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

Joel Selanikio: As sementes surpreendentes da revolução de Big data em assistência médica

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2013-07-02 ・ TED


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Joel Selanikio: As sementes surpreendentes da revolução de Big data em assistência médica

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TED


Por favor, clique duas vezes nas legendas em inglês abaixo para reproduzir o vídeo.

Tradutor: Carol Yamamoto Revisor: Leonardo Silva
Tem uma velha piada sobre um policial,
00:13
There's an old joke about a cop
0
13063
1515
00:14
who's walking his beat in the middle of the night,
1
14602
2357
fazendo patrulha no meio da noite,
00:16
and he comes across a guy under a street lamp
2
16983
2103
e ele encontra um homem, embaixo de um poste,
andando de um lado para o outro e olhando para o chão,
00:19
who's looking at the ground and moving from side to side,
3
19110
2691
00:21
and the cop asks him what he's doing.
4
21825
1777
e o policial pergunta o que ele está fazendo.
00:23
The guys says he's looking for his keys.
5
23626
1934
O homem diz que está procurando seu jogo de chaves.
00:25
So the cop takes his time
6
25584
1439
Então, o policial olha para o chão,
00:27
and looks over and kind of makes a little matrix
7
27047
2270
e começa a procurar,
00:29
and looks for about two, three minutes.
8
29341
2205
durante uns dois, três minutos. Nada das chaves.
00:31
No keys.
9
31570
1151
00:32
The cop says, "Are you sure?
10
32745
2372
O policial diz: "Você tem certeza, amigo,
00:35
Hey buddy, are you sure you lost your keys here?"
11
35141
2309
tem certeza de que perdeu as chaves aqui?"
00:37
And the guy says, "No, actually I lost them
12
37474
2032
E o homem responde: "Não, não. Na verdade, eu as perdi
ali, no outro lado da rua,
00:39
down at the other end of the street,
13
39530
1726
mas aqui embaixo do poste a iluminação é melhor."
00:41
but the light is better here."
14
41280
1445
00:42
(Laughter)
15
42749
2625
00:46
There's a concept that people talk about nowadays called "big data."
16
46167
3243
Atualmente, as pessoas vêm discutindo um conceito
chamado "Big data", que é
00:49
And what they're talking about is all of the information
17
49434
2643
toda informação que geramos
00:52
that we're generating through our interaction
18
52101
2151
através da nossa interação com ou pela Internet,
00:54
with and over the Internet,
19
54276
1303
00:55
everything from Facebook and Twitter
20
55603
1760
desde Facebook e Twitter
até downloads de músicas, filmes, streaming, todas essas coisas,
00:57
to music downloads, movies, streaming, all this kind of stuff,
21
57387
3633
01:01
the live streaming of TED.
22
61044
1462
[incluindo] a transmissão ao vivo do TED.
01:02
And the folks who work with big data, for them,
23
62919
2684
E o pessoal que trabalha com Big data,
01:05
they talk about that their biggest problem
24
65627
2004
eles dizem que o maior problema que enfrentam
01:07
is we have so much information.
25
67655
1747
é que nós temos tanta informação,
01:09
The biggest problem is: how do we organize all that information?
26
69426
3377
que o maior problema é: como organizar toda essa informação?
Eu trabalho na área de Saúde Global,
01:13
I can tell you that, working in global health,
27
73272
2160
01:15
that is not our biggest problem.
28
75456
2284
e posso dizer que nosso problema não é esse.
01:18
Because for us, even though the light is better on the Internet,
29
78232
3184
Porque, para nós, mesmo que
na Internet o conhecimento seja melhor,
01:22
the data that would help us solve the problems we're trying to solve
30
82989
3366
os dados que nos ajudariam a resolver
nossos problemas não estão na Internet.
01:26
is not actually present on the Internet.
31
86379
2149
01:28
So we don't know, for example,
32
88552
1445
Então, não sabemos, por exemplo, quantas pessoas
01:30
how many people right now are being affected by disasters
33
90021
3291
estão, neste momento, sendo afetadas por
desastres ou situações de conflito.
01:33
or by conflict situations.
34
93336
1969
01:35
We don't know for, really, basically, any of the clinics
35
95329
3719
A gente não sabe quais das clínicas nos países
01:39
in the developing world,
36
99072
1150
em desenvolvimento têm remédio
01:40
which ones have medicines and which ones don't.
37
100246
2455
e quais não têm.
01:42
We have no idea of what the supply chain is for those clinics.
38
102725
3374
Não fazemos ideia da logística de abastecimento de nenhuma dessas clínicas.
Não sabemos -- e acho isso impressionante --
01:46
We don't know -- and this is really amazing to me -- we don't know
39
106123
3698
não sabemos quantas crianças nasceram,
01:49
how many children were born -- or how many children there are --
40
109845
3770
ou quantas crianças existem na Bolívia,
01:53
in Bolivia or Botswana or Bhutan.
41
113639
3408
ou no Botsuana, ou no Butão.
Não sabemos quantas crianças morreram
01:58
We don't know how many kids died last week
42
118047
2041
semana passada nesses países.
02:00
in any of those countries.
43
120112
1246
02:01
We don't know the needs of the elderly, the mentally ill.
44
121382
3047
Não sabemos do que os idosos ou os doentes mentais precisam.
02:04
For all of these different critically important problems
45
124453
3215
Para todos esses problemas fundamentais
02:07
or critically important areas that we want to solve problems in,
46
127692
3300
ou essas áreas fundamentais onde queremos resolver problemas,
basicamente não sabemos absolutamente nada.
02:11
we basically know nothing at all.
47
131016
2266
02:15
And part of the reason why we don't know anything at all
48
135834
2652
E não sabemos absolutamente nada, em parte,
02:18
is that the information technology systems that we use in global health
49
138510
4179
porque a tecnologia dos sistemas de informação
que usamos na Saúde Global para conseguir os dados necessários
02:22
to find the data to solve these problems is what you see here.
50
142713
4413
para solucionar nossos problemas é o que vocês veem aqui.
02:27
This is about a 5,000-year-old technology.
51
147150
2234
E essa é uma tecnologia de aproximadamente 5.000 anos.
02:29
Some of you may have used it before.
52
149408
1732
Alguns de vocês já devem tê-la usado antes.
Já está meio que sumindo agora, mas ainda a usamos
02:31
It's kind of on its way out now,
53
151164
1539
02:32
but we still use it for 99 percent of our stuff.
54
152727
2439
para 99% de nossas coisas.
Este é um formulário de papel, e o que vocês estão vendo
02:35
This is a paper form.
55
155190
2490
02:38
And what you're looking at is a paper form
56
158010
2033
é um papel na mão de uma enfermeira do Ministério da Saúde
02:40
in the hand of a Ministry of Health nurse in Indonesia,
57
160067
3179
que está avançando pelo interior da Indonésia
02:43
who is tramping out across the countryside
58
163270
2240
02:45
in Indonesia on, I'm sure, a very hot and humid day,
59
165534
3651
em um dia muito quente e úmido, tenho certeza,
02:49
and she is going to be knocking on thousands of doors
60
169209
2682
e ela vai bater em milhares de portas
02:51
over a period of weeks or months,
61
171915
2079
durante semanas ou meses,
batendo nas portas e dizendo: "Com licença,
02:54
knocking on the doors and saying,
62
174018
1597
02:55
"Excuse me, we'd like to ask you some questions.
63
175639
2878
gostaríamos de fazer algumas perguntas.
02:58
Do you have any children? Were your children vaccinated?"
64
178541
3205
Você tem filhos? Seus filhos tomaram vacina?"
03:02
Because the only way we can actually find out
65
182223
2135
Porque a única maneira de realmente descobrir
quantas crianças tomaram vacina na Indonésia,
03:04
how many children were vaccinated in the country of Indonesia,
66
184382
2935
qual é a porcentagem de crianças vacinadas, não é
03:07
what percentage were vaccinated,
67
187341
1557
03:08
is actually not on the Internet, but by going out and knocking on doors,
68
188922
4128
pela Internet, mas indo de porta em porta,
às vezes, dezenas de milhares de portas.
03:13
sometimes tens of thousands of doors.
69
193074
2214
03:15
Sometimes it takes months to even years to do something like this.
70
195312
3998
Às vezes, demora meses ou até anos
para fazer algo desse tipo.
03:19
You know, a census of Indonesia
71
199334
2117
Sabe, um censo na Indonésia provavelmente
03:21
would probably take two years to accomplish.
72
201475
2094
demoraria uns dois anos para ser concluído.
03:23
And the problem, of course, with all of this
73
203593
2072
E, claro, o problema com tudo isso é que,
03:25
is that, with all those paper forms --
74
205689
1897
com todos esses formulários -- e, vou te contar,
03:27
and I'm telling you, we have paper forms for every possible thing:
75
207610
3119
nós temos formulários para todas as coisas possíveis.
Temos formulários para estudos sobre vacinação.
03:30
We have paper forms for vaccination surveys.
76
210753
2064
03:32
We have paper forms to track people who come into clinics.
77
212841
3161
Temos formulários para acompanhar as pessoas que entram nas clínicas.
03:36
We have paper forms to track drug supplies, blood supplies --
78
216026
4042
Temos formulários para acompanhar fornecimentos de remédios,
de sangue, todos esses formulários diferentes
03:40
all these different paper forms for many different topics,
79
220092
3234
para vários propósitos diferentes,
03:43
they all have a single, common endpoint,
80
223350
2316
todos têm um fim comum,
03:45
and the common endpoint looks something like this.
81
225690
2619
e esse fim comum parece mais ou menos com isso.
03:48
And what we're looking at here is a truckful of data.
82
228333
3333
O que estamos vendo é um caminhão de dados.
Esses são os dados de um único estudo sobre vacinação
03:53
This is the data from a single vaccination coverage survey
83
233261
3865
03:57
in a single district in the country of Zambia
84
237150
2191
em um único distrito de Zâmbia,
03:59
from a few years ago, that I participated in.
85
239365
2290
no qual participei alguns anos atrás.
04:01
The only thing anyone was trying to find out
86
241679
2347
A única coisa que estávamos tentando descobrir
04:04
is what percentage of Zambian children are vaccinated,
87
244050
3253
era quantas crianças zambienses haviam sido vacinadas,
04:07
and this is the data, collected on paper over weeks,
88
247327
3254
e esses são os dados, coletados em papel durante semanas,
04:10
from a single district,
89
250605
1183
de um único distrito, o que equivale, mais ou menos,
04:11
which is something like a county in the United States.
90
251812
2675
a um condado nos Estados Unidos.
04:14
You can imagine that, for the entire country of Zambia,
91
254511
2675
Imagine que, para todo o Zâmbia,
a resposta para essa única pergunta
04:17
answering just that single question ...
92
257210
2293
04:20
looks something like this.
93
260615
1330
parece mais ou menos com isso.
Caminhões e caminhões e caminhões,
04:23
Truck after truck after truck,
94
263072
2040
cheios de pilhas e pilhas e pilhas de dados.
04:25
filled with stack after stack after stack of data.
95
265136
2913
04:28
And what makes it even worse is that's just the beginning.
96
268430
3212
E o pior é que
isso é só o começo,
04:31
Because once you've collected all that data,
97
271666
2094
porque, depois que você coletar todos os dados,
04:33
of course, someone -- some unfortunate person --
98
273784
2540
alguém terá que --
uma pessoa infeliz terá que digitar isso em um computador.
04:36
is going to have to type that into a computer.
99
276348
2215
04:38
When I was a graduate student,
100
278587
1452
Quando eu estava completando meu mestrado,
04:40
I actually was that unfortunate person sometimes.
101
280063
2459
eu era aquela pessoa infeliz, às vezes.
04:42
I can tell you, I often wasn't really paying attention.
102
282546
3015
E, vou admitir, não estava sempre prestando atenção.
04:45
I probably made a lot of mistakes when I did it
103
285585
2267
Provavelmente cometi vários erros
04:47
that no one ever discovered, so data quality goes down.
104
287876
2620
que ninguém nunca descobriu, então os dados perdem qualidade.
04:50
But eventually that data, hopefully, gets typed into a computer,
105
290520
3020
Mas, no fim, espera-se que os dados sejam todos digitados,
04:53
and someone can begin to analyze it,
106
293564
1731
e alguém pode começar a analisá-los,
04:55
and once they have an analysis and a report,
107
295319
2872
e quando tiver uma análise e um relatório,
espera-se que você possa usar os resultados da coleta de dados
04:58
hopefully, then you can take the results of that data collection
108
298215
3024
05:01
and use it to vaccinate children better.
109
301263
1967
para vacinar crianças de maneira mais eficiente.
05:03
Because if there's anything worse in the field of global public health --
110
303254
5541
Porque se existe algo pior
no campo da saúde pública mundial,
05:08
I don't know what's worse than allowing children on this planet
111
308819
2982
eu não sei o que é pior do que deixar crianças nesse planeta
05:11
to die of vaccine-preventable diseases --
112
311825
2116
morrerem de doenças evitáveis
05:14
diseases for which the vaccine costs a dollar.
113
314679
2698
por meio de vacinas que custam um dólar.
05:17
And millions of children die of these diseases every year.
114
317835
3352
E milhões de crianças morrem dessas doenças todos os anos.
E o fato é que "milhões" é uma estimativa, porque
05:21
And the fact is, millions is a gross estimate,
115
321211
2974
05:24
because we don't really know how many kids die each year of this.
116
324209
3214
não sabemos exatamente quantas crianças morrem disso todos os anos.
05:27
What makes it even more frustrating is that the data-entry part,
117
327730
3499
Ainda mais frustrante é que
a digitalização dos dados, aquilo que eu fazia durante meu mestrado,
05:31
the part that I used to do as a grad student,
118
331253
2190
pode demorar seis meses.
05:33
can take sometimes six months.
119
333467
1458
05:34
Sometimes it can take two years to type that information into a computer,
120
334949
3452
Às vezes, pode demorar dois anos para digitar essa informação
e, outras vezes, até frequentemente,
05:38
And sometimes, actually not infrequently,
121
338425
2110
05:40
it actually never happens.
122
340559
1828
essa digitalização nunca acontece.
05:42
Now try and wrap your head around that for a second.
123
342411
2476
Agora, tente imaginar isso por um segundo.
05:44
You just had teams of hundreds of people.
124
344911
2175
Você montou times de centenas de pessoas.
05:47
They went out into the field to answer a particular question.
125
347110
2903
Eles foram atrás da resposta para uma pergunta.
Você provavelmente gastou centenas de milhares de dólares
05:50
You probably spent hundreds of thousands of dollars
126
350037
2396
em gasolina e cópias e diárias,
05:52
on fuel and photocopying and per diem.
127
352457
3036
e então, por alguma razão, o ímpeto se perde,
05:56
And then for some reason, momentum is lost
128
356072
2044
05:58
or there's no money left,
129
358140
1393
ou não há mais dinheiro,
05:59
and all of that comes to nothing,
130
359557
2337
e tudo aquilo não valeu para nada,
06:01
because no one actually types it into the computer at all.
131
361918
2723
porque ninguém nem digita os dados no computador.
06:04
The process just stops.
132
364665
1176
O processo simplesmente para. Acontece sempre.
06:05
Happens all the time.
133
365865
1924
06:07
This is what we base our decisions on in global health:
134
367813
3115
É nisso que baseamos nossas decisões relacionadas à Saúde Global:
06:10
little data, old data, no data.
135
370952
3417
poucos dados, dados velhos, nenhum dado.
06:15
So back in 1995,
136
375924
1453
Então, em 1995, eu comecei a pensar em novas maneiras
06:17
I began to think about ways in which we could improve this process.
137
377401
3240
de melhorar esse processo.
06:20
Now 1995 -- obviously, that was quite a long time ago.
138
380665
2668
Bem, 1995 foi, obviamente, há muito tempo.
06:23
It kind of frightens me to think of how long ago that was.
139
383357
2978
É meio assustador pensar que faz tanto tempo assim.
O filme mais popular do ano era
06:26
The top movie of the year was "Die Hard with a Vengeance."
140
386359
2738
"Duro de Matar - A Vingança."
Como podem ver, o Bruce Willis tinha muito mais cabelo naquela época.
06:29
As you can see, Bruce Willis had a lot more hair back then.
141
389121
2817
06:31
I was working in the Centers for Disease Control
142
391962
2665
Eu trabalhava no Centro Norte-Americano para Controle e Prevenção de Doenças (CDC)
06:34
and I had a lot more hair back then as well.
143
394651
2179
e também tinha muito mais cabelo naquela época.
06:37
But to me, the most significant thing that I saw in 1995
144
397505
2944
Mas para mim, a coisa mais significativa que vi
06:40
was this.
145
400473
1218
em 1995 foi isso.
Difícil de imaginar, mas, em 1995,
06:42
Hard for us to imagine, but in 1995,
146
402151
2393
06:44
this was the ultimate elite mobile device.
147
404568
3115
esse era o dispositivo móvel de última moda.
06:48
It wasn't an iPhone. It wasn't a Galaxy phone.
148
408286
2556
Né? Não era um iPhone. Não era um Galaxy.
06:50
It was a PalmPilot.
149
410866
1364
Era um Palm Pilot.
06:52
And when I saw the PalmPilot for the first time, I thought,
150
412254
3528
E quando eu vi o Palm Pilot pela primeira vez, pensei:
06:55
"Why can't we put the forms on these PalmPilots?
151
415806
2397
por que não podemos colocar os formulários nesses Palm Pilots
06:58
And go out into the field just carrying one PalmPilot,
152
418758
2620
e ir a campo carregando só um Palm Pilot,
que tem capacidade de armazenar dezenas de milhares
07:01
which can hold the capacity of tens of thousands of paper forms?
153
421402
3765
de formulários de papel? Por que não tentamos fazer isso?
07:05
Why don't we try to do that?
154
425191
1427
07:06
Because if we can do that,
155
426642
1263
Porque se fizermos isso, se conseguirmos simplesmente
07:07
if we can actually just collect the data electronically, digitally,
156
427929
3809
coletar os dados eletronicamente, em formato digital,
07:11
from the very beginning,
157
431762
1657
desde o começo,
07:13
we can just put a shortcut right through that whole process
158
433443
3276
a gente cria um atalho para todo aquele processo
07:16
of typing, of having somebody type that stuff into the computer.
159
436743
4992
de digitar, de precisar de alguém
para digitar tudo aquilo em um computador.
07:21
We can skip straight to the analysis
160
441759
1840
Podemos pular direto para a análise
07:23
and then straight to the use of the data to actually save lives."
161
443623
3139
e depois direto para o uso dos dados para salvar vidas.
07:26
So that's what I began to do.
162
446786
2587
E foi exatamente isso que comecei a fazer.
07:29
Working at CDC, I began to travel to different programs around the world
163
449397
4349
Trabalhando no CDC, eu viajei para vários programas
ao redor do mundo para treiná-los na utilização dos Palm Pilots,
07:33
and to train them in using PalmPilots to do data collection,
164
453770
4142
em vez de usarem papel para coletarem os dados.
07:37
instead of using paper.
165
457936
1378
07:39
And it actually worked great.
166
459338
1888
E, na verdade, funcionou bem.
07:41
It worked exactly as well as anybody would have predicted.
167
461250
3052
Funcionou tão bem quanto qualquer um teria previsto.
Quem teria adivinhado? A coleta digital de dados
07:44
What do you know?
168
464326
1157
07:45
Digital data collection is actually more efficient than collecting on paper.
169
465507
3612
é na verdade mais eficiente do que coletar usando papel,
Enquanto eu estava fazendo isso, minha parceira, Rose,
07:49
While I was doing it, my business partner,
170
469143
2032
que está aqui na plateia com Matthew, o marido dela,
07:51
Rose, who's here with her husband, Matthew, here in the audience,
171
471199
3079
Rose estava fazendo coisas parecidas para a Cruz Vermelha Americana.
07:54
Rose was out doing similar stuff for the American Red Cross.
172
474302
2873
O problema era que, depois de alguns anos fazendo isso,
07:57
The problem was, after a few years of doing that,
173
477199
2386
eu percebi que tinha feito -- eu tinha ido
07:59
I realized -- I had been to maybe six or seven programs --
174
479609
3897
a seis ou sete programas, e pensei:
08:03
and I thought, you know, if I keep this up at this pace,
175
483530
3261
"Sabe, se eu continuar nesse ritmo,
08:06
over my whole career,
176
486815
1151
durante toda minha carreira, eu vou
08:07
maybe I'm going to go to maybe 20 or 30 programs.
177
487990
2679
a mais ou menos 20 ou 30 programas."
08:10
But the problem is, 20 or 30 programs,
178
490693
3143
Mas o problema é que 20 ou 30 programas,
08:13
like, training 20 or 30 programs to use this technology,
179
493860
2950
tipo, treinar 20 ou 30 programas para usar essa tecnologia,
08:16
that is a tiny drop in the bucket.
180
496834
2166
isso é só uma gota no oceano.
A demanda, a necessidade de dados para administrar
08:19
The demand for this, the need for data to run better programs
181
499024
3940
08:22
just within health -- not to mention all of the other fields
182
502988
2858
programas melhores em países em desenvolvimento,
08:25
in developing countries -- is enormous.
183
505870
1996
não só em saúde, mas em outros áreas, é enorme.
08:27
There are millions and millions and millions of programs,
184
507890
3986
Existem milhões e milhões e milhões de programas,
08:31
millions of clinics that need to track drugs,
185
511900
2568
milhões de clínicas que precisam controlar seus remédios,
08:34
millions of vaccine programs.
186
514492
1404
milhões de programas de vacinação.
08:35
There are schools that need to track attendance.
187
515920
2261
Há escolas que precisam tomar nota de presença.
Existem todas essas coisas diferentes,
08:38
There are all these different things for us to get the data that we need to do.
188
518205
3906
sobre as quais precisamos coletar dados.
E percebi que se continuasse do mesmo jeito,
08:42
And I realized if I kept up the way that I was doing,
189
522135
4619
08:46
I was basically hardly going to make any impact
190
526778
3220
basicamente não ia causar impacto nenhum
até o final da minha carreira.
08:50
by the end of my career.
191
530022
1353
08:51
And so I began to rack my brain,
192
531756
1868
Então, comecei a quebrar a cabeça,
08:53
trying to think about, what was the process that I was doing?
193
533648
2944
tentando pensar no processo
que estava realizando, como estava treinando o pessoal
08:56
How was I training folks,
194
536616
1282
08:57
and what were the bottlenecks and what were the obstacles
195
537922
3174
e quais eram os impedimentos e quais eram os
obstáculos para treiná-los de forma
09:01
to doing it faster and to doing it more efficiently?
196
541120
2695
mais rápida e eficiente?
09:03
And, unfortunately, after thinking about this for some time,
197
543839
2836
E, infelizmente, depois de pensar por um tempo,
09:06
I identified the main obstacle.
198
546699
3171
eu percebi -- descobri o maior obstáculo.
09:10
And the main obstacle, it turned out --
199
550475
1921
E o obstáculo principal era, na verdade,
09:12
and this is a sad realization --
200
552420
1588
e isso foi uma descoberta triste,
eu era o obstáculo principal.
09:14
the main obstacle was me.
201
554032
1713
09:16
So what do I mean by that?
202
556229
1429
Então, o que eu quero dizer com isso?
09:18
I had developed a process
203
558538
1716
Eu tinha desenvolvido um processo no qual
09:20
whereby I was the center of the universe of this technology.
204
560278
4367
eu era o centro do universo da tecnologia.
Se você quisesse usar essa tecnologia, tinha que falar comigo.
09:26
If you wanted to use this technology, you had to get in touch with me.
205
566304
3323
O que significa saber que eu existia.
09:29
That means you had to know I existed.
206
569651
1824
E depois você tinha que arranjar dinheiro para pagar
09:31
Then you had to find the money to pay for me to fly out to your country
207
571499
3413
minha viagem de avião até seu país
e dinheiro para pagar o meu hotel
09:34
and the money to pay for my hotel and my per diem and my daily rate.
208
574936
3595
e a minha cota diária.
09:38
So you could be talking about 10- or 20- or 30,000 dollars,
209
578555
2999
Então, estamos falando de $10.000 ou $20.000 ou $30.000,
09:41
if I actually had the time or it fit my schedule
210
581578
2294
se eu ainda tivesse tempo, ou se conseguisse espaço em minha agenda
09:43
and I wasn't on vacation.
211
583896
1349
e não estivesse de férias.
09:45
The point is that anything,
212
585594
1961
O que eu quero dizer é que qualquer coisa, ou sistema, que dependa
09:47
any system that depends on a single human being
213
587579
2363
de um único ser humano, ou três, ou quatro seres humanos,
09:49
or two or three or five human beings --
214
589966
1903
09:51
it just doesn't scale.
215
591893
1653
simplesmente não funciona em grande escala.
09:53
And this is a problem for which we need to scale this technology,
216
593570
3199
E nós precisamos de tecnologia em grande escala para
resolver esse problema e precisamos dela agora.
09:56
and we need to scale it now.
217
596793
1570
09:58
And so I began to think of ways in which I could basically
218
598387
2754
Então, comecei a pensar em modos de, basicamente,
me excluir do processo.
10:01
take myself out of the picture.
219
601165
2588
E, sabe, eu estava pensando em
10:06
And, you know, I was thinking,
220
606071
1644
10:07
"How could I take myself out of the picture?"
221
607739
2104
como me excluir do processo
10:09
for quite some time.
222
609867
1619
por bastante tempo.
10:11
I'd been trained that the way you distribute technology
223
611510
3476
Sabe, me ensinaram que a distribuição
de tecnologia desenvolvida internacionalmente
10:15
within international development
224
615010
1556
10:16
is always consultant-based.
225
616590
1562
é sempre baseada em consultas.
10:18
It's always guys that look pretty much like me,
226
618176
3001
São sempre uns caras que parecem mais ou menos comigo,
10:21
flying from countries that look pretty much like this
227
621201
2548
indo de países que parecem mais ou menos com esse
10:23
to other countries with people with darker skin.
228
623773
2339
para outros países com pessoas de pele mais escura.
10:26
And you go out there, and you spend money on airfare
229
626769
2462
E você vai até lá e gasta dinheiro com passagem
10:29
and you spend time and you spend per diem
230
629255
3236
e gasta tempo e gasta dinheiro em diárias
10:32
and you spend for a hotel and all that stuff.
231
632515
2349
e gasta com hotel e gasta com todas essas coisas.
10:34
As far as I knew, that was the only way you could distribute technology,
232
634888
3412
Pelo que eu sabia, esse era o único jeito
de distribuir tecnologia e não existia outro.
10:38
and I couldn't figure out a way around it.
233
638324
2035
Mas o milagre que aconteceu,
10:40
But the miracle that happened --
234
640383
1754
10:42
I'm going to call it Hotmail for short.
235
642851
1906
vou apelidá-lo de Hotmail.
10:45
You may not think of Hotmail as being miraculous,
236
645168
2423
Bom, você pode não achar que o Hotmail é milagroso,
10:47
but for me it was miraculous,
237
647615
1437
mas para mim ele foi, porque eu percebi,
10:49
because I noticed, just as I was wrestling with this problem --
238
649076
3612
justo quando estava tentando resolver esse problema,
10:52
I was working in sub-Saharan Africa, mostly, at the time --
239
652712
3506
eu estava trabalhando na África Subsaariana naquela época.
10:56
I noticed that every sub-Saharan African health worker
240
656242
2565
Eu percebi que todos os profissionais de saúde da África Subsaariana
10:58
that I was working with had a Hotmail account.
241
658831
2944
que estavam trabalhando comigo tinham uma conta no Hotmail.
E eu pensei: "Espera um pouco,
11:03
And it struck me, "Wait a minute --
242
663389
2928
eu sei que o pessoal do Hotmail
11:06
I know the Hotmail people surely didn't fly to the Ministry of Health in Kenya
243
666341
4238
com certeza não veio até o Ministério da Saúde do Quênia
11:10
to train people in how to use Hotmail.
244
670603
2076
para ensinar as pessoas a usar o Hotmail.
11:13
So these guys are distributing technology, getting software capacity out there,
245
673382
4248
Então, esses caras estão distribuindo tecnologia.
Estão distribuindo a capacidade de utilizar o software deles,
11:17
but they're not actually flying around the world.
246
677654
2328
mas eles não estão viajando o mundo inteiro.
Eu preciso pensar um pouco mais sobre isso."
11:20
I need to think about this more."
247
680006
1572
11:21
While I was thinking about it,
248
681602
1450
Enquanto eu estava pensando, as pessoas começaram a usar
11:23
people started using even more things like this, just as we were.
249
683076
3159
mais coisas parecidas, nós inclusive.
11:26
They started using LinkedIn and Flickr and Gmail and Google Maps --
250
686259
3231
Eles começaram a usar Linkedln e Flickr
e Gmail e Google Maps, todas essas coisas.
11:29
all these things.
251
689514
1157
11:30
Of course, all of these things are cloud based
252
690695
2691
Claro, todas essas coisas funcionam com armazenamento em nuvem
11:33
and don't require any training.
253
693410
2149
e não exigem nenhum tipo de treinamento.
11:35
They don't require any programmers.
254
695583
1676
Não exigem programadores.
11:37
They don't require consultants.
255
697283
1503
Não exigem consultores, porque
11:38
Because the business model for all these businesses
256
698810
2485
o modelo empresarial de todos esses serviços
11:41
requires that something be so simple we can use it ourselves,
257
701319
2937
exige que o serviço seja tão simples que possamos usá-lo
11:44
with little or no training.
258
704280
1294
com pouco ou nenhum treinamento.
11:45
You just have to hear about it and go to the website.
259
705598
2595
Você só precisa ouvir falar e visitar o site.
E então eu pensei: "O que aconteceria se construíssemos um software
11:48
And so I thought, what would happen if we built software
260
708217
4196
11:52
to do what I'd been consulting in?
261
712437
2064
que fizesse o que eu estava fazendo em minhas consultas?
11:54
Instead of training people how to put forms onto mobile devices,
262
714525
4072
Em vez de ensinar as pessoas
a colocar formulários em dispositivos móveis,
11:58
let's create software that lets them do it themselves with no training
263
718621
3301
vamos criar um software que permita que eles façam isso sozinhos,
sem treinamento e sem precisar de mim."
12:01
and without me being involved.
264
721946
1436
E foi exatamente isso que fizemos.
12:03
And that's exactly what we did.
265
723406
1484
12:04
So we created software called Magpi, which has an online form creator.
266
724914
5221
Então, criamos um software chamado Magpi,
que cria formulários online.
12:10
No one has to speak to me,
267
730159
1252
Ninguém precisa falar comigo.
12:11
you just have to hear about it and go to the website.
268
731435
2801
Você só precisa ouvir falar nele e visitar o site.
12:14
You can create forms, and once you've created the forms,
269
734260
2658
Você pode criar formulários e, depois que você cria os formulários,
12:16
you push them to a variety of common mobile phones.
270
736942
2461
você os envia para diversos telefones celulares comuns.
12:19
Obviously, nowadays, we've moved past PalmPilots to mobile phones.
271
739427
3517
Obviamente, hoje em dia, fomos além dos Palm Pilots
e passamos a usar celulares.
12:22
And it doesn't have to be a smartphone, it can be a basic phone,
272
742968
3229
E não precisa ser um "smartphone".
Pode ser um celular básico, como aquele ali à direita,
12:26
like the phone on the right, the basic Symbian phone
273
746221
2490
sabe, um celular básico de plataforma Symbian,
12:28
that's very common in developing countries.
274
748735
2062
que é muito comum em países em desenvolvimento.
12:30
And the great part about this is it's just like Hotmail.
275
750821
3689
E o bom disso é que é igual ao Hotmail.
12:34
It's cloud based,
276
754534
1151
É baseado em nuvem e não exige nenhum treinamento,
12:35
and it doesn't require any training, programming, consultants.
277
755709
3253
programação, consultores.
12:38
But there are some additional benefits as well.
278
758986
2203
Mas há alguns outros benefícios também.
Agora, nós sabíamos, quando construímos esse sistema,
12:41
Now we knew when we built this system,
279
761213
1873
o objetivo dele, assim como os Palm Pilots,
12:43
the whole point of it, just like with the PalmPilots,
280
763110
2555
12:45
was that you'd be able to collect the data
281
765689
2799
era que você poderia
coletar os dados e imediatamente fazer o upload deles.
12:48
and immediately upload the data and get your data set.
282
768512
2598
Mas o que descobrimos é que, como já está num computador,
12:51
But what we found, of course, since it's already on a computer,
283
771134
2985
podemos fornecer mapas, análises e gráficos instantâneos.
12:54
we can deliver instant maps and analysis and graphing.
284
774143
2611
12:56
We can take a process that took two years
285
776778
2071
Pegamos um processo que demorava dois anos
12:58
and compress that down to the space of five minutes.
286
778873
3008
e transformamos esse tempo em cinco minutos.
Melhoras inacreditáveis em eficiência.
13:02
Unbelievable improvements in efficiency.
287
782222
2155
13:04
Cloud based, no training, no consultants, no me.
288
784740
3708
Armazenamento em nuvem, sem treinamento, sem mim.
13:09
And I told you that in the first few years
289
789520
2271
E eu falei que nos primeiros anos
13:11
of trying to do this the old-fashioned way,
290
791815
2069
tentando fazer isso de um jeito antiquado,
13:13
going out to each country,
291
793908
1279
indo de país em país,
nós alcançamos mais ou menos, não sei,
13:15
we probably trained about 1,000 people.
292
795211
4221
provavelmente treinamos umas mil pessoas.
13:19
What happened after we did this?
293
799871
1682
O que aconteceu depois que fizemos isso?
13:21
In the second three years,
294
801577
1461
No segundo período de três anos, 14.000 pessoas
13:23
we had 14,000 people find the website,
295
803062
2150
acharam o site, se inscreveram e começaram a usá-lo para coletar dados,
13:25
sign up and start using it to collect data:
296
805236
2113
13:27
data for disaster response,
297
807373
1910
dados de reação a desastres,
fazendeiros canadenses monitorando doenças suínas e rebanhos de porcos,
13:29
Canadian pig farmers tracking pig disease and pig herds,
298
809307
4434
13:33
people tracking drug supplies.
299
813765
1881
pessoas monitorando remessas de remédios.
13:36
One of my favorite examples, the IRC, International Rescue Committee,
300
816241
3344
Um dos meus exemplos favoritos, o IRC
(Comitê Internacional de Resgate),
13:39
they have a program where semi-literate midwives,
301
819609
3213
eles têm um programa em que parteiras semianalfabetas,
13:42
using $10 mobile phones,
302
822846
2403
com celulares que custam $10 dólares,
13:45
send a text message using our software, once a week,
303
825273
3301
usam nosso software para enviar uma mensagem de texto
toda semana, com o número de nascimentos
13:48
with the number of births and the number of deaths,
304
828598
2476
e o número de mortes, o que dá ao IRC
13:51
which gives IRC something that no one in global health has ever had:
305
831098
3572
algo que ninguém jamais teve na Saúde Global:
13:54
a near-real-time system of counting babies,
306
834694
3522
um sistema de contagem de bebês em tempo real,
13:58
of knowing how many kids are born,
307
838240
1634
que sabe quantas crianças nascem,
13:59
of knowing how many children there are in Sierra Leone,
308
839898
2642
que sabe quantas crianças existem
em Serra Leoa, que é onde isso está acontecendo,
14:02
which is the country where this is happening,
309
842564
2223
14:04
and knowing how many children die.
310
844811
1753
e que sabe quantas crianças morrem.
14:07
Physicians for Human Rights --
311
847394
1573
A organização Physicians for Human Rights --
14:08
this is moving a little bit outside the health field --
312
848991
2592
estamos saindo um pouco da área de saúde --
14:11
they're basically training people to do rape exams in Congo,
313
851607
4783
eles estão reunindo, estão basicamente treinando pessoas
a fazer exames de estupro no Congo, onde isso é uma epidemia,
14:16
where this is an epidemic,
314
856414
1449
14:17
a horrible epidemic,
315
857887
1793
uma epidemia horrível,
14:19
and they're using our software to document the evidence they find,
316
859704
3176
e eles estão usando nosso software para documentar
as evidências que eles acham, inclusive fotograficamente,
14:22
including photographically,
317
862904
1974
14:24
so that they can bring the perpetrators to justice.
318
864902
2903
para que possam condenar os criminosos.
14:28
Camfed, another charity based out of the UK --
319
868956
3593
A Camfed, outra organização de caridade sediada no Reino Unido,
14:32
Camfed pays girls' families to keep them in school.
320
872573
2713
paga às famílias para que mantenham as meninas na escola.
14:36
They understand this is the most significant intervention they can make.
321
876165
3475
Eles compreendem que essa é a intervenção mais
impactante que podem fazer. Eles monitoravam as despesas,
14:39
They used to track the disbursements, the attendance, the grades, on paper.
322
879664
3840
a presença, as notas, no papel.
14:43
The turnaround time between a teacher writing down grades or attendance
323
883528
3347
O tempo gasto desde o professor
escrever as notas ou a presença
14:46
and getting that into a report was about two to three years.
324
886899
2835
até passar isso para um relatório era de cerca de dois ou três anos.
14:49
Now it's real time.
325
889758
1151
Agora é em tempo real, e por ser um
14:50
And because this is such a low-cost system and based in the cloud,
326
890933
3183
sistema tão barato e baseado em nuvem, ele custa,
14:54
it costs, for the entire five countries that Camfed runs this in,
327
894140
3989
em todos os cinco países em que o Camfed conduz esse trabalho,
com dezenas de milhares de meninas,
14:58
with tens of thousands of girls,
328
898153
1865
o custo total é de $10.000 por ano.
15:00
the whole cost combined is 10,000 dollars a year.
329
900042
2708
15:03
That's less than I used to get
330
903154
1961
É menos do que eu costumava ganhar só para
viajar por duas semanas para fazer uma consulta.
15:05
just traveling out for two weeks to do a consultation.
331
905139
2896
15:10
So I told you before that when we were doing it the old-fashioned way,
332
910139
3469
Então, eu falei antes que,
quando estávamos fazendo isso da maneira antiquada, percebi que
15:13
I realized all of our work was really adding up to just a drop in the bucket --
333
913632
3795
todo o trabalho que estávamos fazendo era só uma gota no oceano --
15:17
10, 20, 30 different programs.
334
917451
1722
10, 20, 30 programas diferentes.
Progredimos bastante, mas reconheço que
15:20
We've made a lot of progress,
335
920036
1413
15:21
but I recognize that right now,
336
921473
1556
agora, mesmo o trabalho que realizamos
15:23
even the work that we've done with 14,000 people using this
337
923053
3364
com 14.000 pessoas usando isso,
15:26
is still a drop in the bucket.
338
926441
1463
ainda é uma gota no oceano. Mas uma coisa mudou.
15:27
But something's changed, and I think it should be obvious.
339
927928
2730
E acho que deve ser óbvio.
15:30
What's changed now is,
340
930682
2155
O que mudou agora é que,
15:32
instead of having a program in which we're scaling at such a slow rate
341
932861
3302
em vez de um programa que cresce em um ritmo muito lento,
15:36
that we can never reach all the people who need us,
342
936187
3311
que nunca pode alcançar todas as pessoas que precisam de nós,
15:39
we've made it unnecessary for people to get reached by us.
343
939522
3582
agora não precisamos mais alcançar as pessoas.
15:43
We've created a tool that lets programs keep kids in school,
344
943128
5003
Criamos uma ferramenta que permite que programas
mantenham crianças na escola, monitorem o número de bebês
15:48
track the number of babies that are born and the number of babies that die,
345
948155
3939
que nascem e de bebês que morrem,
15:52
catch criminals and successfully prosecute them --
346
952118
3777
apanhem e condenem criminosos de maneira eficaz,
15:55
to do all these different things to learn more about what's going on,
347
955919
4422
façam todas essas coisas para saber mais
sobre o que está acontecendo, para entender mais, para ver mais,
16:00
to understand more,
348
960365
1301
16:01
to see more ...
349
961690
1316
16:03
and to save lives and improve lives.
350
963911
1905
e para salvar vidas e melhorar vidas.
16:07
Thank you.
351
967920
1152
Obrigado.
16:09
(Applause)
352
969096
4269
(Aplausos)
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