How do we heal medicine? | Atul Gawande

495,406 views ・ 2012-04-16

TED


A videó lejátszásához kattintson duplán az alábbi angol feliratokra.

Fordító: Andi Vida Lektor: Reka Lorinczy
00:15
I got my start
0
15260
3000
Sebészgyakornokként
00:18
in writing and research
1
18260
2000
kezdtem el
00:20
as a surgical trainee,
2
20260
3000
írni és kutatni,
00:23
as someone who was a long ways away
3
23260
2000
igen messze voltam még attól,
00:25
from becoming any kind of an expert at anything.
4
25260
3000
hogy bármiben is gyakorlott legyek.
00:28
So the natural question you ask then at that point
5
28260
3000
Ezért magától értetődő a kérdésük:
00:31
is, how do I get good at what I'm trying to do?
6
31260
2000
hogyan tökéletesíthetem azt, amivel foglalkozom?
00:33
And it became a question of,
7
33260
2000
Ez a kérdés tovább vezet:
00:35
how do we all get good
8
35260
2000
hogyan tökéletesíthetjük azt,
00:37
at what we're trying to do?
9
37260
3000
amivel foglalkozunk?
00:40
It's hard enough to learn to get the skills,
10
40260
4000
Elég nehéz gyakorlatot szerezni,
00:44
try to learn all the material you have to absorb
11
44260
3000
ahhoz, hogy mindent elsajátítsunk, mindenben el kell mélyednünk,
00:47
at any task you're taking on.
12
47260
2000
amivel csak dolgunk akad.
00:49
I had to think about how I sew and how I cut,
13
49260
3000
Át kellett gondolnom, hogyan varrjak és vágjak,
00:52
but then also how I pick the right person
14
52260
2000
aztán azt is: ki legyen a megfelelő személy,
00:54
to come to an operating room.
15
54260
2000
aki a műtőben mellém áll.
00:56
And then in the midst of all this
16
56260
2000
Aztán mindezek tetejébe
00:58
came this new context
17
58260
2000
felmerült az új összefüggés,
01:00
for thinking about what it meant to be good.
18
60260
2000
annak átgondolása, mit jelent jónak lenni.
01:02
In the last few years
19
62260
2000
01:04
we realized we were in the deepest crisis
20
64260
3000
Az utóbbi pár évben
rájöttünk,
01:07
of medicine's existence
21
67260
2000
a gyógyászat legmélyebb válságát éljük át,
01:09
due to something you don't normally think about
22
69260
2000
olyasmi miatt,
01:11
when you're a doctor
23
71260
2000
amire orvosként nem is gondolunk,
01:13
concerned with how you do good for people,
24
73260
3000
mikor eldöntjük, hogy teszünk jót az emberekkel,
01:16
which is the cost
25
76260
2000
ez pedig
01:18
of health care.
26
78260
2000
az egészségügyi gondozás költsége.
01:20
There's not a country in the world
27
80260
3000
Nincs olyan ország a világon,
01:23
that now is not asking
28
83260
2000
ahol fel ne merülne a kérdés,
01:25
whether we can afford what doctors do.
29
85260
3000
megengedhetjük-e magunknak, amit az orvosok tesznek.
01:28
The political fight that we've developed
30
88260
3000
A politikai harc, amit gerjesztettünk,
01:31
has become one around
31
91260
2000
akörül zajlik,
01:33
whether it's the government that's the problem
32
93260
3000
hogy vajon a kormány-e a hibás,
01:36
or is it insurance companies that are the problem.
33
96260
3000
vagy a biztosító társaságok.
01:41
And the answer is yes and no;
34
101260
4000
A válasz igen is meg nem is,
01:45
it's deeper than all of that.
35
105260
2000
mélyebbre vezet az egésznél.
01:47
The cause of our troubles
36
107260
2000
Alapvetően minden bajunk oka
01:49
is actually the complexity that science has given us.
37
109260
3000
tudományunk összetettségében rejlik.
01:52
And in order to understand this,
38
112260
2000
Ahhoz, hogy ezt megértsük,
01:54
I'm going to take you back a couple of generations.
39
114260
4000
vissza kell lépnünk pár generációt.
01:58
I want to take you back
40
118260
2000
Hadd vigyem vissza önöket abba a korba,
02:00
to a time when Lewis Thomas was writing in his book, "The Youngest Science."
41
120260
3000
amikor Lewis Thomas A legifjabb tudomány című könyvét írta.
02:03
Lewis Thomas was a physician-writer,
42
123260
2000
Lewis Thomas orvosíró,
02:05
one of my favorite writers.
43
125260
2000
az egyik kedvencem.
02:07
And he wrote this book to explain, among other things,
44
127260
3000
Egyebek közt azért írta ezt a művet, hogy rávilágítson,
02:10
what it was like to be a medical intern
45
130260
3000
milyen volt gyakornoknak lenni
02:13
at the Boston City Hospital
46
133260
2000
a Bostoni Városi Kórházban
02:15
in the pre-penicillin year
47
135260
2000
a penicillin kora előtt,
02:17
of 1937.
48
137260
3000
1937-ben.
02:20
It was a time when medicine was cheap
49
140260
4000
A gyógyszerek akkoriban olcsók voltak,
02:24
and very ineffective.
50
144260
4000
és csöppet sem hatásosak.
02:28
If you were in a hospital, he said,
51
148260
3000
Thomas leírja, annak, aki kórházba került,
02:31
it was going to do you good
52
151260
3000
csak azért volt jó,
02:34
only because it offered you
53
154260
2000
mert ott meleget, valamennyi ételt,
02:36
some warmth, some food, shelter,
54
156260
4000
menedéket kaptak,
02:40
and maybe the caring attention
55
160260
2000
esetleg egy ápolónő
02:42
of a nurse.
56
162260
2000
némi gondoskodást is nyújtott.
02:44
Doctors and medicine
57
164260
4000
Sem az orvosok, sem a gyógyszerek
02:48
made no difference at all.
58
168260
2000
nem sokat segítettek rajtuk.
02:50
That didn't seem to prevent the doctors
59
170260
2000
Ezzel együtt az orvosok
02:52
from being frantically busy in their days,
60
172260
2000
egész nap hajszoltan sürögtek-forogtak,
02:54
as he explained.
61
174260
2000
02:56
What they were trying to do
62
176260
2000
magyarázta Thomas.
Azon fáradoztak, hogy megállapítsák,
02:58
was figure out whether you might have one of the diagnoses
63
178260
3000
a diagnózis szerint van-e olyan tünet,
03:01
for which they could do something.
64
181260
3000
amivel kezdhetnének valamit.
03:04
And there were a few.
65
184260
2000
Akadt is néhány.
03:06
You might have a lobar pneumonia, for example,
66
186260
3000
Tegyük fel, valakinek lebenyes tüdőgyulladása volt,
03:09
and they could give you an antiserum,
67
189260
2000
erre antitest-injekció formájában
03:11
an injection of rabid antibodies
68
191260
4000
antiszérumot adhattak,
03:15
to the bacterium streptococcus,
69
195260
3000
a streptococcus baktériumok ellen,
03:18
if the intern sub-typed it correctly.
70
198260
4000
ha az orvosgyakornok helyesen ismerte fel az altípust.
03:22
If you had an acute congestive heart failure,
71
202260
3000
Aki akut pangásos szívelégtelenségben szenvedett,
03:25
they could bleed a pint of blood from you
72
205260
3000
annak megcsapolták az ereit,
03:28
by opening up an arm vein,
73
208260
3000
a karjából levettek pár deci vért,
03:31
giving you a crude leaf preparation of digitalis
74
211260
3000
nyers gyűszűviráglevél- preparátumot adtak be,
03:34
and then giving you oxygen by tent.
75
214260
5000
aztán oxigénsátrat húztak a beteg fölé.
03:39
If you had early signs of paralysis
76
219260
2000
A paralízis korai jeleinél,
03:41
and you were really good at asking personal questions,
77
221260
3000
ha az orvos rutinosan tudott személyes kérdéseket feltenni,
03:44
you might figure out
78
224260
2000
felismerhette,
03:46
that this paralysis someone has is from syphilis,
79
226260
3000
hogy az a fajta bénulás a szifiliszből ered,
03:49
in which case you could give this nice concoction
80
229260
3000
ez esetben ezt a mesés főzetet adhatták a betegnek,
03:52
of mercury and arsenic --
81
232260
4000
higany és arzén keverékét –
03:56
as long as you didn't overdose them and kill them.
82
236260
3000
addig, amíg túladagolással meg nem ölték.
04:01
Beyond these sorts of things,
83
241260
2000
Az orvosok mindezeken túl
04:03
a medical doctor didn't have a lot that they could do.
84
243260
5000
nem sokat tehettek.
04:08
This was when the core structure of medicine
85
248260
2000
Ekkor alakították ki
04:10
was created --
86
250260
2000
a gyógyászat alapszerkezetét –
04:12
what it meant to be good at what we did
87
252260
3000
mit jelent a helyes eljárás,
04:15
and how we wanted to build medicine to be.
88
255260
2000
és hogyan építsük fel a gyógykezelést.
04:17
It was at a time
89
257260
2000
Akkoriban,
04:19
when what was known you could know,
90
259260
2000
amikor az orvos mindent tudhatott, ami akkor ismeretes volt,
04:21
you could hold it all in your head, and you could do it all.
91
261260
3000
mindent a fejében tarthatott, és mindent megtehetett.
04:24
If you had a prescription pad,
92
264260
2000
Akinek volt vénytömbje,
04:26
if you had a nurse,
93
266260
2000
volt mellette ápolónő,
04:28
if you had a hospital
94
268260
2000
volt egy kórháza,
04:30
that would give you a place to convalesce, maybe some basic tools,
95
270260
3000
ahol lábadozni lehetett, esetleg volt némi alapfelszerelés,
04:33
you really could do it all.
96
273260
2000
az tényleg mindent megtehetett.
04:35
You set the fracture, you drew the blood,
97
275260
3000
Ellátták a törést, vért vettek,
04:38
you spun the blood,
98
278260
2000
vérképet elemeztek,
04:40
looked at it under the microscope,
99
280260
2000
megnézték mikroszkóp alatt,
04:42
you plated the culture, you injected the antiserum.
100
282260
3000
kultúrát tenyésztettek, beadták az ellenanyagot.
04:45
This was a life as a craftsman.
101
285260
5000
Iparos életet éltek.
04:50
As a result, we built it around
102
290260
3000
Ennek az lett az eredménye,
04:53
a culture and set of values
103
293260
2000
hogy olyan kultúrát és értékrendet alakítottunk ki,
04:55
that said what you were good at
104
295260
3000
mely szerint az a fontos,
04:58
was being daring,
105
298260
2000
hogy az orvos merész,
05:00
at being courageous,
106
300260
2000
bátor,
05:02
at being independent and self-sufficient.
107
302260
4000
független és önellátó legyen.
05:06
Autonomy was our highest value.
108
306260
5000
Az önállóság lett a legfőbb erény.
05:12
Go a couple generations forward
109
312260
2000
Ám ha pár generációval előrébb lépünk,
05:14
to where we are, though,
110
314260
2000
napjainkba,
05:16
and it looks like a completely different world.
111
316260
2000
máris teljesen más világot látunk.
05:18
We have now found treatments
112
318260
3000
Szinte mindenre kidolgoztuk már
05:21
for nearly all of the tens of thousands of conditions
113
321260
4000
a megfelelő kezelési módszereket,
05:25
that a human being can have.
114
325260
2000
minden esetre, ami csak előfordulhat.
05:27
We can't cure it all.
115
327260
2000
Nem tudunk mindent meggyógyítani.
05:29
We can't guarantee that everybody will live a long and healthy life.
116
329260
3000
Nem tudunk mindenkinek hosszú és egészséges életet biztosítani.
05:32
But we can make it possible
117
332260
2000
De a legtöbb ember számára
05:34
for most.
118
334260
3000
lehetővé tesszük.
05:37
But what does it take?
119
337260
2000
De mi kell mindehhez?
05:39
Well, we've now discovered
120
339260
2000
Nos, mostanra már 4000 orvosi
05:41
4,000 medical and surgical procedures.
121
341260
4000
és sebészi eljárást dolgoztunk ki.
05:45
We've discovered 6,000 drugs
122
345260
3000
6000 kikísérletezett és engedélyezett
05:48
that I'm now licensed to prescribe.
123
348260
3000
gyógyszert írhatok fel.
05:51
And we're trying to deploy this capability,
124
351260
2000
És igyekszünk kiterjeszteni ezt a lehetőséget,
05:53
town by town,
125
353260
2000
városról városra,
05:55
to every person alive --
126
355260
4000
mindenkire –
05:59
in our own country,
127
359260
2000
hazánkban,
06:01
let alone around the world.
128
361260
2000
és persze a világ többi részén.
06:03
And we've reached the point where we've realized,
129
363260
3000
És eljutottunk arra a pontra, ahol rájöttünk:
06:06
as doctors,
130
366260
2000
orvosként
06:08
we can't know it all.
131
368260
2000
nem vagyunk mindenhatók.
06:10
We can't do it all
132
370260
3000
Egyedül nem tudunk
06:13
by ourselves.
133
373260
2000
mindent megtenni.
06:15
There was a study where they looked
134
375260
2000
Egy tanulmányban azt vizsgálták,
06:17
at how many clinicians it took to take care of you
135
377260
2000
hány klinikai szakember kellett
06:19
if you came into a hospital,
136
379260
2000
az idők során ahhoz,
06:21
as it changed over time.
137
381260
2000
aki kórházba került.
06:23
And in the year 1970,
138
383260
2000
1970-ben például
06:25
it took just over two full-time equivalents of clinicians.
139
385260
3000
csak két teljes munkaidős orvos kellett.
06:28
That is to say,
140
388260
2000
Ez lényegében
06:30
it took basically the nursing time
141
390260
3000
csak az ápolási időt jelenti,
06:33
and then just a little bit of time for a doctor
142
393260
2000
plusz még egy kis időt rászánt az orvos,
06:35
who more or less checked in on you
143
395260
2000
aki többé-kevésbé ránézett a betegre,
06:37
once a day.
144
397260
2000
naponta egyszer.
06:39
By the end of the 20th century,
145
399260
3000
A 20. század végére
06:42
it had become more than 15 clinicians
146
402260
3000
több mint 15 fős ápolószemélyzet jutott
06:45
for the same typical hospital patient --
147
405260
3000
ugyanolyan típusú fekvőbetegre –
06:48
specialists, physical therapists,
148
408260
3000
szakorvosok, gyógytornászok
06:51
the nurses.
149
411260
3000
és ápolónők.
06:54
We're all specialists now,
150
414260
2000
Mára mindannyian szakemberek lettünk,
06:56
even the primary care physicians.
151
416260
2000
még az alapellátó orvosok is.
06:58
Everyone just has
152
418260
2000
Mindenki csak egy szeletet vállal
07:00
a piece of the care.
153
420260
3000
a beteggondozásból.
07:03
But holding onto that structure we built
154
423260
2000
Ám a résztvevők merészségére,
07:05
around the daring, independence,
155
425260
2000
függetlenségére és önállóságára
07:07
self-sufficiency
156
427260
2000
épített rendszerünk fenntartása
07:09
of each of those people
157
429260
3000
minden szereplője számára
07:12
has become a disaster.
158
432260
2000
rémálommá vált.
07:14
We have trained, hired and rewarded people
159
434260
4000
Arra képezzük ki, alkalmazzuk és jutalmazzuk embereinket,
07:18
to be cowboys.
160
438260
3000
hogy cowboyok legyenek.
07:21
But it's pit crews that we need,
161
441260
3000
Pedig szerelőcsapatra van szükségünk,
07:24
pit crews for patients.
162
444260
2000
és a betegeknek is szerelőcsapat kell.
07:26
There's evidence all around us:
163
446260
2000
Mindenütt látjuk ennek bizonyítékát:
07:28
40 percent of our coronary artery disease patients
164
448260
3000
hazánkban a szív- és érrendszeri betegségektől szenvedő páciensek
07:31
in our communities
165
451260
2000
40 százaléka
07:33
receive incomplete or inappropriate care.
166
453260
4000
elégtelen vagy nem megfelelő kezelést kap.
07:37
60 percent
167
457260
2000
Asztmás és stroke-os betegeink
07:39
of our asthma, stroke patients
168
459260
3000
hatvan százaléka
07:42
receive incomplete or inappropriate care.
169
462260
4000
elégtelen vagy nem megfelelő kezelést kap.
07:46
Two million people come into hospitals
170
466260
3000
Kétmillióan vannak,
07:49
and pick up an infection
171
469260
2000
akik kórházba kerülve kapnak fertőzést,
07:51
they didn't have
172
471260
2000
ott kapják meg,
07:53
because someone failed to follow
173
473260
3000
mert valaki nem tartotta be
07:56
the basic practices of hygiene.
174
476260
3000
az alapvető higiéniai szabályokat.
07:59
Our experience
175
479260
2000
Amikor az emberek megbetegszenek
08:01
as people who get sick,
176
481260
2000
és másokra szorulnak,
08:03
need help from other people,
177
483260
2000
azt tapasztaljuk,
08:05
is that we have amazing clinicians
178
485260
3000
hogy csodálatos orvosaink vannak,
08:08
that we can turn to --
179
488260
2000
akikhez fordulhatunk –
08:10
hardworking, incredibly well-trained and very smart --
180
490260
3000
keményen dolgoznak, hihetetlenül jól képzettek és nagyon okosak –
08:13
that we have access to incredible technologies
181
493260
3000
lenyűgöző technológiánk van,
08:16
that give us great hope,
182
496260
2000
és ez nagy reményekre jogosít,
08:18
but little sense
183
498260
2000
de kevés rá az esély,
08:20
that it consistently all comes together for you
184
500260
4000
hogy minden
sikeresen összejön
08:24
from start to finish
185
504260
3000
az elejétől a végéig.
08:27
in a successful way.
186
507260
3000
08:30
There's another sign
187
510260
2000
Van másik jele is annak,
08:32
that we need pit crews,
188
512260
2000
hogy szerelőcsapattá kell válnunk.
08:34
and that's the unmanageable cost
189
514260
3000
A beteggondozás költségei ugyanis
08:37
of our care.
190
517260
3000
az egekbe rúgnak.
08:40
Now we in medicine, I think,
191
520260
2000
Azt gondolom, az gyógyászatban
08:42
are baffled by this question of cost.
192
522260
2000
összezavar minket ez a költségkérdés.
08:44
We want to say, "This is just the way it is.
193
524260
4000
Szívünk szerint azt mondanánk: "Ez van.
08:48
This is just what medicine requires."
194
528260
2000
Ennyibe kerül az ellátás."
08:50
When you go from a world
195
530260
2000
Aki olyan világból jön,
08:52
where you treated arthritis with aspirin,
196
532260
3000
ahol aszpirinnel kezelték az ízületi gyulladást,
08:55
that mostly didn't do the job,
197
535260
3000
ami többnyire nem használt,
08:58
to one where, if it gets bad enough,
198
538260
2000
és olyan világba érkezik,
ahol súlyos esetben csípő- vagy térdprotézist ültetünk be,
09:00
we can do a hip replacement, a knee replacement
199
540260
2000
09:02
that gives you years, maybe decades,
200
542260
3000
melyekkel éveket, talán évtizedeket nyerünk,
09:05
without disability,
201
545260
2000
annak a betegnek nem kell fogyatékkal élnie,
09:07
a dramatic change,
202
547260
2000
ez hatalmas változás.
09:09
well is it any surprise
203
549260
2000
Nos, meglepő-e,
09:11
that that $40,000 hip replacement
204
551260
3000
hogy jóval többe kerül
a 40 ezer dolláros csípőprotézis
09:14
replacing the 10-cent aspirin
205
554260
2000
a tíz centes aszpirinhez képest?
09:16
is more expensive?
206
556260
2000
09:18
It's just the way it is.
207
558260
3000
Ez van.
09:21
But I think we're ignoring certain facts
208
561260
2000
De szerintem valami elkerüli a figyelmünket,
09:23
that tell us something about what we can do.
209
563260
3000
ami arról szól, hogy mit tehetünk.
09:28
As we've looked at the data
210
568260
2000
Az elért eredmények
09:30
about the results that have come
211
570260
3000
adatait nézve,
09:33
as the complexity has increased,
212
573260
2000
ahogy egyre bonyolultabb lett minden,
09:35
we found
213
575260
2000
arra jöttünk rá,
09:37
that the most expensive care
214
577260
2000
hogy a legdrágább kezelés
09:39
is not necessarily the best care.
215
579260
3000
nem feltétlenül a legjobb.
09:42
And vice versa,
216
582260
2000
Fordítva is igaz,
09:44
the best care
217
584260
2000
a legjobb kezelés
09:46
often turns out to be the least expensive --
218
586260
3000
gyakran a legkevésbé költséges.
09:49
has fewer complications,
219
589260
3000
Kevesebb komplikációval jár,
09:52
the people get more efficient at what they do.
220
592260
3000
az orvosok hatékonyabban tudnak dolgozni.
09:55
And what that means
221
595260
2000
És ez azt jelenti,
09:57
is there's hope.
222
597260
3000
hogy van remény.
10:00
Because [if] to have the best results,
223
600260
3000
Ha ugyanis a legjobb eredményhez
10:03
you really needed the most expensive care
224
603260
3000
tényleg az ország vagy a világ
10:06
in the country, or in the world,
225
606260
2000
legdrágább kezelésére van szükség,
10:08
well then we really would be talking about rationing
226
608260
3000
akkor tényleg beszélhetünk a térítésekről,
10:11
who we're going to cut off from Medicare.
227
611260
4000
hogy kitől vonjuk meg a TB-támogatást.
10:15
That would be really our only choice.
228
615260
4000
Tényleg nem lenne más választásunk.
10:19
But when we look at the positive deviants --
229
619260
2000
Ha azonban a pozitív kimagasló eseteket nézzük,
10:21
the ones who are getting the best results
230
621260
3000
azok példáját, akik a legjobb eredményeket érik el
10:24
at the lowest costs --
231
624260
2000
a legalacsonyabb áron,
10:26
we find the ones that look the most like systems
232
626260
3000
láthatjuk, hogy azok a legsikeresebbek,
10:29
are the most successful.
233
629260
2000
akik rendszerként kezelik az egészet.
10:31
That is to say, they found ways
234
631260
3000
Úgy is mondhatjuk, megtalálták a módját,
10:34
to get all of the different pieces,
235
634260
2000
hogy összeszedjék a különböző darabokat,
10:36
all of the different components,
236
636260
2000
az összes különböző alkotóelemet,
10:38
to come together into a whole.
237
638260
3000
és ezeket egésszé rakják össze.
10:41
Having great components is not enough,
238
641260
3000
Nem elég nagyszerű alkotóelemeket birtokolni,
10:44
and yet we've been obsessed in medicine with components.
239
644260
4000
mégis megszállottan ragaszkodunk hozzájuk a gyógyászatban.
10:48
We want the best drugs, the best technologies,
240
648260
3000
A legjobb gyógyszereket, a legjobb technológiát hajszoljuk,
10:51
the best specialists,
241
651260
3000
a legjobb szakembereket,
10:54
but we don't think too much
242
654260
2000
azzal azonban nem sokat törődünk,
10:56
about how it all comes together.
243
656260
3000
hogy mindezt összefésüljük.
10:59
It's a terrible design strategy actually.
244
659260
4000
Szörnyű tervezési stratégia ez.
11:03
There's a famous thought experiment
245
663260
3000
Van egy híres gondolatkísérlet,
11:06
that touches exactly on this
246
666260
2000
ami pontosan erről szól:
11:08
that said, what if you built a car
247
668260
2000
mi történik, ha kocsit építünk
11:10
from the very best car parts?
248
670260
3000
a legjobb alkatrészekből?
11:13
Well it would lead you to put in Porsche brakes,
249
673260
3000
Mondjuk, Porsche féket teszünk bele,
11:16
a Ferrari engine,
250
676260
2000
Ferrari motort,
11:18
a Volvo body, a BMW chassis.
251
678260
3000
Volvo karosszériát, BMW alvázat.
11:21
And you put it all together and what do you get?
252
681260
3000
Mindezt egybeépítjük, mi lesz az eredmény?
11:24
A very expensive pile of junk that does not go anywhere.
253
684260
4000
Egy iszonyú drága roncshalmaz, ami el se indul.
11:28
And that is what medicine can feel like sometimes.
254
688260
5000
Nagyjából így fest a gyógyászat is.
11:33
It's not a system.
255
693260
3000
Ez nem rendszer.
11:36
Now a system, however,
256
696260
2000
Egy rendszerben ugyanis,
11:38
when things start to come together,
257
698260
3000
ha a dolgok kezdenek összeállni,
11:41
you realize it has certain skills
258
701260
3000
észreveszünk szakmai dolgokat,
11:44
for acting and looking that way.
259
704260
3000
melyek működőképessé teszik és meghatározzák.
11:47
Skill number one
260
707260
2000
Az első készség:
11:49
is the ability to recognize success
261
709260
2000
a siker felismerésének képessége
11:51
and the ability to recognize failure.
262
711260
3000
és a kudarc felismerésének képessége.
11:54
When you are a specialist,
263
714260
2000
Egy szakorvos
11:56
you can't see the end result very well.
264
716260
3000
nem igazán látja jól a végeredményt.
11:59
You have to become really interested in data,
265
719260
3000
Jól bele kell ásnia magát az adatokba,
12:02
unsexy as that sounds.
266
722260
2000
ez csöppet sem hangzik csábítóan.
12:04
One of my colleagues is a surgeon in Cedar Rapids, Iowa,
267
724260
3000
Van egy sebész kollégám az iowai Cedar Rapids városban,
12:07
and he got interested in the question of,
268
727260
4000
arra a kérdésre kereste a választ,
12:11
well how many CT scans did they do
269
731260
2000
hogy hány CT-vizsgálatot végeztek
12:13
for their community in Cedar Rapids?
270
733260
2000
a város lakóinak.
12:15
He got interested in this
271
735260
2000
Azért izgatta őt a kérdés,
12:17
because there had been government reports,
272
737260
2000
mert kormányjelentések szerint,
12:19
newspaper reports, journal articles
273
739260
2000
újsághírek és cikkek szerint
12:21
saying that there had been too many CT scans done.
274
741260
3000
túl sok ilyen vizsgálatot végeztek.
12:24
He didn't see it in his own patients.
275
744260
4000
Ő nem így látta a saját betegeinél.
12:28
And so he asked the question, "How many did we do?"
276
748260
2000
Ezért feltette a kérdést: "Mennyi is volt pontosan?",
12:30
and he wanted to get the data.
277
750260
2000
és nekiállt adatokat gyűjteni.
12:32
It took him three months.
278
752260
2000
Három hónapig kutatott.
12:34
No one had asked this question in his community before.
279
754260
3000
Őelőtte még soha senki nem tette fel ezt a kérdést.
12:37
And what he found was that,
280
757260
2000
Az alábbi eredményre jutott:
12:39
for the 300,000 people in their community,
281
759260
2000
a város 300 000 lakójához képest
12:41
in the previous year
282
761260
2000
a tavalyi évben
12:43
they had done 52,000 CT scans.
283
763260
5000
52 000 CT-vizsgálatot végeztek.
12:48
They had found a problem.
284
768260
3000
Problémára bukkantak.
12:51
Which brings us to skill number two a system has.
285
771260
5000
Ezzel eljutunk a második rendszersajátossághoz.
12:56
Skill one, find where your failures are.
286
776260
3000
Az első: megtalálni, hol vannak a hibák,
12:59
Skill two is devise solutions.
287
779260
4000
a második: megoldásokat találni.
13:03
I got interested in this
288
783260
2000
Akkor kezdtem el ezzel foglalkozni,
13:05
when the World Health Organization came to my team
289
785260
2000
amikor a WHO felkeresett minket,
13:07
asking if we could help with a project
290
787260
2000
hogy segítséget kérjen a programjukhoz
13:09
to reduce deaths in surgery.
291
789260
2000
a műtét közbeni elhalálozás csökkentésére.
13:11
The volume of surgery had spread
292
791260
2000
A sebészet ereje végigsöpört már
13:13
around the world,
293
793260
2000
az egész világon,
13:15
but the safety of surgery
294
795260
2000
biztonsága azonban
13:17
had not.
295
797260
2000
nem jutott el mindenhová.
13:19
Now our usual tactics for tackling problems like these
296
799260
3000
Az efféle problémák megragadására általában az a taktikánk,
13:22
are to do more training,
297
802260
2000
hogy több képzést indítunk,
13:24
give people more specialization
298
804260
3000
több szaktudást nyújtunk a résztvevőknek,
13:27
or bring in more technology.
299
807260
3000
vagy kifinomultabb technikát biztosítunk.
13:30
Well in surgery, you couldn't have people who are more specialized
300
810260
3000
A sebészetben viszont a legnagyobb szaktudású
13:33
and you couldn't have people who are better trained.
301
813260
3000
és a legjobban képzett szakemberek dolgoznak.
13:36
And yet we see unconscionable levels
302
816260
3000
Mégis elfogadhatatlan szintű
13:39
of death, disability
303
819260
4000
a halálozás és maradandó sérülés előfordulása,
13:43
that could be avoided.
304
823260
2000
mely elkerülhető lehetett volna.
13:45
And so we looked at what other high-risk industries do.
305
825260
2000
Ezért megnéztük, mit tesznek a többi magas kockázatú iparágban.
13:47
We looked at skyscraper construction,
306
827260
2000
Megnéztük a felhőkarcoló-építést,
13:49
we looked at the aviation world,
307
829260
3000
a repülés világát,
13:52
and we found
308
832260
2000
és rájöttünk,
13:54
that they have technology, they have training,
309
834260
2000
van technológiájuk, képzéseket tartanak,
13:56
and then they have one other thing:
310
836260
3000
és van a tarsolyukban még egy fontos dolog:
13:59
They have checklists.
311
839260
3000
van ellenőrző listájuk.
14:02
I did not expect
312
842260
2000
Soha nem gondoltam,
14:04
to be spending a significant part
313
844260
2000
hogy harvardi sebészként
14:06
of my time as a Harvard surgeon
314
846260
2000
időm jelentős részét
14:08
worrying about checklists.
315
848260
3000
ellenőrző listákra kéne fecsérelnem.
14:11
And yet, what we found
316
851260
2000
Mégis arra jöttünk rá,
14:13
were that these were tools
317
853260
3000
hogy ezek a segédeszközök
14:16
to help make experts better.
318
856260
3000
jobb szakemberré tesznek.
14:19
We got the lead safety engineer for Boeing to help us.
319
859260
4000
A Boeing biztonsági főmérnökétől kértünk segítséget.
14:23
Could we design a checklist for surgery?
320
863260
3000
Tervezhetnénk műtéti ellenőrző listát?
14:26
Not for the lowest people on the totem pole,
321
866260
2000
Nem a ranglétra alján álló embereknek,
14:28
but for the folks
322
868260
2000
hanem mindenkinek,
14:30
who were all the way around the chain,
323
870260
2000
aki részese az egész folyamatnak,
14:32
the entire team including the surgeons.
324
872260
2000
az egész csapatnak, beleértve a sebészeket is.
14:34
And what they taught us
325
874260
2000
És ráébresztettek,
14:36
was that designing a checklist
326
876260
2000
hogy az ellenőrző lista tervezése,
14:38
to help people handle complexity
327
878260
2000
amivel segíthetjük a bonyolult helyzetek kezelését,
14:40
actually involves more difficulty than I had understood.
328
880260
3000
több nehézséggel jár, mint hittem.
14:43
You have to think about things
329
883260
2000
Át kell gondolni például,
14:45
like pause points.
330
885260
2000
mikor iktassunk be szüneteket.
14:47
You need to identify the moments in a process
331
887260
3000
Azonosítani kell a folyamat azon pillanatait,
14:50
when you can actually catch a problem before it's a danger
332
890260
2000
amikor megragadható a probléma, még mielőtt veszélyessé válna,
14:52
and do something about it.
333
892260
2000
és amíg tehetünk ellene.
14:54
You have to identify
334
894260
2000
Le kell szögezni,
14:56
that this is a before-takeoff checklist.
335
896260
3000
hogy ez "felszállás előtti" ellenőrző lista.
14:59
And then you need to focus on the killer items.
336
899260
3000
Utána az életet veszélyeztető elemekre kell koncentrálni.
15:02
An aviation checklist,
337
902260
2000
Egy repülés-ellenőrző lista,
15:04
like this one for a single-engine plane,
338
904260
2000
például az egymotoros repülőgépé,
15:06
isn't a recipe for how to fly a plane,
339
906260
2000
nem arról szól, hogy hogyan kell vezetni,
15:08
it's a reminder of the key things
340
908260
2000
hanem a legfontosabb tudnivalókat összegzi,
15:10
that get forgotten or missed
341
910260
3000
amik, ha nem ellenőrzik,
15:13
if they're not checked.
342
913260
2000
könnyen elfelejthetők vagy elmulaszthatók.
15:15
So we did this.
343
915260
2000
Tehát összeállítottuk a miénket.
15:17
We created a 19-item two-minute checklist
344
917260
3000
Tizenkilenc pontból álló, két perces ellenőrző listát írtunk
15:20
for surgical teams.
345
920260
2000
műtéti csapatoknak.
15:22
We had the pause points
346
922260
2000
Szüneteket szúrtunk be
15:24
immediately before anesthesia is given,
347
924260
3000
közvetlenül az altatás elé,
15:27
immediately before the knife hits the skin,
348
927260
3000
közvetlenül az első bemetszés elé,
15:30
immediately before the patient leaves the room.
349
930260
3000
és mielőtt a beteget kitolják a műtőből.
15:33
And we had a mix of dumb stuff on there --
350
933260
3000
Sok bután hangzó pontot is beleírtunk:
15:36
making sure an antibiotic is given in the right time frame
351
936260
3000
figyeljenek rá, hogy az antibiotikumot a kellő időben adják be,
15:39
because that cuts the infection rate by half --
352
939260
2000
mert ez felére csökkenti a fertőzés előfordulását,
15:41
and then interesting stuff,
353
941260
2000
és akadnak benne érdekességek is,
15:43
because you can't make a recipe for something as complicated as surgery.
354
943260
3000
mert a sebészet olyan bonyolult, hogy nem lehet előírni.
15:46
Instead, you can make a recipe
355
946260
2000
Azt viszont előírhatjuk,
15:48
for how to have a team that's prepared for the unexpected.
356
948260
3000
hogyan készítsünk fel egy csapatot a váratlan helyzetek kezelésére.
15:51
And we had items like making sure everyone in the room
357
951260
3000
Vagy hogy ellenőrizzük, a műtéti csapat minden tagja
15:54
had introduced themselves by name at the start of the day,
358
954260
3000
bemutatkozott-e név szerint reggel.
15:57
because you get half a dozen people or more
359
957260
2000
Időnként ugyanis
15:59
who are sometimes coming together as a team
360
959260
3000
fél tucat vagy több ember alkot csapatot,
16:02
for the very first time that day that you're coming in.
361
962260
3000
akik a műtét napján találkoznak életükben először.
16:05
We implemented this checklist
362
965260
2000
A világ nyolc országában
16:07
in eight hospitals around the world,
363
967260
3000
vezettük be az ellenőrző listát,
16:10
deliberately in places from rural Tanzania
364
970260
2000
tudatosan a tanzániai falvaktól kezdve
16:12
to the University of Washington in Seattle.
365
972260
3000
a Seattle-i székhelyű Washingtoni Egyetemig.
16:15
We found that after they adopted it
366
975260
3000
Az eredmény az lett, miután bevezették,
16:18
the complication rates fell
367
978260
2000
hogy a komplikációk száma
16:20
35 percent.
368
980260
2000
35 százalékkal csökkent
16:22
It fell in every hospital it went into.
369
982260
3000
minden kórházban, ahol bevezették.
16:25
The death rates fell
370
985260
2000
A halálozási arány
16:27
47 percent.
371
987260
3000
47 százalékkal csökkent.
16:30
This was bigger than a drug.
372
990260
2000
Ez bármilyen csodaszernél nagyobb eredmény.
16:32
(Applause)
373
992260
6000
(Taps)
16:38
And that brings us
374
998260
2000
Ebből következik
16:40
to skill number three,
375
1000260
3000
a harmadik készség:
16:43
the ability to implement this,
376
1003260
2000
a képesség ennek kivitelezésére,
16:45
to get colleagues across the entire chain
377
1005260
3000
meggyőzni az összes kollégát, végig az egész láncon,
16:48
to actually do these things.
378
1008260
3000
hogy betartsák a szükséges lépéseket.
16:51
And it's been slow to spread.
379
1011260
2000
Lassan terjedt el.
16:53
This is not yet our norm in surgery --
380
1013260
4000
Még a sebészetben sem vált normává –
16:57
let alone making checklists
381
1017260
2000
nem hogy más területeken,
16:59
to go onto childbirth and other areas.
382
1019260
3000
például a szülészetben.
17:02
There's a deep resistance
383
1022260
2000
Kemény ellenállásba ütközünk,
17:04
because using these tools
384
1024260
2000
mert ezek az eszközök
17:06
forces us to confront
385
1026260
2000
arra kényszerítenek, hogy észrevegyük:
17:08
that we're not a system,
386
1028260
2000
nem vagyunk rendszer,
17:10
forces us to behave with a different set of values.
387
1030260
3000
más értékrend mentén kell működnünk.
17:13
Just using a checklist
388
1033260
2000
Már az ellenőrző lista használata is
17:15
requires you to embrace different values from the ones we've had,
389
1035260
3000
megköveteli, hogy újfajta értékrenddel dolgozzunk,
17:18
like humility,
390
1038260
4000
például szerénység,
17:22
discipline,
391
1042260
3000
fegyelem
17:25
teamwork.
392
1045260
2000
és csapatmunka mentén.
17:27
This is the opposite of what we were built on:
393
1047260
3000
Ez épp az ellenkezője az eddigi felfogásunknak,
17:30
independence, self-sufficiency,
394
1050260
2000
ami függetlenségen, önjáró stíluson
17:32
autonomy.
395
1052260
3000
és önállóságon alapult.
17:35
I met an actual cowboy, by the way.
396
1055260
3000
Egyébként beszéltem én igazi cowboyjal.
17:38
I asked him, what was it like
397
1058260
3000
Megkérdeztem, milyen,
17:41
to actually herd a thousand cattle
398
1061260
2000
amikor ezres létszámú csordát hajt
17:43
across hundreds of miles?
399
1063260
2000
többszáz mérföldön át?
17:45
How did you do that?
400
1065260
2000
Hogy oldja meg?
17:47
And he said, "We have the cowboys stationed at distinct places all around."
401
1067260
3000
Azt mondta: "Mindenhová állítunk egy-egy cowboyt."
17:50
They communicate electronically constantly,
402
1070260
3000
Folyamatosan kapcsolatban állnak, elektronikus eszközök útján,
17:53
and they have protocols and checklists
403
1073260
2000
protokollokkal és ellenőrző listákkal
17:55
for how they handle everything --
404
1075260
2000
kezelnek mindent –
17:57
(Laughter)
405
1077260
2000
(Nevetés)
17:59
-- from bad weather
406
1079260
2000
– a rossz időtől kezdve
18:01
to emergencies or inoculations for the cattle.
407
1081260
3000
az elsősegélynyújtásig, vagy a csorda beoltásáig.
18:04
Even the cowboys are pit crews now.
408
1084260
4000
Ma már a cowboyok is szerelőcsapatként dolgoznak.
18:08
And it seemed like time
409
1088260
2000
És úgy látszik, itt az ideje,
18:10
that we become that way ourselves.
410
1090260
2000
hogy mi is így folytassuk.
18:12
Making systems work
411
1092260
2000
Orvosokból és tudósokból álló
18:14
is the great task of my generation
412
1094260
3000
nemzedékem nagy kihívása
18:17
of physicians and scientists.
413
1097260
2000
a működőképes rendszerek létrehozása.
18:19
But I would go further and say
414
1099260
2000
De továbbmegyek, és azt mondom,
18:21
that making systems work,
415
1101260
2000
működőképessé tenni
18:23
whether in health care, education,
416
1103260
2000
az egészségügyi, oktatási,
18:25
climate change,
417
1105260
2000
klímaváltozási,
18:27
making a pathway out of poverty,
418
1107260
2000
valamint a szegénység felszámolására irányuló rendszereket,
18:29
is the great task of our generation as a whole.
419
1109260
4000
ez összességében véve nemzedékünk nagy feladata.
18:33
In every field, knowledge has exploded,
420
1113260
3000
A tudomány minden területen robbant,
18:36
but it has brought complexity,
421
1116260
2000
de egyre bonyolultabb is lett,
18:38
it has brought specialization.
422
1118260
3000
egyre több szakterületre bomlik.
18:41
And we've come to a place where we have no choice
423
1121260
2000
Odajutottunk, ahol nincs más választásunk,
18:43
but to recognize,
424
1123260
2000
fel kell ismernünk:
18:45
as individualistic as we want to be,
425
1125260
3000
mindegy, mennyire akarunk egyénileg érvényesülni,
18:48
complexity requires
426
1128260
3000
az összetettség
18:51
group success.
427
1131260
2000
csoportos együttműködést kíván.
18:53
We all need to be pit crews now.
428
1133260
4000
Alkossunk mindannyian szerelőcsapatot! Most.
18:57
Thank you.
429
1137260
2000
Köszönöm.
18:59
(Applause)
430
1139260
14000
(Taps)
Erről a weboldalról

Ez az oldal olyan YouTube-videókat mutat be, amelyek hasznosak az angol nyelvtanuláshoz. A világ minden tájáról származó, kiváló tanárok által tartott angol leckéket láthatsz. Az egyes videók oldalán megjelenő angol feliratokra duplán kattintva onnan játszhatja le a videót. A feliratok a videó lejátszásával szinkronban gördülnek. Ha bármilyen észrevétele vagy kérése van, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk ezen a kapcsolatfelvételi űrlapon.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7