ABOUT THE SPEAKER
Joel Selanikio - Health and technology activist
Dr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges.

Why you should listen

A practicing pediatrician, former Wall Street computer consultant, and former epidemiologist at the Centers for Disease Control, Dr. Joel Selanikio is the CEO of DataDyne, a social business working in fields such as international development and global health.

Selanikio started to experiment with electronic data capture back when the Palm Pilot was cutting edge technology. In the years since then, he has helped to experiment with the growing potential and availability of technology--and the growing ubiquity of the cloud. Combining the two has led to systems such as Magpi mobile data collection software. Previously known as "EpiSurveyor," the service now has over 20,000 users in more than 170 countries.

Selanikio holds a bachelor's degree from Haverford College, a medical degree from Brown University, and he is a graduate of the Epidemic Intelligence Service fellowship of the CDC. He continues to practice clinical pediatrics as an Assistant Professor at Georgetown University and on the Emergency Response Team of the International Rescue Committee.

More profile about the speaker
Joel Selanikio | Speaker | TED.com
TEDxAustin

Joel Selanikio: The big-data revolution in health care

Joel Selanikio: As surpreendentes sementes de uma revolução de megadados na saúde.

Filmed:
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Recolher dados sobre a saúde global era uma ciência imperfeita: Trabalhadores percorriam povoações, batiam às portas e faziam perguntas, escreviam as respostas em formulários de papel, e depois digitavam os dados — a partir desta informação com falhas, alguns países tomavam decisões de grande importância. O "geek" de dados, Joel Selanikio, fala das mudanças na recolha de dados de saúde na década passada — começando com o Palm Pilot e o Hotmail, e terminando na nuvem. (Filmado no TEDxAustin.)
- Health and technology activist
Dr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges. Full bio

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00:12
There's an oldvelho jokegracejo about a coppolicial who'squem é walkingcaminhando his beatbatida
0
717
2439
Existe uma piada, sobre um polícia
que está a fazer a sua patrulha
a meio da noite,
00:15
in the middlemeio of the night,
1
3156
1295
00:16
and he comesvem acrossatravés a guy undersob a streetrua lampluminária
2
4451
2365
e encontra um sujeito
sob a luz do candeeiro,
00:18
who'squem é looking at the groundchão and movingmovendo-se from sidelado to sidelado,
3
6816
2531
a olhar para o chão e a andar
de um lado para o outro.
00:21
and the coppolicial askspergunta him what he's doing.
4
9347
1859
O polícia pergunta-lhe
o que está a fazer.
00:23
The guys saysdiz he's looking for his keyschaves.
5
11206
1959
O sujeito diz que está
à procura das chaves.
00:25
So the coppolicial takes his time and looksparece over
6
13165
2580
Então, o polícia decide ajudar
e começa a procurar
00:27
and kindtipo of makesfaz com que a little matrixmatriz and looksparece
7
15745
1637
e faz uma espécie de matriz,
procurando durante dois ou três minutos.
00:29
for about two, threetrês minutesminutos. No keyschaves.
8
17382
3051
Não encontram as chaves.
00:32
The coppolicial saysdiz, "Are you sure? Hey buddycamarada,
9
20433
2966
O polícia diz: "Amigo, tem a certeza?
00:35
are you sure you lostperdido your keyschaves here?"
10
23399
1880
"Tem a certeza que perdeu as chaves aqui?"
00:37
And the guy saysdiz, "No, no, actuallyna realidade I lostperdido them
11
25279
1379
E o sujeito diz:
"Não, eu perdi-as ali em baixo,
00:38
down at the other endfim of the streetrua,
12
26658
1525
"na outra ponta da estrada,
00:40
but the lightluz is better here."
13
28183
5984
"mas a luz aqui é melhor."
(Risos)
00:46
There's a conceptconceito that people talk about nowadayshoje em dia
14
34167
1793
Existe um conceito em voga
chamado "metadados".
00:47
calledchamado biggrande datadados, and what they're talkingfalando about
15
35960
2234
Significa toda a informação
que estamos a gerar
00:50
is all of the informationem formação that we're generatinggerando
16
38194
2166
00:52
throughatravés our interactioninteração with and over the InternetInternet,
17
40360
2665
através da nossa interacção
com e através da Internet,
00:55
everything from FacebookFacebook and TwitterTwitter
18
43025
1942
tudo desde o Facebook e o Twitter,
00:56
to musicmúsica downloadsTransferências, moviesfilmes, streamingtransmissão, all this kindtipo of stuffcoisa,
19
44967
4077
até "downloads" de músicas,
filmes, "streaming", tudo isso,
01:01
the liveviver streamingtransmissão of TEDTED.
20
49044
1875
como o "stream" em tempo real do TED.
01:02
And the folkspessoal who work with biggrande datadados, for them,
21
50919
2761
As pessoas que trabalham com metadados
dizem que o maior problema
01:05
they talk about that theirdeles biggestmaior problemproblema is
22
53680
1771
01:07
we have so much informationem formação,
23
55451
1912
é que temos demasiada informação.
01:09
the biggestmaior problemproblema is, how do we organizeorganizar all that informationem formação?
24
57363
3492
O maior problema é,
como organizar toda essa informação?
01:12
I can tell you that workingtrabalhando in globalglobal healthsaúde,
25
60855
2392
Quando trabalhamos
em programas de saúde mundial,
01:15
that is not our biggestmaior problemproblema.
26
63247
2872
esse não é o nosso maior problema.
01:18
Because for us, even thoughApesar the lightluz
27
66119
1570
Porque para nós,
apesar de a luz ser melhor na Internet,
01:19
is better on the InternetInternet,
28
67689
3157
01:22
the datadados that would help us solveresolver the problemsproblemas
29
70846
2320
os dados que nos ajudam
a resolver os problemas,
01:25
we're tryingtentando to solveresolver is not actuallyna realidade presentpresente on the InternetInternet.
30
73166
3386
que queremos resolver,
não se encontram na Internet.
01:28
So we don't know, for exampleexemplo, how manymuitos people
31
76552
1847
Assim sendo, não sabemos,
por exemplo,
quantas pessoas neste momento
são afectadas por desastres
01:30
right now are beingser affectedafetado by disastersdesastres
32
78399
2594
01:32
or by conflictconflito situationssituações.
33
80993
2336
ou por situações conflituosas.
01:35
We don't know for really basicallybasicamente any of the clinicsclínicas
34
83329
3743
Não sabemos quais as clínicas
01:39
in the developingem desenvolvimento worldmundo, whichqual onesuns have medicinesmedicamentos
35
87072
2193
nos países em desenvolvimento,
que têm medicamentos,
01:41
and whichqual onesuns don't.
36
89265
1460
e quais não os têm.
01:42
We have no ideaidéia of what the supplyfornecem chaincadeia is for those clinicsclínicas.
37
90725
3172
Não temos ideia de como é
a cadeia de abastecimento dessas clínicas.
01:45
We don't know -- and this is really amazingsurpreendente to me --
38
93897
2860
Não sabemos — e isto surpreende-me —
01:48
we don't know how manymuitos childrencrianças were bornnascermos,
39
96757
2901
não sabemos quantas crianças nasceram,
01:51
or how manymuitos childrencrianças there are in BoliviaBolívia
40
99658
2946
nem quantas crianças existem
na Bolívia, no Botsuana ou no Butão.
01:54
or BotswanaBotswana or BhutanButão.
41
102604
3154
Não sabemos quantas crianças
morreram a semana passada
01:57
We don't know how manymuitos kidsfilhos diedmorreu last weeksemana
42
105758
1922
01:59
in any of those countriespaíses.
43
107680
1401
em qualquer um desses países.
02:01
We don't know the needsprecisa of the elderlyidosos, the mentallymentalmente illeu vou.
44
109081
3372
Não sabemos quais as necessidades
dos idosos, dos deficientes mentais.
02:04
For all of these differentdiferente criticallycriticamente importantimportante problemsproblemas
45
112453
3239
Para todos esses problemas diferentes
de importância crítica
02:07
or criticallycriticamente importantimportante areasáreas that we want to solveresolver problemsproblemas in,
46
115692
3001
ou áreas de importância crítica
em que queremos resolver problemas,
02:10
we basicallybasicamente know nothing at all.
47
118693
5112
basicamente não sabemos nada.
02:15
And partparte of the reasonrazão why we don't know anything at all
48
123805
2623
Parte da razão por que não sabemos nada
02:18
is that the informationem formação technologytecnologia systemssistemas
49
126428
2252
é que os sistemas de
tecnologia de informação
02:20
that we use in globalglobal healthsaúde to find the datadados
50
128680
3525
que usamos nos programas de saúde global,
para encontrar os dados
02:24
to solveresolver these problemsproblemas is what you see here.
51
132205
2945
para resolver estes problemas,
são o que vêem aqui.
02:27
And this is about a 5,000-year-old-ano de idade technologytecnologia.
52
135150
2258
Isto é um tecnologia
com cerca de 5000 anos.
02:29
Some of you maypode have used it before.
53
137408
1052
Talvez vocês já a tenham usado.
02:30
It's kindtipo of on its way out now, but we still use it
54
138460
2320
O seu reino está a acabar,
mas nós continuamos a usá-la,
02:32
for 99 percentpor cento of our stuffcoisa.
55
140780
2091
para 99 % das nossas coisas.
02:34
This is a paperpapel formFormato, and what you're looking at
56
142871
4009
Isto é um formulário em papel.
O que vocês estão a ver
é um formulário em papel,
02:38
is a paperpapel formFormato in the handmão of a MinistryMinistério of HealthSaúde nurseenfermeira
57
146880
3366
na mão de uma enfermeira
do Ministério da Saúde,
02:42
in IndonesiaIndonésia who is trampingvagar out acrossatravés the countrysidezona rural
58
150246
3288
na Indonésia, que percorre
o interior da Indónesia,
02:45
in IndonesiaIndonésia on, I'm sure, a very hotquente and humidúmido day,
59
153534
3581
num dia muito quente e húmido.
02:49
and she is going to be knockingbater na porta on thousandsmilhares of doorsportas
60
157115
2725
Ela vai bater a milhares de portas
02:51
over a periodperíodo of weekssemanas or monthsmeses,
61
159840
1946
durante um período de semanas ou meses,
02:53
knockingbater na porta on the doorsportas and sayingdizendo, "ExcuseDesculpa me,
62
161786
2448
bater às portas e dizer:
"Peço desculpa, gostaria de fazer
algumas perguntas.
02:56
we'dqua like to askpergunte you some questionsquestões.
63
164234
2172
02:58
Do you have any childrencrianças? Were your childrencrianças vaccinatedvacinados?"
64
166406
3671
"Tem filhos?
Os seus filhos foram vacinados?"
03:02
Because the only way we can actuallyna realidade find out
65
170077
1848
Porque a única forma de nós descobrirmos
03:03
how manymuitos childrencrianças were vaccinatedvacinados in the countrypaís of IndonesiaIndonésia,
66
171925
2883
quantas crianças na Indonésia
foram vacinadas,
03:06
what percentagepercentagem were vaccinatedvacinados, is actuallyna realidade not
67
174808
2653
qual a percentagem de crianças vacinadas,
na realidade não é na Internet,
mas sim indo bater às portas,
03:09
on the InternetInternet but by going out and knockingbater na porta on doorsportas,
68
177461
2900
03:12
sometimesas vezes tensdezenas of thousandsmilhares of doorsportas.
69
180361
2871
às vezes dezenas de milhares de portas.
03:15
SometimesÀs vezes it takes monthsmeses to even yearsanos
70
183232
2376
Às vezes demora meses, ou até mesmo anos,
03:17
to do something like this.
71
185608
1726
para fazer algo deste género.
03:19
You know, a censusCenso of IndonesiaIndonésia
72
187334
2141
Sabem, um censo na Indonésia
provavelmente demoraria
dois anos a ser completado.
03:21
would probablyprovavelmente take two yearsanos to accomplishrealizar.
73
189475
1832
03:23
And the problemproblema, of coursecurso, with all of this is that
74
191307
2645
Claro que o problema com tudo isto
é com todos estes formulários em papel
03:25
with all those paperpapel formsformas — and I'm tellingdizendo you
75
193952
1785
— e digo-vos, nós temos
formulários em papel para tudo.
03:27
we have paperpapel formsformas for everycada possiblepossível thing.
76
195737
2212
03:29
We have paperpapel formsformas for vaccinationvacinação surveyspesquisas.
77
197949
2703
Temos formulários em papel
para estudos de vacinação.
Temos formulários em papel para
saber quais as pessoas que vão às clínicas.
03:32
We have paperpapel formsformas to trackpista people who come into clinicsclínicas.
78
200652
3374
Temos formulários em papel para
acompanhar o fornecimento de medicamentos,
03:36
We have paperpapel formsformas to trackpista drugdroga suppliessuprimentos,
79
204026
2795
03:38
bloodsangue suppliessuprimentos, all these differentdiferente paperpapel formsformas
80
206821
2804
o fornecimento de sangue,
todos esses diferentes formulários
03:41
for manymuitos differentdiferente topicstópicos,
81
209625
1725
para vários tópicos,
03:43
they all have a singlesolteiro commoncomum endpointponto de extremidade,
82
211350
2232
todos têm em comum o mesmo fim,
03:45
and the commoncomum endpointponto de extremidade looksparece something like this.
83
213582
2665
e o fim parece-se com isto.
03:48
And what we're looking at here is a truckfulcamião cheio o'o ' datadados.
84
216247
4284
O que vemos aqui é uma imensidão de dados.
03:52
This is the datadados from a singlesolteiro vaccinationvacinação coveragecobertura surveypesquisa
85
220531
4619
Isto são os dados de um único questionário
sobre a cobertura da vacinação
03:57
in a singlesolteiro districtdistrito in the countrypaís of ZambiaZâmbia
86
225150
2215
num único distrito da Zâmbia,
03:59
from a fewpoucos yearsanos agoatrás that I participatedparticipou in.
87
227365
2128
em que eu participei há uns anos atrás.
04:01
The only thing anyonealguém was tryingtentando to find out
88
229493
2557
A única coisa que alguém
estava a tentar descobrir
04:04
is what percentagepercentagem of ZambianDa Zâmbia childrencrianças are vaccinatedvacinados,
89
232050
3103
era qual a percentagem de crianças
da Zâmbia que são vacinadas.
04:07
and this is the datadados, collectedcoletado on paperpapel over weekssemanas
90
235153
3179
Estes sãos os dados, recolhidos
em papel durante semanas
04:10
from a singlesolteiro districtdistrito, whichqual is something like a countymunicípio
91
238332
2874
num único distrito,
que é quase como um condado
nos Estados Unidos.
04:13
in the UnitedUnidos StatesEstados-Membros.
92
241206
1340
04:14
You can imagineImagine that, for the entireinteira countrypaís of ZambiaZâmbia,
93
242546
2108
Podem imaginar que, para a Zâmbia completa,
04:16
answeringrespondendo just that singlesolteiro questionquestão
94
244654
3574
responder a essa única questão
04:20
looksparece something like this.
95
248228
1948
parece-se algo como isto.
04:22
TruckCaminhão after truckcaminhão after truckcaminhão
96
250176
2655
Carrinha após carrinha após carrinha,
04:24
filledpreenchidas with stackpilha after stackpilha after stackpilha of datadados.
97
252831
3461
cheia de pilhas atrás de pilhas
atrás de pilhas de dados.
04:28
And what makesfaz com que it even worsepior is that
98
256292
1328
O que torna isto ainda pior
04:29
that's just the beginningcomeçando,
99
257620
1938
é que isso é apenas o começo
04:31
because onceuma vez you've collectedcoletado all that datadados,
100
259558
1974
porque, assim que se colecionam
todos os dados,
04:33
of coursecurso someone'sde alguém going to have to --
101
261532
1593
é óbvio que alguém terá de
04:35
some unfortunateinfeliz personpessoa is going to have to typetipo that into a computercomputador.
102
263125
3292
— alguma pessoa pouco sortuda —
terá de digitar aquilo num computador.
04:38
When I was a graduategraduado studentaluna, I actuallyna realidade was
103
266417
2046
Quando eu era um recém-licenciado
fui essa pessoa pouco sortuda
algumas vezes.
04:40
that unfortunateinfeliz personpessoa sometimesas vezes.
104
268463
2003
Posso-vos dizer que às vezes
não estava a prestar muita atenção.
04:42
I can tell you, I oftenfrequentemente wasn'tnão foi really payingpagando attentionatenção.
105
270466
3011
Provavelmente, quando o fiz,
cometi muitos erros
04:45
I probablyprovavelmente madefeito a lot of mistakeserros when I did it
106
273477
1818
04:47
that no one ever discovereddescobriu, so datadados qualityqualidade goesvai down.
107
275295
2825
que nunca ninguém descobriu,
pelo que a qualidade dos dados é menor.
04:50
But eventuallyeventualmente that datadados hopefullyesperançosamente getsobtém typeddigitado into a computercomputador,
108
278120
3152
Mas, por fim, aqueles dados
são digitados num computador
04:53
and someonealguém can begininício to analyzeanalisar it,
109
281272
1767
e alguém pode começar a analisá-los.
04:55
and onceuma vez they have an analysisanálise and a reportrelatório,
110
283039
2716
Assim que têm uma análise e um relatório,
04:57
hopefullyesperançosamente then you can take the resultsresultados of that datadados collectioncoleção
111
285755
3299
esperemos que possamos tirar
resultados dessa colecção de dados
05:01
and use it to vaccinatevacinar childrencrianças better.
112
289054
2147
e usá-los para vacinar melhor as crianças.
05:03
Because if there's anything worsepior
113
291201
2909
Porque, se existe alguma coisa pior
05:06
in the fieldcampo of globalglobal publicpúblico healthsaúde,
114
294110
2346
no ramo da saúde pública global,
05:08
I don't know what's worsepior than allowingpermitindo childrencrianças on this planetplaneta
115
296456
2729
eu não sei o que é pior do que
permitir que crianças neste planeta
05:11
to diemorrer of vaccine-preventablepreveníveis diseasesdoenças,
116
299185
3140
morram de doenças
para as quais existem vacinas,
05:14
diseasesdoenças for whichqual the vaccinevacina costscusta a dollardólar.
117
302325
3510
doenças para as quais
as vacinas custam um dolár.
05:17
And millionsmilhões of childrencrianças diemorrer of these diseasesdoenças everycada yearano.
118
305835
3088
Milhões de crianças morrem
devido a estas doenças, todos os anos.
05:20
And the factfacto is, millionsmilhões is a grossBruto estimateestimativa because
119
308923
3462
E milhões são uma estimativa por alto
porque não sabemos exactamente
05:24
we don't really know how manymuitos kidsfilhos diemorrer eachcada yearano of this.
120
312385
3005
quantas crianças morrem por ano,
com estas doenças.
05:27
What makesfaz com que it even more frustratingfrustrante is that
121
315390
2352
O que torna a situação
ainda mais frustrante
é que a parte da inserção de dados,
a parte que eu fazia,
05:29
the datadados entryentrada partparte, the partparte that I used to do as a gradGrad studentaluna,
122
317742
3099
05:32
can take sometimesas vezes sixseis monthsmeses.
123
320841
1970
às vezes pode demorar seis meses.
05:34
SometimesÀs vezes it can take two yearsanos to typetipo that informationem formação
124
322811
2276
Às vezes pode demorar dois anos
a digitar aquela informação num computador,
05:37
into a computercomputador, and sometimesas vezes, actuallyna realidade not infrequentlycom pouca frequência,
125
325087
3336
e muitas vezes nunca chega a acabar.
05:40
it actuallyna realidade never happensacontece.
126
328423
1988
05:42
Now try and wrapembrulho your headcabeça around that for a secondsegundo.
127
330411
2257
Agora tentem compreender isto.
05:44
You just had teamsequipes of hundredscentenas of people.
128
332668
2442
Têm equipas de centenas de pessoas.
05:47
They wentfoi out into the fieldcampo to answerresponda a particularespecial questionquestão.
129
335110
2366
Elas vão para o terreno para
responder uma certa pergunta.
05:49
You probablyprovavelmente spentgasto hundredscentenas of thousandsmilhares of dollarsdólares
130
337476
2467
Provavelmente gastaram-se
centenas de milhares de dólares
05:51
on fuelcombustível and photocopyingfotocopiadora and perpor diemDiem,
131
339943
3844
em combustível e fotocópias por dia.
05:55
and then for some reasonrazão, momentumimpulso is lostperdido
132
343787
2353
Depois, por alguma razão,
a dinâmica perde-se
05:58
or there's no moneydinheiro left,
133
346140
1311
ou deixa de haver dinheiro,
05:59
and all of that comesvem to nothing
134
347451
2405
e tudo isso acaba
06:01
because no one actuallyna realidade typestipos it into the computercomputador at all.
135
349856
2647
porque ninguém introduz
os dados no computador.
06:04
The processprocesso just stopspára. HappensAcontece all the time.
136
352503
3310
O processo simplesmente para.
Acontece muitas vezes.
06:07
This is what we basebase our decisionsdecisões on in globalglobal healthsaúde:
137
355813
2933
É nisto que baseamos as nossas
decisões acerca de saúde global:
06:10
little datadados, oldvelho datadados, no datadados.
138
358746
4898
poucos dados, dados antigos, nenhuns dados.
06:15
So back in 1995, I begancomeçasse to think about waysmaneiras
139
363644
2567
Em 1995, comecei a pensar numa forma
06:18
in whichqual we could improvemelhorar this processprocesso.
140
366211
2154
de melhorar este processo.
Obviamente que 1995 já foi há muito tempo.
06:20
Now 1995, obviouslyobviamente that was quitebastante a long time agoatrás.
141
368365
2798
06:23
It kindtipo of frightensassusta me to think of how long agoatrás that was.
142
371163
2382
Até me assusto de pensar
há quanto tempo foi.
06:25
The toptopo moviefilme of the yearano was
143
373545
2194
O melhor filme do ano foi
06:27
"DieMorrer HardDifícil with a VengeanceVingança."
144
375739
1182
"Die Hard — a Vingança."
06:28
As you can see, BruceBruce WillisWillis had a lot more haircabelo back then.
145
376921
2783
Como vêem, o Bruce Willis
tinha mais cabelo nessa altura.
06:31
I was workingtrabalhando in the CentersCentros de for DiseaseDoença ControlControle,
146
379704
2384
Eu estava a trabalhar nos
Centros para Controlo de Doenças,
06:34
and I had a lot more haircabelo back then as well.
147
382088
3043
e também tinha mais cabelo nessa altura.
06:37
But to me, the mosta maioria significantsignificativo thing that I saw in 1995
148
385131
3342
Mas para mim, a coisa
mais importante que vi em 1995
06:40
was this.
149
388473
1454
foi isto.
06:41
HardDifícil for us to imagineImagine, but in 1995,
150
389927
2641
É difícil imaginar, mas em 1995,
06:44
this was the ultimatefinal eliteelite mobileMóvel devicedispositivo.
151
392568
3598
isto era o melhor e mais moderno
dispositivo móvel.
06:48
Right? It wasn'tnão foi an iPhoneiPhone. It wasn'tnão foi a GalaxyGaláxia phonetelefone.
152
396166
2372
Certo? Não era um IPhone.
Não era um Galaxy.
06:50
It was a PalmPalm PilotPiloto.
153
398538
1478
Era um Palm Pilot.
06:52
And when I saw the PalmPalm PilotPiloto for the first time, I thought,
154
400016
3564
Quando vi o Palm Pilot
pela primeira vez, pensei:
06:55
why can't we put the formsformas on these PalmPalm PilotsPilotos
155
403580
2527
Pporque é que não colocamos
os formulários nestes Palm Pilots
06:58
and go out into the fieldcampo just carryingcarregando one PalmPalm PilotPiloto,
156
406107
2872
e vamos para o terreno,
levando apenas um Palm Pilot
07:00
whichqual can holdaguarde the capacitycapacidade of tensdezenas of thousandsmilhares
157
408979
3117
que pode guardar dezenas de milhares
de formulários em papel?
07:04
of paperpapel formsformas? Why don't we try to do that?
158
412096
2181
Porque é que não experimentamos isto?
07:06
Because if we can do that, if we can actuallyna realidade just
159
414277
2748
Porque, se pudermos fazer isso,
se pudermos recolher os dados
de modo electrónico, digital,
07:09
collectrecolher the datadados electronicallyeletronicamente, digitallydigitalmente,
160
417025
2514
07:11
from the very beginningcomeçando,
161
419539
1903
desde o início,
07:13
we can just put a shortcutatalho right throughatravés that wholetodo processprocesso
162
421442
3017
fazemos um atalho nesse processo
07:16
of typingdigitando,
163
424459
3222
da digitação,
07:19
of havingtendo somebodyalguém typetipo that stuffcoisa into the computercomputador.
164
427681
1983
ter alguém a escrever as coisas
no computador.
07:21
We can skippular straightdireto to the analysisanálise
165
429664
1959
Podemos saltar logo para a análise
07:23
and then straightdireto to the use of the datadados to actuallyna realidade saveSalve  livesvidas.
166
431623
3075
e depois para a utilização dos dados
para realmente salvar vidas.
07:26
So that's actuallyna realidade what I begancomeçasse to do.
167
434698
2515
Isso foi o que eu comecei a fazer.
07:29
WorkingTrabalhando at CDCCDC, I begancomeçasse to travelviagem to differentdiferente programsprogramas
168
437213
3334
Ao trabalhar no CCD,
comecei a viajar pelo mundo fora
para programas diferentes
07:32
around the worldmundo and to traintrem them in usingusando PalmPalm PilotsPilotos
169
440547
4069
e a treinar as pessoas
para usarem Palm Pilots
07:36
to do datadados collectioncoleção insteadem vez de of usingusando paperpapel.
170
444616
2525
para recolher os dados,
em vez de usarem papel.
07:39
And it actuallyna realidade workedtrabalhou great.
171
447141
2109
Na verdade, correu bem.
07:41
It workedtrabalhou exactlyexatamente as well as anybodyqualquer pessoa would have predictedpreviu.
172
449250
2665
Correu exactamente como previsto.
07:43
What do you know? DigitalDigital datadados collectioncoleção
173
451915
2233
Surpresa!
A recolha de dados digital
07:46
is actuallyna realidade more efficienteficiente than collectingcoletando on paperpapel.
174
454148
2271
é mais eficiente do que a recolha em papel.
07:48
While I was doing it, my businesso negócio partnerparceiro, RoseRose,
175
456419
2364
Enquanto estava a fazê-lo,
a minha parceira, a Rose,
07:50
who'squem é here with her husbandmarido, MatthewMateus, here in the audiencepúblico,
176
458783
2817
— que está aqui na audiência
com o seu marido, Matthew —
07:53
RoseRose was out doing similarsemelhante stuffcoisa for the AmericanAmericana RedVermelho CrossCruz.
177
461600
3177
a Rose estava a fazer uma coisa parecida
para a Cruz Vermelha americana.
07:56
The problemproblema was, after a fewpoucos yearsanos of doing that,
178
464777
2065
O problema foi que,
após alguns anos a fazer isto,
07:58
I realizedpercebi I had donefeito -- I had been to maybe
179
466842
2740
percebi que tinha feito
— tinha ido a talvez
a seis ou sete programas —
08:01
sixseis or sevenSete programsprogramas, and I thought,
180
469582
2718
e pensei: se continuar a este ritmo,
08:04
you know, if I keep this up at this paceritmo,
181
472300
2310
08:06
over my wholetodo careercarreira, maybe I'm going to go
182
474610
1654
ao longo de toda a minha carreira,
08:08
to maybe 20 or 30 programsprogramas.
183
476264
2277
se calhar conseguirei ir
talvez a 20 ou 30 programas.
08:10
But the problemproblema is, 20 or 30 programsprogramas,
184
478541
3229
O problema é que, 20 ou 30 programas,
treinar 20 ou 30 programas
a usar esta tecnologia,
08:13
like, trainingTreinamento 20 or 30 programsprogramas to use this technologytecnologia,
185
481770
2973
08:16
that is a tinyminúsculo dropsolta in the bucketbalde.
186
484743
2206
tem um impacto muito pequeno.
08:18
The demandexigem for this, the need for datadados to runcorre better programsprogramas,
187
486949
4039
Nos países em desenvolvimento,
é enorme a procura disto,
a necessidade de melhores programas
para processar dados
08:22
just withindentro healthsaúde, not to mentionmenção all of the other fieldsCampos
188
490988
2736
apenas na saúde, sem falar noutras áreas.
08:25
in developingem desenvolvimento countriespaíses, is enormousenorme.
189
493724
2166
08:27
There are millionsmilhões and millionsmilhões and millionsmilhões of programsprogramas,
190
495890
4010
Existem milhões e milhões de programas,
milhões de clínicas que precisam
de acompanhar os medicamentos,
08:31
millionsmilhões of clinicsclínicas that need to trackpista drugsdrogas,
191
499900
2535
08:34
millionsmilhões of vaccinevacina programsprogramas.
192
502435
1299
milhões de programas de vacinação.
08:35
There are schoolsescolas that need to trackpista attendanceatendimento.
193
503734
2057
Há escolas que precisam
de controlar a assiduidade.
08:37
There are all these differentdiferente things
194
505791
2005
Existem todas estas coisas
08:39
for us to get the datadados that we need to do.
195
507796
2095
que precisam de dados.
08:41
And I realizedpercebi, if I keptmanteve up the way that I was doing,
196
509891
4526
Apercebi-me que, se continuasse
do mesmo modo,
08:46
I was basicallybasicamente hardlydificilmente going to make any impactimpacto
197
514417
3243
dificilmente causaria algum impacto
08:49
by the endfim of my careercarreira.
198
517660
1832
quando chegasse ao final da minha carreira.
08:51
And so I begancomeçasse to wrackdeclínio my braincérebro
199
519492
2155
Então comecei a puxar pelo meu cérebro
08:53
tryingtentando to think about, you know,
200
521647
1143
a tentar pensar sobre o processo
que estava a fazer,
08:54
what was the processprocesso that I was doing,
201
522790
1518
08:56
how was I trainingTreinamento folkspessoal, and what were the bottlenecksgargalos
202
524308
2856
como estava a treinar o pessoal,
e quais os pontos a afectar o desempenho,
08:59
and what were the obstaclesobstáculos to doing it fasterMais rápido
203
527164
2813
quais os obstáculos que
impediam de fazer mais depressa
09:01
and to doing it more efficientlyeficientemente?
204
529977
1520
e de modo mais eficiente?
09:03
And unfortunatelyinfelizmente, after thinkingpensando about this for some time,
205
531497
3143
Infelizmente, após pensar
sobre isto durante algum tempo,
09:06
I realizedpercebi -- I identifiedidentificado the maina Principal obstacleobstáculo.
206
534640
3452
apercebi-me...
Identifiquei o principal obstáculo.
09:10
And the maina Principal obstacleobstáculo, it turnedvirou out,
207
538092
1977
O principal obstáculo era afinal,
09:12
and this is a sadtriste realizationrealização,
208
540069
1835
— e é uma triste constatação —
09:13
the maina Principal obstacleobstáculo was me.
209
541904
2268
o maior obstáculo era eu.
09:16
So what do I mean by that?
210
544172
2196
O que quero dizer com isto?
09:18
I had developeddesenvolvido a processprocesso wherebySegundo o qual
211
546368
2488
Eu desenvolvi um processo
no qual eu era o centro do universo
desta tecnologia.
09:20
I was the centercentro of the universeuniverso of this technologytecnologia.
212
548856
5045
09:25
If you wanted to use this technologytecnologia, you had to get in touchtocar with me.
213
553901
2989
Se quisessem usar esta tecnologia,
tinham de me contactar.
09:28
That meanssignifica you had to know I existedexistia.
214
556890
2106
Precisavam de saber que eu existia.
09:30
Then you had to find the moneydinheiro to paypagamento for me
215
558996
1474
Tinham de ter dinheiro para me pagar
09:32
to flymosca out to your countrypaís
216
560470
1486
para voar até ao vosso país
09:33
and the moneydinheiro to paypagamento for my hotelhotel
217
561956
1548
e dinheiro para pagar o hotel
09:35
and my perpor diemDiem and my dailydiariamente ratetaxa.
218
563504
2760
e a minha taxa por período e por dia.
09:38
So you could be talkingfalando about 10,000 or 20,000 or 30,000 dollarsdólares
219
566264
2949
Estamos a falar de cerca
de 10 ou 20 ou 30 mil dólares,
09:41
if I actuallyna realidade had the time or it fitem forma my schedulecronograma
220
569213
2582
se eu tivesse tempo,
se encaixasse na minha agenda
e se eu não estivesse de férias.
09:43
and I wasn'tnão foi on vacationférias.
221
571795
1947
09:45
The pointponto is that anything, any systemsistema that dependsdepende
222
573742
2897
Em suma, qualquer sistema que depende
09:48
on a singlesolteiro humanhumano beingser or two or threetrês or fivecinco humanhumano beingsseres,
223
576639
2870
duma única pessoa, ou de
duas ou três ou cinco pessoas,
09:51
it just doesn't scaleescala.
224
579509
1736
simplesmente não se desenvolve.
09:53
And this is a problemproblema for whichqual we need to scaleescala
225
581245
2021
Isso é um problema, pois
precisamos de desenvolver esta tecnologia
09:55
this technologytecnologia and we need to scaleescala it now.
226
583266
2997
e temos de o fazer agora.
09:58
And so I begancomeçasse to think of waysmaneiras in whichqual I could basicallybasicamente
227
586263
2222
Portanto comecei a pensar
em maneiras de basicamente
10:00
take myselfEu mesmo out of the picturecenário.
228
588485
2384
me retirar do processo.
10:02
And, you know, I was thinkingpensando,
229
590869
4496
Estive a pensar
10:07
how could I take myselfEu mesmo out of the picturecenário
230
595365
2096
como retirar-me do processo
10:09
for quitebastante some time.
231
597461
1809
durante bastante tempo.
10:11
You know, I'd been trainedtreinado that the way that
232
599270
2157
Sabem, eu fui treinado em que
a forma como se distribui a tecnologia
no desenvolvimento internacional
10:13
you distributedistribuir technologytecnologia withindentro internationalinternacional developmentdesenvolvimento
233
601427
2722
10:16
is always consultant-basedConsultor-baseado.
234
604149
2027
é sempre baseada em consultores.
10:18
It's always guys that look prettybonita much like me
235
606176
2977
É sempre com pessoas parecidas comigo
10:21
flyingvôo from countriespaíses that look prettybonita much like this
236
609153
2301
que voam de países como este
10:23
to other countriespaíses with people with darkermais escuro skinpele.
237
611454
3106
para outros países com pele mais escura.
10:26
And you go out there, and you spendgastar moneydinheiro on airfarepassagem aérea
238
614560
2445
Chegamos lá, gastamos dinheiro
em passagens áreas,
10:29
and you spendgastar time and you spendgastar perpor diemDiem
239
617005
3510
gastamos tempo e diárias,
10:32
and you spendgastar [on a] hotelhotel and you spendgastar all that stuffcoisa.
240
620515
2112
e gastamos num hotel
e em todas essas coisas.
10:34
As farlonge as I knewsabia, that was the only way
241
622627
1851
Tanto quanto sabia, essa era a única forma
10:36
you could distributedistribuir technologytecnologia, and I couldn'tnão podia figurefigura out a way around it.
242
624478
3269
de distribuir tecnologia,
e não conseguia descobrir outra maneira.
10:39
But the miraclemilagre that happenedaconteceu,
243
627747
2671
Mas o milagre acabou por acontecer.
10:42
I'm going to call it HotmailHotmail for shortcurto.
244
630418
2750
Vou-lhe chamar Hotmail, para facilitar.
10:45
Now you maypode not think of HotmailHotmail as beingser miraculousmilagroso,
245
633168
2181
Podem não pensar no Hotmail
como algo milagroso,
10:47
but for me it was miraculousmilagroso, because I noticednotado,
246
635349
2913
mas para mim foi, porque reparei,
10:50
just as I was wrestlingluta livre with this problemproblema,
247
638262
2566
enquanto lutava com este problema,
— estava a trabalhar na África subsaariana
na maior parte do tempo —
10:52
I was workingtrabalhando in sub-SaharanSub-Sahariana AfricaÁfrica mostlyna maioria das vezes at the time.
248
640828
3414
10:56
I noticednotado that everycada sub-SaharanSub-Sahariana AfricanAfricano healthsaúde workertrabalhador
249
644242
2589
notei que os trabalhadores da saúde
na África subsaariana,
10:58
that I was workingtrabalhando with had a HotmailHotmail accountconta.
250
646831
4108
com quem trabalhava,
tinham uma conta de Hotmail.
11:02
And I thought, it struckatingiu me,
251
650939
2144
Eu pensei, veio-me à cabeça,
11:05
wait a minuteminuto, I know that the HotmailHotmail people
252
653083
2615
espera aí, eu sei
que as pessoas do Hotmail
11:07
surelycertamente didn't flymosca to the MinistryMinistério of HealthSaúde of KenyaQuênia
253
655698
2716
de certeza não voam para o
Ministério da Saúde do Quénia
11:10
to traintrem people in how to use HotmailHotmail.
254
658414
2711
para treinar as pessoas
a usarem o Hotmail.
11:13
So these guys are distributingdistribuição de technologytecnologia.
255
661125
2487
Então, estas pessoas
estão a distribuir tecnologia.
11:15
They're gettingobtendo softwareProgramas capacitycapacidade out there
256
663612
2004
Estão a colocar capacidade
de "software" por aí
11:17
but they're not actuallyna realidade flyingvôo around the worldmundo.
257
665616
2009
mas não estão a voar pelo mundo.
Tenho de pensar um pouco mais sobre isto.
11:19
I need to think about this some more.
258
667625
1560
11:21
While I was thinkingpensando about it, people startedcomeçado usingusando
259
669185
2173
Enquanto pensava,
as pessoas começaram a usar
11:23
even more things just like this, just as we were.
260
671358
3200
ainda mais coisas como estas,
tal como nós usávamos.
11:26
They startedcomeçado usingusando LinkedInLinkedIn and FlickrFlickr
261
674558
1210
Começaram a usar o LinkedIn e o Flickr,
11:27
and GmailGmail and GoogleGoogle MapsMapas, all these things.
262
675768
2761
o Gmail e o Google Maps,
todas essas coisas.
11:30
Of coursecurso, all of these things are cloud-basedbaseada em nuvem
263
678529
2726
Claro, todas estas coisas são
baseadas na nuvem
11:33
and don't requireexigem any trainingTreinamento.
264
681255
2206
e não requerem qualquer treino.
11:35
They don't requireexigem any programmersprogramadores.
265
683461
1600
Não requerem programadores.
11:37
They don't requireexigem any consultantsconsultores, because
266
685061
1709
Não requerem consultores,
porque o modelo de negócio,
de todos esses negócios
11:38
the businesso negócio modelmodelo for all these businessesnegócios
267
686770
2394
11:41
requiresexige that something be so simplesimples we can use it ourselvesnós mesmos
268
689164
2997
requer que seja tão simples
que possa ser usado
com pouco ou nenhum treino.
11:44
with little or no trainingTreinamento.
269
692161
1185
11:45
You just have to hearouvir about it and go to the websitelocal na rede Internet.
270
693346
2614
Só tem de vos chegar aos ouvidos
e irem ao "website".
11:47
And so I thought, what would happenacontecer if we builtconstruído softwareProgramas
271
695960
4365
Então pensei, o que aconteceria
se construíssemos um "software"
11:52
to do what I'd been consultingconsultando in?
272
700325
2011
que substituísse os meus
serviços de consultoria?
11:54
InsteadEm vez disso of trainingTreinamento people how
273
702336
1434
Em vez de treinar as pessoas
11:55
to put formsformas ontopara mobileMóvel devicesdispositivos,
274
703770
2850
a colocar formulários
em dispositivos móveis,
11:58
let's createcrio softwareProgramas that letsvamos them do it themselvessi mesmos
275
706620
2284
vamos criar um "software"
que lhes permita fazer isso ,
12:00
with no trainingTreinamento and withoutsem me beingser involvedenvolvido?
276
708904
1890
sem treino e sem eu estar envolvido.
12:02
And that's exactlyexatamente what we did.
277
710794
1804
Foi exactamente isso que fizemos.
12:04
So we createdcriada softwareProgramas calledchamado MagpiMagpi,
278
712598
3684
Criámos um "software" chamado Magpi,
que tem um criador de formulários "online".
12:08
whichqual has an onlineconectados formFormato creatorO Criador.
279
716282
1877
12:10
No one has to speakfalar to me.
280
718159
1151
Ninguém tem que falar comigo.
12:11
You just have to hearouvir about it and go to the websitelocal na rede Internet.
281
719310
2694
Só têm de ouvir falar sobre ele
e ir a um "website".
12:14
You can createcrio formsformas, and onceuma vez you've createdcriada the formsformas,
282
722004
2747
Podem criar formulários
e, logo que os criarem,
carregam-nos para uma série de
dispositivos móveis comuns.
12:16
you pushempurrar them to a varietyvariedade of commoncomum mobileMóvel phonestelefones.
283
724751
2340
12:19
ObviouslyObviamente nowadayshoje em dia, we'venós temos movedse mudou pastpassado PalmPalm PilotsPilotos
284
727091
2475
Obviamente que hoje em dia,
mudámos dos Palm Pilots
12:21
to mobileMóvel phonestelefones.
285
729566
1328
para os telemóveis.
12:22
And it doesn't have to be a smartphoneSmartphone.
286
730894
1132
Não tem de ser um "smartphone".
12:24
It can be a basicbásico phonetelefone like the phonetelefone on the right there,
287
732026
2707
Pode ser um telemóvel básico,
como aquele à direita,
12:26
you know, the basicbásico kindtipo of SymbianSymbian phonetelefone
288
734733
1336
a versão básica de um telemóvel Symbian
12:28
that's very commoncomum in developingem desenvolvimento countriespaíses.
289
736069
2466
que é muito comum
nos países em desenvolvimento.
12:30
And the great partparte about this is, it's just like HotmailHotmail.
290
738535
3999
A melhor parte disto
é que é tal e qual o Hotmail.
12:34
It's cloud-basedbaseada em nuvem, and it doesn't requireexigem any trainingTreinamento,
291
742534
2334
É baseado na nuvem,
e não requer qualquer treino,
12:36
programmingprogramação, consultantsconsultores.
292
744868
2040
programação, consultores.
12:38
But there are some additionaladicionais benefitsbenefícios as well.
293
746908
1936
Mas existem outros benefícios adicionais.
12:40
Now we knewsabia, when we builtconstruído this systemsistema,
294
748844
1955
Sabíamos, quando construímos este sistema,
12:42
the wholetodo pointponto of it, just like with the PalmPalm PilotsPilotos,
295
750799
2293
que a questão central,
como com os Palm Pilots,
12:45
was that you'dvocê gostaria have to, you'dvocê gostaria be ablecapaz to
296
753092
2604
era que vocês seriam
capazes de recolher dados
12:47
collectrecolher the datadados and immediatelyimediatamente uploadEnvio the datadados and get your datadados setconjunto.
297
755696
3191
e transferi-los imediatamente.
12:50
But what we foundencontrado, of coursecurso, sinceDesde a it's already on a computercomputador,
298
758887
2437
O que descobrimos, dado que já
se encontram num computador,
12:53
we can deliverentregar instantinstante mapsmapas and analysisanálise and graphingrepresentação gráfica.
299
761324
3188
é que podemos entregar mapas instantaneous,
e análises e gráficos.
12:56
We can take a processprocesso that tooktomou two yearsanos
300
764512
2251
Podemos pegar num processo que
demorou dois anos
12:58
and compresscomprimir that down to the spaceespaço of fivecinco minutesminutos.
301
766763
3222
e comprimi-lo em cinco minutos.
13:01
UnbelievableInacreditável improvementsmelhorias in efficiencyeficiência.
302
769985
2506
Melhorias de eficiência inacreditáveis.
13:04
Cloud-basedBaseada em nuvem, no trainingTreinamento, no consultantsconsultores, no me.
303
772491
4766
Baseado na nuvem, sem treino,
sem consultores, sem mim.
13:09
And I told you that in the first fewpoucos yearsanos
304
777257
2323
Eu disse-vos que nos primeiros anos
13:11
of tryingtentando to do this the old-fashionedà moda antiga way,
305
779580
1827
a tentar isto à maneira antiga,
13:13
going out to eachcada countrypaís,
306
781407
1292
indo a cada país,
13:14
we reachedatingiu about, I don't know,
307
782699
3054
conseguimos, não sei bem,
13:17
probablyprovavelmente trainedtreinado about 1,000 people.
308
785753
2118
provavelmente treinámos
umas 1000 pessoas.
13:19
What happenedaconteceu after we did this?
309
787871
1803
O que aconteceu após fazermos isto?
13:21
In the secondsegundo threetrês yearsanos, we had 14,000 people
310
789674
2506
Nos segundos três anos,
tivemos 14 000 pessoas
13:24
find the websitelocal na rede Internet, signplaca up, and startcomeçar usingusando it to collectrecolher datadados,
311
792180
3193
a visitar o "site", a registarem-se,
a usarem-no para recolher dados,
13:27
datadados for disasterdesastre responseresposta,
312
795373
1502
dados para resposta a desastres,
13:28
CanadianCanadense pigporco farmersagricultores trackingrastreamento pigporco diseasedoença and pigporco herdsrebanhos,
313
796875
4748
suinicultores canadianos a acompanhar
doenças de porcos e de varas,
13:33
people trackingrastreamento drugdroga suppliessuprimentos.
314
801623
2415
pessoas a acompanharem
fornecimentos de medicamentos.
13:36
One of my favoritefavorito examplesexemplos, the IRCIRC,
315
804038
1942
Um dos meus exemplos preferidos, o CIS,
13:37
InternationalInternacional RescueResgate CommitteeComitê,
316
805980
1629
— Comité Internacional de Salvamento —
13:39
they have a programprograma where semi-literatesemi-alfabetizados midwivesparteiras (os)
317
807609
3237
tem um programa onde
parteiras semi-analfabetas
13:42
usingusando $10 mobileMóvel phonestelefones
318
810846
2427
que usam telemóveis de 10 doláres
13:45
sendenviar a texttexto messagemensagem usingusando our softwareProgramas
319
813273
2209
enviam uma mensagem de texto
usando o nosso "software",
13:47
onceuma vez a weeksemana with the numbernúmero of birthsnascimentos
320
815482
2209
uma vez por semana,
com o número de nascimentos
13:49
and the numbernúmero of deathsmortes, whichqual gives IRCIRC
321
817691
2313
e o números de mortes,
o que dá ao CIS
13:52
something that no one in globalglobal healthsaúde has ever had:
322
820004
2599
algo que ninguém jamais teve, em programas
de saúde global :
13:54
a nearperto real-timetempo real systemsistema of countingcontando babiesbebês,
323
822603
3637
um sistema quase em tempo real
de contagem de bebés,
13:58
of knowingsabendo how manymuitos kidsfilhos are bornnascermos,
324
826240
1492
que sabe quantas crianças nascem,
13:59
of knowingsabendo how manymuitos childrencrianças there are
325
827732
1676
que sabe quantas crianças
existem na Serra Leoa,
14:01
in SierraSerra LeoneLeoa, whichqual is the countrypaís where this is happeningacontecendo,
326
829408
2782
que é o país onde isto está a acontecer,
14:04
and knowingsabendo how manymuitos childrencrianças diemorrer.
327
832190
3204
e que sabe quantas crianças morrem.
14:07
PhysiciansMédicos for HumanHumana RightsDireitos --
328
835394
1597
Médicos pelos Direitos dos Humanos
14:08
this is movingmovendo-se a little bitpouco outsidelado de fora the healthsaúde fieldcampo
329
836991
2479
— aqui estamos a sair um pouco
do campo da saúde —
14:11
they are gatheringreunindo, they're basicallybasicamente trainingTreinamento people
330
839470
2865
estão a juntar-se, e a treinar pessoas
14:14
to do rapeestupro examsexames in CongoCongo, where this is an epidemicepidemia,
331
842335
3364
para fazer exames de violação no Congo,
onde isto é uma epidemia,
14:17
a horriblehorrível epidemicepidemia,
332
845699
1748
uma epidemia horrível.
14:19
and they're usingusando our softwareProgramas to documentdocumento
333
847447
2171
Estão a usar o nosso "software"
para documentar as provas
que encontram, incluindo fotografias,
14:21
the evidenceevidência they find, includingIncluindo photographicallyfotograficamente,
334
849618
2972
14:24
so that they can bringtrazer the perpetratorsautores to justicejustiça.
335
852590
4152
de modo a levar os criminosas
perante a justiça.
14:28
CamfedCamfed, anotheroutro charitycaridade basedSediada out of the U.K.,
336
856742
3683
A Camfed, outra instituição de caridade
com sede fora da Grã-Bretanha,
14:32
CamfedCamfed payspaga girls'meninas familiesfamílias to keep them in schoolescola.
337
860425
3748
paga às famílias de meninas
para que estas continuem na escola.
14:36
They understandCompreendo this is the mosta maioria significantsignificativo interventionintervenção
338
864173
1873
Eles sabem que é a intervenção
mais significativa que podem fazer.
14:38
they can make. They used to trackpista the dispersementsdispersements,
339
866046
3284
Costumavam registar no papel as faltas,
14:41
the attendanceatendimento, the gradesnotas, on paperpapel.
340
869330
1986
as presenças, as notas.
14:43
The turnaroundinversão de marcha time betweenentre a teacherprofessor
341
871316
1608
O tempo médio entre o professor
14:44
writingescrevendo down gradesnotas or attendanceatendimento
342
872924
1726
registar as notas ou as presenças
14:46
and gettingobtendo that into a reportrelatório was about two to threetrês yearsanos.
343
874650
2610
e pôr isso num relatório,
era de cerca de dois ou três anos.
14:49
Now it's realreal time, and because this is suchtal
344
877260
2230
Agora é em tempo real,
e como isto é um sistema
muito barato, baseado na nuvem,
14:51
a low-costbaixo custo systemsistema and basedSediada in the cloudnuvem, it costscusta,
345
879490
2940
custa, para o total dos cinco países
em que a Camfed opera,
14:54
for the entireinteira fivecinco countriespaíses that CamfedCamfed runscorre this in
346
882430
3434
14:57
with tensdezenas of thousandsmilhares of girlsmeninas,
347
885864
1932
com dezenas de milhares de meninas,
14:59
the wholetodo costcusto combinedcombinado is 10,000 dollarsdólares a yearano.
348
887796
3358
o custo total combinado é
de 10 000 dólares por ano.
15:03
That's lessMenos than I used to get
349
891154
1801
Isso é menos do que eu costumava receber
15:04
just travelingviajando out for two weekssemanas to do a consultationconsulta.
350
892955
5071
a viajar por duas semanas
e oferecer o serviço de consultoria.
15:10
So I told you before that
351
898026
2136
Anteriormente disse-vos que,
15:12
when we were doing it the old-fashionedà moda antiga way, I realizedpercebi
352
900162
2192
quando fazíamos isto à maneira antiga,
apercebi-me que todo o nosso trabalho
tinha um impacto pequeno
15:14
all of our work was really addingadicionando up to just a dropsolta in the bucketbalde --
353
902354
2898
15:17
10, 20, 30 differentdiferente programsprogramas.
354
905252
2226
— 10, 20, 30 programas diferentes.
15:19
We'veTemos madefeito a lot of progressprogresso, but I recognizereconhecer
355
907478
2275
Fizemos um grande progresso,
mas reconheço que, actualmente,
mesmo o trabalho que fizemos
15:21
that right now, even the work that we'venós temos donefeito
356
909753
2157
15:23
with 14,000 people usingusando this,
357
911910
2404
com 14 000 pessoas a usarem isto,
15:26
is still a dropsolta in the bucketbalde. But something'salgumas coisas changedmudou.
358
914314
2946
continua a não ter um grande impacto.
Mas algo mudou.
15:29
And I think it should be obviousóbvio.
359
917260
1216
E parece-me óbvio.
15:30
What's changedmudou now is,
360
918476
2091
O que mudou é:
15:32
insteadem vez de of havingtendo a programprograma in whichqual we're scalingescalando at suchtal a slowlento ratetaxa
361
920567
3578
em vez de termos um programa
em que crescemos devagar,
15:36
that we can never reachalcance all the people who need us,
362
924145
3198
em que não podemos atingir
todas as pessoas que precisam de nós,
15:39
we'venós temos madefeito it unnecessarydesnecessário for people to get reachedatingiu by us.
363
927343
3659
tornámos desnecessário
ir ter com as pessoas.
15:43
We'veTemos createdcriada a toolferramenta that letsvamos programsprogramas
364
931002
3076
Criámos uma ferramenta
que permite programas
15:46
keep kidsfilhos in schoolescola, trackpista the numbernúmero of babiesbebês
365
934078
3155
que mantém as crianças na escola,
que acompamhar o número
de bebés que nascem
15:49
that are bornnascermos and the numbernúmero of babiesbebês that diemorrer,
366
937233
2804
e o número de bebés que morrem,
15:52
to catchpegar criminalscriminosos and successfullycom êxito prosecuteprocessar them,
367
940037
3623
que apanham criminosos e os processam,
15:55
to do all these differentdiferente things to learnaprender more
368
943660
2690
que fazem todas estas coisas.
Aprendemos mais sobre
o que está a acontecer,
15:58
about what's going on, to understandCompreendo more, to see more,
369
946350
5117
compreendemos mais, vemos mais,
16:03
and to saveSalve  livesvidas and improvemelhorar livesvidas.
370
951467
3971
e salvamos e melhoramos vidas humanas.
16:07
Thank you.
371
955438
1997
Obrigado.
16:09
(ApplauseAplausos)
372
957435
3987
(Aplausos)

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ABOUT THE SPEAKER
Joel Selanikio - Health and technology activist
Dr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges.

Why you should listen

A practicing pediatrician, former Wall Street computer consultant, and former epidemiologist at the Centers for Disease Control, Dr. Joel Selanikio is the CEO of DataDyne, a social business working in fields such as international development and global health.

Selanikio started to experiment with electronic data capture back when the Palm Pilot was cutting edge technology. In the years since then, he has helped to experiment with the growing potential and availability of technology--and the growing ubiquity of the cloud. Combining the two has led to systems such as Magpi mobile data collection software. Previously known as "EpiSurveyor," the service now has over 20,000 users in more than 170 countries.

Selanikio holds a bachelor's degree from Haverford College, a medical degree from Brown University, and he is a graduate of the Epidemic Intelligence Service fellowship of the CDC. He continues to practice clinical pediatrics as an Assistant Professor at Georgetown University and on the Emergency Response Team of the International Rescue Committee.

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