The Vital Data You Flush Down the Toilet | Newsha Ghaeli | TED

59,328 views ・ 2024-01-05

TED


אנא לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית למטה כדי להפעיל את הסרטון.

תרגום: aknv tso עריכה: zeeva livshitz
00:04
Has it ever occurred to you, as you walk down the street,
0
4251
3503
האם תהיתם אי-פעם, כשאתם הולכים ברחוב,
00:07
just how much data is flowing beneath your feet?
1
7796
3628
מה רבים הנתונים שזורמים מתחת לרגליכם?
00:12
A wealth of information on our health and our well-being
2
12175
2920
שפע של מידע אודות בריאותנו ושלומנו
00:15
is running through our city sewers,
3
15136
2294
זורם לו בביוב העירוני שלנו,
00:17
and we're all contributing to it every single time we use the toilet.
4
17472
3879
וכולנו תורמים לו, בכל פעם שאנו משתמשים בשירותים.
00:22
Think about it.
5
22561
1167
חישבו על כך.
00:23
Everybody pees and poops,
6
23770
2461
כולם משתינים ומחרבנים,
00:26
and we know that urine and stool contain a rich source of information
7
26273
3878
וידוע לנו שהשתן והצואה מכילים מקור עשיר של מידע
על בריאותנו ושלומנו.
00:30
on our health and our well-being.
8
30151
1585
00:32
Our doctors look at it all the time to analyze for a variety of things.
9
32195
4588
הרופאים שלנו בודקים אותם תמיד כדי לנתח מגוון דברים.
00:37
Now, every time you flush,
10
37158
1627
בכל פעם שאתם מורידים את המים,
00:38
you're sending this valuable information down into our sewers,
11
38785
3754
אתם שולחים את המידע החשוב הזה אל הביוב שלנו,
00:42
where it's mixing with waste from hundreds of thousands of other people.
12
42539
3837
ושם הוא מתערבב עם פסולת של מאות אלפי אנשים אחרים.
00:46
Once collected, it looks something like this.
13
46418
2961
כשאוספים אותה, היא נראית בערך ככה.
00:49
This tiny sample
14
49379
2044
הדגימה הזעירה הזאת
00:51
comes from a wastewater treatment plant
15
51423
2043
מגיעה ממתקן לטיפול בשפכים ומייצגת יותר ממיליון בני-אדם.
00:53
that represents more than one million people.
16
53508
2711
00:56
And from it, we can detect all sorts of things about that community:
17
56219
4171
ומתוך כך, אנו יכולים לזהות כל מיני דברים על הקהילה ההיא:
נגיפי המחלות הזיהומיות שמסתובבים בגופנו,
01:01
the infectious disease viruses that are circulating in our bodies,
18
61141
4421
01:05
chemical markers for the drugs that are most commonly consumed.
19
65562
4171
סמנים כימיים לתרופות שנצרכות בדרך-כלל.
01:09
And we can analyze for all the bacteria that live in our collective microbiomes.
20
69733
5130
ואנו יכולים לנתח את כל החיידקים שחיים במיקרוביומים של כולנו.
01:15
Now, if this sounds too close for comfort,
21
75488
2044
אם זה מעורר קצת אי-נוחות,
01:17
just consider all the personalized data that you're parting with every day
22
77532
3754
חישבו על כל הנתונים האישיים שאתם חולקים מידי יום
01:21
when you use gadgets like your smartphone or your smart watch.
23
81286
3628
כשאתם משתמשים בחפיצים כמו הטלפון החכם או השעון החכם.
01:24
What's amazing about sewage
24
84956
2086
המדהים בביוב הוא,
01:27
is that it's naturally aggregated and anonymized.
25
87042
3169
שהוא נאסף באופן טבעי ואלמוני.
01:30
Once flushed,
26
90879
1418
לאחר ההדחה,
01:32
your waste is mixing with that of thousands and thousands of people,
27
92339
3378
הפסולת שלכם מתערבבת עם זו של אלפים רבים,
01:35
so there's actually no way to tie any information from here
28
95717
3378
כך שלמעשה אין דרך לקשר מידע ממנה לאדם מסוים.
01:39
back to a specific person.
29
99095
1877
01:41
Put differently, it's the perfect data dump.
30
101264
3379
במלים אחרות, זו מזבלת הנתונים המושלמת.
01:44
(Laughter)
31
104684
2503
(צחוק)
01:47
The thoughtful collection and analysis of sewage
32
107187
3003
לאיסוף וניתוח רציני של תוצרי ביוב
01:50
has the potential to radically improve health outcomes
33
110231
3170
יש פוטנציאל לשפר באופן קיצוני את התוצאות הבריאותיות
01:53
in cities around the world,
34
113401
1877
בערים ברחבי העולם,
01:55
and it's a growing field called "wastewater epidemiology."
35
115278
3712
וזהו תחום הולך ומתפתח בשם “אפידמיולוגיה של שפכים“.
01:59
And wastewater epidemiology is but one example
36
119324
2753
והאפידמיולוגיה של השפכים היא רק דוגמה אחת
לכל נתוני העתק שאנו מפיקים כיום בערים שלנו.
02:02
of all the big data that we're generating in our cities today.
37
122118
3879
02:07
Consider all the data that you generate with every phone call, package delivered,
38
127082
4004
חישבו על כל הנתונים שאתם מפיקים בכל שיחת טלפון, חבילה שנמסרה,
02:11
mile driven.
39
131086
1418
בכל נסיעה קצרה,
02:12
It's data from cameras, sensors, drones,
40
132837
3170
נתונים ממצלמות, חיישנים, מל“טים, איכות אוויר, ניטור איכות מים,
02:16
air quality, water quality monitoring,
41
136007
2753
02:18
and the vast amounts of information generated by our health care
42
138802
3461
וכמויות המידע העצומות שמופקות על ידי שירותי הבריאות שלנו
02:22
and our educational systems.
43
142263
1961
ומערכות החינוך שלנו.
02:24
All of this information, these digital breadcrumbs,
44
144891
3212
כל המידע הזה, פירורי הלחם הדיגיטליים האלה,
02:28
tell us unique stories about our cities and the way that we live our lives.
45
148103
4629
מספרים לנו סיפורים ייחודיים על הערים שלנו ועל אורחות חיינו.
02:33
The thoughtful collection and analysis of this information
46
153149
4296
איסוף וניתוח מלאי-מחשבה של מידע זה
02:37
has the power to inform real-time improvements
47
157445
3337
עשוי להורות על שיפורים בזמן אמת
02:40
to things like social policy,
48
160824
1835
בדברים כמו מדיניות חברתית, ניהול סביבתי, שוויון בריאותי ועוד.
02:42
environmental management, health equity and more.
49
162701
2669
02:45
As an architect, I believe that we need to harness
50
165745
2962
כאדריכלית, אני מאמינה שעלינו לרתום
02:48
the hundreds of millions of terabytes of data
51
168707
2877
את מאות מיליוני הטרה-בייטים של נתונים
02:51
that we're generating in our cities each and every day.
52
171626
3045
שאנו מפיקים בערים שלנו מידי יום.
02:54
And this is important now more than ever,
53
174671
2377
וזה חשוב עכשיו יותר מתמיד,
02:57
because for the first time in human history,
54
177090
2502
כי בפעם הראשונה בדברי-ימי האנושות,
02:59
more than half of all people live in cities.
55
179592
3379
יותר ממחצית מכלל האנושות חיה בערים.
03:02
By 2050,
56
182971
1293
עד שנת 2050,
03:04
this number will grow to nearly seven in 10 people.
57
184264
3628
מספר זה יגדל לשבעה מכל עשרה אנשים כמעט.
03:07
Now just think about what that means for a second.
58
187934
2961
חישבו לרגע מה זה אומר:
03:10
It means our biggest crises,
59
190937
1960
שהמשברים הגדולים ביותר שלנו,
03:12
from climate change to pandemics to growing inequality,
60
192939
3921
משינויי אקלים דרך מגיפות ועד אי-שוויון הולך וגדל,
03:16
are going to hit cities first and hardest.
61
196901
3003
יפגעו קודם-כל והכי קשה בערים.
03:21
But the era of big data offers an opportunity
62
201072
2961
אבל עידן נתוני העתק מציע הזדמנות
03:24
for new and creative solutions to tackle these problems.
63
204075
3337
לפתרונות חדשים ויצירתיים להתמודדות עם בעיות אלה.
03:29
So let's dive into the opportunity presented by wastewater epidemiology.
64
209038
4088
אז בואו נצלול לתוך ההזדמנות שטמונה באפידמיולוגיה של השפכים.
03:34
Some of you may have heard of it as it gained a lot of popularity
65
214335
3170
חלקכם אולי שמעו על כך, עקב הפופולריות ותשומת הלב הרבות
03:37
and attention during the COVID-19 pandemic.
66
217505
2795
שהנושא צבר במהלך מגיפת הקורונה.
03:41
In 2020, research groups from around the world
67
221009
3503
בשנת 2020
קבוצות מחקר בעולם כולו החלו לזהות את
03:44
began detecting SARS-CoV-2 RNA,
68
224554
2836
03:47
the virus that causes COVID-19, in sewage samples.
69
227432
3086
הנגיף הגורם לקורונה, בדגימות ביוב.
03:51
I was on one of those teams.
70
231102
1919
השתתפתי באחת הקבוצות האלה.
03:53
We and others showed that you can actually use sewage
71
233605
3545
אני ואחרים הראינו שאפשר למעשה להשתמש בתוצרי ביוב
03:57
as an accurate representation of COVID activity in our communities.
72
237150
3503
כייצוג מדויק של פעילות נגיף הקורונה בקהילות שלנו.
04:01
Let me show you what I mean.
73
241070
1502
הבה ואראה לכם למה כוונתי.
04:02
Here we're looking at a time series over the course of the pandemic.
74
242572
4046
כאן אנו רואים גרף של התקדמות המגיפה,
04:06
So from March 2020 through just last week.
75
246951
3128
ממרץ 2020 ועד לשבוע שעבר ממש.
04:10
The blue line represents COVID virus concentrations in sewage samples
76
250079
4922
הקו הכחול מייצג ריכוזי נגיף קורונה בדגימות ביוב
04:15
from across the United States.
77
255043
1877
מרחבי ארצות הברית.
04:16
In yellow, we see COVID clinical case data.
78
256961
3587
בצהוב, אנו רואים נתוני מקרי קורונה קליניים.
04:21
For the first two years of the pandemic, case data was very reliable.
79
261132
3921
בשנתיים הראשונות של המגיפה, נתוני המקרים היו אמינים מאוד.
04:25
People were getting PCR-tested all the time.
80
265053
2836
אנשים עברו כל הזמן בדיקות פי-סי-אר.
04:27
During those two years,
81
267889
1209
במהלך השנתיים הללו,
04:29
the two data sets tracked very well.
82
269140
1960
שני מערכי הנתונים היו בהקבלה טובה.
04:31
That was great.
83
271142
1168
זה היה מעולה.
04:32
It meant that sewage was also reliable
84
272310
2169
פירוש הדבר שהביוב היה גם אמין
04:34
and an accurate representation of disease burden.
85
274521
2585
וגם ייצג במדויק של עומס המחלה.
04:37
However, over the past year and a half to two years,
86
277857
2836
אבל במהלך השנה וחצי עד השנתיים האחרונות,
04:40
we've seen a divergence in those data sets.
87
280693
2920
ראינו התפצלות במערכי הנתונים הללו.
04:43
People just aren't getting COVID-tested nearly as often.
88
283613
3212
אנשים פשוט לא נבדקים לקורונה באותה תדירות.
04:46
Sewage, on the other hand,
89
286825
1918
הביוב, לעומת זאת,
04:48
doesn't require us to access health care services.
90
288785
3378
אינו מחייב אותנו להידרש לנתוני שירותי בריאות.
04:52
We're all represented just by peeing and pooping.
91
292163
3671
כולנו מיוצגים פשוט בפיפי וקקי.
04:55
Throughout the pandemic, we and others also showed that sewage is predictive
92
295834
4295
לאורך כל המגיפה, אנו ואחרים הראינו גם שהביוב מנבא
05:00
and a leading indicator of new COVID clinical cases.
93
300129
4463
ומהווה סמן מרכזי למקרים קליניים חדשים של קורונה.
05:04
This is because infectious disease viruses incubate in our bodies
94
304634
4129
זה משום שנגיפים של מחלות זיהומיות דוגרים בגופנו
05:08
before we develop symptoms or go get tested.
95
308763
3128
לפני שאנו מפתחים תסמינים או נבדקים,
05:12
Meanwhile, we've been excreting the virus for days.
96
312308
3295
ובינתיים אנו מפרישים את הנגיף במשך ימים.
05:16
During COVID,
97
316271
1167
במהלך הקורונה,
05:17
it was shown that sewage was anywhere between one to three weeks
98
317438
4130
הוכח כי תוצרי הביוב היוו במשך בין שבוע לשלושה שבועות
05:21
leading indicator for clinical cases.
99
321568
2460
סמן מוביל למקרים קליניים.
05:25
Now I'm going to show you an example
100
325280
1751
כעת אראה לכם דוגמה למקרה אחד
05:27
of one time that this led to a big community-impacting decision.
101
327073
3629
שבו זה הוביל להחלטה גדולה שהשפיעה על קהילה.
05:31
Here, we're looking at data from the Boston area
102
331244
3253
כאן אנו רואים נתונים מאזור בוסטון
05:34
during the Omicron wave.
103
334539
1793
במהלך גל של אומיקרון.
05:36
In December 2021, towards the end of the month,
104
336332
3128
בדצמבר 2021, לקראת סוף החודש,
05:39
COVID cases began to skyrocket across the country
105
339460
3045
הקורונה החלה להרקיע שחקים ברחבי הארץ
05:42
and didn't slow until the end of January.
106
342547
2794
ולא האטה עד סוף ינואר.
05:45
Boston Children's Hospital, though, was ready.
107
345341
2419
אבל בית החולים לילדים בבוסטון היה מוכן.
05:47
They had been looking at Boston area sewage
108
347802
2211
הם בדקו את הביוב באזור בוסטון
05:50
and saw the sewage levels go up weeks earlier,
109
350054
3712
והבחינו שרמות הביוב עולות שבועות קודם לכן,
05:53
so they proactively postponed all non-emergency medical procedures.
110
353808
4671
ולכן הם דחו באופן יזום את כל ההליכים הרפואיים שאינם חירום.
05:59
They wanted to free up resources so that they could adequately respond
111
359522
3879
הם רצו לפנות משאבים כדי שיוכלו להגיב כראוי
06:03
to the incoming wave of hospitalizations.
112
363443
2419
לגל האשפוזים הממשמש ובא.
06:07
Now wastewater epidemiology has been used
113
367238
2419
האפידמיולוגיה של שפכים שימשה לטיפול בבעיות בריאותיות דחופות נוספות.
06:09
to tackle other pressing health issues as well.
114
369657
2878
06:12
Before the pandemic,
115
372994
1209
לפני המגיפה,
06:14
the biggest public health crisis in the United States
116
374203
2920
משבר בריאות הציבור הגדול ביותר בארצות הברית
06:17
was our growing drug epidemic.
117
377123
2211
היה מגיפת התרופות המתפשטת שלנו.
06:20
Drug overdoses were growing year over year
118
380001
2753
מינון היתר של התרופות גדל משנה לשנה
06:22
and had become the leading cause of accidental death
119
382795
3254
וזה הפך לגורם המוביל
למוות בשוגג בקרב אמריקאים מתחת לגיל 50.
06:26
for Americans under the age of 50.
120
386049
2544
06:28
In 2018, a small town in North Carolina had seen overdoses go up,
121
388927
5171
בשנת 2018, עיירה קטנה בצפון קרוליינה ראתה שמינון היתר עולה,
06:34
and they wanted better information,
122
394098
1961
והם רצו מידע טוב יותר,
06:36
better data to know what to do about it,
123
396059
2085
נתונים טובים יותר כדי לדעת מה לעשות בנידון,
06:38
what was driving this trend and how to respond.
124
398186
2878
מה מניע את המגמה הזו וכיצד להגיב.
06:41
So we turned to the sewers, and together with the mayor's office,
125
401064
4087
אז פנינו לביובים, ויחד עם משרד ראש העיר,
06:45
we began to analyze sewage samples from several sites across the city
126
405193
4838
התחלנו לנתח דגימות ביוב מכמה אתרים ברחבי העיר
06:50
and were able to show that prescription opioids
127
410073
3879
והצלחנו להראות שאופיואידים במרשם הם התרופה הנצרכת ביותר,
06:53
were the drug most commonly consumed, not injectable opioids.
128
413952
3795
ולא אופיואידים שניתנים להזרקה.
06:58
Equipped with this data,
129
418748
1919
מצוידת בנתונים אלה,
07:00
the city diverted resources from needle exchange sites
130
420667
3420
העיר הסיטה משאבים מאתרי החלפת מחטים
07:04
and put that money into medication takeback programs instead.
131
424128
3629
והשקיעה את הכסף הזה בתוכניות איסוף תרופות.
07:08
They advertised and held dozens of town halls
132
428174
2503
הם פרסמו וקיימו כנסים בעשרות בתי עירייה
07:10
where they talked about the adverse effects of prescription painkillers.
133
430718
4004
שבהם הרצו על ההשפעות השליליות של משככי-כאבים במרשם.
07:15
That year,
134
435264
1460
באותה שנה,
07:16
the city saw a 40 percent reduction in overdoses,
135
436766
4630
העיר ראתה ירידה של 40 אחוזים במינון-יתר,
07:21
and for the first time,
136
441437
1293
ולראשונה,
07:22
they had engaged their community in a dialogue around drugs,
137
442730
3462
שיתפו את הקהילה שלהם בדיאלוג סביב תרופות,
07:26
addiction and overdose.
138
446234
2002
התמכרות ומינון-יתר.
07:28
Now imagine if every city around the world had access to this sort of information.
139
448736
5714
תארו לעצמכם שכל עיר בעולם תזכה בגישה למידע מסוג זה.
07:34
Before the pandemic,
140
454951
1168
לפני המגיפה,
07:36
wastewater epidemiology was a tiny field
141
456160
2920
האפידמיולוגיה של השפכים היתה תחום זעיר
07:39
with no more than a dozen experts worldwide.
142
459122
3211
ובו לא יותר מתריסר מומחים ברחבי העולם.
07:42
Today, 72 countries
143
462333
3420
כיום, 72 מדינות
07:45
have used wastewater monitoring to understand COVID-19.
144
465753
4255
השתמשו בניטור שפכים כדי להבין את הקורונה.
07:50
And it's time that we leverage these investments
145
470675
2419
והגיע הזמן שנמנף השקעות אלה כדי לנטר כל מיני דברים נוספים.
07:53
to monitor for all sorts of other things as well.
146
473094
2502
07:56
Imagine knowing when influenza and RSV are going to peak every year
147
476305
4505
תארו לעצמכם שתדעו מתי השפעת ודלקת הנגיף הנשימתי
עתידות להיות בשיאן מידי שנה,
08:00
so that our hospitals can prepare.
148
480810
2044
כדי שבתי החולים שלנו יוכלו להיערך.
08:03
Imagine mapping nutrition in our cities
149
483229
2669
תארו לעצמכם מיפוי תזונה בערים שלנו
08:05
so that we can identify food deserts
150
485940
2169
כדי שנוכל לזהות מדבריות מזון
08:08
and understand social determinants of health.
151
488109
2419
ולהבין גורמים חברתיים בריאותיים.
08:11
Imagine identifying superbugs and antibiotic resistant genes
152
491154
4713
תארו לעצמכם זיהוי חיידקי-על וגנים עמידים לאנטיביוטיקה
08:15
as they emerge in our communities.
153
495908
2002
כשהם מופיעים בקהילות שלנו.
08:19
Imagine preventing the next pandemic before it happens.
154
499120
3503
תארו לעצמך את מניעת המגיפה הבאה לפני התרחשותה.
08:23
In the way that cholera prompted London to build modern-day sewer systems,
155
503499
5005
כפי שהכולרה הניעה את לונדון לבנות מערכות ביוב מודרניות,
08:28
and poor health in the tenements of New York City
156
508546
2503
והבריאות הלקויה בשיכונים בניו-יורק
היתה אחת הזרזים לבניית סנטרל פארק,
08:31
were one of the catalysts behind the building of Central Park,
157
511049
4045
08:35
this is how our cities can learn from COVID-19.
158
515136
3170
כך הערים שלנו יכולות ללמוד מהקורונה,
08:38
And this is precisely how we can foster a new, intelligent kind of urbanization.
159
518806
5589
וכך בדיוק אנו יכולים לטפח סוג חדש וחכם של עיור.
08:45
For years now, scientists, policymakers,
160
525354
3212
מזה שנים
שמדענים, קובעי מדיניות, אדריכלים ומתכנני-ערים
08:48
architects and urban planners
161
528566
2169
08:50
have been harnessing the power of technology and big data
162
530735
3420
רותמים את כוחם של הטכנולוגיה ונתוני העתק
08:54
to future-proof our cities.
163
534197
2085
כדי להגן על עתידן של ערינו
08:57
Over the last decade,
164
537200
1543
בעשור האחרון מונו בערים בעולם כולו קציני טכנולוגיה ראשיים.
08:58
chief technology officers have been appointed in cities
165
538743
3170
09:01
around the world.
166
541954
1502
09:04
Roles once reserved for the boardrooms
167
544415
2127
תפקידים שבעבר היו שמורים לחדרי הישיבות ולמסדרונות של עמק הסיליקון
09:06
and hallways of Silicon Valley
168
546584
1460
פתוחים עכשיו סוף-סוף בעיריות.
09:08
are now finally open in city hall.
169
548044
2794
09:12
So next time you swipe your credit card,
170
552006
3128
אז בפעם הבאה שאתם מעבירים את כרטיס האשראי,
09:15
take a ride in a taxi or tap your MetroCard,
171
555176
3462
נוסעים במונית או משתמשים בכרטיס התחבורה הציבורית,
09:18
just consider how you're contributing
172
558679
1961
חישבו איך אתם תורמים לתשתית הדיגיטלית ההולכת וגדלה של עירכם.
09:20
to your city's ever-growing digital infrastructure.
173
560681
2878
09:24
And next time you use the toilet,
174
564685
2795
ובפעם הבאה שאתם הולכים לשירותים,
09:27
just remember, you're doing your civic duty.
175
567480
3128
זיכרו שאתם פשוט ממלאים את חובתכם האזרחית.
09:30
(Laughter)
176
570650
1543
(צחוק)
09:32
Thank you.
177
572235
1167
תודה.
09:33
(Applause)
178
573402
3921
(מחיאות כפיים)
על אתר זה

אתר זה יציג בפניכם סרטוני YouTube המועילים ללימוד אנגלית. תוכלו לראות שיעורי אנגלית המועברים על ידי מורים מהשורה הראשונה מרחבי העולם. לחץ פעמיים על הכתוביות באנגלית המוצגות בכל דף וידאו כדי להפעיל את הסרטון משם. הכתוביות גוללות בסנכרון עם הפעלת הווידאו. אם יש לך הערות או בקשות, אנא צור איתנו קשר באמצעות טופס יצירת קשר זה.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7