TEDMED 2010
Thomas Goetz: It's time to redesign medical data
Thomas Goetz: Udělejme lékařské zprávy pochopitelnější
Filmed:
Readability: 3.5
587,895 views
Dostali jste výsledky laboratorního vyšetření: je těžké je přečíst, nemožné pochopit. Nabízí spoustu informací, které by vám mohly dopomoci ke zdraví – kdybyste jen věděli, co s nimi. Thomas Goetz na konferenci TEDMED zkoumá lékařské zprávy a navrhuje je upravit tak, aby si z nich něco odnesl i laik.
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.” Full bio
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 talking to you
0
0
2000
Hodlám vám dnes povědět něco
00:17
about how we can tap
1
2000
2000
o tom, jak můžeme využít
00:19
a really underutilized resource in health care,
2
4000
2000
vskutku nedoceněný zdroj v oblasti zdravotní péče,
00:21
which is the patient,
3
6000
2000
kterým je pacient –
00:23
or, as I like to use the scientific term,
4
8000
3000
nebo, jelikož velmi rád užívám vědeckých termínů –
00:26
people.
5
11000
2000
člověk.
00:28
Because we are all patients, we are all people.
6
13000
2000
Protože my všichni jsme pacienti, všichni jsme lidé.
00:30
Even doctors are patients at some point.
7
15000
2000
I doktoři jsou čas od času pacienti.
00:32
So I want to talk about that
8
17000
2000
Chci o tom tedy mluvit
00:34
as an opportunity
9
19000
2000
jako o příležitosti,
00:36
that we really have failed to engage with very well in this country
10
21000
3000
kterou jsme nedokázali naplno využít jak v této zemi,
00:39
and, in fact, worldwide.
11
24000
2000
tak vlastně ani na celém světě.
00:41
If you want to get at the big part --
12
26000
2000
Když si chcete ukousnout velké sousto –
00:43
I mean from a public health level, where my training is --
13
28000
3000
myslím to na úrovni veřejného zdraví, což je můj obor –
00:46
you're looking at behavioral issues.
14
31000
2000
dostanete se k behaviorálním otázkám,
00:48
You're looking at things where people are actually given information,
15
33000
3000
dostanete se ke zkoumání toho, jak se k lidem dostávají informace,
00:51
and they're not following through with it.
16
36000
2000
které poté nevyužívají.
00:53
It's a problem that manifests itself in diabetes,
17
38000
4000
Je to problém projevující se u cukrovky,
00:57
obesity, many forms of heart disease,
18
42000
2000
obezity, nespočtu forem srdečních chorob,
00:59
even some forms of cancer -- when you think of smoking.
19
44000
3000
dokonce i několika forem rakoviny – když dojde na kouření.
01:02
Those are all behaviors where people know what they're supposed to do.
20
47000
3000
To všechno jsou situace, při kterých lidé vědí, co by měli dělat.
01:05
They know what they're supposed to be doing,
21
50000
2000
Oni vědí, co by měli dělat,
01:07
but they're not doing it.
22
52000
2000
ale nedělají to.
01:09
Now behavior change is something
23
54000
2000
Změna v chování
01:11
that is a long-standing problem in medicine.
24
56000
2000
je v medicíně dlouhotrvající problém.
01:13
It goes all the way back to Aristotle.
25
58000
2000
Vine se až daleko zpátky k Aristotelovi.
01:15
And doctors hate it, right?
26
60000
2000
A doktoři to nesnáší, víte?
01:17
I mean, they complain about it all the time.
27
62000
2000
Chci říct, stále si na to stěžují.
01:19
We talk about it in terms of engagement, or non-compliance.
28
64000
3000
Bavíme se o tom jako o zaujetí či nesouhlasu,
01:22
When people don't take their pills,
29
67000
2000
když lidé neberou své prášky,
01:24
when people don't follow doctors' orders --
30
69000
2000
když neposlouchají lékařovy příkazy.
01:26
these are behavior problems.
31
71000
2000
To vše jsou problémy v chování.
01:28
But for as much as clinical medicine
32
73000
2000
Ovšem zatímco klinická medicína
01:30
agonizes over behavior change,
33
75000
2000
zbrojí proti této změně v chování,
01:32
there's not a lot of work done
34
77000
2000
moc se toho neudělalo
01:34
in terms of trying to fix that problem.
35
79000
3000
ve snaze napravit tento problém.
01:37
So the crux of it
36
82000
2000
Jádro pudla
01:39
comes down to this notion of decision-making --
37
84000
2000
tedy spočívá v povědomí o možnosti rozhodnout se –
01:41
giving information to people in a form
38
86000
2000
dát lidem informace v podobě,
01:43
that doesn't just educate them
39
88000
2000
která je jen nepoučí
01:45
or inform them,
40
90000
2000
či neinformuje,
01:47
but actually leads them to make better decisions,
41
92000
2000
ale povede je nakonec k učinění lepších rozhodnutí,
01:49
better choices in their lives.
42
94000
2000
lepších voleb co se jejich života týče.
01:51
One part of medicine, though,
43
96000
2000
Jeden obor lékařství
01:53
has faced the problem of behavior change pretty well,
44
98000
4000
již čelil tomuto problému změny v chování; tím oborem
01:57
and that's dentistry.
45
102000
2000
je zubařina.
01:59
Dentistry might seem -- and I think it is --
46
104000
2000
Stomatologie se může zdát – a já si to myslím také –
02:01
many dentists would have to acknowledge
47
106000
2000
spousta zubařů by muselo přiznat,
02:03
it's somewhat of a mundane backwater of medicine.
48
108000
2000
že je to něco jako rybníček, ve kterém se nikdo nechce koupat.
02:05
Not a lot of cool, sexy stuff happening in dentistry.
49
110000
3000
Ve stomatologii se nekoná nic přitažlivého.
02:08
But they have really taken this problem of behavior change
50
113000
3000
Avšak dokázali jsme tento problém změny v chování uchopit
02:11
and solved it.
51
116000
2000
a vyřešit.
02:13
It's the one great preventive health success
52
118000
2000
Je to obrovský úspěch v oblasti preventivní péče,
02:15
we have in our health care system.
53
120000
2000
jakou náš zdravotnický systém nabízí.
02:17
People brush and floss their teeth.
54
122000
2000
Lidé si čistí zuby a používají zubní nit.
02:19
They don't do it as much as they should, but they do it.
55
124000
3000
Sice ne tolik, jak by měli, ale dělají to.
02:22
So I'm going to talk about one experiment
56
127000
2000
Povím vám o jednom experimentu,
02:24
that a few dentists in Connecticut
57
129000
2000
který si pár zubařů v Connecticutu
02:26
cooked up about 30 years ago.
58
131000
2000
vymyslelo před nějakými 30 lety.
02:28
So this is an old experiment, but it's a really good one,
59
133000
2000
Je to docela starý experiment, ale opravdu dobrý,
02:30
because it was very simple,
60
135000
2000
protože je jednoduchý
02:32
so it's an easy story to tell.
61
137000
2000
a dá se tak lehce převyprávět.
02:34
So these Connecticut dentists decided
62
139000
2000
Tito connecticutští zubaři si tedy řekli,
02:36
that they wanted to get people to brush their teeth and floss their teeth more often,
63
141000
3000
že by bylo dobré, kdyby si lidi čistili zuby častěji a také víc používali zubní nit.
02:39
and they were going to use one variable:
64
144000
2000
Chystali se použít jeden faktor:
02:41
they wanted to scare them.
65
146000
2000
Chtěli je vyděsit.
02:43
They wanted to tell them how bad it would be
66
148000
3000
Chtěli jim říct, jak strašlivě mohou dopadnout,
02:46
if they didn't brush and floss their teeth.
67
151000
2000
když si nebudou čistit zuby a zapomenou na nit.
02:48
They had a big patient population.
68
153000
3000
Měli ohromnou spoustu pacientů.
02:51
They divided them up into two groups.
69
156000
2000
Rozdělili je do dvou skupin.
02:53
They had a low-fear population,
70
158000
2000
Získali tak poměrně nebojácnou skupinu,
02:55
where they basically gave them a 13-minute presentation,
71
160000
2000
které předvedli 13minutovou prezentaci
02:57
all based in science,
72
162000
2000
založenou na vědeckých faktech,
02:59
but told them that, if you didn't brush and floss your teeth,
73
164000
3000
ale řekli jim, že když si nebudou čistit zuby a užívat zubní nit,
03:02
you could get gum disease. If you get gum disease, you will lose your teeth,
74
167000
3000
mohou onemocnět paradontózou. A když budou mít nemocné dásně, ztratí zuby,
03:05
but you'll get dentures, and it won't be that bad.
75
170000
2000
ale žádný strach, dostanou protézu, což není zas tak zlé.
03:07
So that was the low-fear group.
76
172000
2000
Takže to byla poměrně nebojácná skupina.
03:09
The high-fear group, they laid it on really thick.
77
174000
3000
Na bojácnější skupinu to pak vybalili tvrdě.
03:12
They showed bloody gums.
78
177000
2000
Ukázali jim krvácející dásně,
03:14
They showed puss oozing out from between their teeth.
79
179000
3000
ukázali jim hnis vytékající z mezizubních prostor,
03:17
They told them that their teeth were going to fall out.
80
182000
2000
řekli jim, že jim zuby brzy vypadnou,
03:19
They said that they could have infections
81
184000
2000
že mohou dostat infekce,
03:21
that would spread from their jaws to other parts of their bodies,
82
186000
3000
které se z čelistí rozšíří do dalších částí jejich těl
03:24
and ultimately, yes, they would lose their teeth.
83
189000
2000
a nakonec, ano, nakonec ztratí své zuby.
03:26
They would get dentures, and if you got dentures,
84
191000
2000
Že sice dostanou protézu, ale s protézou
03:28
you weren't going to be able to eat corn-on-the-cob,
85
193000
2000
že už nebudou schopni jíst kukuřičné klasy,
03:30
you weren't going to be able to eat apples,
86
195000
2000
že se už nezakousnou do jablka,
03:32
you weren't going to be able to eat steak.
87
197000
2000
že už nebudou schopni sníst steak;
03:34
You'll eat mush for the rest of your life.
88
199000
2000
že budou do konce života odkázáni na kaši.
03:36
So go brush and floss your teeth.
89
201000
3000
Takže ať jdou a vyčistí si zuby a projedou je nití.
03:39
That was the message. That was the experiment.
90
204000
2000
To bylo jejich poselství, to byl ten experiment.
03:41
Now they measured one other variable.
91
206000
2000
Pak začali měřit další proměnnou.
03:43
They wanted to capture one other variable,
92
208000
2000
Chtěli zachytit další parametr,
03:45
which was the patients' sense of efficacy.
93
210000
3000
což byl pacientův efekt ovlivnění.
03:48
This was the notion of whether the patients felt
94
213000
2000
Cílem bylo změřit, jestli to na pacienty zapůsobilo tak,
03:50
that they actually would go ahead and brush and floss their teeth.
95
215000
3000
že by nakonec opravdu šli a vyčistili si zuby a vytáhli zubní nit.
03:53
So they asked them at the beginning,
96
218000
2000
Takže se jich na začátku zeptali:
03:55
"Do you think you'll actually be able to stick with this program?"
97
220000
2000
„Myslíte si, že budete schopni dodržovat tento program?“
03:57
And the people who said, "Yeah, yeah. I'm pretty good about that,"
98
222000
2000
A lidé, kteří odvětili: „Ano, ano, jsem na to připravený,“
03:59
they were characterized as high efficacy,
99
224000
2000
byli zařazeni jako vysoce ovlivnění,
04:01
and the people who said,
100
226000
2000
ti co odpověděli:
04:03
"Eh, I never get around to brushing and flossing as much as I should,"
101
228000
2000
„Uhm, nikdy se k čištění a k zubní niti nedostanu tak moc jak bych měl,“
04:05
they were characterized as low efficacy.
102
230000
2000
byli zařazeni jako méně ovlivnění.
04:07
So the upshot was this.
103
232000
3000
Závěr byl takový.
04:10
The upshot of this experiment
104
235000
2000
Závěr tohoto experimentu
04:12
was that fear was not really a primary driver
105
237000
3000
byl, že strach nebyl hlavním činitelem
04:15
of the behavior at all.
106
240000
2000
jejich chování.
04:17
The people who brushed and flossed their teeth
107
242000
2000
Lidé, kteří si čistili zuby a užívali zubní nit
04:19
were not necessarily the people
108
244000
2000
nebyli zcela nezbytně ti,
04:21
who were really scared about what would happen --
109
246000
2000
kteří se opravdu obávali toho, co by se mohlo stát –
04:23
it's the people who simply felt that they had the capacity
110
248000
3000
byli to lidé, kteří v sobě měli schopnost
04:26
to change their behavior.
111
251000
2000
změnit své chování.
04:28
So fear showed up as not really the driver.
112
253000
3000
Takže strach se neukázal jako hlavní příčina;
04:31
It was the sense of efficacy.
113
256000
3000
byl to efekt ovlivnění.
04:34
So I want to isolate this,
114
259000
2000
Chtěl bych to vyzdvihnout,
04:36
because it was a great observation --
115
261000
2000
protože to byl skvělý objev –
04:38
30 years ago, right, 30 years ago --
116
263000
2000
před 30 lety, přesně tak, před 30 lety –
04:40
and it's one that's laid fallow in research.
117
265000
3000
který položil základy dalšímu výzkumu.
04:43
It was a notion that really came out
118
268000
2000
Byla to myšlenka vycházející vlastně
04:45
of Albert Bandura's work,
119
270000
2000
z prací Alberta Bandury,
04:47
who studied whether
120
272000
2000
který se zajímal o to,
04:49
people could get a sense of empowerment.
121
274000
3000
zda lidé mohou získat pocit zplnomocnění.
04:52
The notion of efficacy basically boils down to one -- that
122
277000
3000
Povědomí o účinnosti se vlastně scvrklo jen na to,
04:55
if somebody believes that they have the capacity to change their behavior.
123
280000
3000
jestli si někdo myslí, že vládne schopností změnit své chování.
04:58
In health care terms, you could characterize this
124
283000
3000
Co se zdravotní péče týče, dalo by se to vysvětlit jako fakt,
05:01
as whether or not somebody feels
125
286000
2000
zda někdo cítí nebo ne,
05:03
that they see a path towards better health,
126
288000
2000
že vidí způsob, jak být zdravější,
05:05
that they can actually see their way towards getting better health,
127
290000
2000
způsob, který mohou aplikovat i oni s cílem být zdravější.
05:07
and that's a very important notion.
128
292000
2000
A to je velice důležité zjištění.
05:09
It's an amazing notion.
129
294000
2000
Je to ohromující zjištění.
05:11
We don't really know how to manipulate it, though, that well.
130
296000
3000
Ovšem nevíme zrovna dvakrát nejlépe, co s tím dělat.
05:14
Except, maybe we do.
131
299000
3000
Tedy, možná víme.
05:17
So fear doesn't work, right? Fear doesn't work.
132
302000
2000
Víme, že strach nefunguje, že prostě nefunguje.
05:19
And this is a great example
133
304000
2000
Toto je nádherný příklad
05:21
of how we haven't learned that lesson at all.
134
306000
3000
toho, jak jsme si z té lekce vůbec nic neodnesli.
05:24
This is a campaign from the American Diabetes Association.
135
309000
3000
Je to kampaň Americké diabetické asociace.
05:27
This is still the way we're communicating messages about health.
136
312000
3000
Je to způsob, jakým šíříme poselství o zdraví.
05:30
I mean, I showed my three-year-old this slide last night,
137
315000
3000
Tento obrázek jsem ukázal svému tříletému synovi
05:33
and he's like, "Papa, why is an ambulance in these people's homes?"
138
318000
4000
a on na to: „Tati? Proč je u těch lidí sanitka?“
05:37
And I had to explain, "They're trying to scare people."
139
322000
3000
Snažil jsem se vysvětlit: „Snaží se vyděsit lidi.“
05:40
And I don't know if it works.
140
325000
2000
Nejsem si jistý, jestli to funguje.
05:42
Now here's what does work:
141
327000
2000
Teď pro změnu něco, co funguje:
05:44
personalized information works.
142
329000
2000
personalizované informace.
05:46
Again, Bandura recognized this
143
331000
2000
Je to něco, co Bandura věděl
05:48
years ago, decades ago.
144
333000
2000
před několika lety, desítkami let.
05:50
When you give people specific information
145
335000
2000
Když dáte lidem specifické informace
05:52
about their health, where they stand,
146
337000
2000
o jejich zdraví, jak si na tom stojí,
05:54
and where they want to get to, where they might get to,
147
339000
2000
kam se chtějí dostat, kam se mohou dostat,
05:56
that path, that notion of a path --
148
341000
2000
ta cestička, povědomí o cestičce
05:58
that tends to work for behavior change.
149
343000
2000
svým způsobem trochu mění chování.
06:00
So let me just spool it out a little bit.
150
345000
2000
Trochu vám to přiblížím.
06:02
So you start with personalized data, personalized information
151
347000
3000
Začnete s personalizovanými daty, personalizovanými informacemi,
06:05
that comes from an individual,
152
350000
2000
které pocházejí od jedince,
06:07
and then you need to connect it to their lives.
153
352000
3000
a pak je nějak musíte spojit s jeho životem.
06:10
You need to connect it to their lives,
154
355000
2000
Musíte je propojit s jeho životem,
06:12
hopefully not in a fear-based way, but one that they understand.
155
357000
2000
ideálně ho však nevystrašit, ale předložit informace tak, aby je chápal.
06:14
Okay, I know where I sit. I know where I'm situated.
156
359000
3000
Dobře, sedím někde tady. Někde tady se nacházím.
06:17
And that doesn't just work for me in terms of abstract numbers --
157
362000
3000
Ale nic mi to neříká co se abstraktních čísel týče,
06:20
this overload of health information
158
365000
2000
tady ten přehršel informací o zdraví,
06:22
that we're inundated with.
159
367000
2000
kterými jsme zaplaveni,
06:24
But it actually hits home.
160
369000
2000
ale nakonec najdou svůj cíl.
06:26
It's not just hitting us in our heads; it's hitting us in our hearts.
161
371000
2000
Jen nezasahují hlavu, ale naše srdce.
06:28
There's an emotional connection to information
162
373000
2000
Jedná se o emoční souznění s informací,
06:30
because it's from us.
163
375000
2000
protože pochází od nás.
06:32
That information then needs to be connected to choices,
164
377000
3000
Informace tedy musí být propojena s volbami,
06:35
needs to be connected to a range of options,
165
380000
2000
musí být spojena s výběrem z možností,
06:37
directions that we might go to --
166
382000
2000
směry, kterými se můžeme vydat –
06:39
trade-offs, benefits.
167
384000
2000
jejich oběťmi, přednostmi.
06:41
Finally, we need to be presented with a clear point of action.
168
386000
3000
Nakonec nám musí být jasné, co můžeme udělat.
06:44
We need to connect the information
169
389000
2000
Musíme informaci vždy spojit
06:46
always with the action,
170
391000
2000
s nějakou akcí,
06:48
and then that action feeds back
171
393000
2000
ta akce pak vyvolává zpětnou vazbu
06:50
into different information,
172
395000
2000
v jiné informaci,
06:52
and it creates, of course, a feedback loop.
173
397000
2000
a to samozřejmě vytváří smyčku.
06:54
Now this is a very well-observed and well-established notion
174
399000
3000
Toto je dosti dobře pozorované a ustálené vnímání
06:57
for behavior change.
175
402000
2000
změny v chování.
06:59
But the problem is that things -- in the upper-right corner there --
176
404000
3000
Problém však leží tady vpravo nahoře,
07:02
personalized data, it's been pretty hard to come by.
177
407000
2000
jsou to personalizovaná data, která se nezískávají lehce.
07:04
It's a difficult and expensive commodity,
178
409000
3000
Bylo to nedostupné a drahé zboží –
07:07
until now.
179
412000
2000
až dosud.
07:09
So I'm going to give you an example, a very simple example of how this works.
180
414000
3000
Ukážu vám tedy příklad, velmi jednoduchý příklad, jak to funguje.
07:12
So we've all seen these. These are the "your speed limit" signs.
181
417000
3000
Všichni je asi znáte, tyto ukazatele „Jedete rychlostí…“.
07:15
You've seen them all around,
182
420000
2000
Jsou všude okolo,
07:17
especially these days as radars are cheaper.
183
422000
2000
zejména když dnes jsou radary levnější.
07:19
And here's how they work in the feedback loop.
184
424000
2000
Takhle fungují ve zpětné smyčce.
07:21
So you start with the personalized data
185
426000
2000
Začnete s personalizovanými daty,
07:23
where the speed limit on the road that you are at that point
186
428000
2000
u kterých rychlostní omezení na silnici, na které jedete,
07:25
is 25,
187
430000
2000
je 40
07:27
and, of course, you're going faster than that.
188
432000
2000
a vy, samozřejmě, jedete rychleji než čtyřicítkou.
07:29
We always are. We're always going above the speed limit.
189
434000
3000
Vždycky to děláme. Vždy jezdíme přes rychlostní limit.
07:32
The choice in this case is pretty simple.
190
437000
2000
Volba je v tomto případě jednoduchá.
07:34
We either keep going fast, or we slow down.
191
439000
2000
Buď pokračujeme v rychlé jízdě, nebo zpomalíme.
07:36
We should probably slow down,
192
441000
2000
Nejspíš bychom měli zpomalit
07:38
and that point of action is probably now.
193
443000
2000
a to je akce, kterou teď nejspíše uděláme.
07:40
We should take our foot off the pedal right now,
194
445000
3000
Měli bychom právě teď sundat nohu z pedálu.
07:43
and generally we do. These things are shown to be pretty effective
195
448000
3000
Běžně to děláme; tato akce se ukázala být docela efektivní,
07:46
in terms of getting people to slow down.
196
451000
2000
když lidé chtějí zpomalit.
07:48
They reduce speeds by about five to 10 percent.
197
453000
2000
Zpomalí to o nějakých 5 až 10 procent.
07:50
They last for about five miles,
198
455000
2000
Vydrží to ani ne deset kilometrů,
07:52
in which case we put our foot back on the pedal.
199
457000
2000
když zase sešlápneme plyn.
07:54
But it works, and it even has some health repercussions.
200
459000
2000
Ale funguje to a má to dokonce nějaké důsledky pro zdraví.
07:56
Your blood pressure might drop a little bit.
201
461000
2000
Váš krevní tlak může trochu klesnout.
07:58
Maybe there's fewer accidents, so there's public health benefits.
202
463000
3000
Možná pak bude méně nehod, takže to prospěje i veřejnému zdraví.
08:01
But by and large, this is a feedback loop
203
466000
2000
Avšak celkem vzato, tato zpětná smyčka
08:03
that's so nifty and too rare.
204
468000
3000
je až příliš fajnová a vzácná.
08:06
Because in health care, most health care,
205
471000
2000
Protože ve zdravotní péči – převážné její části –
08:08
the data is very removed from the action.
206
473000
3000
jsou data vzdálena od akce.
08:11
It's very difficult to line things up so neatly.
207
476000
3000
Je těžké to všechno tak hezky seřadit.
08:14
But we have an opportunity.
208
479000
2000
Ale možnost máme.
08:16
So I want to talk about, I want to shift now to think about
209
481000
2000
Chci teď tedy mluvit – chci se trochu zamyslet nad tím,
08:18
how we deliver health information in this country,
210
483000
2000
jak v této zemi zpřístupňujeme informace o zdraví,
08:20
how we actually get information.
211
485000
3000
jak ty informace vlastně získáváme.
08:23
This is a pharmaceutical ad.
212
488000
3000
Toto je reklama na léky.
08:26
Actually, it's a spoof. It's not a real pharmaceutical ad.
213
491000
2000
Vlastně to je parodie, není to opravdová reklama.
08:28
Nobody's had the brilliant idea
214
493000
2000
Nikdo ještě neměl ten skvělý nápad
08:30
of calling their drug Havidol quite yet.
215
495000
3000
pojmenovat svůj lék Havidol.
08:34
But it looks completely right.
216
499000
2000
Ale jinak vypadá dobře.
08:36
So it's exactly the way we get
217
501000
2000
Přesně takhle získáváme
08:38
health information and pharmaceutical information,
218
503000
3000
informace o zdraví a informace o lécích,
08:41
and it just sounds perfect.
219
506000
2000
celé to zní skvěle.
08:43
And then we turn the page of the magazine,
220
508000
2000
Ale potom otočíme stránku časopisu
08:45
and we see this --
221
510000
3000
a uvidíme toto, přesně toto.
08:48
now this is the page the FDA requires pharmaceutical companies
222
513000
3000
Toto je stránka, kterou musí farmaceutické společnosti vkládat
08:51
to put into their ads, or to follow their ads,
223
516000
3000
do svých reklam nebo za ně, na příkaz úřadu pro kontrolu léčiv.
08:54
and to me, this is one of the most
cynical exercises in medicine.
cynical exercises in medicine.
224
519000
4000
Připadá mi to jako velmi cynická medicínská snaha.
08:58
Because we know.
225
523000
2000
Protože víme.
09:00
Who among us would actually say that people read this?
226
525000
2000
Kdo z nás si opravdu myslí, že to lidé čtou?
09:02
And who among us would actually say
227
527000
2000
A kdo z nás si opravdu myslí,
09:04
that people who do try to read this
228
529000
2000
že lidé, kteří se tím snaží prokousat,
09:06
actually get anything out of it?
229
531000
2000
si z toho nakonec něco odnesou?
09:08
This is a bankrupt effort
230
533000
2000
Je to marná snaha
09:10
at communicating health information.
231
535000
3000
sdělit zdravotnickou informaci.
09:13
There is no good faith in this.
232
538000
2000
Není v tom dobrá víra.
09:15
So this is a different approach.
233
540000
2000
Toto je jiný přístup.
09:17
This is an approach that has been developed
234
542000
3000
Tento přístup vyvinula
09:20
by a couple researchers at Dartmouth Medical School,
235
545000
3000
skupinka vědců z Dartmouth Medical School,
09:23
Lisa Schwartz and Steven Woloshin.
236
548000
2000
Lisa Schwartzová a Steven Woloshin.
09:25
And they created this thing called the "drug facts box."
237
550000
3000
Vytvořili to, co nazývají jako infobox o léku.
09:28
They took inspiration from, of all things,
238
553000
2000
Inspirovali se, mimo jiné, u cereálií
09:30
Cap'n Crunch.
239
555000
2000
Cap'n Crunch.
09:32
They went to the nutritional information box
240
557000
3000
Podívali se na tabulku s nutričními hodnotami
09:35
and saw that what works for cereal, works for our food,
241
560000
3000
a viděli, že co funguje u cereálií, u našeho jídla,
09:38
actually helps people understand what's in their food.
242
563000
3000
vlastně pomáhá lidem rozumět tomu, co jedí.
09:42
God forbid we should use that same standard
243
567000
2000
Bože chraň, abychom používali stejný standard,
09:44
that we make Cap'n Crunch live by
244
569000
2000
který stojí za Cap'n Crunch [tyto cereálie mají dle Wikipedie mizerné výživové hodnoty, pozn. překl.]
09:46
and bring it to drug companies.
245
571000
3000
a přenesli ho k výrobcům léčiv.
09:49
So let me just walk through this quickly.
246
574000
2000
Projdu to velmi rychle.
09:51
It says very clearly what the drug is for, specifically who it is good for,
247
576000
3000
[Infobox] říká velice jasně, co je to za lék a zejména pro koho je určený,
09:54
so you can start to personalize your understanding
248
579000
2000
takže si můžete informaci sami přebrat a rozumět,
09:56
of whether the information is relevant to you
249
581000
2000
jestli je to informace vhodná pro vás
09:58
or whether the drug is relevant to you.
250
583000
2000
či jestli je pro vás vhodný samotný lék.
10:00
You can understand exactly what the benefits are.
251
585000
3000
Můžeme velmi přesně pochopit přednosti léku.
10:03
It isn't this kind of vague promise that it's going to work no matter what,
252
588000
3000
Nejsou to jen plané řeči, jak bude lék fungovat bez ohledu na okolnosti,
10:06
but you get the statistics for how effective it is.
253
591000
3000
získáte statistiky o tom, jak účinný lék je.
10:09
And finally, you understand what those choices are.
254
594000
3000
A nakonec, rozumíte i možným volbám.
10:12
You can start to unpack the choices involved
255
597000
2000
Můžete si přebrat všechny možné volby
10:14
because of the side effects.
256
599000
2000
způsobené vedlejšími účinky.
10:16
Every time you take a drug, you're walking into a possible side effect.
257
601000
3000
Vždy, když si lék vezmete, vystavujete se možným vedlejším účinkům.
10:19
So it spells those out in very clean terms,
258
604000
2000
Vyjmenovává je velmi jasně.
10:21
and that works.
259
606000
2000
A funguje to.
10:23
So I love this. I love that drug facts box.
260
608000
2000
Miluju to. Miluju tento infobox.
10:25
And so I was thinking about,
261
610000
2000
Přemýšlel jsem tedy,
10:27
what's an opportunity that I could have
262
612000
2000
jakou příležitost bych mohl mít,
10:29
to help people understand information?
263
614000
3000
abych pomohl lidem chápat informace.
10:32
What's another latent body of information that's out there
264
617000
4000
Jaký je další skrytý zdroj informací,
10:36
that people are really not putting to use?
265
621000
3000
které lidé neumí moc využít?
10:39
And so I came up with this: lab test results.
266
624000
3000
Napadlo mě toto: výsledky laboratorních testů.
10:42
Blood test results are this great source of information.
267
627000
3000
Výsledky krevních testů jsou skvělým zdrojem informací.
10:45
They're packed with information.
268
630000
2000
Jsou narvané informacemi.
10:47
They're just not for us. They're not for people. They're not for patients.
269
632000
3000
Jen nejsou určené nám; nejsou určené lidem, nejsou určené pacientům.
10:50
They go right to doctors.
270
635000
2000
Jsou jen pro doktory.
10:52
And God forbid -- I think many doctors, if you really asked them,
271
637000
3000
A popravdě řečeno – myslím, že mnoho lékařů, když se jich zeptáte,
10:55
they don't really understand all this stuff either.
272
640000
3000
nebude všem těm datům rozumět o moc víc.
10:58
This is the worst presented information.
273
643000
3000
Jsou to nejhůře prezentované informace.
11:01
You ask Tufte, and he would say,
274
646000
3000
Zeptáte se Tufteho, informačního designéra, a on na to:
11:04
"Yes, this is the absolute worst presentation of information possible."
275
649000
3000
„Ano, tyto informace jsou prezentovány tak špatně, jak jen mohou být.“
11:07
What we did at Wired
276
652000
2000
Ve Wired jsme udělali
11:09
was we went, and I got our graphic design department
277
654000
2000
to, že jsme zašli do našeho grafického oddělení a řekli jim,
11:11
to re-imagine these lab reports.
278
656000
2000
aby tyto laboratorní zprávy překreslili.
11:13
So that's what I want to walk you through.
279
658000
2000
A o tom vám teď chci něco povědět.
11:15
So this is the general blood work before,
280
660000
3000
Toto je starší krevní zpráva
11:18
and this is the after, this is what we came up with.
281
663000
2000
a toto je nová, kterou jsme vymysleli my.
11:20
The after takes what was four pages --
282
665000
2000
Nová shrnuje čtyři stránky –
11:22
that previous slide was actually
283
667000
2000
předchozí snímek byla vlastně
11:24
the first of four pages of data
284
669000
2000
první stránka dat,
11:26
that's just the general blood work.
285
671000
2000
jen obecná zpráva.
11:28
It goes on and on and on, all these values, all these numbers you don't know.
286
673000
3000
Jednu po druhé projede všechny ty hodnoty, všechna ta čísla, která neznáte.
11:31
This is our one-page summary.
287
676000
3000
Toto je náš jednostránkový souhrn.
11:34
We use the notion of color.
288
679000
2000
Hodně využíváme barvy.
11:36
It's an amazing notion that color could be used.
289
681000
3000
Je až s podivem, co všechno barvy dokáží.
11:39
So on the top-level you have your overall results,
290
684000
3000
Hned nahoře máte souhrnné výsledky,
11:42
the things that might jump out at you from the fine print.
291
687000
3000
všechno hezky přehledně, abyste to nemuseli hledat.
11:45
Then you can drill down
292
690000
2000
Pak se můžete ponořit hlouběji
11:47
and understand how actually we put your level in context,
293
692000
3000
a pochopit, jak na tom vlastně jste,
11:50
and we use color to illustrate
294
695000
2000
používáme barvy, abychom ukázali,
11:52
exactly where your value falls.
295
697000
2000
kam přesně vaše hodnoty spadají.
11:54
In this case, this patient is slightly at risk of diabetes
296
699000
3000
V tomto případě pacientovi hrozí cukrovka,
11:57
because of their glucose level.
297
702000
2000
protože má vysokou hladinu cukru.
11:59
Likewise, you can go over your lipids
298
704000
2000
Stejně tak se můžete podívat na lipidy
12:01
and, again, understand what your overall cholesterol level is
299
706000
3000
a, znovu, pochopit, jaká je vaše celková hladina cholesterolu
12:04
and then break down into the HDL and the LDL if you so choose.
300
709000
3000
a případně se podívat i na rozdíl mezi HDL a LDL, jestli budete chtít.
12:07
But again, always using color
301
712000
2000
I v tomto případě vždy používáme barvy
12:09
and personalized proximity
302
714000
2000
a personalizovaný odhad
12:11
to that information.
303
716000
2000
těchto informací.
12:13
All those other values,
304
718000
2000
Všechny tyto hodnoty,
12:15
all those pages and pages of values that are full of nothing,
305
720000
2000
všechny tyto stránky a stránky hodnot, které jsou vám k ničemu,
12:17
we summarize.
306
722000
2000
jsme zestručnili.
12:19
We tell you that you're okay, you're normal.
307
724000
2000
Řekneme vám, že jste v pořádku, že jste v normě.
12:21
But you don't have to wade through it. You don't have to go through the junk.
308
726000
3000
Ale nezahltíme vás tím. Nemusíte se prodírat nesmysly.
12:24
And then we do two other very important things
309
729000
2000
A pak uděláme další dvě velmi důležité věci,
12:26
that kind of help fill in this feedback loop:
310
731000
2000
abychom dotáhli zpětnou vazbu do konce.
12:28
we help people understand in a little more detail
311
733000
2000
Pomáháme lidem chápat do nejmenších detailů,
12:30
what these values are and what they might indicate.
312
735000
3000
co tyto hodnoty znamenají a co mohou naznačovat.
12:33
And then we go a further step -- we tell them what they can do.
313
738000
3000
A pak zajdeme ještě dále: řekneme jim, co mají dělat.
12:36
We give them some insight
314
741000
2000
Poskytneme jim jistý náhled,
12:38
into what choices they can make, what actions they can take.
315
743000
3000
jaké možnosti mají, co mohou udělat.
12:41
So that's our general blood work test.
316
746000
3000
To byly tedy naše obecné krevní testy.
12:44
Then we went to CRP test.
317
749000
2000
Pak jsme přešli k jaterním testům.
12:46
In this case, it's a sin of omission.
318
751000
2000
V tomto případě je hříchem vynechávání.
12:48
They have this huge amount of space,
319
753000
2000
Mají tolik prostoru,
12:50
and they don't use it for anything, so we do.
320
755000
2000
který pro nic nevyužívají; tak jsme to udělali my.
12:52
Now the CRP test is often done
321
757000
2000
Dnes se jaterní testy často
12:54
following a cholesterol test,
322
759000
2000
dělají po testech na cholesterol
12:56
or in conjunction with a cholesterol test.
323
761000
2000
nebo společně s testy na cholesterol.
12:58
So we take the bold step
324
763000
2000
Proto jsme se rozhodli
13:00
of putting the cholesterol information on the same page,
325
765000
3000
dát informace o cholesterolu na stejnou stránku,
13:03
which is the way the doctor is going to evaluate it.
326
768000
2000
což je způsob, kterým to lékař nakonec vyhodnocuje.
13:05
So we thought the patient might actually want to know the context as well.
327
770000
3000
Mysleli jsme, že pacient by také znal rád souvislosti.
13:08
It's a protein that shows up
328
773000
2000
CRP je protein, který se vyskytuje,
13:10
when your blood vessels might be inflamed,
329
775000
2000
když se krevní cévy mohou zanítit,
13:12
which might be a risk for heart disease.
330
777000
2000
což pak míří k riziku srdečních chorob.
13:14
What you're actually measuring
331
779000
2000
To, co se vlastně měří,
13:16
is spelled out in clean language.
332
781000
2000
je zde vysvětleno jasným jazykem.
13:18
Then we use the information
333
783000
2000
Pak použijeme informaci,
13:20
that's already in the lab report.
334
785000
2000
která už je v laboratorní zprávě.
13:22
We use the person's age and their gender
335
787000
2000
Použijeme věk a pohlaví dané osoby
13:24
to start to fill in the personalized risks.
336
789000
3000
a uvedeme rizika, která jí hrozí.
13:27
So we start to use the data we have
337
792000
2000
Využíváme tedy data, která máme,
13:29
to run a very simple calculation
338
794000
2000
k velice jednoduchému propočítání,
13:31
that's on all sorts of online calculators
339
796000
2000
které poskytuje i spousta kalkulátorů na internetu,
13:33
to get a sense of what the actual risk is.
340
798000
3000
abychom nastínili možná rizika.
13:36
The last one I'll show you is a PSA test.
341
801000
2000
Poslední věc, kterou vám ukážu, je PSA test.
13:38
Here's the before, and here's the after.
342
803000
3000
Před a potom.
13:41
Now a lot of our effort on this one --
343
806000
2000
Spousta práce na tomto –
13:43
as many of you probably know,
344
808000
2000
jak někteří z vás asi vědí,
13:45
a PSA test is a very controversial test.
345
810000
2000
PSA test je poměrně kontroverzní test.
13:47
It's used to test for prostate cancer,
346
812000
2000
Používá se k testování rakoviny prostaty,
13:49
but there are all sorts of reasons
347
814000
2000
ale ve skutečnosti je spousta důvodů,
13:51
why your prostate might be enlarged.
348
816000
2000
proč vaše prostata může být zvětšená.
13:53
And so we spent a good deal of our time
349
818000
2000
Strávili jsme tedy spousty času
13:55
indicating that.
350
820000
2000
na jeho indikování.
13:57
We again personalized the risks.
351
822000
2000
Opět jsme personalizovali rizika.
13:59
So this patient is in their 50s,
352
824000
2000
Tento pacient je padesátník,
14:01
so we can actually give them a very precise estimate
353
826000
2000
takže mu můžeme poskytnout velmi přesný odhad,
14:03
of what their risk for prostate cancer is.
354
828000
2000
jaké je u něj riziko rakoviny prostaty.
14:05
In this case it's about 25 percent, based on that.
355
830000
3000
V tomto případě je to 25 procent podle těchto odhadů.
14:08
And then again, the follow-up actions.
356
833000
3000
A pak znova, následné akce.
14:11
So our cost for this was less than 10,000 dollars, all right.
357
836000
3000
Náklady na toto byly něco pod 10 000 dolarů.
14:14
That's what Wired magazine spent on this.
358
839000
3000
Tolik na tom utratil časopis Wired.
14:17
Why is Wired magazine doing this?
359
842000
2000
Proč to ale časopis Wired dělá?
14:19
(Laughter)
360
844000
3000
(Smích)
14:22
Quest Diagnostics and LabCorp,
361
847000
2000
Quest Diagnostics a LabCorp,
14:24
the two largest lab testing companies --
362
849000
3000
dvě největší komerční laboratoře:
14:27
last year, they made profits of over 700 million dollars
363
852000
3000
Minulý rok měly zisky přes 700 milionů,
14:30
and over 500 million dollars respectively.
364
855000
3000
respektive přes 500 milionů dolarů.
14:33
Now this is not a problem of resources;
365
858000
2000
Není to tedy problém zdrojů,
14:35
this is a problem of incentives.
366
860000
3000
je to problém pobídek.
14:38
We need to recognize that the target of this information
367
863000
3000
Musíme si uvědomit, že cílem těchto informací
14:41
should not be the doctor, should not be the insurance company.
368
866000
3000
by neměl být lékař, neměla by to být ani zdravotní pojišťovna;
14:44
It should be the patient.
369
869000
2000
měl by to být pacient.
14:46
It's the person who actually, in the end,
370
871000
2000
Je to ten člověk, který nakonec
14:48
is going to be having to change their lives
371
873000
2000
bude muset změnit svůj život
14:50
and then start adopting new behaviors.
372
875000
2000
a začít si osvojovat nové zvyky.
14:52
This is information that is incredibly powerful.
373
877000
2000
Toto jsou informace, které jsou neuvěřitelně mocné.
14:54
It's an incredibly powerful catalyst to change.
374
879000
3000
Jsou neuvěřitelně mocným podnětem ke změně.
14:57
But we're not using it. It's just sitting there.
375
882000
2000
My je však nepoužíváme, prostě tu leží ladem.
14:59
It's being lost.
376
884000
2000
Ztrácí se.
15:01
So I want to just offer four questions
377
886000
2000
Chci se s vámi podělit o čtyři otázky,
15:03
that every patient should ask,
378
888000
2000
které by měl každý pacient klást,
15:05
because I don't actually expect people
379
890000
2000
protože neočekávám, že by lidé
15:07
to start developing these lab test reports.
380
892000
2000
začali rozvíjet tyto laboratorní protokoly.
15:09
But you can create your own feedback loop.
381
894000
2000
Ale můžete se o zpětnou vazbu zasadit sami.
15:11
Anybody can create their feedback loop by asking these simple questions:
382
896000
3000
Každý může získat zpětnou vazbu tak, že bude klást jednoduché otázky:
15:14
Can I have my results?
383
899000
2000
„Mohu dostat své výsledky?“
15:16
And the only acceptable answer is --
384
901000
2000
A jedinou přijatelnou odpovědí je –
15:18
(Audience: Yes.) -- yes.
385
903000
2000
(Publikum: Ano.) – ano.
15:20
What does this mean? Help me understand what the data is.
386
905000
2000
„Co to znamená? Pomozte mi tato data pochopit.“
15:22
What are my options? What choices are now on the table?
387
907000
3000
„Jaké mám možnosti? Co s tím mohu udělat?“
15:25
And then, what's next?
388
910000
2000
A pak: „A co bude dál?
15:27
How do I integrate this information
389
912000
2000
Jak mohu tyto informace
15:29
into the longer course of my life?
390
914000
2000
využít, když chci žít déle?“
15:32
So I want to wind up by just showing
391
917000
2000
Nakonec chci už jen říci,
15:34
that people have the capacity to understand this information.
392
919000
2000
že lidé mají schopnost tyto informace pochopit.
15:36
This is not beyond the grasp of ordinary people.
393
921000
3000
Nejsou za hranicemi chápání obyčejného člověka.
15:39
You do not need to have the education level of people in this room.
394
924000
3000
Nepotřebujete mít vzdělání jako lidé v této místnosti.
15:42
Ordinary people are capable of understanding this information,
395
927000
3000
Obyčejní lidé jsou schopni tyto informace pochopit,
15:45
if we only go to the effort of presenting it to them
396
930000
3000
musíme však vyvinout snahu prezentovat jim je
15:48
in a form that they can engage with.
397
933000
2000
ve formě, se kterou se vypořádají.
15:50
And engagement is essential here,
398
935000
2000
A to vypořádání je zde nejdůležitější,
15:52
because it's not just giving them information;
399
937000
2000
protože to není jen předání informací,
15:54
it's giving them an opportunity to act.
400
939000
2000
je to předání možnosti jednat.
15:56
That's what engagement is. It's different from compliance.
401
941000
2000
To je to, co znamená angažovat se; není to jen souhlas.
15:58
It works totally different from the way we talk about behavior
402
943000
3000
Je to něco úplně jiného než způsob, jakým dnes
16:01
in medicine today.
403
946000
2000
mluvíme o medicíně.
16:03
And this information is out there.
404
948000
2000
Ty informace tu už jsou.
16:05
I've been talking today about latent information,
405
950000
2000
Dnes jsem mluvil o skrytých informacích
16:07
all this information that exists in the system
406
952000
2000
a ty všechny se nacházejí v systému,
16:09
that we're not putting to use.
407
954000
2000
který zatím nevyužíváme.
16:11
But there are all sorts of other bodies of information
408
956000
2000
Ale jsou zde nejrůznější zdroje informací,
16:13
that are coming online,
409
958000
2000
které se zveřejňují online.
16:15
and we need to recognize the capacity of this information
410
960000
3000
A musíme uznat schopnost těchto informací
16:18
to engage people, to help people
411
963000
2000
angažovat lidi, pomáhat lidem
16:20
and to change the course of their lives.
412
965000
2000
a změnit směřování jejich životů.
16:22
Thank you very much.
413
967000
2000
Mnohokrát vám děkuji.
16:24
(Applause)
414
969000
3000
(Potlesk)
ABOUT THE SPEAKER
Thomas Goetz - Healthcare communicatorThomas 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.
Thomas Goetz | Speaker | TED.com