John Wilbanks: Let's pool our medical data

John Wilbanks: Vamos compartilhar nossos dados médicos

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TED


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Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast
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7000
Tradutor: Thelma Lethier Revisor: Melanie Wyffels
00:15
So I have bad news, I have good news,
1
15358
3061
Tenho uma má notícia, uma boa notícia,
00:18
and I have a task.
2
18419
1865
e uma tarefa.
00:20
So the bad news is that we all get sick.
3
20284
2943
A má notícia é que todos adoecemos.
00:23
I get sick. You get sick.
4
23227
2272
Eu adoeço. Vocês adoecem.
00:25
And every one of us gets sick, and the question really is,
5
25499
2542
Cada um de nós adoece, e a questão, na verdade, é
00:28
how sick do we get? Is it something that kills us?
6
28041
2877
quão doente ficamos? É algo que pode nos matar?
00:30
Is it something that we survive?
7
30918
1345
Algo a que sobreviveremos?
00:32
Is it something that we can treat?
8
32263
1928
É algo que podemos tratar?
00:34
And we've gotten sick as long as we've been people.
9
34191
3256
E basta sermos gente para ficarmos doentes.
00:37
And so we've always looked for reasons to explain why we get sick.
10
37447
3486
E sempre procuramos razões que expliquem porque adoecemos.
00:40
And for a long time, it was the gods, right?
11
40933
1957
Durante muito tempo, era por causa dos deuses, certo?
00:42
The gods are angry with me, or the gods are testing me,
12
42890
3154
Os deuses estão bravos comigo, ou os deuses estão me testando,
00:46
right? Or God, singular, more recently,
13
46044
2416
certo? Ou Deus, no singular, mais recentemente,
00:48
is punishing me or judging me.
14
48460
2664
está me castigando ou me julgando.
00:51
And as long as we've looked for explanations,
15
51124
2680
E à medida que procuramos explicações,
00:53
we've wound up with something that gets closer and closer to science,
16
53804
3711
vamos chegando a conclusões que se aproximam cada vez mais da ciência,
00:57
which is hypotheses as to why we get sick,
17
57515
2489
que é a hipótese sobre porque adoecemos,
01:00
and as long as we've had hypotheses about why we get sick, we've tried to treat it as well.
18
60004
4740
e à medida que temos hipóteses sobre porque adoecemos, também procuramos nos tratar.
01:04
So this is Avicenna. He wrote a book over a thousand years ago called "The Canon of Medicine,"
19
64744
4033
Este é Avicenna. Ele escreveu um livro há mais de mil anos entitulado "Os Cânones da Medicina",
01:08
and the rules he laid out for testing medicines
20
68777
2406
e as regras que ele estabeleceu para testar medicamentos
01:11
are actually really similar to the rules we have today,
21
71183
1789
são, na verdade, muito parecidas com as regras que temos hoje,
01:12
that the disease and the medicine must be the same strength,
22
72972
2945
as de que a doença e o medicamento precisam ter a mesma força,
01:15
the medicine needs to be pure, and in the end we need
23
75917
2397
que o medicamento precisa ser puro e, por fim, que precisamos
01:18
to test it in people. And so if you put together these themes
24
78314
3141
testá-lo nas pessoas. Portanto, se juntarmos estes temas
01:21
of a narrative or a hypothesis in human testing,
25
81455
4465
de uma narrativa ou uma hipótese ao testes com os humanos,
01:25
right, you get some beautiful results,
26
85920
2656
obtemos resultados maravilhosos,
01:28
even when we didn't have very good technologies.
27
88576
1442
mesmo se não tivéssemos tecnologias muito boas.
01:30
This is a guy named Carlos Finlay. He had a hypothesis
28
90018
3062
Este é Carlos Finlay. Ele tinha uma hipótese
01:33
that was way outside the box for his time, in the late 1800s.
29
93080
2905
que era bem inovadora para a sua época, no final de 1800.
01:35
He thought yellow fever was not transmitted by dirty clothing.
30
95985
2848
Ele achava que a febre amarela não era transmitida por roupas sujas.
01:38
He thought it was transmitted by mosquitos.
31
98833
2426
Ela achava que era transmitida por mosquitos.
01:41
And they laughed at him. For 20 years, they called this guy
32
101259
2362
Riram dele. O chamaram de 'homem mosquito"
01:43
"the mosquito man." But he ran an experiment in people,
33
103621
3489
por 20 anos. Mas ele fez uma experiência com pessoas,
01:47
right? He had this hypothesis, and he tested it in people.
34
107110
3103
certo? Ele tinha esta hipótese e a testou em pessoas.
01:50
So he got volunteers to go move to Cuba and live in tents
35
110213
4642
Ele conseguiu que voluntários se mudassem para Cuba, para morar em barracas,
01:54
and be voluntarily infected with yellow fever.
36
114855
3035
e que fossem contaminados voluntariamente pela febre amarela.
01:57
So some of the people in some of the tents had dirty clothes
37
117890
3022
Algumas das pessoas em algumas barracas usavam roupas sujas
02:00
and some of the people were in tents that were full
38
120912
1219
e algumas pessoas estavam em barracas cheias de
02:02
of mosquitos that had been exposed to yellow fever.
39
122131
2256
mosquitos que haviam sido expostos à febre amarela.
02:04
And it definitively proved that it wasn't this magic dust
40
124387
3401
Assim, ficou definitivamente provado que não era este pó mágico
02:07
called fomites in your clothes that caused yellow fever.
41
127788
3422
chamado fômite encontrado em suas roupas que causava a febre amarela.
02:11
But it wasn't until we tested it in people that we actually knew.
42
131210
3376
Mas só ficamos sabendo disto depois de ter sido testado em pessoas.
02:14
And this is what those people signed up for.
43
134586
1959
E foi para isto que aquelas pessoas se inscreveram.
02:16
This is what it looked like to have yellow fever in Cuba
44
136545
3090
Naquela época, ter febre amarela em Cuba era assim.
02:19
at that time. You suffered in a tent, in the heat, alone,
45
139635
4534
Sofriam dentro de uma barraca, no calor, sozinhos
02:24
and you probably died.
46
144169
2696
e provavelmente morriam.
02:26
But people volunteered for this.
47
146865
3217
Mas as pessoas se voluntariaram para isto.
02:30
And it's not just a cool example of a scientific design
48
150082
3311
E não é apenas um exemplo bacana de uma concepção científica
02:33
of experiment in theory. They also did this beautiful thing.
49
153393
2913
de uma experiência na teoria. Elas também fizeram esta coisa maravilhosa.
02:36
They signed this document, and it's called an informed consent document.
50
156306
3919
Elas assinaram este documento chamado de declaração de consentimento expresso.
02:40
And informed consent is an idea that we should be
51
160225
2513
E consentimento expresso é uma idéia da qual deveríamos
02:42
very proud of as a society, right? It's something that
52
162738
2226
nos orgulhar enquanto sociedade, certo? É algo que
02:44
separates us from the Nazis at Nuremberg,
53
164964
2766
nos separa dos Nazistas em Nuremberg,
02:47
enforced medical experimentation. It's the idea
54
167730
2875
experiências médicas forçadas. E a ideia de
02:50
that agreement to join a study without understanding isn't agreement.
55
170605
3788
concordar em fazer parte de um estudo do qual não entendemos não é um acordo.
02:54
It's something that protects us from harm, from hucksters,
56
174393
4109
É algo que nos protege contra danos, contra trapaceiros,
02:58
from people that would try to hoodwink us into a clinical
57
178502
2853
contra pessoas que poderiam tentar nos enganar fazendo com que engajássemos
03:01
study that we don't understand, or that we don't agree to.
58
181355
3752
em estudos clínicos que não entendemos, ou com os quais não concordamos.
03:05
And so you put together the thread of narrative hypothesis,
59
185107
4329
Então, reunindo o fio condutor da hipótese narrativa,
03:09
experimentation in humans, and informed consent,
60
189436
2597
às experiências com humanos e o consentimento expresso,
03:12
and you get what we call clinical study, and it's how we do
61
192033
2665
chegamos ao que chamamos de estudo clínico, e é assim que realizamos
03:14
the vast majority of medical work. It doesn't really matter
62
194698
3015
a grande maioria dos trabalhos médicos. Não importa realmente
03:17
if you're in the north, the south, the east, the west.
63
197713
2342
se você está no norte, sul, leste, ou oeste.
03:20
Clinical studies form the basis of how we investigate,
64
200055
4113
Estudos clínicos formam a base de como estudamos.
03:24
so if we're going to look at a new drug, right,
65
204168
1859
Assim, se formos observar um novo medicamento,
03:26
we test it in people, we draw blood, we do experiments,
66
206027
2998
nós o testamos em pessoas, colhemos sangue, fazemos experiências,
03:29
and we gain consent for that study, to make sure
67
209025
2329
e obtemos consentimento para esse estudo, para nos certificarmos
03:31
that we're not screwing people over as part of it.
68
211354
2649
de que não estamos prejudicando as pessoas que participam do processo.
03:34
But the world is changing around the clinical study,
69
214003
3664
Mas o mundo está mudando no que diz respeito aos estudos clínicos,
03:37
which has been fairly well established for tens of years
70
217667
3366
que têm sido muito bem estabelecidos há dezenas de anos
03:41
if not 50 to 100 years.
71
221033
1900
há pelo menos 50, 100 anos.
03:42
So now we're able to gather data about our genomes,
72
222933
3051
Atualmente, podemos obter dados sobre nossos genomas,
03:45
but, as we saw earlier, our genomes aren't dispositive.
73
225984
2860
mas, como vimos anteriormente, nossos genomas não são conclusivos.
03:48
We're able to gather information about our environment.
74
228844
2766
Podemos obter informações sobre nosso meio ambiente.
03:51
And more importantly, we're able to gather information
75
231610
1910
E, o mais importante, podemos obter informações
03:53
about our choices, because it turns out that what we think of
76
233520
2840
sobre nossas escolhas, pois acontece que o que entendemos
03:56
as our health is more like the interaction of our bodies,
77
236360
2720
por saúde se parece mais com a interação de nossos corpos,
03:59
our genomes, our choices and our environment.
78
239080
3649
nossos genomas, nossas escolhas e nosso meio ambiente.
04:02
And the clinical methods that we've got aren't very good
79
242729
2744
E os métodos clínicos que temos não são muito bons
04:05
at studying that because they are based on the idea
80
245473
2632
para estudar isso porque são baseados no conceito da interação
04:08
of person-to-person interaction. You interact
81
248105
1914
de pessoa para pessoa. Você interage
04:10
with your doctor and you get enrolled in the study.
82
250019
2095
com seu médico e se inscreve no estudo.
04:12
So this is my grandfather. I actually never met him,
83
252114
2615
Este é meu avô. Na verdade, eu jamais o conheci,
04:14
but he's holding my mom, and his genes are in me, right?
84
254729
3795
mas ele está segurando a minha mãe, e seus genes estão em mim, certo?
04:18
His choices ran through to me. He was a smoker,
85
258524
2891
As escolhas dele passaram para mim. Ele era fumante,
04:21
like most people were. This is my son.
86
261415
2584
como era a maioria das pessoas. Este é meu filho.
04:23
So my grandfather's genes go all the way through to him,
87
263999
3442
Os genes do meu avô passaram para meu filho
04:27
and my choices are going to affect his health.
88
267441
2552
e minhas escolhas afetarão a saúde dele.
04:29
The technology between these two pictures
89
269993
2694
A tecnologia entre estas duas imagens
04:32
cannot be more different, but the methodology
90
272687
3673
não poderia ser mais diferente, mas a metodologia
04:36
for clinical studies has not radically changed over that time period.
91
276360
4124
utilizada nos estudos clínicos não mudou radicalmente desde aquela época.
04:40
We just have better statistics.
92
280484
2668
Temos apenas estatísticas melhores.
04:43
The way we gain informed consent was formed in large part
93
283152
3452
O modo como obtemos consentimento expresso começou em grande parte
04:46
after World War II, around the time that picture was taken.
94
286604
2591
depois da Segunda Guerra, na época em que essa foto foi tirada.
04:49
That was 70 years ago, and the way we gain informed consent,
95
289195
3934
Isso foi há 70 anos, e a maneira como conseguimos o consentimento expresso,
04:53
this tool that was created to protect us from harm,
96
293129
2877
essa ferramenta que foi criada para nos proteger contra danos,
04:56
now creates silos. So the data that we collect
97
296006
3666
agora gera silos. Os dados que coletamos
04:59
for prostate cancer or for Alzheimer's trials
98
299672
2726
para os estudos sobre o cancer de próstata ou para o Mal de Alzheimer
05:02
goes into silos where it can only be used
99
302398
2615
são colocados em silos onde podem ser utilizados somente
05:05
for prostate cancer or for Alzheimer's research.
100
305013
3224
nas pesquisas sobre cancer de próstata ou Mal de Alzheimer.
05:08
Right? It can't be networked. It can't be integrated.
101
308237
2894
Certo? Os dados não podem ser cruzados. Não podem ser integrados.
05:11
It cannot be used by people who aren't credentialed.
102
311131
3533
Não podem ser utilizados por pessoas não credenciadas.
05:14
So a physicist can't get access to it without filing paperwork.
103
314664
2953
Sendo assim, um físico não pode ter acesso a eles sem preencher uma papelada.
05:17
A computer scientist can't get access to it without filing paperwork.
104
317617
3068
Um cientista da computação não pode ter acesso a eles sem preencher uma papelada.
05:20
Computer scientists aren't patient. They don't file paperwork.
105
320685
4143
Os cientistas da computação não têm paciência. Eles não preenchem papelada.
05:24
And this is an accident. These are tools that we created
106
324828
3986
E isto aconteceu por acaso. Estas ferramentas foram criadas
05:28
to protect us from harm, but what they're doing
107
328814
3267
para nos proteger contra danos, mas agora estão
05:32
is protecting us from innovation now.
108
332081
2530
nos impedindo de inovar.
05:34
And that wasn't the goal. It wasn't the point. Right?
109
334611
3265
E esse não era o objetivo. Não era o propósito, certo?
05:37
It's a side effect, if you will, of a power we created
110
337876
2699
É um efeito colateral, se você preferir, de um poder que criamos
05:40
to take us for good.
111
340575
2359
para o nosso bem.
05:42
And so if you think about it, the depressing thing is that
112
342934
3144
Se pensarem bem, é deprimente perceber que
05:46
Facebook would never make a change to something
113
346078
2133
o Facebook jamais teria mudado algo tão importante como
05:48
as important as an advertising algorithm
114
348211
2571
um algoritmo publicitário
05:50
with a sample size as small as a Phase III clinical trial.
115
350782
4411
a partir de uma amostra tão pequena quanto a Fase III de um estudo clínico.
05:55
We cannot take the information from past trials
116
355193
3662
Não podemos colher informações de experimentos passados
05:58
and put them together to form statistically significant samples.
117
358855
4154
e reuní-las para criar amostras estatisticamente significativas.
06:03
And that sucks, right? So 45 percent of men develop
118
363009
3484
E isso é uma pena, não é? 45% dos homens têm
06:06
cancer. Thirty-eight percent of women develop cancer.
119
366493
3097
câncer. 38% das mulheres têm câncer.
06:09
One in four men dies of cancer.
120
369590
2344
Um em cada quatro homens morre de câncer.
06:11
One in five women dies of cancer, at least in the United States.
121
371934
3556
Uma em cada cinco mulheres morre de câncer, pelo menos nos Estados Unidos.
06:15
And three out of the four drugs we give you
122
375490
2228
E de cada quatro medicamentos que lhes damos, três
06:17
if you get cancer fail. And this is personal to me.
123
377718
3513
falham, se vocês têm câncer. E isto para mim é uma questão pessoal.
06:21
My sister is a cancer survivor.
124
381231
1963
Minha irmã sobreviveu a um câncer.
06:23
My mother-in-law is a cancer survivor. Cancer sucks.
125
383194
3589
Minha sogra sobreviveu a um câncer. O câncer é muito ruim.
06:26
And when you have it, you don't have a lot of privacy
126
386783
2190
E quando temos câncer, não temos muita privacidade
06:28
in the hospital. You're naked the vast majority of the time.
127
388973
3487
no hospital. Ficamos nus a maior parte do tempo.
06:32
People you don't know come in and look at you and poke you and prod you,
128
392460
3695
Pessoas que não conhecemos vêm, nos observam, nos cutucam e nos espetam,
06:36
and when I tell cancer survivors that this tool we created
129
396155
3441
e quando digo aos sobreviventes de câncer que esta ferramenta que criamos
06:39
to protect them is actually preventing their data from being used,
130
399596
3098
para protegê-las, na verdade impedem que seus dados sejam utilizados,
06:42
especially when only three to four percent of people
131
402694
2050
especialmente quando somente três ou quatro por cento das pessoas
06:44
who have cancer ever even sign up for a clinical study,
132
404744
2798
com câncer sequer participam de um estudo clínico,
06:47
their reaction is not, "Thank you, God, for protecting my privacy."
133
407542
3558
a reação delas não é, "Obrigado Deus por proteger minha privacidade."
06:51
It's outrage
134
411100
2697
É um absurdo
06:53
that we have this information and we can't use it.
135
413797
2125
termos estas informações e não podermos utilizá-las.
06:55
And it's an accident.
136
415922
2476
E é uma desastre.
06:58
So the cost in blood and treasure of this is enormous.
137
418398
3055
E isso gera custos enormes com sangue e riqueza.
07:01
Two hundred and twenty-six billion a year is spent on cancer in the United States.
138
421453
3655
Duzentos e vinte e seis bilhões por ano são gastos com câncer nos Estados Unidos.
07:05
Fifteen hundred people a day die in the United States.
139
425108
3219
Mil e quinhentas pessoas morrem diariamente nos Estados Unidos.
07:08
And it's getting worse.
140
428327
2573
E a situação está piorando.
07:10
So the good news is that some things have changed,
141
430900
2982
A boa notícia é que algumas coisas mudaram
07:13
and the most important thing that's changed
142
433882
1553
e a mudança mais importante
07:15
is that we can now measure ourselves in ways
143
435435
2338
é que agora podemos nos analisar de formas
07:17
that used to be the dominion of the health system.
144
437773
3058
que costumavam ser do domínio do sistema de saúde.
07:20
So a lot of people talk about it as digital exhaust.
145
440831
2158
Muitas pessoas se referem a isto como descarga digital.
07:22
I like to think of it as the dust that runs along behind my kid.
146
442989
3042
Gosto de pensar que isto é como a poeira que sobe atrás do meu filho.
07:26
We can reach back and grab that dust,
147
446031
2376
Podemos chegar lá e pegar aquela poeira.
07:28
and we can learn a lot about health from it, so if our choices
148
448407
2414
e podemos aprender muito sobre saúde com ela. Logo, se nossas escolhas
07:30
are part of our health, what we eat is a really important
149
450821
2680
são parte de nossa saúde, o que comemos é um aspecto realmente importante
07:33
aspect of our health. So you can do something very simple
150
453501
2689
de nossa saúde. Então podemos fazer algo muito simples
07:36
and basic and take a picture of your food,
151
456190
1957
e básico e tirar fotos de nossos alimentos,
07:38
and if enough people do that, we can learn a lot about
152
458147
2884
e se um número suficiente de pessoas fizerem isso, podemos aprender muito
07:41
how our food affects our health.
153
461031
1425
sobre como nossos alimentos afetam nossa saúde.
07:42
One interesting thing that came out of this — this is an app for iPhones called The Eatery —
154
462456
4516
Uma coisa interessante resultou a partir daí - isto é um aplicativo para iPhones chamado The Eatery --
07:46
is that we think our pizza is significantly healthier
155
466972
2490
é que achamos que nossa pizza é significativamente mais saudável
07:49
than other people's pizza is. Okay? (Laughter)
156
469462
3438
do que a pizza dos outros. Certo? (risos)
07:52
And it seems like a trivial result, but this is the sort of research
157
472900
3608
Pode parecer um resultado insignificante, mas é o tipo de pesquisa
07:56
that used to take the health system years
158
476508
2314
que o sistema de saúde costumava levar anos
07:58
and hundreds of thousands of dollars to accomplish.
159
478822
2293
e centenas de milhares de dólares para concluir.
08:01
It was done in five months by a startup company of a couple of people.
160
481115
3724
Esta levou cinco meses e foi feita por uma empresa nova com algumas pessoas.
08:04
I don't have any financial interest in it.
161
484839
2624
Não tenho nenhum interesse financeiro nisto.
08:07
But more nontrivially, we can get our genotypes done,
162
487463
2696
Mas de maneira mais significativa, podemos sequenciar nossos genótipos
08:10
and although our genotypes aren't dispositive, they give us clues.
163
490159
2818
e embora nossos genótipos não sejam conclusivos, eles podem nos dar pistas.
08:12
So I could show you mine. It's just A's, T's, C's and G's.
164
492977
2806
Poderia lhes mostrar o meu. É apenas de A, T, C e G.
08:15
This is the interpretation of it. As you can see,
165
495783
2232
Esta é a interpretação dele. Como podem ver,
08:18
I carry a 32 percent risk of prostate cancer,
166
498015
2600
tenho 32 % de risco de ter câncer de próstata,
08:20
22 percent risk of psoriasis and a 14 percent risk of Alzheimer's disease.
167
500615
4223
22% de risco de ter psoríase e 14 % de risco de ter Mal de Alzheimer.
08:24
So that means, if you're a geneticist, you're freaking out,
168
504838
2607
Isso quer dizer que, se você for um geneticista, você pode se assustar
08:27
going, "Oh my God, you told everyone you carry the ApoE E4 allele. What's wrong with you?"
169
507445
4034
e sair dizendo: "Meu Deus, você disse a todo o mundo que você tem o alelo ApoE E4. O que houve com você?"
08:31
Right? When I got these results, I started talking to doctors,
170
511479
3688
Certo? Quando peguei estes resultados, comecei a conversar com médicos,
08:35
and they told me not to tell anyone, and my reaction is,
171
515167
2409
e eles me disseram para não contar a ninguém, e minha reação é
08:37
"Is that going to help anyone cure me when I get the disease?"
172
517576
3288
"Isso vai ajudar alguém a me curar quando eu adoecer?"
08:40
And no one could tell me yes.
173
520864
3064
E ninguém pode me dizer que sim.
08:43
And I live in a web world where, when you share things,
174
523928
2806
Moro num mundo conectado pela web, e quando as coisas são compartilhadas,
08:46
beautiful stuff happens, not bad stuff.
175
526734
2710
coisas fantásticas acontecem, não apenas coisas ruins.
08:49
So I started putting this in my slide decks,
176
529444
1900
Comecei então a colocar isto nas minhas apresentações,
08:51
and I got even more obnoxious, and I went to my doctor,
177
531344
2461
e fiquei ainda mais insolente. Fui ao meu médico,
08:53
and I said, "I'd like to actually get my bloodwork.
178
533805
1982
e lhe disse: "Gostaria de ter os resultados do meu exame de sangue.
08:55
Please give me back my data." So this is my most recent bloodwork.
179
535787
2790
Por favor, devolva-me meus dados." E estes são os resultados do meu exame de sangue mais recente.
08:58
As you can see, I have high cholesterol.
180
538577
2369
Como podem ver, tenho colesterol elevado.
09:00
I have particularly high bad cholesterol, and I have some
181
540946
2751
Tenho o colesterol ruim particularmente elevado, e tenho alguns
09:03
bad liver numbers, but those are because we had a dinner party with a lot of good wine
182
543697
3003
números ruins sobre meu fígado, mas esses são porque tivemos um jantar com um vinho muito bom
09:06
the night before we ran the test. (Laughter)
183
546700
2709
na noite anterior ao exame. (Risos)
09:09
Right. But look at how non-computable this information is.
184
549409
4413
Certo. Mas observem que estas informações não são quantificáveis.
09:13
This is like the photograph of my granddad holding my mom
185
553822
2974
Esta imagem é como aquela do meu avô segurando minha mãe
09:16
from a data perspective, and I had to go into the system
186
556796
3599
do ponto de vista dos dados, e tive que entrar no sistema
09:20
and get it out.
187
560395
2162
para buscá-los.
09:22
So the thing that I'm proposing we do here
188
562557
3282
O que estou propondo que façamos
09:25
is that we reach behind us and we grab the dust,
189
565839
2416
é que voltemos para agarrar o pó,
09:28
that we reach into our bodies and we grab the genotype,
190
568255
2978
que voltemos para o nosso corpo e peguemos o genótipo,
09:31
and we reach into the medical system and we grab our records,
191
571233
2701
que alcancemos o sistema de saúde e peguemos nossos históricos,
09:33
and we use it to build something together, which is a commons.
192
573934
3440
e os usemos para construir algo juntos, um "commons".
09:37
And there's been a lot of talk about commonses, right,
193
577374
3144
Tem-se falado muito sobre "commonses", certo?
09:40
here, there, everywhere, right. A commons is nothing more
194
580518
2948
aqui, ali, em todos os lugares. Um "commons" nada mais é
09:43
than a public good that we build out of private goods.
195
583466
2928
do que um bem público formado por bens privados.
09:46
We do it voluntarily, and we do it through standardized
196
586394
2769
Fazemos isso voluntariamente, através de ferramentas legais
09:49
legal tools. We do it through standardized technologies.
197
589163
2800
padronizadas. Fazemos isso através de tecnologias padronizadas.
09:51
Right. That's all a commons is. It's something that we build
198
591963
3271
Um "commons" é apenas isso. Algo que construimos
09:55
together because we think it's important.
199
595234
2520
juntos porque acreditamos que seja importante.
09:57
And a commons of data is something that's really unique,
200
597754
2632
E um "commons" de dados é algo realmente único,
10:00
because we make it from our own data. And although
201
600386
2868
porque são criados a partir de nossos próprios dados. E embora
10:03
a lot of people like privacy as their methodology of control
202
603254
2287
muitas pessoas gostem de privacidade como uma forma de controle
10:05
around data, and obsess around privacy, at least
203
605541
2255
sobre os dados, e são obcecadas em relação à privacidade, pelo menos
10:07
some of us really like to share as a form of control,
204
607796
3048
alguns de nós realmente gostam da compartilhar como forma de controle,
10:10
and what's remarkable about digital commonses
205
610844
2353
e o que é formidável sobre os "commonses" digitais
10:13
is you don't need a big percentage if your sample size is big enough
206
613197
3532
é que não precisamos de uma grande porcentagem se o tamanho de sua amostra for grande o suficiente
10:16
to generate something massive and beautiful.
207
616729
2511
para gerar algo grandioso e belo.
10:19
So not that many programmers write free software,
208
619240
2558
Bem, não são muitos os programadores que escrevem software grátis,
10:21
but we have the Apache web server.
209
621798
2335
mas temos o servidor Apache.
10:24
Not that many people who read Wikipedia edit,
210
624133
2697
Não são muitos os que editam o que leem na Wikipedia,
10:26
but it works. So as long as some people like to share
211
626830
4009
mas ela funciona. Então, desde que algumas pessoas gostem de compartilhar
10:30
as their form of control, we can build a commons, as long as we can get the information out.
212
630839
3744
como sua forma de controle, podemos construir um "commons", desde que tenhamos acesso às informações.
10:34
And in biology, the numbers are even better.
213
634583
2376
Em biologia os números são ainda melhores.
10:36
So Vanderbilt ran a study asking people, we'd like to take
214
636959
2552
Vanderbilt realizou um estudo no qual pediu às pessoas: "gostaríamos de ter
10:39
your biosamples, your blood, and share them in a biobank,
215
639511
3322
acesso às suas amostras biológicas, seu sangue, para compartilhá-los num biobanco,"
10:42
and only five percent of the people opted out.
216
642833
2372
e somente 5% das pessoas se recusou a participar.
10:45
I'm from Tennessee. It's not the most science-positive state
217
645205
3092
Sou do Tennessee. Nos Estados Unidos da América ele não é o estado
10:48
in the United States of America. (Laughter)
218
648297
3039
mais preocupado com a ciência. (risos)
10:51
But only five percent of the people wanted out.
219
651336
2378
Mas somente 5% das pessoas disseram não.
10:53
So people like to share, if you give them the opportunity and the choice.
220
653714
4023
Bem, as pessoas gostam de compartilhar, se lhes dermos oportunidade e opção.
10:57
And the reason that I got obsessed with this, besides the obvious family aspects,
221
657737
4483
E a razão pela qual fiquei obcecado com isto, além dos aspectos familiares óbvios,
11:02
is that I spend a lot of time around mathematicians,
222
662220
3273
é que passo muito tempo cercado de matemáticos,
11:05
and mathematicians are drawn to places where there's a lot of data
223
665493
2914
e os matemáticos são atraídos para lugares onde há muitos dados
11:08
because they can use it to tease signals out of noise.
224
668407
2943
porque eles conseguem detectar sinais a partir do ruído.
11:11
And those correlations that they can tease out, they're not
225
671350
2968
E essas correlações que detectam não são
11:14
necessarily causal agents, but math, in this day and age,
226
674318
3872
necessariamente agentes causadores. Hoje em dia, a matemática
11:18
is like a giant set of power tools
227
678190
2360
é como um gigantesco conjunto de ferramentas elétricas
11:20
that we're leaving on the floor, not plugged in in health,
228
680550
3875
que deixamos no chão, sem ligá-las à nossa saúde
11:24
while we use hand saws.
229
684425
2312
enquanto ainda estamos usando ferramentas manuais.
11:26
If we have a lot of shared genotypes, and a lot of shared
230
686737
4438
Se tivermos bastante genótipos compartilhados, e bastante
11:31
outcomes, and a lot of shared lifestyle choices,
231
691175
2748
resultados compartilhados, e bastante escolhas de estilos de vida compartilhadas,
11:33
and a lot of shared environmental information, we can start
232
693923
2776
e bastante informações ambientais compartilhadas, poderemos começar
11:36
to tease out the correlations between subtle variations
233
696699
2896
a identificar as correlações entre as variações sutis
11:39
in people, the choices they make and the health that they create as a result of those choices,
234
699595
5311
nas pessoas, as escolhas que fazem e a saúde que ocasionam como resultado dessas escolhas,
11:44
and there's open-source infrastructure to do all of this.
235
704906
2486
e existem infra estruturas "open-source" para fazer tudo isso.
11:47
Sage Bionetworks is a nonprofit that's built a giant math system
236
707392
3094
Sage Bionetworks é uma empresa sem fins lucrativos que construiu um gigantesco sistema matemático
11:50
that's waiting for data, but there isn't any.
237
710486
4572
que está esperando dados, mas não há nenhum.
11:55
So that's what I do. I've actually started what we think is
238
715058
3888
Portanto, é isso que fazemos. Comecei o que pensamos ser
11:58
the world's first fully digital, fully self-contributed,
239
718946
3938
o primeiro estudo clínico de pesquisa totalmente digital, totalmente autoparticipativo,
12:02
unlimited in scope, global in participation, ethically approved
240
722884
5035
de abrangência ilimitada, de participação mundial, eticamente aprovado
12:07
clinical research study where you contribute the data.
241
727919
3655
para o qual vocês podem contribuir com dados.
12:11
So if you reach behind yourself and you grab the dust,
242
731574
2206
Então se vocês voltarem para trás e agarrarem a poeira,
12:13
if you reach into your body and grab your genome,
243
733780
2626
se vocês se voltarem aos seus corpos e pegarem seus genomas,
12:16
if you reach into the medical system and somehow extract your medical record,
244
736406
3047
se vocês entrarem no sistema de saúde e, de alguma forma, extrairem seus históricos médicos,
12:19
you can actually go through an online informed consent process --
245
739453
3323
vocês poderão passar pelo processo de consentimento expresso online --
12:22
because the donation to the commons must be voluntary
246
742776
2646
porque a contribuicão para o "commons" precisa ser voluntária
12:25
and it must be informed -- and you can actually upload
247
745422
2793
e expressa -- e vocês poderão efetivamente carregar suas informações
12:28
your information and have it syndicated to the
248
748215
2592
e distribuí-las aos
12:30
mathematicians who will do this sort of big data research,
249
750807
3096
matemáticos que farão esta grande pesquisa de dados,
12:33
and the goal is to get 100,000 in the first year
250
753903
2856
e a meta é conseguir 100.000 no primeiro ano
12:36
and a million in the first five years so that we have
251
756759
2358
e um milhão nos primeiros cinco anos para que tenhamos
12:39
a statistically significant cohort that you can use to take
252
759117
3834
uma amostragem estatisticamente significativa que possa ser comparada
12:42
smaller sample sizes from traditional research
253
762951
2422
com as amostragens menores das pesquisas tradicionais
12:45
and map it against,
254
765373
1599
e mapeá-las,
12:46
so that you can use it to tease out those subtle correlations
255
766972
2922
a fim de podermos detectar aquelas correlações sutís
12:49
between the variations that make us unique
256
769894
2529
entre as variações que nos tornam únicos
12:52
and the kinds of health that we need to move forward as a society.
257
772423
4024
e o tipo de saúde que precisamos para avançarmos enquanto sociedade.
12:56
And I've spent a lot of time around other commons.
258
776447
3024
Tenho passado muito tempo com outros "commons"
12:59
I've been around the early web. I've been around
259
779471
2680
Estive presente no início da web. Estive presente
13:02
the early creative commons world, and there's four things
260
782151
2608
no início do mundo do "commons" criativo, e há quatro coisas
13:04
that all of these share, which is, they're all really simple.
261
784759
3354
que todos eles compartilham, ou seja, são todos verdadeiramente simples.
13:08
And so if you were to go to the website and enroll in this study,
262
788113
2727
E se vocês entrarem no site para participar deste estudo
13:10
you're not going to see something complicated.
263
790840
2255
vocês não verão algo complicado.
13:13
But it's not simplistic. These things are weak intentionally,
264
793095
5049
Mas, não é simplista. Estas coisas são intencionalmente frágeis
13:18
right, because you can always add power and control to a system,
265
798144
3023
porque vocês podem sempre agregar poder e controle ao sistema,
13:21
but it's very difficult to remove those things if you put them in at the beginning,
266
801167
3964
mas é muito difícil retirar essas coisas se forem colocadas no início,
13:25
and so being simple doesn't mean being simplistic,
267
805131
2545
Entao, ser simples não quer dizer ser simplista,
13:27
and being weak doesn't mean weakness.
268
807676
2184
e ser frágil não implica fragilidade.
13:29
Those are strengths in the system.
269
809860
2351
Essas são as forças no sistema.
13:32
And open doesn't mean that there's no money.
270
812211
2665
E aberto não significa que não há dinheiro.
13:34
Closed systems, corporations, make a lot of money
271
814876
3020
Os sistemas fechados, as corporações, fazem muito dinheiro
13:37
on the open web, and they're one of the reasons why the open web lives
272
817896
3539
na internet, e uma das razões porque a internet sobrevive
13:41
is that corporations have a vested interest in the openness
273
821435
2827
é que as corporações têm interesse em que o sistema
13:44
of the system.
274
824262
2334
seja aberto.
13:46
And so all of these things are part of the clinical study that we've created,
275
826596
3794
E todas estas coisas são parte do estudo clínico que criamos,
13:50
so you can actually come in, all you have to be is 14 years old,
276
830390
3429
para que vocês possam entrar; basta ter 14 anos de idade,
13:53
willing to sign a contract that says I'm not going to be a jerk,
277
833819
2027
estarem dispostos a assinar um contrato no qual diz: "eu não me comportarei como um imbecil"
13:55
basically, and you're in.
278
835846
2665
e basicamente, vocês estarão dentro.
13:58
You can start analyzing the data.
279
838511
1573
Vocês podem começar a analisar os dados.
14:00
You do have to solve a CAPTCHA as well. (Laughter)
280
840084
4159
E terão que resolver um CAPTCHA também. (risos)
14:04
And if you'd like to build corporate structures on top of it,
281
844243
3581
E se, ainda por cima, quiserem construir estruturas corporativas,
14:07
that's okay too. That's all in the consent,
282
847824
3146
tudo bem também. Está tudo no consentimento,
14:10
so if you don't like those terms, you don't come in.
283
850970
2564
e se vocês não gostarem desses termos, não entrem.
14:13
It's very much the design principles of a commons
284
853534
3092
Tem basicamente os mesmos princípios de concepção de um "commons"
14:16
that we're trying to bring to health data.
285
856626
2594
que estamos tentando aplicar nos dados de saúde.
14:19
And the other thing about these systems is that it only takes
286
859220
2979
Um outro aspecto destes sistemas é que basta apenas
14:22
a small number of really unreasonable people working together
287
862199
3179
um pequeno número de pessoas insensatas trabalhando juntas
14:25
to create them. It didn't take that many people
288
865378
3182
para criá-los. Não foram necessárias muitas pessoas
14:28
to make Wikipedia Wikipedia, or to keep it Wikipedia.
289
868560
3472
para fazer da Wikipedia a Wikipedia, or para mantê-la como Wikipedia.
14:32
And we're not supposed to be unreasonable in health,
290
872032
2068
E não devemos ser insensatos em relação à saúde,
14:34
and so I hate this word "patient."
291
874100
2276
Detesto a palavra "paciente."
14:36
I don't like being patient when systems are broken,
292
876376
3167
Não gosto de ser paciente quando os sistemas estão falidos,
14:39
and health care is broken.
293
879543
2627
e o sistema de saúde está falido.
14:42
I'm not talking about the politics of health care, I'm talking about the way we scientifically approach health care.
294
882170
4164
Não estou me referindo à política do sistema de saúde. Estou falando do modo como abordamos cientificamente o sistema de saúde.
14:46
So I don't want to be patient. And the task I'm giving to you
295
886334
3270
Portanto, não quero ser paciente. E a tarefa que estou lhes passando
14:49
is to not be patient. So I'd like you to actually try,
296
889604
3046
é para que não sejam pacientes. Gostaria que vocês realmente tentassem
14:52
when you go home, to get your data.
297
892650
2717
obter seus dados quando chegarem em casa.
14:55
You'll be shocked and offended and, I would bet, outraged,
298
895367
2717
Vocês ficarão chocados e ofendidos e, aposto, indignados
14:58
at how hard it is to get it.
299
898084
2876
ao perceberem como é difícil conseguí-los.
15:00
But it's a challenge that I hope you'll take,
300
900960
2619
Mas espero que aceitem esse desafio,
15:03
and maybe you'll share it. Maybe you won't.
301
903579
2461
e talvez queiram compartilhar os dados. Talvez não.
15:06
If you don't have anyone in your family who's sick,
302
906040
1444
Se ninguém em sua família estiver doente,
15:07
maybe you wouldn't be unreasonable. But if you do,
303
907484
2993
talvez não sejam insensatos. Mas caso contrário,
15:10
or if you've been sick, then maybe you would.
304
910477
2207
ou se você já adoeceu, então talvez seja.
15:12
And we're going to be able to do an experiment in the next several months
305
912684
3088
E poderemos fazer uma experiência nos próximos meses
15:15
that lets us know exactly how many unreasonable people are out there.
306
915772
3157
que vai nos mostrar exatamente quantas pessoas insensatas estão por aí.
15:18
So this is the Athena Breast Health Network. It's a study
307
918929
2122
Esta é a rede Athena Breast Health. Trata-se de um estudo
15:21
of 150,000 women in California, and they're going to
308
921051
3818
realizado com 150.000 mulheres na California, e vão
15:24
return all the data to the participants of the study
309
924869
2718
devolver todos os dados às participantes do estudo
15:27
in a computable form, with one-clickability to load it into
310
927587
3146
de forma computadorizada, podendo ser carregados com um clique
15:30
the study that I've put together. So we'll know exactly
311
930733
2616
no estudo que eu criei. Assim, saberemos exatamente
15:33
how many people are willing to be unreasonable.
312
933349
2304
quantas pessoas estão dispostas a serem insensatas.
15:35
So what I'd end [with] is,
313
935653
2384
Para terminar,
15:38
the most beautiful thing I've learned since I quit my job
314
938037
3320
a coisa mais linda que aprendi desde que deixei meu emprego
15:41
almost a year ago to do this, is that it really doesn't take
315
941357
3383
há quase um ano para fazer isto, é que na verdade não
15:44
very many of us to achieve spectacular results.
316
944740
3808
precisamos de muita gente para alcançar resultados espetaculares.
15:48
You just have to be willing to be unreasonable,
317
948548
2712
Basta apenas que estejamos dispostos a ser insensatos
15:51
and the risk we're running is not the risk those 14 men
318
951260
2331
e o risco que corremos não é o mesmo risco daqueles 14 homens
15:53
who got yellow fever ran. Right?
319
953591
1868
que tiveram febre amarela, certo?
15:55
It's to be naked, digitally, in public. So you know more
320
955459
2861
É se desnudar, digitalmente, em públco. De forma que saibam
15:58
about me and my health than I know about you. It's asymmetric now.
321
958320
3433
mais sobre mim e minha saúde do que eu sei sobre vocês. Ficou assimétrico agora.
16:01
And being naked and alone can be terrifying.
322
961753
3630
Estar desnudo e sozinho pode ser assustador.
16:05
But to be naked in a group, voluntarily, can be quite beautiful.
323
965383
4467
Mas estar desnudo num grupo, voluntariamente, pode ser maravilhoso.
16:09
And so it doesn't take all of us.
324
969850
1888
E, não é preciso que todos nós participemos;
16:11
It just takes all of some of us. Thank you.
325
971738
3006
apenas alguns de nós é suficiente. Obrigado.
16:14
(Applause)
326
974744
5590
(Aplausos)
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