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

60,889 views ・ 2024-01-05

TED


Пожалуйста, дважды щелкните на английские субтитры ниже, чтобы воспроизвести видео.

Переводчик: Ekaterina Vorobets Редактор: Alena Chernykh
00:04
Has it ever occurred to you, as you walk down the street,
0
4251
3503
Вам когда-нибудь приходило в голову, когда вы идёте по улице,
00:07
just how much data is flowing beneath your feet?
1
7796
3628
сколько данных протекает у вас под ногами?
00:12
A wealth of information on our health and our well-being
2
12175
2920
Через городскую канализацию проходит огромное количество информации
00:15
is running through our city sewers,
3
15136
2294
о нашем здоровье и благополучии,
00:17
and we're all contributing to it every single time we use the toilet.
4
17472
3879
и мы вносим свой вклад в неё каждый раз, когда пользуемся туалетом.
00:22
Think about it.
5
22561
1167
Подумайте об этом.
00:23
Everybody pees and poops,
6
23770
2461
Все писают и какают,
00:26
and we know that urine and stool contain a rich source of information
7
26273
3878
и мы знаем, что моча и кал содержат богатый источник информации
00:30
on our health and our well-being.
8
30151
1585
о нашем здоровье и благополучии.
00:32
Our doctors look at it all the time to analyze for a variety of things.
9
32195
4588
Наши врачи постоянно смотрят на анализы, чтобы проверить наши показатели.
00:37
Now, every time you flush,
10
37158
1627
Каждый раз, когда вы смываете воду,
00:38
you're sending this valuable information down into our sewers,
11
38785
3754
вы отправляете эту ценную информацию в канализацию,
00:42
where it's mixing with waste from hundreds of thousands of other people.
12
42539
3837
где она смешивается с экскрементами сотен тысяч других людей.
00:46
Once collected, it looks something like this.
13
46418
2961
Собранная информация выглядит примерно так.
00:49
This tiny sample
14
49379
2044
Этот крошечный образец собран на станции очистки сточных вод
00:51
comes from a wastewater treatment plant
15
51423
2043
00:53
that represents more than one million people.
16
53508
2711
и представляет данные более миллиона человек.
00:56
And from it, we can detect all sorts of things about that community:
17
56219
4171
Из него мы можем обнаружить всё, что связано с этим сообществом:
01:01
the infectious disease viruses that are circulating in our bodies,
18
61141
4421
вирусы инфекционных заболеваний, циркулирующие в нашем организме,
01:05
chemical markers for the drugs that are most commonly consumed.
19
65562
4171
химические маркеры наиболее часто употребляемых наркотиков.
01:09
And we can analyze for all the bacteria that live in our collective microbiomes.
20
69733
5130
Мы можем анализировать все бактерии,
живущие в нашем коллективном микробиоме.
01:15
Now, if this sounds too close for comfort,
21
75488
2044
Если всё это вызывает у вас беспокойство,
01:17
just consider all the personalized data that you're parting with every day
22
77532
3754
подумайте о всех персональных данных, с которыми вы расстаётесь каждый день,
01:21
when you use gadgets like your smartphone or your smart watch.
23
81286
3628
когда используете гаджеты вроде смартфона или смарт-часов.
01:24
What's amazing about sewage
24
84956
2086
Удивительное в сточных водах то,
01:27
is that it's naturally aggregated and anonymized.
25
87042
3169
что они естественным образом сгруппированы и обезличены.
01:30
Once flushed,
26
90879
1418
После смыва ваши экскременты смешиваются с фекалиями тысяч и тысяч людей,
01:32
your waste is mixing with that of thousands and thousands of people,
27
92339
3378
01:35
so there's actually no way to tie any information from here
28
95717
3378
поэтому невозможно связать полученную информацию с конкретным человеком.
01:39
back to a specific person.
29
99095
1877
01:41
Put differently, it's the perfect data dump.
30
101264
3379
Иными словами, это идеальная свалка данных.
01:44
(Laughter)
31
104684
2503
(Смех)
01:47
The thoughtful collection and analysis of sewage
32
107187
3003
Вдумчивый сбор и анализ сточных вод
01:50
has the potential to radically improve health outcomes
33
110231
3170
могут радикально улучшить состояние здоровья
01:53
in cities around the world,
34
113401
1877
в городах по всему миру,
01:55
and it's a growing field called "wastewater epidemiology."
35
115278
3712
и эта растущая область называется «эпидемиология сточных вод».
01:59
And wastewater epidemiology is but one example
36
119324
2753
Эпидемиология сточных вод — это лишь один из примеров больших данных,
02:02
of all the big data that we're generating in our cities today.
37
122118
3879
которые мы генерируем сегодня в наших городах.
Подумайте о всех данных, создаваемых вами,
02:07
Consider all the data that you generate with every phone call, package delivered,
38
127082
4004
при каждом телефонном звонке, доставленной посылке, пройденной миле.
02:11
mile driven.
39
131086
1418
02:12
It's data from cameras, sensors, drones,
40
132837
3170
Это данные с камер, датчиков, дронов,
02:16
air quality, water quality monitoring,
41
136007
2753
мониторинг качества воздуха, воды
02:18
and the vast amounts of information generated by our health care
42
138802
3461
и огромное количество информации,
создаваемой нашими системами здравоохранения и образования.
02:22
and our educational systems.
43
142263
1961
02:24
All of this information, these digital breadcrumbs,
44
144891
3212
Вся эта информация, эти цифровые хлебные крошки,
02:28
tell us unique stories about our cities and the way that we live our lives.
45
148103
4629
рассказывает нам уникальные истории о наших городах и о том, как мы живём.
02:33
The thoughtful collection and analysis of this information
46
153149
4296
Вдумчивый сбор и анализ этой информации
02:37
has the power to inform real-time improvements
47
157445
3337
могут в реальном времени способствовать улучшению в таких отраслях,
02:40
to things like social policy,
48
160824
1835
как социальная политика, управление окружающей средой,
02:42
environmental management, health equity and more.
49
162701
2669
равенство в сфере здравоохранения и прочее.
02:45
As an architect, I believe that we need to harness
50
165745
2962
Как архитектор, я считаю, что нам необходимо использовать
02:48
the hundreds of millions of terabytes of data
51
168707
2877
сотни миллионов терабайт данных,
02:51
that we're generating in our cities each and every day.
52
171626
3045
которые мы ежедневно генерируем в городах.
02:54
And this is important now more than ever,
53
174671
2377
И сейчас это важно как никогда,
02:57
because for the first time in human history,
54
177090
2502
потому что впервые в истории человечества
02:59
more than half of all people live in cities.
55
179592
3379
более половины всех людей живут в городах.
03:02
By 2050,
56
182971
1293
К 2050 году это число вырастет почти до 7 из 10 человек.
03:04
this number will grow to nearly seven in 10 people.
57
184264
3628
03:07
Now just think about what that means for a second.
58
187934
2961
А теперь на секунду подумайте, что это значит.
03:10
It means our biggest crises,
59
190937
1960
Это значит, что крупнейшие кризисы —
03:12
from climate change to pandemics to growing inequality,
60
192939
3921
от изменения климата до пандемий и растущего неравенства —
03:16
are going to hit cities first and hardest.
61
196901
3003
в первую очередь и сильнее всего ударят по городам.
03:21
But the era of big data offers an opportunity
62
201072
2961
Но эпоха больших данных предоставляет возможность
03:24
for new and creative solutions to tackle these problems.
63
204075
3337
найти новые и творческие решения этих проблем.
Давайте углубимся в возможности, которые даёт эпидемиология сточных вод.
03:29
So let's dive into the opportunity presented by wastewater epidemiology.
64
209038
4088
03:34
Some of you may have heard of it as it gained a lot of popularity
65
214335
3170
Возможно, вы слышали о ней,
ведь она приобрела большую популярность и внимание во время пандемии COVID-19.
03:37
and attention during the COVID-19 pandemic.
66
217505
2795
03:41
In 2020, research groups from around the world
67
221009
3503
В 2020 году исследовательские группы со всего мира
03:44
began detecting SARS-CoV-2 RNA,
68
224554
2836
начали обнаруживать РНК SARS-CoV-2, вирус, вызывающий COVID-19, в пробах сточных вод.
03:47
the virus that causes COVID-19, in sewage samples.
69
227432
3086
03:51
I was on one of those teams.
70
231102
1919
Я была в одной из этих команд.
03:53
We and others showed that you can actually use sewage
71
233605
3545
Наши группы показали, что сточные воды действительно можно использовать
03:57
as an accurate representation of COVID activity in our communities.
72
237150
3503
в качестве точного представления активности COVID в обществе.
04:01
Let me show you what I mean.
73
241070
1502
Я покажу вам, что имею в виду.
04:02
Here we're looking at a time series over the course of the pandemic.
74
242572
4046
Здесь мы рассматриваем временные ряды в период пандемии,
04:06
So from March 2020 through just last week.
75
246951
3128
начиная с марта 2020 года и до прошлой недели.
04:10
The blue line represents COVID virus concentrations in sewage samples
76
250079
4922
Синяя линия показывает концентрацию вируса COVID в пробах сточных вод
04:15
from across the United States.
77
255043
1877
со всей территории США.
04:16
In yellow, we see COVID clinical case data.
78
256961
3587
Жёлтым цветом выделены данные о клинических случаях COVID.
04:21
For the first two years of the pandemic, case data was very reliable.
79
261132
3921
В течение первых двух лет пандемии данные о заболевших были очень надёжны.
04:25
People were getting PCR-tested all the time.
80
265053
2836
Люди постоянно проходили тестирование методом ПЦР.
04:27
During those two years,
81
267889
1209
В течение тех двух лет оба набора данных отслеживались очень хорошо.
04:29
the two data sets tracked very well.
82
269140
1960
04:31
That was great.
83
271142
1168
Это было здорово.
04:32
It meant that sewage was also reliable
84
272310
2169
Это означало, что канализация тоже надёжно
04:34
and an accurate representation of disease burden.
85
274521
2585
и точно отражала бремя заболевания.
04:37
However, over the past year and a half to two years,
86
277857
2836
Однако за последние полтора-два года
04:40
we've seen a divergence in those data sets.
87
280693
2920
мы наблюдали расхождения в этих наборах данных.
04:43
People just aren't getting COVID-tested nearly as often.
88
283613
3212
Просто люди больше не проходят тестирование на COVID так часто.
04:46
Sewage, on the other hand,
89
286825
1918
Канализация, с другой стороны,
04:48
doesn't require us to access health care services.
90
288785
3378
не требует от нас доступа к медицинским услугам.
04:52
We're all represented just by peeing and pooping.
91
292163
3671
Мы все представлены только нашими мочой и калом.
04:55
Throughout the pandemic, we and others also showed that sewage is predictive
92
295834
4295
На протяжении всей пандемии наши группы показали, что сточные воды являются
05:00
and a leading indicator of new COVID clinical cases.
93
300129
4463
прогностическим и опережающим индикатором новых клинических случаев COVID.
05:04
This is because infectious disease viruses incubate in our bodies
94
304634
4129
Это связано с тем, что вирусы инфекционных заболеваний инкубируются в нашем теле
05:08
before we develop symptoms or go get tested.
95
308763
3128
до появления симптомов или сдачи анализов.
05:12
Meanwhile, we've been excreting the virus for days.
96
312308
3295
Тем временем мы выделяем вирус уже несколько дней.
05:16
During COVID,
97
316271
1167
Во время COVID было показано,
05:17
it was shown that sewage was anywhere between one to three weeks
98
317438
4130
что сточные воды были опережающим показателем
05:21
leading indicator for clinical cases.
99
321568
2460
клинических случаев на одну-три недели.
05:25
Now I'm going to show you an example
100
325280
1751
Сейчас я покажу вам пример того,
05:27
of one time that this led to a big community-impacting decision.
101
327073
3629
как однажды это привело к принятию важного решения, влияющего на общество.
05:31
Here, we're looking at data from the Boston area
102
331244
3253
Мы смотрим на данные из района Бостона во время волны Омикрона.
05:34
during the Omicron wave.
103
334539
1793
05:36
In December 2021, towards the end of the month,
104
336332
3128
В декабре 2021 года, ближе к концу месяца,
05:39
COVID cases began to skyrocket across the country
105
339460
3045
число заболевших COVID по всей стране начало стремительно расти
05:42
and didn't slow until the end of January.
106
342547
2794
и не замедлялось до конца января.
05:45
Boston Children's Hospital, though, was ready.
107
345341
2419
Однако Бостонская детская больница была готова.
05:47
They had been looking at Boston area sewage
108
347802
2211
Они изучали сточные воды в районе Бостона
05:50
and saw the sewage levels go up weeks earlier,
109
350054
3712
и увидели, что показатель сточных вод повысился неделями ранее,
05:53
so they proactively postponed all non-emergency medical procedures.
110
353808
4671
поэтому они заранее отложили все несрочные медицинские процедуры.
05:59
They wanted to free up resources so that they could adequately respond
111
359522
3879
Они хотели высвободить ресурсы, чтобы адекватно реагировать
06:03
to the incoming wave of hospitalizations.
112
363443
2419
на надвигающуюся волну госпитализаций.
06:07
Now wastewater epidemiology has been used
113
367238
2419
Эпидемиология сточных вод используется
06:09
to tackle other pressing health issues as well.
114
369657
2878
и для решения других неотложных проблем здравоохранения.
06:12
Before the pandemic,
115
372994
1209
До пандемии
06:14
the biggest public health crisis in the United States
116
374203
2920
самым большим кризисом общественного здравоохранения в США
06:17
was our growing drug epidemic.
117
377123
2211
была растущая эпидемия наркотиков.
Число случаев передозировки наркотиками росло из года в год,
06:20
Drug overdoses were growing year over year
118
380001
2753
06:22
and had become the leading cause of accidental death
119
382795
3254
и это стало основной причиной случайных смертей американцев в возрасте до 50 лет.
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
В 2018 году в небольшом городке в Северной Каролине
участились случаи передозировки,
06:34
and they wanted better information,
122
394098
1961
и власти хотели получить более подробные данные, чтобы понять, что с этим делать,
06:36
better data to know what to do about it,
123
396059
2085
06:38
what was driving this trend and how to respond.
124
398186
2878
что движет этой тенденцией и как реагировать на неё.
06:41
So we turned to the sewers, and together with the mayor's office,
125
401064
4087
Мы обратились к канализационным коллекторам и вместе с мэрией
06:45
we began to analyze sewage samples from several sites across the city
126
405193
4838
начали анализировать пробы сточных вод из нескольких районов города
06:50
and were able to show that prescription opioids
127
410073
3879
и смогли показать, что чаще всего употреблялись опиоиды,
06:53
were the drug most commonly consumed, not injectable opioids.
128
413952
3795
отпускаемые по рецепту, неинъекционные опиоиды.
06:58
Equipped with this data,
129
418748
1919
Получив эти данные,
07:00
the city diverted resources from needle exchange sites
130
420667
3420
городские власти перенаправили ресурсы из пунктов обмена игл
07:04
and put that money into medication takeback programs instead.
131
424128
3629
и вложили эти деньги в программы по утилизации лекарств.
07:08
They advertised and held dozens of town halls
132
428174
2503
Они рекламировали и организовывали десятки встреч,
07:10
where they talked about the adverse effects of prescription painkillers.
133
430718
4004
где рассказывали о побочных эффектах отпускаемых по рецепту обезболивающих.
07:15
That year,
134
435264
1460
В том же году число случаев передозировок в городе сократилось на 40%,
07:16
the city saw a 40 percent reduction in overdoses,
135
436766
4630
07:21
and for the first time,
136
441437
1293
и впервые они вовлекли общество в диалог по вопросам наркотиков,
07:22
they had engaged their community in a dialogue around drugs,
137
442730
3462
07:26
addiction and overdose.
138
446234
2002
зависимости и передозировки.
07:28
Now imagine if every city around the world had access to this sort of information.
139
448736
5714
А теперь представьте себе, если бы каждый город мира имел доступ к такой информации.
07:34
Before the pandemic,
140
454951
1168
До пандемии эпидемиология сточных вод была крошечной областью,
07:36
wastewater epidemiology was a tiny field
141
456160
2920
07:39
with no more than a dozen experts worldwide.
142
459122
3211
в которой по всему миру работало не более дюжины экспертов.
07:42
Today, 72 countries
143
462333
3420
Сегодня 72 страны используют мониторинг сточных вод
07:45
have used wastewater monitoring to understand COVID-19.
144
465753
4255
для изучения COVID-19.
07:50
And it's time that we leverage these investments
145
470675
2419
Пришло время использовать эти инвестиции
07:53
to monitor for all sorts of other things as well.
146
473094
2502
также для мониторинга других факторов.
07:56
Imagine knowing when influenza and RSV are going to peak every year
147
476305
4505
Представьте, что каждый год вы знаете, когда грипп и ОРЗ будут достигать пика,
08:00
so that our hospitals can prepare.
148
480810
2044
чтобы наши больницы могли подготовиться.
08:03
Imagine mapping nutrition in our cities
149
483229
2669
Представьте себе картирование питания в наших городах,
08:05
so that we can identify food deserts
150
485940
2169
чтобы найти районы без доступа к здоровой пище
08:08
and understand social determinants of health.
151
488109
2419
и понять социальные детерминанты здоровья.
08:11
Imagine identifying superbugs and antibiotic resistant genes
152
491154
4713
Представьте, что вы находите супербактерии и устойчивые к антибиотикам гены,
08:15
as they emerge in our communities.
153
495908
2002
по мере их появления в обществе.
08:19
Imagine preventing the next pandemic before it happens.
154
499120
3503
Представьте предотвращение следующей пандемии до того, как она случится.
08:23
In the way that cholera prompted London to build modern-day sewer systems,
155
503499
5005
Подобно тому, как холера побудила Лондон построить современную канализацию,
08:28
and poor health in the tenements of New York City
156
508546
2503
а слабое здоровье жильцов многоэтажек Нью-Йорка
08:31
were one of the catalysts behind the building of Central Park,
157
511049
4045
стало одной из причин строительства Центрального парка,
08:35
this is how our cities can learn from COVID-19.
158
515136
3170
именно так наши города могут извлечь уроки из опыта COVID-19.
08:38
And this is precisely how we can foster a new, intelligent kind of urbanization.
159
518806
5589
Именно так мы можем способствовать новому интеллектуальному способу урбанизации.
08:45
For years now, scientists, policymakers,
160
525354
3212
Много лет учёные, политики, архитекторы и специалисты по городскому планированию
08:48
architects and urban planners
161
528566
2169
08:50
have been harnessing the power of technology and big data
162
530735
3420
используют возможности технологий и больших данных,
08:54
to future-proof our cities.
163
534197
2085
чтобы обеспечить будущее наших городов.
08:57
Over the last decade,
164
537200
1543
За последнее десятилетие
08:58
chief technology officers have been appointed in cities
165
538743
3170
в городах по всему миру были назначены технические директора.
09:01
around the world.
166
541954
1502
09:04
Roles once reserved for the boardrooms
167
544415
2127
Должности, ранее отведённые для залов заседаний и коридоров Кремниевой долины,
09:06
and hallways of Silicon Valley
168
546584
1460
09:08
are now finally open in city hall.
169
548044
2794
теперь наконец-то открыты в мэрии.
09:12
So next time you swipe your credit card,
170
552006
3128
Поэтому в следующий раз, когда вы платите картой,
09:15
take a ride in a taxi or tap your MetroCard,
171
555176
3462
берёте такси или используете проездной,
09:18
just consider how you're contributing
172
558679
1961
подумайте, какой вклад вы вносите
09:20
to your city's ever-growing digital infrastructure.
173
560681
2878
в постоянно растущую цифровую инфраструктуру своего города.
09:24
And next time you use the toilet,
174
564685
2795
И в следующий раз, когда вы воспользуетесь туалетом,
09:27
just remember, you're doing your civic duty.
175
567480
3128
помните, что вы выполняете свой гражданский долг.
09:30
(Laughter)
176
570650
1543
(Смех)
09:32
Thank you.
177
572235
1167
Спасибо.
09:33
(Applause)
178
573402
3921
(Аплодисменты)
Об этом сайте

Этот сайт познакомит вас с видеороликами YouTube, полезными для изучения английского языка. Вы увидите уроки английского языка, преподаваемые высококлассными учителями со всего мира. Дважды щелкните по английским субтитрам, отображаемым на каждой странице видео, чтобы воспроизвести видео оттуда. Субтитры прокручиваются синхронно с воспроизведением видео. Если у вас есть какие-либо комментарии или пожелания, пожалуйста, свяжитесь с нами, используя эту контактную форму.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7