un idiot",
13:55
basically, and you're in.
278
835846
2665
et puis c'est bon.
13:58
You can start analyzing the data.
279
838511
1573
Vous pourrrez commencer à analyser les données.
14:00
You do have to solve a CAPTCHA as well. (Laughter)
280
840084
4159
Il vous faut aussi résoudre un CAPTCHA. (Rires)
14:04
And if you'd like to build corporate structures on top of it,
281
844243
3581
Si vous souhaitez bâtir des structures organisationnelles,
14:07
that's okay too. That's all in the consent,
282
847824
3146
c'est ok. Il faut juste donner son consentement,
14:10
so if you don't like those terms, you don't come in.
283
850970
2564
donc si vous n'adhérez pas à ces termes, vous ne pouvez pas nous rejoindre.
14:13
It's very much the design principles of a commons
284
853534
3092
C'est le principe des réserves en général
14:16
that we're trying to bring to health data.
285
856626
2594
que nous tentons d'appliquer aux données de la santé.
14:19
And the other thing about these systems is that it only takes
286
859220
2979
Aussi, avec ces systèmes, il ne faut qu'un
14:22
a small number of really unreasonable people working together
287
862199
3179
petit nombre de personnes totalement insensées travaillant ensemble
14:25
to create them. It didn't take that many people
288
865378
3182
pour les créer. Il a fallu peu de gens
14:28
to make Wikipedia Wikipedia, or to keep it Wikipedia.
289
868560
3472
pour créer et faire perdurer Wikipédia tel que c'est.
14:32
And we're not supposed to be unreasonable in health,
290
872032
2068
Mais nous ne sommes pas censés être déraisonnables en matière de santé.
14:34
and so I hate this word "patient."
291
874100
2276
Je hais ce mot "patient".
14:36
I don't like being patient when systems are broken,
292
876376
3167
Je n'aime pas être patient quand les systèmes ne marchent pas,
14:39
and health care is broken.
293
879543
2627
et quand les systèmes de santé ne marchent pas.
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
Je ne parle pas de politique de la santé, je parle de la manière scientifique dont nous abordons la santé.
14:46
So I don't want to be patient. And the task I'm giving to you
295
886334
3270
Je ne veux pas être patient. Et je vous demande de
14:49
is to not be patient. So I'd like you to actually try,
296
889604
3046
ne pas être patient. J'aimerais que vous tentiez vraiment,
14:52
when you go home, to get your data.
297
892650
2717
quand vous rentrerez chez vous, de trouver vos dossiers.
14:55
You'll be shocked and offended and, I would bet, outraged,
298
895367
2717
Vous serez choqués, offensés, et certainement indignés
14:58
at how hard it is to get it.
299
898084
2876
de la difficulté pour les avoir.
15:00
But it's a challenge that I hope you'll take,
300
900960
2619
Mais j'espère que c'est un défi que vous relèverez,
15:03
and maybe you'll share it. Maybe you won't.
301
903579
2461
et peut-être partagerez. Peut-être pas.
15:06
If you don't have anyone in your family who's sick,
302
906040
1444
Si vous n'avez personne dans votre famille qui soit malade,
15:07
maybe you wouldn't be unreasonable. But if you do,
303
907484
2993
vous ne serez peut-être pas déraisonnable. Mais si c'est le cas,
15:10
or if you've been sick, then maybe you would.
304
910477
2207
ou si vous avez été malade, alors peut-être le ferez vous.
15:12
And we're going to be able to do an experiment in the next several months
305
912684
3088
Nous pourrons faire une expérience, dans les mois à venir,
15:15
that lets us know exactly how many unreasonable people are out there.
306
915772
3157
qui nous permettra de connaître le nombre exact de personnes insensées.
15:18
So this is the Athena Breast Health Network. It's a study
307
918929
2122
C'est le réseau Athena Breast Health. C'est une étude
15:21
of 150,000 women in California, and they're going to
308
921051
3818
sur 150 000 femmes en Californie, et ils
15:24
return all the data to the participants of the study
309
924869
2718
enverront tous les résultats aux participants
15:27
in a computable form, with one-clickability to load it into
310
927587
3146
dans un format facilement téléchargeable
15:30
the study that I've put together. So we'll know exactly
311
930733
2616
dans l'étude que j'ai mise au point. Nous saurons alors avec précision
15:33
how many people are willing to be unreasonable.
312
933349
2304
combien acceptent d'être déraisonnables.
15:35
So what I'd end [with] is,
313
935653
2384
Je finirai donc par ceci,
15:38
the most beautiful thing I've learned since I quit my job
314
938037
3320
la plus belle chose que j'ai apprise depuis que j'ai quitté mon emploi
15:41
almost a year ago to do this, is that it really doesn't take
315
941357
3383
il y a environ 1 an pour me consacrer à ça, c'est qu'il faut juste
15:44
very many of us to achieve spectacular results.
316
944740
3808
quelques uns d'entre nous pour arriver à des résultats spectaculaires.
15:48
You just have to be willing to be unreasonable,
317
948548
2712
Il suffit de vouloir être déraisonnable,
15:51
and the risk we're running is not the risk those 14 men
318
951260
2331
et le risque encouru n'est pas celui qu'ont pris les 14 hommes
15:53
who got yellow fever ran. Right?
319
953591
1868
pour la fièvre jaune.
15:55
It's to be naked, digitally, in public. So you know more
320
955459
2861
C'est juste de se retrouver numériquement nu en public. Vous en savez ainsi plus
15:58
about me and my health than I know about you. It's asymmetric now.
321
958320
3433
sur moi et ma santé que je n'en sais sur vous. C'est désormais asymétrique.
16:01
And being naked and alone can be terrifying.
322
961753
3630
Se retrouver nu, tout seul, peut être assez terrifiant.
16:05
But to be naked in a group, voluntarily, can be quite beautiful.
323
965383
4467
Mais se mettre nu en groupe, volontairement, est plutôt beau.
16:09
And so it doesn't take all of us.
324
969850
1888
Nous n'avons pas besoin de tous le faire.
16:11
It just takes all of some of us. Thank you.
325
971738
3006
Juste certains d'entre nous. Merci
16:14
(Applause)
326
974744
5590
(Applaudissements)
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