ABOUT THE SPEAKER
Thomas Goetz - Healthcare communicator
Thomas Goetz is the co-founder of Iodine and author of "The Decision Tree: Taking Control of Your Health in the New Era of Personalized Medicine.”

Why you should listen

Thomas Goetz is the co-founder of Iodine, a new company that gives consumers better information -- and better visualizations -- of their health data. The former executive editor of Wired, Goetz has a Master's of Public Health from UC Berkeley. In 2010 he published The Decision Tree, a fascinating look at modern medical decisionmaking and technology. Former FDA commissioner Dr. David Kessler called the book "a game changer.” His next book, The Remedy, explores the germ theory of disease and the quest to cure tuberculosis.

More profile about the speaker
Thomas Goetz | Speaker | TED.com
TEDMED 2010

Thomas Goetz: It's time to redesign medical data

Τόμας Γκοτζ: Είναι καιρός να επανασχεδιάσουμε τα ιατρικά δεδομένα

Filmed:
587,895 views

O ιατρικός σας φάκελος: δύσκολα προσβάσιμος, αδύνατον να διαβασθεί - και γεμάτος με πληροφορίες που θα σας έκαναν υγιέστερο αν γνωρίζετε έστω πώς να τον χρησιμοποιήσετε. Στο TEDMED, o Τόμας Γκοτζ εξετάζει τα ιατρικά δεδομένα, και μας κάνει μια τολμηρή πρόταση να τα επανασχεδιάσουμε και να μάθουμε περισσότερα από αυτά.
- Healthcare communicator
Thomas Goetz is the co-founder of Iodine and author of "The Decision Tree: Taking Control of Your Health in the New Era of Personalized Medicine.” Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
I'm going to be talkingομιλία to you
0
0
2000
Θα σας μιλήσω
για το πώς μπορούμε
να χρησιμοποιήσουμε
00:17
about how we can tapπαρακέντηση
1
2000
2000
έναν σχεδόν αναξιοποίητο πόρο
στη δημόσια υγεία,
00:19
a really underutilizedυπολειτουργία resourceπόρος in healthυγεία careΦροντίδα,
2
4000
2000
00:21
whichοι οποίες is the patientυπομονετικος,
3
6000
2000
δηλαδή τον ασθενή,
00:23
or, as I like to use the scientificεπιστημονικός termόρος,
4
8000
3000
ή επειδή μου αρέσει να χρησιμοποιώ
τον επιστημονικό όρο,
00:26
people.
5
11000
2000
τους ανθρώπους.
00:28
Because we are all patientsασθενείς, we are all people.
6
13000
2000
Γιατί είμαστε όλοι ασθενείς,
είμαστε όλοι άνθρωποι.
00:30
Even doctorsτους γιατρούς are patientsασθενείς at some pointσημείο.
7
15000
2000
Ακόμη και οι γιατροί
ασθενούν κάποια στιγμή.
00:32
So I want to talk about that
8
17000
2000
Θέλω να σας μιλήσω γι' αυτό
00:34
as an opportunityευκαιρία
9
19000
2000
σαν μια ευκαιρία
00:36
that we really have failedαπέτυχε to engageαρραβωνιάζω with very well in this countryΧώρα
10
21000
3000
που πραγματικά αποτύχαμε
να χειριστούμε καλά σ΄ αυτή τη χώρα
00:39
and, in factγεγονός, worldwideΠαγκόσμιος.
11
24000
2000
και στην πραγματικότητα, παγκοσμίως.
00:41
If you want to get at the bigμεγάλο partμέρος --
12
26000
2000
Αν θέλετε να δείτε τη μεγάλη εικόνα -
00:43
I mean from a publicδημόσιο healthυγεία levelεπίπεδο, where my trainingεκπαίδευση is --
13
28000
3000
εννοώ από άποψη δημόσιας υγείας,
όπου και έχω εκπαιδευθεί -
00:46
you're looking at behavioralσυμπεριφορική issuesθέματα.
14
31000
2000
εξετάζετε θέματα συμπεριφορών.
00:48
You're looking at things where people are actuallyπράγματι givenδεδομένος informationπληροφορίες,
15
33000
3000
Εξετάζετε τα σημεία όπου οι άνθρωποι
παίρνουν πληροφορίες,
00:51
and they're not followingΕΠΟΜΕΝΟ throughδιά μέσου with it.
16
36000
2000
όμως δεν τις αξιοποιούν.
00:53
It's a problemπρόβλημα that manifestsδηλωτικών itselfεαυτό in diabetesΔιαβήτης,
17
38000
4000
Πρόκειται για ένα πρόβλημα
που παρουσιάζεται στον διαβήτη,
00:57
obesityευσαρκία, manyΠολλά formsμορφές of heartκαρδιά diseaseασθένεια,
18
42000
2000
την παχυσαρκία,
πολλές μορφές καρδιοπαθειών,
00:59
even some formsμορφές of cancerΚαρκίνος -- when you think of smokingκάπνισμα.
19
44000
3000
ακόμα και μερικές μορφές καρκίνου
- σχετικά με το κάπνισμα.
01:02
Those are all behaviorsσυμπεριφορές where people know what they're supposedυποτιθεμένος to do.
20
47000
3000
Όλες αυτές είναι συμπεριφορές όπου
οι άνθρωποι ξέρουν τι πρέπει να κάνουν.
01:05
They know what they're supposedυποτιθεμένος to be doing,
21
50000
2000
Γνωρίζουν το σωστό,
01:07
but they're not doing it.
22
52000
2000
αλλά δεν το κάνουν.
01:09
Now behaviorη ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑ changeαλλαγή is something
23
54000
2000
Η αλλαγή συμπεριφοράς είναι
01:11
that is a long-standingμακροχρόνια problemπρόβλημα in medicineφάρμακο.
24
56000
2000
ένα μακροχρόνιο πρόβλημα στην ιατρική.
01:13
It goesπηγαίνει all the way back to AristotleΑριστοτέλης.
25
58000
2000
Πάει πίσω στην εποχή του Αριστοτέλη.
01:15
And doctorsτους γιατρούς hateμισώ it, right?
26
60000
2000
Δεν αρέσει καθόλου στους γιατρούς, σωστά?
01:17
I mean, they complainκανω παραπονα about it all the time.
27
62000
2000
Διαμαρτύρονται συνέχεια γι' αυτό.
01:19
We talk about it in termsόροι of engagementσύμπλεξη, or non-complianceμη συμμόρφωση.
28
64000
3000
Μιλάμε γι' αυτό με όρους δέσμευσης,
ή μη συμμόρφωσης.
01:22
When people don't take theirδικα τους pillsχάπια,
29
67000
2000
Όταν οι άνθρωποι
δεν παίρνουν τα χάπια τους,
01:24
when people don't followακολουθηστε doctors'γιατρών ordersπαραγγελίες --
30
69000
2000
όταν δεν ακολουθούν
τις οδηγίες των γιατρών -
01:26
these are behaviorη ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑ problemsπροβλήματα.
31
71000
2000
αυτά είναι προβλήματα συμπεριφοράς.
01:28
But for as much as clinicalκλινικός medicineφάρμακο
32
73000
2000
Αλλά όσο κι αν η κλινική ιατρική
01:30
agonizesagonizes over behaviorη ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑ changeαλλαγή,
33
75000
2000
ταλανίζεται με την αλλαγή συμπεριφοράς,
01:32
there's not a lot of work doneΈγινε
34
77000
2000
δεν γίνεται πολλή δουλειά
01:34
in termsόροι of tryingπροσπαθεί to fixδιορθώσετε that problemπρόβλημα.
35
79000
3000
όσον αφορά τη λύση αυτού του προβλήματος.
01:37
So the cruxουσία of it
36
82000
2000
Έτσι, η επιτομή του προβλήματος
01:39
comesέρχεται down to this notionέννοια of decision-makingλήψη αποφάσης --
37
84000
2000
είναι η έννοια της λήψης αποφάσεων --
01:41
givingδίνοντας informationπληροφορίες to people in a formμορφή
38
86000
2000
να δίνεται πληροφόρηση
στους ανθρώπους σε μορφή
01:43
that doesn't just educateεκπαιδεύσει them
39
88000
2000
που όχι μόνο τους εκπαιδεύει
01:45
or informπληροφορώ them,
40
90000
2000
ή τους πληροφορεί,
01:47
but actuallyπράγματι leadsοδηγεί them to make better decisionsαποφάσεων,
41
92000
2000
αλλά τους οδηγεί να παίρνουν
καλύτερες αποφάσεις,
01:49
better choicesεπιλογές in theirδικα τους livesζωή.
42
94000
2000
καλύτερες επιλογές στη ζωή τους.
01:51
One partμέρος of medicineφάρμακο, thoughαν και,
43
96000
2000
Όμως ένα τμήμα της ιατρικής,
01:53
has facedαντιμετωπίζουν the problemπρόβλημα of behaviorη ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑ changeαλλαγή prettyαρκετά well,
44
98000
4000
έχει αντιμετωπίσει πολύ καλά το πρόβλημα
της αλλαγής συμπεριφοράς,
01:57
and that's dentistryΟδοντιατρική.
45
102000
2000
πρόκειται για την οδοντιατρική.
Η οδοντιατρική φαίνεται
01:59
DentistryΟδοντιατρική mightθα μπορούσε seemφαίνομαι -- and I think it is --
46
104000
2000
- και νομίζω πως είναι -
02:01
manyΠολλά dentistsΟδοντίατροι would have to acknowledgeαναγνωρίζω
47
106000
2000
πολλοί οδοντίατροι θα δέχονταν ότι
02:03
it's somewhatκάπως of a mundaneτετριμμένο backwaterτέλμα of medicineφάρμακο.
48
108000
2000
αποτελεί τα ανιαρά απόνερα της ιατρικής.
02:05
Not a lot of coolδροσερός, sexyλάγνος stuffυλικό happeningσυμβαίνει in dentistryΟδοντιατρική.
49
110000
3000
Δεν συμβαίνουν πολλά σπουδαία,
σέξι πράγματα στην οδοντιατρική.
02:08
But they have really takenληφθεί this problemπρόβλημα of behaviorη ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑ changeαλλαγή
50
113000
3000
Αλλά ασχολήθηκαν μ' αυτό
το πρόβλημα αλλαγής συμπεριφοράς
02:11
and solvedλυθεί it.
51
116000
2000
και το έλυσαν.
Είναι η μεγάλη επιτυχία
της προληπτικής ιατρικής
02:13
It's the one great preventiveπροληπτικός healthυγεία successεπιτυχία
52
118000
2000
02:15
we have in our healthυγεία careΦροντίδα systemΣύστημα.
53
120000
2000
που έχουμε στο σύστημα υγείας μας.
02:17
People brushβούρτσα and flossνήμα theirδικα τους teethτα δόντια.
54
122000
2000
Ο κόσμος βουρτσίζει
και περνά με νήμα τα δόντια του.
02:19
They don't do it as much as they should, but they do it.
55
124000
3000
Δεν το κάνουν όσο συχνά
θα έπρεπε, αλλά το κάνουν.
02:22
So I'm going to talk about one experimentπείραμα
56
127000
2000
Γι' αυτό θα μιλήσω για ένα πείραμα
02:24
that a fewλίγοι dentistsΟδοντίατροι in ConnecticutΚονέκτικατ
57
129000
2000
που μερικοί οδοντίατροι στο Κονέκτικατ
02:26
cookedμαγείρευτος up about 30 yearsχρόνια agoπριν.
58
131000
2000
επινόησαν πριν 30 περίπου χρόνια.
02:28
So this is an oldπαλαιός experimentπείραμα, but it's a really good one,
59
133000
2000
Είναι ένα παλιό αλλά πολύ καλό πείραμα,
02:30
because it was very simpleαπλός,
60
135000
2000
διότι είναι πολύ απλό,
02:32
so it's an easyεύκολος storyιστορία to tell.
61
137000
2000
γι' αυτό είναι πολύ εύκολο να το διηγηθώ.
02:34
So these ConnecticutΚονέκτικατ dentistsΟδοντίατροι decidedαποφασισμένος
62
139000
2000
Οι οδοντίατροι στο Κονέκτικατ
αποφάσισαν ότι ήθελαν
02:36
that they wanted to get people to brushβούρτσα theirδικα τους teethτα δόντια and flossνήμα theirδικα τους teethτα δόντια more oftenσυχνά,
63
141000
3000
να κάνουν τον κόσμο να περιποιείται
τα δόντια του πιο συχνά,
02:39
and they were going to use one variableμεταβλητή:
64
144000
2000
και χρησιμοποίησαν μία μεταβλητή:
02:41
they wanted to scareφόβος them.
65
146000
2000
ήθελαν να τους τρομάξουν.
02:43
They wanted to tell them how badκακό it would be
66
148000
3000
Ηθελαν να τους πουν πόσο κακό θα ήταν
αν δεν βούρτσιζαν και δεν περνούσαν
με νήμα τα δόντια τους.
02:46
if they didn't brushβούρτσα and flossνήμα theirδικα τους teethτα δόντια.
67
151000
2000
02:48
They had a bigμεγάλο patientυπομονετικος populationπληθυσμός.
68
153000
3000
Είχαν μεγάλο αριθμό ασθενών,
02:51
They dividedδιαιρεμένη them up into two groupsομάδες.
69
156000
2000
τους μοίρασαν σε δύο ομάδες.
02:53
They had a low-fearχαμηλή-φόβος populationπληθυσμός,
70
158000
2000
Είχαν πληθυσμό που φοβόταν λίγο,
02:55
where they basicallyβασικα gaveέδωσε them a 13-minute-λεπτό presentationπαρουσίαση,
71
160000
2000
στους οποίους έκαναν
μια παρουσίαση 13 λεπτών,
02:57
all basedμε βάση in scienceεπιστήμη,
72
162000
2000
επιστημονικά τεκμηριωμένη,
02:59
but told them that, if you didn't brushβούρτσα and flossνήμα your teethτα δόντια,
73
164000
3000
αλλά τους είπαν:
αν δεν περιποιείστε τα δόντια σας,
03:02
you could get gumκόμμι diseaseασθένεια. If you get gumκόμμι diseaseασθένεια, you will loseχάνω your teethτα δόντια,
74
167000
3000
θα κάνετε ουλίτιδα και στο τέλος
θα χάσετε τα δόντια σας,
03:05
but you'llθα το κάνετε get denturesοδοντοστοιχίες, and it won'tσυνηθισμένος be that badκακό.
75
170000
2000
θα βάλετε μασέλα,
και θα δε θα είναι τόσο κακό.
03:07
So that was the low-fearχαμηλή-φόβος groupομάδα.
76
172000
2000
Αυτά για την ομάδα
που φοβόταν λίγο.
03:09
The high-fearυψηλής-φόβος groupομάδα, they laidστρωτός it on really thickπυκνός.
77
174000
3000
Για την ομάδα που φοβόταν πολύ,
δυσκόλεψαν τα πράγματα.
03:12
They showedέδειξε bloodyαιματηρός gumsτα ούλα.
78
177000
2000
Έδειξαν ματωμένα ούλα,
03:14
They showedέδειξε pussγατούλα oozingστάζει out from betweenμεταξύ theirδικα τους teethτα δόντια.
79
179000
3000
Έδειξαν πύον να τρέχει
ανάμεσα απ' τα δόντια τους.
03:17
They told them that theirδικα τους teethτα δόντια were going to fallπτώση out.
80
182000
2000
Τους είπαν ότι τα δόντια τους θα έπεφταν.
03:19
They said that they could have infectionsλοιμώξεις
81
184000
2000
Είπαν ότι θα μπορούσαν να πάθουν μολύνσεις
03:21
that would spreadδιάδοση from theirδικα τους jawsσιαγόνες to other partsεξαρτήματα of theirδικα τους bodiesσώματα,
82
186000
3000
που θα εξαπλώνονταν στις σιαγώνες
και άλλα μέρη του σώματός τους,
03:24
and ultimatelyτελικά, yes, they would loseχάνω theirδικα τους teethτα δόντια.
83
189000
2000
και τέλος, θα έχαναν τα δόντια τους.
03:26
They would get denturesοδοντοστοιχίες, and if you got denturesοδοντοστοιχίες,
84
191000
2000
Θα έβαζαν μασέλες, κι αν έβαζαν μασέλες,
03:28
you weren'tδεν ήταν going to be ableικανός to eatτρώω corn-on-the-cobκαλαμπόκι-για-το-cob,
85
193000
2000
δεν θα μπορούσαν να φάνε
καλαμπόκι με το κοτσάνι,
03:30
you weren'tδεν ήταν going to be ableικανός to eatτρώω applesτα μήλα,
86
195000
2000
δεν θα μπορούσαν να φάνε μήλα,
03:32
you weren'tδεν ήταν going to be ableικανός to eatτρώω steakμπριζόλα.
87
197000
2000
δεν θα μπορούσαν να φάνε μπριζόλα.
03:34
You'llΘα σας eatτρώω mushκουρκούτι for the restυπόλοιπο of your life.
88
199000
2000
Θα έτρωγαν πουρέ την υπόλοιπη ζωή τους.
03:36
So go brushβούρτσα and flossνήμα your teethτα δόντια.
89
201000
3000
Γι' αυτό βουρτσίστε και περάστε
με νήμα τα δόντια σας.
03:39
That was the messageμήνυμα. That was the experimentπείραμα.
90
204000
2000
Αυτό ήταν το μήνυμα.
Αυτό ήταν το πείραμα.
03:41
Now they measuredμετρημένος one other variableμεταβλητή.
91
206000
2000
Μετά μέτρησαν μία ακόμη παράμετρο.
03:43
They wanted to captureπιάνω one other variableμεταβλητή,
92
208000
2000
Ήθελαν να πιάσουν μία ακόμη παράμετρο,
03:45
whichοι οποίες was the patients'ασθενών senseέννοια of efficacyαποτελεσματικότητα.
93
210000
3000
που ήταν η αίσθηση
αποτελεσματικότητας των ασθενών.
Αυτή ήταν η έννοια
αν οι ασθενείς αισθάνονταν
03:48
This was the notionέννοια of whetherκατά πόσο the patientsασθενείς feltένιωσα
94
213000
2000
03:50
that they actuallyπράγματι would go aheadεμπρός and brushβούρτσα and flossνήμα theirδικα τους teethτα δόντια.
95
215000
3000
ότι όντως θα προχωρούσαν
στη σωστή περιποίηση των δοντιών.
03:53
So they askedερωτηθείς them at the beginningαρχή,
96
218000
2000
Έτσι τους ρώτησαν στην αρχή,
«Νομίζετε ότι μπορείτε
να τηρήσετε αυτό το πρόγραμμα;»
03:55
"Do you think you'llθα το κάνετε actuallyπράγματι be ableικανός to stickραβδί with this programπρόγραμμα?"
97
220000
2000
03:57
And the people who said, "Yeah, yeah. I'm prettyαρκετά good about that,"
98
222000
2000
και οι ασθενείς που είπαν,
«Ναι, είμαι σίγουρος».
03:59
they were characterizedχαρακτηρίζεται as highυψηλός efficacyαποτελεσματικότητα,
99
224000
2000
χαρακτηρίστηκαν πολύ αποτελεσματικοί,
04:01
and the people who said,
100
226000
2000
και όσοι είπαν,
«Δεν θα τα καταφέρω να περιποιηθώ
τα δόντια μου αρκετά»
04:03
"EhΡε, I never get around to brushingβούρτσισμα and flossingοδοντικό νήμα as much as I should,"
101
228000
2000
04:05
they were characterizedχαρακτηρίζεται as lowχαμηλός efficacyαποτελεσματικότητα.
102
230000
2000
χαρακτηρίστηκαν λίγο αποτελεσματικοί.
04:07
So the upshotκατάληξη was this.
103
232000
3000
Έτσι το συμπέρασμα ήταν αυτό.
04:10
The upshotκατάληξη of this experimentπείραμα
104
235000
2000
Το συμπέρασμα του πειράματος
04:12
was that fearφόβος was not really a primaryπρωταρχικός driverοδηγός
105
237000
3000
ήταν ότι ο φόβος δεν ήταν
καθόλου το βασικό κίνητρο
04:15
of the behaviorη ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑ at all.
106
240000
2000
συμπεριφοράς.
04:17
The people who brushedματ and flossedflossed theirδικα τους teethτα δόντια
107
242000
2000
Όσοι περιποιούνταν τα τα δόντια τους
04:19
were not necessarilyαναγκαίως the people
108
244000
2000
δεν ήταν απαραίτητα αυτοί
04:21
who were really scaredφοβισμένος about what would happenσυμβεί --
109
246000
2000
που πράγματι φοβούνταν
τι θα μπορούσε να συμβεί
04:23
it's the people who simplyαπλά feltένιωσα that they had the capacityχωρητικότητα
110
248000
3000
ήταν αυτοί που απλά πίστευαν
ότι ήταν ικανοί
04:26
to changeαλλαγή theirδικα τους behaviorη ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑ.
111
251000
2000
να αλλάξουν την συμπεριφορά τους.
04:28
So fearφόβος showedέδειξε up as not really the driverοδηγός.
112
253000
3000
Έτσι ο φόβος αποδείχθηκε ότι
δεν αποτελεί στ' αλήθεια κίνητρο.
04:31
It was the senseέννοια of efficacyαποτελεσματικότητα.
113
256000
3000
Ήταν η αίσθηση της αποτελεσματικότητας.
04:34
So I want to isolateαπομονώνω this,
114
259000
2000
Θέλω λοιπόν να το απομονώσω αυτό,
04:36
because it was a great observationπαρατήρηση --
115
261000
2000
επειδή είναι μια σπουδαία παρατήρηση --
04:38
30 yearsχρόνια agoπριν, right, 30 yearsχρόνια agoπριν --
116
263000
2000
πριν 30 χρόνια, ναι, πριν 30 χρόνια --
04:40
and it's one that's laidστρωτός fallowκιτρινωπός in researchέρευνα.
117
265000
3000
και αυτό είναι κάτι
που δεν έχει απασχολήσει την έρευνα.
04:43
It was a notionέννοια that really cameήρθε out
118
268000
2000
Ηταν μια αντίληψη που προήλθε από
04:45
of AlbertΆλμπερτ Bandura'sΤου Μπαντούρα work,
119
270000
2000
τη δουλειά του Άλμπερτ Μπαντούρα,
04:47
who studiedμελετημένος whetherκατά πόσο
120
272000
2000
που μελέτησε αν
04:49
people could get a senseέννοια of empowermentενδυνάμωση.
121
274000
3000
οι άνθρωποι μπορούν να αποκτήσουν
μια αίσθηση ενδυνάμωσης.
04:52
The notionέννοια of efficacyαποτελεσματικότητα basicallyβασικα boilsβράζει down to one -- that
122
277000
3000
Η έννοια της αποτελεσματικότητας
βασικά είναι η εξής -
04:55
if somebodyκάποιος believesπιστεύει that they have the capacityχωρητικότητα to changeαλλαγή theirδικα τους behaviorη ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑ.
123
280000
3000
αν κάποιος πιστεύει ότι έχει την ικανότητα
να αλλάξει την συμπεριφορά του.
04:58
In healthυγεία careΦροντίδα termsόροι, you could characterizeχαρακτηρίζουν this
124
283000
3000
Με όρους υγείας,
θα μπορούσατε να το χαρακτηρίσετε
05:01
as whetherκατά πόσο or not somebodyκάποιος feelsαισθάνεται
125
286000
2000
ως το αν κάποιος αισθάνεται ή όχι
05:03
that they see a pathμονοπάτι towardsπρος better healthυγεία,
126
288000
2000
ότι βλέπει μια διέξοδο για καλύτερη υγεία,
05:05
that they can actuallyπράγματι see theirδικα τους way towardsπρος gettingνα πάρει better healthυγεία,
127
290000
2000
ότι τώρα βλέπει πως μπορεί
να βελτιώσει την υγεία του,
05:07
and that's a very importantσπουδαίος notionέννοια.
128
292000
2000
και είναι μια πολύ σημαντική έννοια.
05:09
It's an amazingφοβερο notionέννοια.
129
294000
2000
Είναι μια θαυμάσια έννοια.
05:11
We don't really know how to manipulateχειραγωγώ it, thoughαν και, that well.
130
296000
3000
Δεν γνωρίζουμε όμως
πώς να τη χειριστούμε, τόσο καλά.
05:14
ExceptΕκτός από, maybe we do.
131
299000
3000
Όμως, ίσως γνωρίζουμε.
05:17
So fearφόβος doesn't work, right? FearΟ φόβος doesn't work.
132
302000
2000
Λοιπόν ο φόβος δεν λειτουργεί, έτσι;
05:19
And this is a great exampleπαράδειγμα
133
304000
2000
Αυτό είναι ένα σπουδαίο παράδειγμα
05:21
of how we haven'tδεν έχουν learnedέμαθα that lessonμάθημα at all.
134
306000
3000
ότι δεν έχουμε μάθει
καθόλου τούτο το μάθημα.
05:24
This is a campaignκαμπάνια from the AmericanΑμερικανική DiabetesΟ διαβήτης AssociationΣύλλογος.
135
309000
3000
Αυτή είναι μια καμπάνια
του Αμερικανικού Συνδέσμου Διαβήτη.
05:27
This is still the way we're communicatingεπικοινωνία messagesμηνυμάτων about healthυγεία.
136
312000
3000
Έτσι επικοινωνούμε ακόμη
τα μηνύματα για την υγεία.
05:30
I mean, I showedέδειξε my three-year-oldηλικίας τριών ετών this slideολίσθηση last night,
137
315000
3000
Έδειξα στον τρίχρονο γιο μου
αυτή τη διαφάνεια χθες το βράδυ,
05:33
and he's like, "PapaΠΑΠΑ, why is an ambulanceασθενοφόρο in these people'sτων ανθρώπων homesσπίτια?"
138
318000
4000
και μου λέει, «Μπαμπά, γιατί είναι
το ασθενοφόρο στα σπίτια τους;»
05:37
And I had to explainεξηγώ, "They're tryingπροσπαθεί to scareφόβος people."
139
322000
3000
Έπρεπε να εξηγήσω, «προσπαθούν
να φοβίσουν τους ανθρώπους».
05:40
And I don't know if it worksεργοστάσιο.
140
325000
2000
Και δεν ξέρω άν αυτό έχει αποτέλεσμα.
05:42
Now here'sεδώ είναι what does work:
141
327000
2000
Να τώρα τι λειτουργεί:
05:44
personalizedεξατομικευμένη informationπληροφορίες worksεργοστάσιο.
142
329000
2000
η εξατομικευμένη πληροφόρηση λειτουργεί.
05:46
Again, BanduraΜπαντούρα recognizedαναγνωρισμένος this
143
331000
2000
Πάλι, ο Μπαντούρα το αναγνώρισε
05:48
yearsχρόνια agoπριν, decadesδεκαετίες agoπριν.
144
333000
2000
πριν από δεκαετίες.
05:50
When you give people specificειδικός informationπληροφορίες
145
335000
2000
Aν δώσετε στο κόσμο
συγκεκριμένη πληροφόρηση
05:52
about theirδικα τους healthυγεία, where they standστάση,
146
337000
2000
για την υγεία τους, πού βρίσκονται,
05:54
and where they want to get to, where they mightθα μπορούσε get to,
147
339000
2000
και πού θέλουν να πάνε,
πού θα μπορούσαν να φθάσουν,
05:56
that pathμονοπάτι, that notionέννοια of a pathμονοπάτι --
148
341000
2000
αυτή η αντίληψη πορείας -
05:58
that tendsτείνει to work for behaviorη ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑ changeαλλαγή.
149
343000
2000
τείνει να λειτουργεί
στην αλλαγή συμπεριφοράς.
06:00
So let me just spoolκαρούλι it out a little bitκομμάτι.
150
345000
2000
Ας το αναπτύξω λίγο.
06:02
So you startαρχή with personalizedεξατομικευμένη dataδεδομένα, personalizedεξατομικευμένη informationπληροφορίες
151
347000
3000
Ξεκινάτε με προσωποποιημένα
δεδομένα, πληροφορίες
06:05
that comesέρχεται from an individualάτομο,
152
350000
2000
που προέρχονται από ένα άτομο,
06:07
and then you need to connectσυνδέω it to theirδικα τους livesζωή.
153
352000
3000
και μετά πρέπει να τις συνδέσετε
με τις ζωές τους.
06:10
You need to connectσυνδέω it to theirδικα τους livesζωή,
154
355000
2000
Πρέπει να τις συνδέσετε,
όχι βασισμένοι στον φόβο,
αλλά με έναν κατανοητό τρόπο.
06:12
hopefullyελπίζω not in a fear-basedο φόβος-βάση way, but one that they understandκαταλαβαίνουν.
155
357000
2000
06:14
Okay, I know where I sitκαθίζω. I know where I'm situatedευρισκόμενος.
156
359000
3000
Εντάξει, ξέρω πού κάθομαι.
Ξέρω την κατάστασή μου.
06:17
And that doesn't just work for me in termsόροι of abstractαφηρημένη numbersαριθμούς --
157
362000
3000
Και για μένα οι αφηρημένοι αριθμοί
δεν λειτουργούν --
06:20
this overloadπαραφορτώνω of healthυγεία informationπληροφορίες
158
365000
2000
αυτή η υπερφόρτωση πληροφορίας της υγείας
06:22
that we're inundatedπλημμύρισαν with.
159
367000
2000
που μας κατακλύζει.
06:24
But it actuallyπράγματι hitsχτυπήματα home.
160
369000
2000
Αλλά έχει σημασία για μας.
Δεν αγγίζει απλώς το νου μας,
06:26
It's not just hittingνα χτυπήσει us in our headsκεφάλια; it's hittingνα χτυπήσει us in our heartsκαρδιές.
161
371000
2000
αλλά τις καρδιές μας.
06:28
There's an emotionalΣυναισθηματική connectionσύνδεση to informationπληροφορίες
162
373000
2000
Υπάρχει μια συναισθηματική σύνδεση
με την πληροφορία
06:30
because it's from us.
163
375000
2000
επειδή προέρχεται από εμάς.
06:32
That informationπληροφορίες then needsανάγκες to be connectedσυνδεδεμένος to choicesεπιλογές,
164
377000
3000
Αυτή η πληροφορία πρέπει μετά
να συνδεθεί με επιλογές,
06:35
needsανάγκες to be connectedσυνδεδεμένος to a rangeσειρά of optionsεπιλογές,
165
380000
2000
πρέπει να συνδεθεί
με ένα εύρος επιλογών,
06:37
directionsκατευθύνσεις that we mightθα μπορούσε go to --
166
382000
2000
κατευθύνσεις στις οποίες μπορεί να πάμε --
06:39
trade-offsσυμβιβασμούς, benefitsπλεονεκτήματα.
167
384000
2000
ανταλλάγματα, οφέλη.
06:41
FinallyΤέλος, we need to be presentedπαρουσιάστηκε with a clearΣαφή pointσημείο of actionδράση.
168
386000
3000
Τελικά, πρέπει να μας δώσουν
έναν ξεκάθαρο τρόπο δράσης.
06:44
We need to connectσυνδέω the informationπληροφορίες
169
389000
2000
Πρέπει να συνδέσουμε την πληροφορία
06:46
always with the actionδράση,
170
391000
2000
πάντα με τη δράση,
06:48
and then that actionδράση feedsτροφές back
171
393000
2000
και μετά αυτή η δράση
ανατροφοδοτεί
06:50
into differentδιαφορετικός informationπληροφορίες,
172
395000
2000
διαφορετικές πληροφορίες,
06:52
and it createsδημιουργεί, of courseσειρά μαθημάτων, a feedbackανατροφοδότηση loopβρόχος.
173
397000
2000
κι έτσι έχουμε έναν βρόχο ανάδρασης.
06:54
Now this is a very well-observedκαλά-που παρατηρήθηκαν and well-establishedκαθιερωμένη notionέννοια
174
399000
3000
Αυτή η αντίληψη έχει παρατηρηθεί
κι έχει καθιερωθεί
06:57
for behaviorη ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑ changeαλλαγή.
175
402000
2000
για την αλλαγή συμπεριφοράς.
06:59
But the problemπρόβλημα is that things -- in the upper-rightεπάνω δεξιά cornerγωνία there --
176
404000
3000
Αλλά το πρόβλημα είναι ότι --
στην πάνω δεξιά γωνία εκεί --
07:02
personalizedεξατομικευμένη dataδεδομένα, it's been prettyαρκετά hardσκληρά to come by.
177
407000
2000
τα προσωποποιημένα δεδομένα,
είναι πολύ δύσκολο να τα βρούμε.
07:04
It's a difficultδύσκολος and expensiveακριβός commodityεμπόρευμα,
178
409000
3000
Είναι ένα δύσκολο και ακριβό προϊόν,
07:07
untilμέχρις ότου now.
179
412000
2000
μέχρι τώρα.
07:09
So I'm going to give you an exampleπαράδειγμα, a very simpleαπλός exampleπαράδειγμα of how this worksεργοστάσιο.
180
414000
3000
Θα σας δώσω ένα πολύ
απλό παράδειγμα πώς λειτουργεί.
07:12
So we'veέχουμε all seenείδα these. These are the "your speedΤαχύτητα limitόριο" signsσημάδια.
181
417000
3000
Όλοι τα έχουμε δει αυτά.
Είναι τα σήματα με την «ταχύτητά σας».
07:15
You've seenείδα them all around,
182
420000
2000
Τα έχετε δει παντού,
07:17
especiallyειδικά these daysημέρες as radarsραντάρ are cheaperπιο φθηνα.
183
422000
2000
ιδίως τώρα που τα ραντάρ
είναι φθηνότερα.
07:19
And here'sεδώ είναι how they work in the feedbackανατροφοδότηση loopβρόχος.
184
424000
2000
Να πώς λειτουργούν στον βρόχο ανάδρασης.
07:21
So you startαρχή with the personalizedεξατομικευμένη dataδεδομένα
185
426000
2000
Ξεκινάτε με τα εξατομικευμένα δεδομένα
07:23
where the speedΤαχύτητα limitόριο on the roadδρόμος that you are at that pointσημείο
186
428000
2000
όπου το όριο ταχύτητας
στον δρόμο σας
07:25
is 25,
187
430000
2000
είναι 40 χιλιόμετρα,
07:27
and, of courseσειρά μαθημάτων, you're going fasterγρηγορότερα than that.
188
432000
2000
και φυσικά εσείς πάτε πιο γρήγορα.
07:29
We always are. We're always going aboveπανω the speedΤαχύτητα limitόριο.
189
434000
3000
Πάντα το κάνουμε.
Πάντα υπερβαίνουμε το όριο ταχύτητας.
07:32
The choiceεπιλογή in this caseπερίπτωση is prettyαρκετά simpleαπλός.
190
437000
2000
Η επιλογή εδώ είναι αρκετά απλή.
07:34
We eitherείτε keep going fastγρήγορα, or we slowαργός down.
191
439000
2000
Θα συνεχίσουμε να τρέχουμε,
ή θα επιβραδύνουμε.
07:36
We should probablyπιθανώς slowαργός down,
192
441000
2000
Μάλλον θα επιβραδύνουμε,
07:38
and that pointσημείο of actionδράση is probablyπιθανώς now.
193
443000
2000
και το σημείο δράσης είναι μάλλον τώρα.
07:40
We should take our footπόδι off the pedalπεντάλ right now,
194
445000
3000
Θα πρέπει να βγάλουμε το πόδι από το γκάζι
07:43
and generallyγενικά we do. These things are shownαπεικονίζεται to be prettyαρκετά effectiveαποτελεσματικός
195
448000
3000
κι αυτό γενικά κάνουμε. Φαίνεται ότι
τούτα είναι αποτελεσματικά
07:46
in termsόροι of gettingνα πάρει people to slowαργός down.
196
451000
2000
για να κάνουμε τον κόσμο
να κόψει ταχύτητα.
07:48
They reduceπεριορίζω speedsταχύτητες by about fiveπέντε to 10 percentτοις εκατό.
197
453000
2000
Κόβουμε ταχύτητα περίπου κατά 10%.
07:50
They last for about fiveπέντε milesμίλια,
198
455000
2000
Αυτό κρατάει για περίπου οχτώ χιλιόμετρα,
07:52
in whichοι οποίες caseπερίπτωση we put our footπόδι back on the pedalπεντάλ.
199
457000
2000
και τότε ξαναπατάμε το γκάζι.
07:54
But it worksεργοστάσιο, and it even has some healthυγεία repercussionsεπιπτώσεις.
200
459000
2000
Αλλά λειτουργεί,
μάλιστα με αντίκτυπο στην υγεία.
07:56
Your bloodαίμα pressureπίεση mightθα μπορούσε dropπτώση a little bitκομμάτι.
201
461000
2000
Ίσως πέσει λίγο η πίεσή σας.
07:58
Maybe there's fewerλιγότεροι accidentsατυχήματα, so there's publicδημόσιο healthυγεία benefitsπλεονεκτήματα.
202
463000
3000
Ίσως γίνουν λιγότερα ατυχήματα,
ωφελώντας έτσι τη δημόσια υγεία.
08:01
But by and largeμεγάλο, this is a feedbackανατροφοδότηση loopβρόχος
203
466000
2000
Γενικά, αυτός είναι ένας βρόχος ανάδρασης
08:03
that's so niftyΦίνος and too rareσπάνιος.
204
468000
3000
ιδιαίτερα φίνος και πολύ σπάνιος.
08:06
Because in healthυγεία careΦροντίδα, mostπλέον healthυγεία careΦροντίδα,
205
471000
2000
Επειδή συνήθως στην υγειονομική περίθαλψη,
08:08
the dataδεδομένα is very removedνα αφαιρεθεί from the actionδράση.
206
473000
3000
τα δεδομένα αποσυνδέονται απ' τη δράση.
08:11
It's very difficultδύσκολος to lineγραμμή things up so neatlyτακτοποιημένα.
207
476000
3000
Είναι πολύ δύσκολο να μπουν
τα πράγματα τόσο καλά σε μια σειρά.
08:14
But we have an opportunityευκαιρία.
208
479000
2000
Αλλά έχουμε μια ευκαιρία.
08:16
So I want to talk about, I want to shiftβάρδια now to think about
209
481000
2000
Τώρα θέλω να στραφώ στο πώς παρέχουμε
08:18
how we deliverπαραδίδω healthυγεία informationπληροφορίες in this countryΧώρα,
210
483000
2000
υγειονομικές πληροφορίες σε αυτή τη χώρα,
08:20
how we actuallyπράγματι get informationπληροφορίες.
211
485000
3000
πώς πληροφορούμαστε.
08:23
This is a pharmaceuticalφαρμακευτικός adΕνα δ.
212
488000
3000
Αυτή είναι μια φαρμακευτική διαφήμιση.
08:26
ActuallyΣτην πραγματικότητα, it's a spoofκοροϊδία. It's not a realπραγματικός pharmaceuticalφαρμακευτικός adΕνα δ.
213
491000
2000
Βασικά είναι παρωδία.
Δεν είναι πραγματική.
08:28
Nobody'sΚανείς δεν είναι had the brilliantλαμπρός ideaιδέα
214
493000
2000
Κανείς δεν είχε την φαεινή ιδέα
08:30
of callingκλήση theirδικα τους drugφάρμακο HavidolHavidol quiteαρκετά yetΑκόμη.
215
495000
3000
να ονομάσει το φάρμακό του Χαβιντόλ ακόμη.
08:34
But it looksφαίνεται completelyεντελώς right.
216
499000
2000
Αλλά φαίνεται εντελώς σωστό.
08:36
So it's exactlyακριβώς the way we get
217
501000
2000
Ακριβώς έτσι παίρνουμε
08:38
healthυγεία informationπληροφορίες and pharmaceuticalφαρμακευτικός informationπληροφορίες,
218
503000
3000
υγειονομικές και
φαρμακευτικές πληροφορίες,
08:41
and it just soundsήχους perfectτέλειος.
219
506000
2000
κι όλα μοιάζουν τέλεια.
08:43
And then we turnστροφή the pageσελίδα of the magazineπεριοδικό,
220
508000
2000
Και μετά γυρνάμε τη σελίδα του περιοδικού,
08:45
and we see this --
221
510000
3000
και βλέπουμε αυτό --
08:48
now this is the pageσελίδα the FDAFDA requiresαπαιτεί pharmaceuticalφαρμακευτικός companiesεταιρείες
222
513000
3000
είναι η σελίδα που απαιτεί ο ΕΟΦ
από τις φαρμακευτικές εταιρίες
08:51
to put into theirδικα τους adsδιαφημίσεις, or to followακολουθηστε theirδικα τους adsδιαφημίσεις,
223
516000
3000
να βάζουν στις διαφημίσεις τους,
ή μετά απ' αυτές,
08:54
and to me, this is one of the mostπλέον
cynicalκυνικός exercisesασκήσεις in medicineφάρμακο.
224
519000
4000
και για μένα, αυτό είναι μία από
τις πιο κυνικές πρακτικές στην ιατρική.
08:58
Because we know.
225
523000
2000
Επειδή γνωρίζουμε.
Ποιος από εμάς θα έλεγε ότι
ο κόσμος όντως το διαβάζει;
09:00
Who amongαναμεταξύ us would actuallyπράγματι say that people readανάγνωση this?
226
525000
2000
09:02
And who amongαναμεταξύ us would actuallyπράγματι say
227
527000
2000
Και ποιος από εμάς θα έλεγε
09:04
that people who do try to readανάγνωση this
228
529000
2000
ότι όσοι προσπάθησαν να το διαβάσουν
09:06
actuallyπράγματι get anything out of it?
229
531000
2000
κατάλαβαν το παραμικρό;
09:08
This is a bankruptχρεωκοπημένος effortπροσπάθεια
230
533000
2000
Αυτή είναι μια χρεοκοπημένη προσπάθεια
09:10
at communicatingεπικοινωνία healthυγεία informationπληροφορίες.
231
535000
3000
επικοινωνίας υγειονομικής πληροφορίας.
09:13
There is no good faithπίστη in this.
232
538000
2000
Δεν υπάρχει καλή πίστη σε αυτό.
09:15
So this is a differentδιαφορετικός approachπλησιάζω.
233
540000
2000
Αυτή είναι μια διαφορετική προσέγγιση.
09:17
This is an approachπλησιάζω that has been developedαναπτηγμένος
234
542000
3000
Είναι μια προσέγγιση
που έχει αναπτυχθεί
09:20
by a coupleζευγάρι researchersερευνητές at DartmouthΠρέβεζα MedicalΙατρική SchoolΣχολείο,
235
545000
3000
από δύο ερευνητές
στην Ιατρική Σχολή του Ντάρτμουθ,
09:23
LisaΛίζα SchwartzSchwartz and StevenΣτίβεν WoloshinWoloshin.
236
548000
2000
την Λίζα Σβάρτζ και τον Στίβεν Ουόλοσιν.
09:25
And they createdδημιουργήθηκε this thing calledπου ονομάζεται the "drugφάρμακο factsγεγονότα boxκουτί."
237
550000
3000
Δημιούργησαν κάτι που λέγεται
το «πλαίσιο δεδομένων φαρμάκου».
09:28
They tookπήρε inspirationέμπνευση from, of all things,
238
553000
2000
Φανταστείτε ότι εμπνεύστηκαν
09:30
Cap'nCap'n CrunchΚρίσιμη στιγμή.
239
555000
2000
από τα δημητριακά.
09:32
They wentπήγε to the nutritionalθρεπτικός informationπληροφορίες boxκουτί
240
557000
3000
Πήγαν στο πλαίσιο
με τις διατροφικές πληροφορίες
09:35
and saw that what worksεργοστάσιο for cerealδημητριακό, worksεργοστάσιο for our foodτροφή,
241
560000
3000
και είδαν ότι αυτό λειτουργεί
για τα δημητριακά, το φαγητό,
09:38
actuallyπράγματι helpsβοηθάει people understandκαταλαβαίνουν what's in theirδικα τους foodτροφή.
242
563000
3000
βοηθάει όντως τον κόσμο
να καταλάβει τι περιέχει το φαγητό τους.
Θεός φυλάξοι για τη χρήση
του ίδιου πρότυπου
09:42
God forbidαπαγορεύω we should use that sameίδιο standardπρότυπο
243
567000
2000
το οποίο βάζουμε να ακολουθούν
τα δημητριακά
09:44
that we make Cap'nCap'n CrunchΚρίσιμη στιγμή liveζω by
244
569000
2000
09:46
and bringνα φερεις it to drugφάρμακο companiesεταιρείες.
245
571000
3000
και να το φέρουμε
στις φαρμακευτικές εταιρίες.
09:49
So let me just walkΠερπατήστε throughδιά μέσου this quicklyγρήγορα.
246
574000
2000
Ας το δούμε λοιπόν στα γρήγορα.
09:51
It saysλέει very clearlyσαφώς what the drugφάρμακο is for, specificallyειδικά who it is good for,
247
576000
3000
Λέει ξεκάθαρα τι είναι το φάρμακο,
για ποιον ακριβώς είναι καλό,
09:54
so you can startαρχή to personalizeκαθιστώ προσωπικόν your understandingκατανόηση
248
579000
2000
έτσι μπορείτε να εξατομικεύσετε
την κατανόησή σας
09:56
of whetherκατά πόσο the informationπληροφορίες is relevantσχετικό to you
249
581000
2000
για το αν η πληροφορία σας αφορά
09:58
or whetherκατά πόσο the drugφάρμακο is relevantσχετικό to you.
250
583000
2000
ή αν το φάρμακο σας αφορά.
10:00
You can understandκαταλαβαίνουν exactlyακριβώς what the benefitsπλεονεκτήματα are.
251
585000
3000
Καταλαβαίνετε ακριβώς ποια είναι τα ωφέλη.
10:03
It isn't this kindείδος of vagueασαφής promiseυπόσχεση that it's going to work no matterύλη what,
252
588000
3000
Δεν είναι μια αόριστη υπόσχεση
πως θα δουλέψει ό,τι κι αν γίνει,
10:06
but you get the statisticsστατιστική for how effectiveαποτελεσματικός it is.
253
591000
3000
αλλά βλέπετε τα στατιστικά
της αποτελεσματικότητάς του.
10:09
And finallyτελικά, you understandκαταλαβαίνουν what those choicesεπιλογές are.
254
594000
3000
Και τέλος, καταλαβαίνετε
ποιες είναι αυτές οι επιλογές.
10:12
You can startαρχή to unpackαπλήρωτος the choicesεπιλογές involvedεμπλεγμένος
255
597000
2000
Μπορείτε να ξεδιπλώσετε τις επιλογές
10:14
because of the sideπλευρά effectsυπάρχοντα.
256
599000
2000
λόγω των παρενεργειών.
10:16
EveryΚάθε time you take a drugφάρμακο, you're walkingτο περπάτημα into a possibleδυνατόν sideπλευρά effectαποτέλεσμα.
257
601000
3000
Κάθε φορά που παίρνετε ένα φάρμακο,
υπάρχει πιθανότητα παρενέργειας.
10:19
So it spellsξόρκια those out in very cleanΚΑΘΑΡΗ termsόροι,
258
604000
2000
Τα λέει λοιπόν με ξεκάθαρους όρους
10:21
and that worksεργοστάσιο.
259
606000
2000
και αυτό λειτουργεί.
10:23
So I love this. I love that drugφάρμακο factsγεγονότα boxκουτί.
260
608000
2000
Μου αρέσει το πλαίσιο δεδομένων φαρμάκου.
10:25
And so I was thinkingσκέψη about,
261
610000
2000
Και σκεφτόμουν,
10:27
what's an opportunityευκαιρία that I could have
262
612000
2000
ποια ευκαιρία θα μπορούσα να έχω
10:29
to help people understandκαταλαβαίνουν informationπληροφορίες?
263
614000
3000
για να βοηθήσω τον κόσμο
να καταλάβει τις πληροφορίες;
10:32
What's anotherαλλο latentλανθάνων bodyσώμα of informationπληροφορίες that's out there
264
617000
4000
Ποιος αφανής όγκος πληροφοριών
βρίσκεται εκεί έξω,
10:36
that people are really not puttingβάζοντας to use?
265
621000
3000
που δεν τις πολυχρησιμοποιεί ο κόσμος;
10:39
And so I cameήρθε up with this: labεργαστήριο testδοκιμή resultsΑποτελέσματα.
266
624000
3000
Και έτσι σκέφτηκα αυτό:
Αποτελέσματα εργαστηριακών εξετάσεων.
Τα αποτελέσματα εξετάσεων αίματος
είναι εξαιρετική πηγή πληροφοριών.
10:42
BloodΑίμα testδοκιμή resultsΑποτελέσματα are this great sourceπηγή of informationπληροφορίες.
267
627000
3000
10:45
They're packedσυσκευασμένα with informationπληροφορίες.
268
630000
2000
Είναι γεμάτα πληροφορίες.
10:47
They're just not for us. They're not for people. They're not for patientsασθενείς.
269
632000
3000
Δεν είναι μόνο για μας, για τον κόσμο,
για τους ασθενείς.
10:50
They go right to doctorsτους γιατρούς.
270
635000
2000
Πάνε απευθείας στους γιατρούς.
10:52
And God forbidαπαγορεύω -- I think manyΠολλά doctorsτους γιατρούς, if you really askedερωτηθείς them,
271
637000
3000
Και Θεός φυλάξοι -- νομίζω πολλοί γιατροί,
αν τους ρωτήσετε,
10:55
they don't really understandκαταλαβαίνουν all this stuffυλικό eitherείτε.
272
640000
3000
ούτε κι οι ίδιοι τα καταλαβαίνουν όλα αυτά.
10:58
This is the worstχειριστός presentedπαρουσιάστηκε informationπληροφορίες.
273
643000
3000
Αυτές είναι οι πληροφορίες
με τη χειρότερη παρουσίαση
11:01
You askπαρακαλώ TufteTufte, and he would say,
274
646000
3000
Αν ρωτούσατε τον Τάφτυ, θα σας έλεγε
11:04
"Yes, this is the absoluteαπόλυτος worstχειριστός presentationπαρουσίαση of informationπληροφορίες possibleδυνατόν."
275
649000
3000
«Ναι, είναι η χειρότερη δυνατή
παρουσίαση πληροφοριών».
11:07
What we did at WiredΣυνδεμένο με καλώδιο
276
652000
2000
Αυτό που κάναμε στο Wired ήταν
ότι πήγαμε κι αναθέσαμε
στο τμήμα γραφιστικής
11:09
was we wentπήγε, and I got our graphicγραφικό designσχέδιο departmentτμήμα
277
654000
2000
11:11
to re-imagineεκ νέου φανταστούμε these labεργαστήριο reportsΑναφορές.
278
656000
2000
να ξανασχεδιάσουν
τις εργαστηριακές αναφορές.
11:13
So that's what I want to walkΠερπατήστε you throughδιά μέσου.
279
658000
2000
Αυτό θα σας εξηγήσω.
11:15
So this is the generalγενικός bloodαίμα work before,
280
660000
3000
Αυτές είναι οι γενικές
εξετάσεις αίματος πριν,
και αυτές είναι μετά,
όπως τις σχεδιάσαμε.
11:18
and this is the after, this is what we cameήρθε up with.
281
663000
2000
Πήραμε ένα κατεβατό τεσσάρων σελίδων --
11:20
The after takes what was fourτέσσερα pagesσελίδες --
282
665000
2000
11:22
that previousπροηγούμενος slideολίσθηση was actuallyπράγματι
283
667000
2000
η προηγούμενη διαφάνεια ήταν
11:24
the first of fourτέσσερα pagesσελίδες of dataδεδομένα
284
669000
2000
η πρώτη από τέσσερις σελίδες δεδομένων
11:26
that's just the generalγενικός bloodαίμα work.
285
671000
2000
της γενικής αίματος.
Τραβάει μακριά, όλες αυτές οι τιμές
και τα νούμερα που δεν γνωρίζετε.
11:28
It goesπηγαίνει on and on and on, all these valuesαξίες, all these numbersαριθμούς you don't know.
286
673000
3000
11:31
This is our one-pageμία σελίδα summaryΠερίληψη.
287
676000
3000
Φτιάξαμε περίληψη μιας σελίδας.
11:34
We use the notionέννοια of colorχρώμα.
288
679000
2000
Χρησιμοποιούμε χρώματα
11:36
It's an amazingφοβερο notionέννοια that colorχρώμα could be used.
289
681000
3000
Είναι σπουδαία ιδέα
να χρησιμοποιήσουμε χρώμα.
11:39
So on the top-levelανώτατου επιπέδου you have your overallΣυνολικά resultsΑποτελέσματα,
290
684000
3000
Στο πάνω μέρος έχετε
τα γενικά αποτελέσματα,
11:42
the things that mightθα μπορούσε jumpάλμα out at you from the fine printΤυπώνω.
291
687000
3000
αυτά που μπορεί να ξεπεταχτούν
μέσα από τα ψιλά γράμματα.
11:45
Then you can drillτρυπάνι down
292
690000
2000
Μετά μπορείτε να εμβαθύνετε
11:47
and understandκαταλαβαίνουν how actuallyπράγματι we put your levelεπίπεδο in contextσυμφραζόμενα,
293
692000
3000
και να δείτε πώς φέραμε
την πληροφορία στο δικό σας επίπεδο
11:50
and we use colorχρώμα to illustrateεικονογραφώ
294
695000
2000
με χρήση χρώματος στις απεικονίσεις
11:52
exactlyακριβώς where your valueαξία fallsπτώσεις.
295
697000
2000
πού ακριβώς πέφτουν οι τιμές σας.
11:54
In this caseπερίπτωση, this patientυπομονετικος is slightlyελαφρώς at riskκίνδυνος of diabetesΔιαβήτης
296
699000
3000
Σε αυτή την περίπτωση, ο ασθενής
έχει ελαφρύ κίνδυνο διαβήτη
11:57
because of theirδικα τους glucoseγλυκόζη levelεπίπεδο.
297
702000
2000
λόγω του επιπέδου γλυκόζης.
11:59
LikewiseΟμοίως, you can go over your lipidsλιπίδια
298
704000
2000
Πσρομοίως, μπορείτε
να δείτε τα λιπίδιά σας
12:01
and, again, understandκαταλαβαίνουν what your overallΣυνολικά cholesterolχοληστερόλη levelεπίπεδο is
299
706000
3000
και πάλι να καταλάβετε το γενικό
επίπεδο της χοληστερίνης σας
12:04
and then breakΔιακοπή down into the HDLHDL and the LDLLDL if you so chooseεπιλέγω.
300
709000
3000
και μετά να το χωρίσετε
σε HDL και LDL αν θέλετε.
12:07
But again, always usingχρησιμοποιώντας colorχρώμα
301
712000
2000
Πάντα χρησιμοποιώντας χρώμα
12:09
and personalizedεξατομικευμένη proximityεγγύτητα
302
714000
2000
κι εξατομικευμένη αμεσότητα
12:11
to that informationπληροφορίες.
303
716000
2000
γι' αυτήν την πληροφορία.
12:13
All those other valuesαξίες,
304
718000
2000
Όλα τα υπόλοιπα δεδομένα,
12:15
all those pagesσελίδες and pagesσελίδες of valuesαξίες that are fullγεμάτος of nothing,
305
720000
2000
τις σελίδες με τιμές που δε λένε τίποτα,
12:17
we summarizeσυνοψίζω.
306
722000
2000
τις κάνουμε περίληψη.
12:19
We tell you that you're okay, you're normalκανονικός.
307
724000
2000
Σας λέμε ότι είστε εντάξει, φυσιολογικός.
12:21
But you don't have to wadeυδροβατώ throughδιά μέσου it. You don't have to go throughδιά μέσου the junkσκουπίδι.
308
726000
3000
Αλλά δεν χρειάζεται να εντρυφήσετε
σε όλη αυτή τη σαβούρα.
Μετά κάνουμε δύο άλλα
πολύ σημαντικά πράγματα
12:24
And then we do two other very importantσπουδαίος things
309
729000
2000
12:26
that kindείδος of help fillγέμισμα in this feedbackανατροφοδότηση loopβρόχος:
310
731000
2000
που βοηθούν αυτόν το βρόχο ανάδρασης:
Βοηθάμε τον κόσμο να καταλάβει
πιο λεπτομερώς
12:28
we help people understandκαταλαβαίνουν in a little more detailλεπτομέρεια
311
733000
2000
12:30
what these valuesαξίες are and what they mightθα μπορούσε indicateυποδεικνύω.
312
735000
3000
τι είναι αυτές οι τιμές
και τι μπορεί να δείχνουν.
12:33
And then we go a furtherπεραιτέρω stepβήμα -- we tell them what they can do.
313
738000
3000
Μετά πάμε ένα βήμα παραπέρα
-- τους λέμε τι μπορούν να κάνουν.
12:36
We give them some insightδιορατικότητα
314
741000
2000
Τους παρέχουμε λίγη γνώση
για τις επιλογές και τις ενέργειες
που μπορούν κάνουν.
12:38
into what choicesεπιλογές they can make, what actionsΕνέργειες they can take.
315
743000
3000
12:41
So that's our generalγενικός bloodαίμα work testδοκιμή.
316
746000
3000
Αυτή είναι λοιπόν
η δική μας γενική αίματος.
Πάμε σε μια εξέταση
C-αντιδρώσας πρωτεΐνης, CRP.
12:44
Then we wentπήγε to CRPCRP testδοκιμή.
317
749000
2000
12:46
In this caseπερίπτωση, it's a sinαμαρτία of omissionπαράλειψη.
318
751000
2000
Εδώ έχουμε μια "αμαρτία παράλειψης"
12:48
They have this hugeτεράστιος amountποσό of spaceχώρος,
319
753000
2000
Έχουν αυτόν τον τεράστιο χώρο,
χωρίς καμιά χρήση,
εμείς όμως τον αξιοποιούμε.
12:50
and they don't use it for anything, so we do.
320
755000
2000
12:52
Now the CRPCRP testδοκιμή is oftenσυχνά doneΈγινε
321
757000
2000
Η CRP συχνά μετριέται
12:54
followingΕΠΟΜΕΝΟ a cholesterolχοληστερόλη testδοκιμή,
322
759000
2000
μετά από μια εξέταση χοληστερίνης,
12:56
or in conjunctionσύνδεση with a cholesterolχοληστερόλη testδοκιμή.
323
761000
2000
ή σε συνδυασμό
με μια εξέταση χοληστερίνης.
12:58
So we take the boldτολμηρός stepβήμα
324
763000
2000
Έτσι κάνουμε το γενναίο βήμα
13:00
of puttingβάζοντας the cholesterolχοληστερόλη informationπληροφορίες on the sameίδιο pageσελίδα,
325
765000
3000
να βάλουμε τις πληροφορίες
της χοληστερίνης στην ίδια σελίδα,
13:03
whichοι οποίες is the way the doctorγιατρός is going to evaluateαξιολογώ it.
326
768000
2000
αφού έτσι θα τις αξιολογήσει ο γιατρος.
13:05
So we thought the patientυπομονετικος mightθα μπορούσε actuallyπράγματι want to know the contextσυμφραζόμενα as well.
327
770000
3000
Σκεφτήκαμε ότι ο ασθενής
ίσως θέλει να γνωρίζει το συσχετισμό.
Είναι μια πρωτεΐνη που εμφανίζεται
13:08
It's a proteinπρωτεΐνη that showsδείχνει up
328
773000
2000
όταν τα αιμοφόρα σας αγγεία
έχουν πιθανόν φλεγμονή,
13:10
when your bloodαίμα vesselsσκαφών mightθα μπορούσε be inflamedφλεγμονή,
329
775000
2000
13:12
whichοι οποίες mightθα μπορούσε be a riskκίνδυνος for heartκαρδιά diseaseασθένεια.
330
777000
2000
που ίσως προκαλεί κίνδυνο
καρδιοπάθειας.
13:14
What you're actuallyπράγματι measuringμέτρημα
331
779000
2000
Αυτό που στην πραγματικότητα μετράτε
13:16
is spelledείδος σίτου out in cleanΚΑΘΑΡΗ languageΓλώσσα.
332
781000
2000
εμφανίζεται σε ευδιάκριτη γλώσσα.
13:18
Then we use the informationπληροφορίες
333
783000
2000
Μετά χρησιμοποιούμε την πληροφορία
13:20
that's alreadyήδη in the labεργαστήριο reportκανω ΑΝΑΦΟΡΑ.
334
785000
2000
που είναι ήδη στην εργαστηριακή αναφορά.
Χρησιμοποιούμε την ηλικία
και το φύλο του ατόμου
13:22
We use the person'sτου ατόμου ageηλικία and theirδικα τους genderγένος
335
787000
2000
13:24
to startαρχή to fillγέμισμα in the personalizedεξατομικευμένη risksκινδύνους.
336
789000
3000
για να συμπληρώσουμε
τους εξατομικευμένους κινδύνους.
13:27
So we startαρχή to use the dataδεδομένα we have
337
792000
2000
Χρησιμοποιούμε τα δεδομένα που έχουμε
13:29
to runτρέξιμο a very simpleαπλός calculationυπολογισμός
338
794000
2000
για να κάνουμε έναν απλό υπολογισμό
13:31
that's on all sortsείδος of onlineσε απευθείας σύνδεση calculatorsυπολογιστές
339
796000
2000
που κάνουν όλες
οι διαδικτυακές αριθμομηχανές
13:33
to get a senseέννοια of what the actualπραγματικός riskκίνδυνος is.
340
798000
3000
για να έχετε μια ιδέα
του πραγματικού ρίσκου.
13:36
The last one I'll showπροβολή you is a PSAPSA testδοκιμή.
341
801000
2000
Τέλος θα σας δείξω μια εξέταση PSA.
13:38
Here'sΕδώ είναι the before, and here'sεδώ είναι the after.
342
803000
3000
Εδώ είναι το πριν κι εδώ το μετά.
13:41
Now a lot of our effortπροσπάθεια on this one --
343
806000
2000
Κάναμε πολύ δουλειά σε αυτό -
13:43
as manyΠολλά of you probablyπιθανώς know,
344
808000
2000
όπως πολλοί από εσάς γνωρίζετε,
13:45
a PSAPSA testδοκιμή is a very controversialαμφιλεγόμενος testδοκιμή.
345
810000
2000
μια εξέταση PSA είναι πολύ αμφιλεγόμενη.
13:47
It's used to testδοκιμή for prostateπροστάτης cancerΚαρκίνος,
346
812000
2000
Εξετάζει για καρκίνο του προστάτη,
13:49
but there are all sortsείδος of reasonsαιτιολογικό
347
814000
2000
αλλά υπάρχουν πολλοί πιθανοί λόγοι
13:51
why your prostateπροστάτης mightθα μπορούσε be enlargedδιευρυμένη.
348
816000
2000
για τη διόγκωση του προστάτη σας
13:53
And so we spentξόδεψε a good dealσυμφωνία of our time
349
818000
2000
Οπότε σπαταλάμε πολύ χρόνο
13:55
indicatingαναφέροντας that.
350
820000
2000
για να το επισημάνουμε.
13:57
We again personalizedεξατομικευμένη the risksκινδύνους.
351
822000
2000
Πάλι εξατομικεύσαμε τους κινδύνους.
13:59
So this patientυπομονετικος is in theirδικα τους 50s,
352
824000
2000
Αυτός ο ασθενής είναι άνω των 50
οπότε μπορούμε να κάνουμε
μια αρκετά ακριβή εκτίμηση
14:01
so we can actuallyπράγματι give them a very preciseακριβής estimateεκτίμηση
353
826000
2000
14:03
of what theirδικα τους riskκίνδυνος for prostateπροστάτης cancerΚαρκίνος is.
354
828000
2000
του κινδύνου του
για καρκίνο του προστάτη.
14:05
In this caseπερίπτωση it's about 25 percentτοις εκατό, basedμε βάση on that.
355
830000
3000
Εδώ, σύμφωνα με αυτό,
είναι περίπου 25 τοις εκατό.
14:08
And then again, the follow-upπαρακολούθηση actionsΕνέργειες.
356
833000
3000
Και πάλι, οι επακόλουθες δράσεις.
14:11
So our costκόστος for this was lessπιο λιγο than 10,000 dollarsδολάρια, all right.
357
836000
3000
Το κόστος μας γι' αυτό
ήταν λιγότερο από 10.000 δολάρια.
14:14
That's what WiredΣυνδεμένο με καλώδιο magazineπεριοδικό spentξόδεψε on this.
358
839000
3000
Τόσα ξόδεψε το περιοδικό Wired γι' αυτό.
14:17
Why is WiredΣυνδεμένο με καλώδιο magazineπεριοδικό doing this?
359
842000
2000
Γιατί το περιοδικό Wired το κάνει αυτό;
14:19
(LaughterΤο γέλιο)
360
844000
3000
(Γέλια)
14:22
QuestΑναζήτηση DiagnosticsΔιαγνωστικά and LabCorpLabCorp,
361
847000
2000
Η Quest Diagnostics και η LabCorp,
14:24
the two largestμεγαλύτερη labεργαστήριο testingδοκιμές companiesεταιρείες --
362
849000
3000
οι δύο μεγαλύτερες εταιρείες
εργαστηριακών εξετάσεων -
14:27
last yearέτος, they madeέκανε profitsκέρδη of over 700 millionεκατομμύριο dollarsδολάρια
363
852000
3000
πέρσι είχαν κέρδη
πάνω από 700 εκατομμύρια δολάρια
14:30
and over 500 millionεκατομμύριο dollarsδολάρια respectivelyαντίστοιχα.
364
855000
3000
και πάνω από 500 εκατομμύρια δολάρια
αντίστοιχα.
14:33
Now this is not a problemπρόβλημα of resourcesπόροι;
365
858000
2000
Δεν είναι θέμα πόρων,
14:35
this is a problemπρόβλημα of incentivesκίνητρα.
366
860000
3000
είναι θέμα κινήτρων.
14:38
We need to recognizeαναγνωρίζω that the targetστόχος of this informationπληροφορίες
367
863000
3000
Πρέπει να αναγνωρίσουμε
ότι ο στόχος αυτών των πληροφοριών
14:41
should not be the doctorγιατρός, should not be the insuranceΑΣΦΑΛΙΣΗ companyΕταιρία.
368
866000
3000
δεν θα πρέπει να είναι ο γιατρός
ή η ασφαλιστική εταιρεία.
14:44
It should be the patientυπομονετικος.
369
869000
2000
Θα πρέπει να είναι ο ασθενής.
14:46
It's the personπρόσωπο who actuallyπράγματι, in the endτέλος,
370
871000
2000
Είναι το άτομο που στην τελική
14:48
is going to be havingέχοντας to changeαλλαγή theirδικα τους livesζωή
371
873000
2000
θα πρέπει να αλλάξει τη ζωή του
14:50
and then startαρχή adoptingυιοθετώντας newνέος behaviorsσυμπεριφορές.
372
875000
2000
και να υιοθετήσει νέες συμπεριφορές.
14:52
This is informationπληροφορίες that is incrediblyαπίστευτα powerfulισχυρός.
373
877000
2000
Αυτές είναι εξαιρετικά
ισχυρές πληροφορίες,
14:54
It's an incrediblyαπίστευτα powerfulισχυρός catalystκαταλύτης to changeαλλαγή.
374
879000
3000
ένας απίστευτα ισχυρός
καταλύτης για την αλλαγή.
14:57
But we're not usingχρησιμοποιώντας it. It's just sittingσυνεδρίαση there.
375
882000
2000
Αλλά δεν τον αξιοποιούμε.
Απλώς κάθεται εκεί.
14:59
It's beingνα εισαι lostχαμένος.
376
884000
2000
Χάνεται.
15:01
So I want to just offerπροσφορά fourτέσσερα questionsερωτήσεις
377
886000
2000
Θέλω να συνεισφέρω τέσσερις ερωτήσεις
15:03
that everyκάθε patientυπομονετικος should askπαρακαλώ,
378
888000
2000
που θα πρέπει να ρωτά κάθε ασθενής,
15:05
because I don't actuallyπράγματι expectαναμένω people
379
890000
2000
επειδή δεν περιμένω ο κόσμος
να παρουσιάζει έτσι
τις εργαστηριακές αναφορές.
15:07
to startαρχή developingανάπτυξη these labεργαστήριο testδοκιμή reportsΑναφορές.
380
892000
2000
15:09
But you can createδημιουργώ your ownτα δικά feedbackανατροφοδότηση loopβρόχος.
381
894000
2000
Μπορείτε να φτιάξετε
τον δικό σας βρόχο ανάδρασης.
15:11
AnybodyΟποιος δήποτε can createδημιουργώ theirδικα τους feedbackανατροφοδότηση loopβρόχος by askingζητώντας these simpleαπλός questionsερωτήσεις:
382
896000
3000
Ο καθένας μπορεί να το κάνει,
θέτοντας αυτές τις απλές ερωτήσεις:
15:14
Can I have my resultsΑποτελέσματα?
383
899000
2000
Μπορώ να έχω τα αποτελέσματά μου;
15:16
And the only acceptableδεκτός answerαπάντηση is --
384
901000
2000
Και η μόνη αποδεκτή απάντηση είναι -
15:18
(AudienceΤο κοινό: Yes.) -- yes.
385
903000
2000
(Κοινό: Ναι.) - ναι.
Τι σημαίνει αυτό;
Βοηθήστε με να καταλάβω τα δεδομένα.
15:20
What does this mean? Help me understandκαταλαβαίνουν what the dataδεδομένα is.
386
905000
2000
15:22
What are my optionsεπιλογές? What choicesεπιλογές are now on the tableτραπέζι?
387
907000
3000
Ποιες είναι οι επιλογές μου;
Τι επιλογές υπάρχουν τώρα;
15:25
And then, what's nextεπόμενος?
388
910000
2000
Και μετά, τι ακολουθεί;
Πώς θα ενσωματώσω αυτή την πληροφορία
15:27
How do I integrateενσωματώνουν this informationπληροφορίες
389
912000
2000
στην πορεία της ζωής μου;
15:29
into the longerμακρύτερα courseσειρά μαθημάτων of my life?
390
914000
2000
Θέλω να τελειώσω δείχνοντας
15:32
So I want to windάνεμος up by just showingεπίδειξη
391
917000
2000
ότι ο κόσμος μπορεί
να καταλάβει αυτές τις πληροφορίες.
15:34
that people have the capacityχωρητικότητα to understandκαταλαβαίνουν this informationπληροφορίες.
392
919000
2000
15:36
This is not beyondπέρα the graspπιάσιμο of ordinaryσυνήθης people.
393
921000
3000
Δεν είναι πέρα από την αντίληψη
του κοινού ανθρώπου.
15:39
You do not need to have the educationεκπαίδευση levelεπίπεδο of people in this roomδωμάτιο.
394
924000
3000
Δεν χρειάζεται να έχετε το επίπεδο γνώσης
των ατόμων σε αυτή την αίθουσα.
15:42
OrdinaryΑπλοί people are capableικανός of understandingκατανόηση this informationπληροφορίες,
395
927000
3000
Οι απλοί άνθρωποι μπορούν
να καταλάβουν αυτή την πληροφορία,
15:45
if we only go to the effortπροσπάθεια of presentingπαρουσίαση it to them
396
930000
3000
αν μόνο κάνουμε την προσπάθεια
να τους την παρουσιάσουμε
σε μορφή με την οποία
μπορούν να συμπλεχτούν.
15:48
in a formμορφή that they can engageαρραβωνιάζω with.
397
933000
2000
15:50
And engagementσύμπλεξη is essentialουσιώδης here,
398
935000
2000
Η σύμπλεξη είναι ουσιώδης εδώ,
15:52
because it's not just givingδίνοντας them informationπληροφορίες;
399
937000
2000
επειδή δεν τους δίνει μόνο πληροφορίες,
15:54
it's givingδίνοντας them an opportunityευκαιρία to actενεργω.
400
939000
2000
αλλά και μια ευκαιρία για δράση.
Αυτή είναι η σύμπλεξη.
Η συμμόρφωση είναι άλλο πράγμα.
15:56
That's what engagementσύμπλεξη is. It's differentδιαφορετικός from complianceσυμμόρφωση.
401
941000
2000
15:58
It worksεργοστάσιο totallyεντελώς differentδιαφορετικός from the way we talk about behaviorη ΣΥΜΠΕΡΙΦΟΡΑ
402
943000
3000
Λειτουργεί τελείως διαφορετικά
από το πώς εννοούμε τη συμπεριφορά
16:01
in medicineφάρμακο todayσήμερα.
403
946000
2000
στην ιατρική σήμερα.
16:03
And this informationπληροφορίες is out there.
404
948000
2000
Κι αυτές οι πληροφορίες είναι εκεί έξω.
16:05
I've been talkingομιλία todayσήμερα about latentλανθάνων informationπληροφορίες,
405
950000
2000
Μίλησα πρωτύτερα για αφανή πληροφορία,
όλες τις πληροφορίες
που υπάρχουν στο σύστημα
16:07
all this informationπληροφορίες that existsυπάρχει in the systemΣύστημα
406
952000
2000
16:09
that we're not puttingβάζοντας to use.
407
954000
2000
και δεν τις χρησιμοποιούμε.
16:11
But there are all sortsείδος of other bodiesσώματα of informationπληροφορίες
408
956000
2000
Αλλά υπάρχουν κάθε είδους πληροφορίες
16:13
that are comingερχομός onlineσε απευθείας σύνδεση,
409
958000
2000
που ανεβαίνουν στο διαδίκτυο,
16:15
and we need to recognizeαναγνωρίζω the capacityχωρητικότητα of this informationπληροφορίες
410
960000
3000
και πρέπει να αναγνωρίσουμε
την ικανότητα αυτών των πληροφοριών
16:18
to engageαρραβωνιάζω people, to help people
411
963000
2000
για συμπλέξουν τον κόσμο,
να τον βοηθήσουν
16:20
and to changeαλλαγή the courseσειρά μαθημάτων of theirδικα τους livesζωή.
412
965000
2000
και ν' αλλάξουν την πορεία της ζωής του.
16:22
Thank you very much.
413
967000
2000
Σας ευχαριστώ πολύ.
16:24
(ApplauseΧειροκροτήματα)
414
969000
3000
(Χειροκρότημα)
Translated by Chryssa Rapessi
Reviewed by Constantine Anetakis

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Thomas Goetz - Healthcare communicator
Thomas Goetz is the co-founder of Iodine and author of "The Decision Tree: Taking Control of Your Health in the New Era of Personalized Medicine.”

Why you should listen

Thomas Goetz is the co-founder of Iodine, a new company that gives consumers better information -- and better visualizations -- of their health data. The former executive editor of Wired, Goetz has a Master's of Public Health from UC Berkeley. In 2010 he published The Decision Tree, a fascinating look at modern medical decisionmaking and technology. Former FDA commissioner Dr. David Kessler called the book "a game changer.” His next book, The Remedy, explores the germ theory of disease and the quest to cure tuberculosis.

More profile about the speaker
Thomas Goetz | Speaker | TED.com