TEDxAustin
Joel Selanikio: The big-data revolution in health care
Joel Selanikio: Překvapivé zárodky velké datové revoluce ve zdravotnictví
Filmed:
Readability: 4.1
745,046 views
Shromažďování dat v globálním zdravotnictví nebylo nic úžasného. Pracovníci museli chodit po vesnicích, klepat na dveře, pokládat otázky, psát odpovědi do formulářů a pak přepsat získaná data do počítače. Na základě těchto neúplných informací pak státy dělaly velká rozhodnutí. Datový nadšenec Joel Selanikio mluví o veliké změně v shromažďování dat ve zdravotnictví v posledních deseti letech - počínaje Palm Pilotem a Hotmailem až k současnému využití Internetu.
Joel Selanikio - Health and technology activist
Dr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges. Full bio
Dr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
There's an old joke about a cop who's walking his beat
0
717
2439
Znáte ten vtip o poldovi,
co je na pochůzce uprostřed noci
00:15
in the middle of the night,
1
3156
1295
00:16
and he comes across a guy under a street lamp
2
4451
2365
a najednou narazí na chlápka
pod pouliční lampou,
pod pouliční lampou,
00:18
who's looking at the ground and moving from side to side,
3
6816
2531
který se dívá na zem a houpe se
ze strany na stranu.
ze strany na stranu.
00:21
and the cop asks him what he's doing.
4
9347
1859
A ten polda se ho zeptá, co dělá.
00:23
The guys says he's looking for his keys.
5
11206
1959
Chlápek odpoví, že hledá svoje klíče.
00:25
So the cop takes his time and looks over
6
13165
2580
Tak se polda zastaví a rozhlídne se kolem
00:27
and kind of makes a little matrix and looks
7
15745
1637
a pak znovu a znovu...
00:29
for about two, three minutes. No keys.
8
17382
3051
hledá dvě, tři minuty. Klíče nikde.
00:32
The cop says, "Are you sure? Hey buddy,
9
20433
2966
Polda povídá: "Jste si jistý? Hele kámo,
00:35
are you sure you lost your keys here?"
10
23399
1880
určite jste ztratil svoje klíče tady?
00:37
And the guy says, "No, no, actually I lost them
11
25279
1379
A chlápek odpoví,
"Ne, vlastně jsem je ztratil
dole na konci ulice,
dole na konci ulice,
00:38
down at the other end of the street,
12
26658
1525
00:40
but the light is better here."
13
28183
5984
ale tady je lepší světlo."
00:46
There's a concept that people talk about nowadays
14
34167
1793
Lidé v dnešní době mluví o pojmu
00:47
called big data, and what they're talking about
15
35960
2234
"velká data", čímž myslí
00:50
is all of the information that we're generating
16
38194
2166
všechny informace, které lidstvo vytváří
00:52
through our interaction with and over the Internet,
17
40360
2665
skrz vzájemné interakce
na a prostřednictvím internetu.
na a prostřednictvím internetu.
00:55
everything from Facebook and Twitter
18
43025
1942
Všechno počínaje facebookem a twitterem
00:56
to music downloads, movies, streaming, all this kind of stuff,
19
44967
4077
až po stahování hudby, filmů,
streamování, a podobně.
streamování, a podobně.
01:01
the live streaming of TED.
20
49044
1875
Živé vysílání TEDu.
01:02
And the folks who work with big data, for them,
21
50919
2761
A pro lidi, co pracují s "velkými daty",
01:05
they talk about that their biggest problem is
22
53680
1771
je největším problémem,
01:07
we have so much information,
23
55451
1912
že máme až moc informací.
01:09
the biggest problem is, how do we organize all that information?
24
57363
3492
Největším problémem je,
jak je všechny uspořádat.
jak je všechny uspořádat.
01:12
I can tell you that working in global health,
25
60855
2392
Zabývám se globálním zdravím
a mohu vám říct,
a mohu vám říct,
01:15
that is not our biggest problem.
26
63247
2872
že to není náš největší problém.
01:18
Because for us, even though the light
27
66119
1570
Protože pro nás,
i když je na Internetu lepší světlo,
01:19
is better on the Internet,
28
67689
3157
01:22
the data that would help us solve the problems
29
70846
2320
data, která potřebujeme k řešení problému,
01:25
we're trying to solve is not actually present on the Internet.
30
73166
3386
nejsou na Internetu k nalezení.
01:28
So we don't know, for example, how many people
31
76552
1847
My například nevíme,
kolik lidí se stává právě teď
obětí katastrofy
obětí katastrofy
01:30
right now are being affected by disasters
32
78399
2594
01:32
or by conflict situations.
33
80993
2336
nebo je v nějakém konfliktu.
01:35
We don't know for really basically any of the clinics
34
83329
3743
Nevíme, kolik nemocnic
01:39
in the developing world, which ones have medicines
35
87072
2193
v rozvojových zemích má potřebné léky
01:41
and which ones don't.
36
89265
1460
a kolik nemá.
01:42
We have no idea of what the supply chain is for those clinics.
37
90725
3172
Nemáme ponětí o zasobování
těchto nemocnic.
těchto nemocnic.
01:45
We don't know -- and this is really amazing to me --
38
93897
2860
Netušíme - a to mě nejvíc udivuje -
01:48
we don't know how many children were born,
39
96757
2901
nevíme, kolik dětí se narodilo
01:51
or how many children there are in Bolivia
40
99658
2946
nebo kolik dětí žije v Bolivii
01:54
or Botswana or Bhutan.
41
102604
3154
nebo Botswaně nebo Bhútánu.
01:57
We don't know how many kids died last week
42
105758
1922
Nevíme, kolik dětí zemřelo minulý týden
01:59
in any of those countries.
43
107680
1401
v některé z těchto zemí.
02:01
We don't know the needs of the elderly, the mentally ill.
44
109081
3372
Neznáme potřeby starých lidí
a mentálně nemocných.
a mentálně nemocných.
02:04
For all of these different critically important problems
45
112453
3239
O těchto různých zásadně
duležitých problémech
duležitých problémech
02:07
or critically important areas that we want to solve problems in,
46
115692
3001
nebo důležitých oblastech,
kde chceme řešit problémy,
kde chceme řešit problémy,
02:10
we basically know nothing at all.
47
118693
5112
nevíme vlastně vůbec nic.
02:15
And part of the reason why we don't know anything at all
48
123805
2623
A částečný důvod,
proč nevíme vůbec nic,
proč nevíme vůbec nic,
02:18
is that the information technology systems
49
126428
2252
je, že informační systémy,
02:20
that we use in global health to find the data
50
128680
3525
které používáme v rámci
globálního zdravotnictví
globálního zdravotnictví
02:24
to solve these problems is what you see here.
51
132205
2945
k řešení těchto problémů,
vypadají takto.
vypadají takto.
02:27
And this is about a 5,000-year-old technology.
52
135150
2258
To je asi 5 000 let stará technologie.
Možná jste ji už použili.
02:29
Some of you may have used it before.
53
137408
1052
02:30
It's kind of on its way out now, but we still use it
54
138460
2320
Dnes je docela v úpadku,
ale my ji stále používáme
v 99 % případů.
v 99 % případů.
02:32
for 99 percent of our stuff.
55
140780
2091
02:34
This is a paper form, and what you're looking at
56
142871
4009
Tohle je papírový formulář.
Formulář v rukou sestry
z Ministerstva zdravotnictví
z Ministerstva zdravotnictví
02:38
is a paper form in the hand of a Ministry of Health nurse
57
146880
3366
02:42
in Indonesia who is tramping out across the countryside
58
150246
3288
v Indonésii, která chodí po venkově
02:45
in Indonesia on, I'm sure, a very hot and humid day,
59
153534
3581
a to zajisté v hrozném horku a vlhku.
02:49
and she is going to be knocking on thousands of doors
60
157115
2725
Chystá se zaklepat na tisíce dveří
02:51
over a period of weeks or months,
61
159840
1946
během několika týdnů nebo měsíců.
02:53
knocking on the doors and saying, "Excuse me,
62
161786
2448
Klepe na dveře a říká:
"Promiňte, rádi bychom
se zeptali na pár otázek.
se zeptali na pár otázek.
02:56
we'd like to ask you some questions.
63
164234
2172
02:58
Do you have any children? Were your children vaccinated?"
64
166406
3671
Máte děti? Jsou vaše děti očkované?
03:02
Because the only way we can actually find out
65
170077
1848
Protože jediný způsob, jak zjistit,
03:03
how many children were vaccinated in the country of Indonesia,
66
171925
2883
kolik dětí bylo v Indonésii očkováno,
03:06
what percentage were vaccinated, is actually not
67
174808
2653
kolik procent bylo očkováno,
není Internet, ale je potřeba
jít a klepat na dveře,
jít a klepat na dveře,
03:09
on the Internet but by going out and knocking on doors,
68
177461
2900
03:12
sometimes tens of thousands of doors.
69
180361
2871
někdy i desítky tisíc dveří.
03:15
Sometimes it takes months to even years
70
183232
2376
A to může trvat měsíce nebo i roky.
03:17
to do something like this.
71
185608
1726
03:19
You know, a census of Indonesia
72
187334
2141
Víte, sčítáni lidu v Indonésii
03:21
would probably take two years to accomplish.
73
189475
1832
by pravděpodobně zabralo dva roky.
03:23
And the problem, of course, with all of this is that
74
191307
2645
A samozrejmě další problém je,
03:25
with all those paper forms — and I'm telling you
75
193952
1785
že se všemi těmito formuláři -
a to vám povím,
my máme fomuláře na všechno možné:
my máme fomuláře na všechno možné:
03:27
we have paper forms for every possible thing.
76
195737
2212
03:29
We have paper forms for vaccination surveys.
77
197949
2703
máme formuláře na průzkum vakcinací,
03:32
We have paper forms to track people who come into clinics.
78
200652
3374
máme formuláře na sčítání lidí,
co přijdou do nemocnice.
co přijdou do nemocnice.
03:36
We have paper forms to track drug supplies,
79
204026
2795
Máme formuláře na sledování zásob léků,
03:38
blood supplies, all these different paper forms
80
206821
2804
zásob krve, všechny možné formuláře.
03:41
for many different topics,
81
209625
1725
Na všechno možné.
03:43
they all have a single common endpoint,
82
211350
2232
A ty všechny mají jeden společný cíl.
03:45
and the common endpoint looks something like this.
83
213582
2665
A ten společný cíl vypadá asi takhle.
03:48
And what we're looking at here is a truckful o' data.
84
216247
4284
Právě se díváte na auto plné dat.
03:52
This is the data from a single vaccination coverage survey
85
220531
4619
Toto jsou data z jednoho jediného průzkumu
o pokrytí vakcínou
o pokrytí vakcínou
03:57
in a single district in the country of Zambia
86
225150
2215
v jednom jediném regionu v Zambii,
03:59
from a few years ago that I participated in.
87
227365
2128
kterého jsem se před lety zúčastnil.
04:01
The only thing anyone was trying to find out
88
229493
2557
Jedinou věc, kterou bylo potřeba zjistit,
04:04
is what percentage of Zambian children are vaccinated,
89
232050
3103
kolik procent zambijskych dětí
je očkováno.
je očkováno.
04:07
and this is the data, collected on paper over weeks
90
235153
3179
A toto jsou data nashromážděná
na papíře za několik týdnů
na papíře za několik týdnů
04:10
from a single district, which is something like a county
91
238332
2874
z jediného regionu,
který je něco jako jeden okres v USA.
který je něco jako jeden okres v USA.
04:13
in the United States.
92
241206
1340
Umíte si představit, že pro celou Zambii,
04:14
You can imagine that, for the entire country of Zambia,
93
242546
2108
04:16
answering just that single question
94
244654
3574
odpoveď jen na tuto jedinou otázku,
04:20
looks something like this.
95
248228
1948
vypadá asi takhle.
04:22
Truck after truck after truck
96
250176
2655
Náklaďák za náklaďákem
04:24
filled with stack after stack after stack of data.
97
252831
3461
plné hromadou dat.
04:28
And what makes it even worse is that
98
256292
1328
A co je ještě horší:
04:29
that's just the beginning,
99
257620
1938
to je jen začátek,
protože jakmile nashromáždíte
všechna data,
všechna data,
04:31
because once you've collected all that data,
100
259558
1974
04:33
of course someone's going to have to --
101
261532
1593
samozřejmě je bude muset někdo
- nějaký nešťastník -
- nějaký nešťastník -
04:35
some unfortunate person is going to have to type that into a computer.
102
263125
3292
přepsat do počítače.
04:38
When I was a graduate student, I actually was
103
266417
2046
Když jsem byl na univerzitě,
byl jsem vlastně někdy tím nešťastníkem.
04:40
that unfortunate person sometimes.
104
268463
2003
04:42
I can tell you, I often wasn't really paying attention.
105
270466
3011
A můžu vám říct,
často jsem se přestával soustředit.
často jsem se přestával soustředit.
Pravděpodobně jsem nasekal spoustu chyb,
kterých si nikdo nevšiml.
kterých si nikdo nevšiml.
04:45
I probably made a lot of mistakes when I did it
106
273477
1818
04:47
that no one ever discovered, so data quality goes down.
107
275295
2825
Tím se kvalita dat zhoršila.
04:50
But eventually that data hopefully gets typed into a computer,
108
278120
3152
Ale nakonec jsou všechna data
přepsána do počítače,
přepsána do počítače,
04:53
and someone can begin to analyze it,
109
281272
1767
a někdo je musí začít analyzovat.
04:55
and once they have an analysis and a report,
110
283039
2716
A když je analýza hotová a popsaná,
04:57
hopefully then you can take the results of that data collection
111
285755
3299
pak je snad možné
zhodnotit výsledky daného výzkumu
zhodnotit výsledky daného výzkumu
05:01
and use it to vaccinate children better.
112
289054
2147
a použít je k zlepšení očkování dětí.
05:03
Because if there's anything worse
113
291201
2909
Protože není nic horšího
05:06
in the field of global public health,
114
294110
2346
v oblasti globálního veřejného zdraví,
nevím, co je horšího,
než nechat děti na této planetě
než nechat děti na této planetě
05:08
I don't know what's worse than allowing children on this planet
115
296456
2729
05:11
to die of vaccine-preventable diseases,
116
299185
3140
zemřít na nemoci,
proti kterým je dostupná vakcína.
proti kterým je dostupná vakcína.
05:14
diseases for which the vaccine costs a dollar.
117
302325
3510
Nemoci, na které existuje
vakcína za dolar.
vakcína za dolar.
05:17
And millions of children die of these diseases every year.
118
305835
3088
A každý rok na tyto nemoci
zemřou miliony dětí.
zemřou miliony dětí.
05:20
And the fact is, millions is a gross estimate because
119
308923
3462
A pravdou je, že milion je hrubý odhad,
protože my skutečně nevíme,
kolik dětí takhle ročně zemře.
kolik dětí takhle ročně zemře.
05:24
we don't really know how many kids die each year of this.
120
312385
3005
05:27
What makes it even more frustrating is that
121
315390
2352
Co je na tom ale ještě víc frustrující,
05:29
the data entry part, the part that I used to do as a grad student,
122
317742
3099
to přepisování dat,
co jsem dělával jako student,
co jsem dělával jako student,
05:32
can take sometimes six months.
123
320841
1970
může trvat až šest mesíců.
Někdy může trvat až dva roky
05:34
Sometimes it can take two years to type that information
124
322811
2276
přepsat všechny ty informace do počítace
05:37
into a computer, and sometimes, actually not infrequently,
125
325087
3336
a někdy, a to ne málokdy,
05:40
it actually never happens.
126
328423
1988
se to vlastně nikdy nepřepíše.
05:42
Now try and wrap your head around that for a second.
127
330411
2257
Teď se nad tím na vteřinu
zkuste zamyslet.
zkuste zamyslet.
05:44
You just had teams of hundreds of people.
128
332668
2442
Týmy stovek lidí vyšly do terénu,
05:47
They went out into the field to answer a particular question.
129
335110
2366
aby našly odpoveď na konkrétní otázku,
05:49
You probably spent hundreds of thousands of dollars
130
337476
2467
pravděpodobně to vyšlo na tisíce dolarů
05:51
on fuel and photocopying and per diem,
131
339943
3844
za naftu, fotokopie a diety.
05:55
and then for some reason, momentum is lost
132
343787
2353
A pak z nějakého důvodu
se energie vytratí
se energie vytratí
05:58
or there's no money left,
133
346140
1311
nebo nezbydou žádné peníze.
05:59
and all of that comes to nothing
134
347451
2405
A všechno přijde v niveč,
06:01
because no one actually types it into the computer at all.
135
349856
2647
protože to nikdo nepřepíše do počítače.
06:04
The process just stops. Happens all the time.
136
352503
3310
Projekt se zastaví. A to se stává často.
06:07
This is what we base our decisions on in global health:
137
355813
2933
A na tom zakládáme naše rozhodnutí
v globálním zdravotnictví.
v globálním zdravotnictví.
06:10
little data, old data, no data.
138
358746
4898
Málo dat, stará data, žádná data.
06:15
So back in 1995, I began to think about ways
139
363644
2567
V roce 1995 jsem začal premýšlet,
06:18
in which we could improve this process.
140
366211
2154
jak by se dal tenhle proces vylepšit.
06:20
Now 1995, obviously that was quite a long time ago.
141
368365
2798
1995, to už je dost dávno.
06:23
It kind of frightens me to think of how long ago that was.
142
371163
2382
Trochu mě teď vyděsilo si uvědomit,
jak už je to vlastně dávno.
jak už je to vlastně dávno.
06:25
The top movie of the year was
143
373545
2194
Nejlepší film roku byla
06:27
"Die Hard with a Vengeance."
144
375739
1182
"Smrtonosná past 3"
06:28
As you can see, Bruce Willis had a lot more hair back then.
145
376921
2783
a jak můžete vidět,
Bruce Willis měl tehdy mnohem víc vlasů.
Bruce Willis měl tehdy mnohem víc vlasů.
06:31
I was working in the Centers for Disease Control,
146
379704
2384
Já jsem pracoval
v Centru pro kontrolu nemocí
v Centru pro kontrolu nemocí
06:34
and I had a lot more hair back then as well.
147
382088
3043
a měl jsem tehdy taky mnohem víc vlasů.
06:37
But to me, the most significant thing that I saw in 1995
148
385131
3342
Ale pro mě ta nejvýznamnější věc,
co jsem viděl v roce 1995,
co jsem viděl v roce 1995,
06:40
was this.
149
388473
1454
bylo tohle.
06:41
Hard for us to imagine, but in 1995,
150
389927
2641
Těžko představitelné, ale v roce 1995,
06:44
this was the ultimate elite mobile device.
151
392568
3598
tohle byl nejvýkonnější mobilní přístroj.
06:48
Right? It wasn't an iPhone. It wasn't a Galaxy phone.
152
396166
2372
Jasně, nebyl to iPhone.
Nebyl to Samsung Galaxy.
Nebyl to Samsung Galaxy.
06:50
It was a Palm Pilot.
153
398538
1478
Byl to Palm Pilot.
06:52
And when I saw the Palm Pilot for the first time, I thought,
154
400016
3564
A když jsem viděl Palm Pilot poprvé,
pomyslel jsem si,
pomyslel jsem si,
06:55
why can't we put the forms on these Palm Pilots
155
403580
2527
proč bychom nemohli Palm Pilot
použít k záznamu dat?
použít k záznamu dat?
06:58
and go out into the field just carrying one Palm Pilot,
156
406107
2872
A jít do terénu jenom
s jedním Palm Pilotem,
s jedním Palm Pilotem,
07:00
which can hold the capacity of tens of thousands
157
408979
3117
který může pobrat kapacitu
desítek tisíc papírových formulářů?
desítek tisíc papírových formulářů?
07:04
of paper forms? Why don't we try to do that?
158
412096
2181
Proč to nezkusit?
07:06
Because if we can do that, if we can actually just
159
414277
2748
Protože když to tak uděláme,
07:09
collect the data electronically, digitally,
160
417025
2514
můžeme nashromáždit data
elektronicky, digitálně
elektronicky, digitálně
07:11
from the very beginning,
161
419539
1903
od samého začátku.
07:13
we can just put a shortcut right through that whole process
162
421442
3017
A můžeme tak přeskočit celý proces
07:16
of typing,
163
424459
3222
někoho, kdo to celé přepisuje do počítače.
07:19
of having somebody type that stuff into the computer.
164
427681
1983
07:21
We can skip straight to the analysis
165
429664
1959
Můžeme tak přejít rovnou k analýze
07:23
and then straight to the use of the data to actually save lives.
166
431623
3075
a hned použít vyhodnocená data
k záchraně životů.
k záchraně životů.
07:26
So that's actually what I began to do.
167
434698
2515
A to je vlastně to,
co jsem začal dělat.
co jsem začal dělat.
07:29
Working at CDC, I began to travel to different programs
168
437213
3334
Za práce v CDC
jsem začal cestovat
po všemožných institucích po celém světě
po všemožných institucích po celém světě
07:32
around the world and to train them in using Palm Pilots
169
440547
4069
a učil je, jak používat Palm Pilot
ke sbírání dat místo psaní na papír.
ke sbírání dat místo psaní na papír.
07:36
to do data collection instead of using paper.
170
444616
2525
07:39
And it actually worked great.
171
447141
2109
A fungovalo to skvěle.
Fungovalo to přesně tak,
jak se předpokládalo.
jak se předpokládalo.
07:41
It worked exactly as well as anybody would have predicted.
172
449250
2665
07:43
What do you know? Digital data collection
173
451915
2233
Víte, digitální shromažďování dat
07:46
is actually more efficient than collecting on paper.
174
454148
2271
je mnohem efektivnější než papír.
07:48
While I was doing it, my business partner, Rose,
175
456419
2364
Zatímco jsem tohle dělal,
moje obchodní partnerka Rose,
moje obchodní partnerka Rose,
07:50
who's here with her husband, Matthew, here in the audience,
176
458783
2817
která je tady v publiku
se svým manželem Matthewem,
se svým manželem Matthewem,
07:53
Rose was out doing similar stuff for the American Red Cross.
177
461600
3177
Rose dělala něco podobného
pro americký Červený kříž.
pro americký Červený kříž.
07:56
The problem was, after a few years of doing that,
178
464777
2065
Problém bylo, že po pár letech
07:58
I realized I had done -- I had been to maybe
179
466842
2740
jsem si uvědomil, že jsem možná vyškolil
08:01
six or seven programs, and I thought,
180
469582
2718
šest nebo sedm programů.
A pomyslel jsem si,
A pomyslel jsem si,
08:04
you know, if I keep this up at this pace,
181
472300
2310
že když to půjde touhle rychlostí,
08:06
over my whole career, maybe I'm going to go
182
474610
1654
tak za celou svoji kariéru
možná zvládnu 20 až 30.
08:08
to maybe 20 or 30 programs.
183
476264
2277
08:10
But the problem is, 20 or 30 programs,
184
478541
3229
Ale problém je,
že 20 až 30 programů,
že 20 až 30 programů,
08:13
like, training 20 or 30 programs to use this technology,
185
481770
2973
míněno vyškolit 20 až 30 programů
k používání této technologie,
k používání této technologie,
08:16
that is a tiny drop in the bucket.
186
484743
2206
je jen malá kapka v moři.
08:18
The demand for this, the need for data to run better programs,
187
486949
4039
Poptávka a potřeba mít k dispozici
lepší programy
lepší programy
08:22
just within health, not to mention all of the other fields
188
490988
2736
jen v oblasti zdravotnictví,
a to nemluvě o dalších odvětvích,
a to nemluvě o dalších odvětvích,
08:25
in developing countries, is enormous.
189
493724
2166
je v rozvojových zemích obrovská.
08:27
There are millions and millions and millions of programs,
190
495890
4010
Existují miliony projektů,
08:31
millions of clinics that need to track drugs,
191
499900
2535
miliony klinik,
které potřebují sledovat léky,
které potřebují sledovat léky,
08:34
millions of vaccine programs.
192
502435
1299
miliony očkovacích projektů.
08:35
There are schools that need to track attendance.
193
503734
2057
Některé školy potřebují sledovat presenci.
08:37
There are all these different things
194
505791
2005
Je spousta různých případů,
08:39
for us to get the data that we need to do.
195
507796
2095
kde potřebujeme data.
08:41
And I realized, if I kept up the way that I was doing,
196
509891
4526
A tak jsem si uvědomil,
že když budu pokračovat stejnou rychlostí,
že když budu pokračovat stejnou rychlostí,
08:46
I was basically hardly going to make any impact
197
514417
3243
tak v podstatě nedokážu nic moc změnit
08:49
by the end of my career.
198
517660
1832
do konce své kariéry.
08:51
And so I began to wrack my brain
199
519492
2155
Tak jsem si začal lámat hlavu,
08:53
trying to think about, you know,
200
521647
1143
zkoušel přemýšlet,
co je vlastně můj školící proces,
08:54
what was the process that I was doing,
201
522790
1518
08:56
how was I training folks, and what were the bottlenecks
202
524308
2856
jak školím lidi, jaká to má úskalí,
08:59
and what were the obstacles to doing it faster
203
527164
2813
a co překáží tomu to urychlit
09:01
and to doing it more efficiently?
204
529977
1520
a zefektivnit?
09:03
And unfortunately, after thinking about this for some time,
205
531497
3143
A bohužel, po nějake době premýšlení,
09:06
I realized -- I identified the main obstacle.
206
534640
3452
jsem si uvědomil -
našel jsem hlavní překážku.
našel jsem hlavní překážku.
09:10
And the main obstacle, it turned out,
207
538092
1977
A ta hlavní překážka, jak se ukázalo,
09:12
and this is a sad realization,
208
540069
1835
a je smutné si to přiznat,
09:13
the main obstacle was me.
209
541904
2268
ta hlavní překážka jsem byl já.
09:16
So what do I mean by that?
210
544172
2196
Co tím myslím?
09:18
I had developed a process whereby
211
546368
2488
Já jsem vynalezl nový postup,
09:20
I was the center of the universe of this technology.
212
548856
5045
čímž jsem se stal centrem vesmíru
této technologie.
této technologie.
Pokud byste ji chtěli použít,
museli byste kontaktovat mě.
museli byste kontaktovat mě.
09:25
If you wanted to use this technology, you had to get in touch with me.
213
553901
2989
Což znamená,
že byste museli vědět, že existuju.
že byste museli vědět, že existuju.
09:28
That means you had to know I existed.
214
556890
2106
09:30
Then you had to find the money to pay for me
215
558996
1474
Pak byste museli sehnat peníze
09:32
to fly out to your country
216
560470
1486
a zaplatit mi let do vaší země
09:33
and the money to pay for my hotel
217
561956
1548
a sehnat peníze na zaplacení mého hotelu
09:35
and my per diem and my daily rate.
218
563504
2760
a diet a denní mzdy.
09:38
So you could be talking about 10,000 or 20,000 or 30,000 dollars
219
566264
2949
Což by mohlo vyjít
na 10, 20 nebo i 30 tisíc dolarů.
na 10, 20 nebo i 30 tisíc dolarů.
09:41
if I actually had the time or it fit my schedule
220
569213
2582
Kdybych vůbec měl čas
a hodilo by se mi to
a hodilo by se mi to
09:43
and I wasn't on vacation.
221
571795
1947
a nebyl jsem třeba na dovolené.
09:45
The point is that anything, any system that depends
222
573742
2897
Pointou je, že cokoliv,
každý systém, který je zavislý
každý systém, který je zavislý
09:48
on a single human being or two or three or five human beings,
223
576639
2870
jen na jediném človeku
nebo 2 nebo 3 nebo 5 lidech
nebo 2 nebo 3 nebo 5 lidech
09:51
it just doesn't scale.
224
579509
1736
se nemůže rozrůstat.
09:53
And this is a problem for which we need to scale
225
581245
2021
A to je důvod,
přoc musíme rozšířit
přoc musíme rozšířit
09:55
this technology and we need to scale it now.
226
583266
2997
tuto technologii
a je třeba to udělat teď.
a je třeba to udělat teď.
09:58
And so I began to think of ways in which I could basically
227
586263
2222
A tak jsem začal uvažovat,
jak bych se mohl
vytrhnout z toho centrálního bodu.
vytrhnout z toho centrálního bodu.
10:00
take myself out of the picture.
228
588485
2384
10:02
And, you know, I was thinking,
229
590869
4496
A, víte, přemýšlel jsem,
10:07
how could I take myself out of the picture
230
595365
2096
jak se z toho vytáhnout
10:09
for quite some time.
231
597461
1809
docela dlouho.
10:11
You know, I'd been trained that the way that
232
599270
2157
Víte, já jsem byl naučený,
10:13
you distribute technology within international development
233
601427
2722
že šíření technologie
s mezinárodním rozvojem
s mezinárodním rozvojem
10:16
is always consultant-based.
234
604149
2027
je vždy založené na konzultaci.
10:18
It's always guys that look pretty much like me
235
606176
2977
Jsou to vždycky lidi,
kteří vypadají zhruba jako já
kteří vypadají zhruba jako já
10:21
flying from countries that look pretty much like this
236
609153
2301
a létají ze zemí,
které vypadají zhruba jako tahle,
které vypadají zhruba jako tahle,
10:23
to other countries with people with darker skin.
237
611454
3106
do jiných zemí,
kde žijí lidé s tmavší barvou pleti.
kde žijí lidé s tmavší barvou pleti.
10:26
And you go out there, and you spend money on airfare
238
614560
2445
A tak vyrazíte,
utratíte peníze za letenku,
utratíte peníze za letenku,
10:29
and you spend time and you spend per diem
239
617005
3510
a strávíte čas a utratíte diety
a utratíte za hotel
a utratíte za tohle a tamto.
a utratíte za tohle a tamto.
10:32
and you spend [on a] hotel and you spend all that stuff.
240
620515
2112
10:34
As far as I knew, that was the only way
241
622627
1851
To byla jediná cesta,
kterou jsem znal,
kterou jsem znal,
10:36
you could distribute technology, and I couldn't figure out a way around it.
242
624478
3269
jak distribuovat technologii
a nemohl jsem přijít na nic jiného.
a nemohl jsem přijít na nic jiného.
10:39
But the miracle that happened,
243
627747
2671
Ale ten zázrak, který se stal,
10:42
I'm going to call it Hotmail for short.
244
630418
2750
budu ho ve zkratce nazývat "Hotmail".
Možná si nemyslíte,
že "Hotmail" je nějak zázračný,
že "Hotmail" je nějak zázračný,
10:45
Now you may not think of Hotmail as being miraculous,
245
633168
2181
10:47
but for me it was miraculous, because I noticed,
246
635349
2913
ale pro mě byl zázračný,
protože jsem si všiml,
protože jsem si všiml,
10:50
just as I was wrestling with this problem,
247
638262
2566
zrovna když jsem zápasil
s tímto problémem,
s tímto problémem,
10:52
I was working in sub-Saharan Africa mostly at the time.
248
640828
3414
pracoval jsem tou dobou
hlavně v sub-saharské Africe,
hlavně v sub-saharské Africe,
10:56
I noticed that every sub-Saharan African health worker
249
644242
2589
všiml jsem si,
že každý sub-saharský zdravotník,
že každý sub-saharský zdravotník,
10:58
that I was working with had a Hotmail account.
250
646831
4108
se kterým jsem pracoval,
měl účet na Hotmailu.
měl účet na Hotmailu.
11:02
And I thought, it struck me,
251
650939
2144
A tak jsem si pomyslel, to mi rozbřesklo,
11:05
wait a minute, I know that the Hotmail people
252
653083
2615
počkat, já vím, že lidi od Hotmailu
11:07
surely didn't fly to the Ministry of Health of Kenya
253
655698
2716
určitě neletěli
na ministerstvo zdravotnictví do Keni
na ministerstvo zdravotnictví do Keni
11:10
to train people in how to use Hotmail.
254
658414
2711
vyškolit pracovníky, jak používat Hotmail.
11:13
So these guys are distributing technology.
255
661125
2487
Tihle lidé zprostředkovávají technologii.
11:15
They're getting software capacity out there
256
663612
2004
Oni tam poskytují software,
11:17
but they're not actually flying around the world.
257
665616
2009
ale nemusí vlastně létat po celém světě.
Potřebuju o tom ještě trochu přemýšlet.
11:19
I need to think about this some more.
258
667625
1560
11:21
While I was thinking about it, people started using
259
669185
2173
Zatímco jsem o tom premýšlel,
lidé začali používat
lidé začali používat
11:23
even more things just like this, just as we were.
260
671358
3200
mnohem víc podobných věcí,
stejně jako my.
stejně jako my.
Začali používat LinkedIn a Flickr
11:26
They started using LinkedIn and Flickr
261
674558
1210
11:27
and Gmail and Google Maps, all these things.
262
675768
2761
a Gmail a Google Maps, všechno.
11:30
Of course, all of these things are cloud-based
263
678529
2726
Samozřejmě, tyhle věci jsou na Internetu
11:33
and don't require any training.
264
681255
2206
a nevyžadují žádný trénink.
11:35
They don't require any programmers.
265
683461
1600
Nevyžadují žádné programátory.
11:37
They don't require any consultants, because
266
685061
1709
Nepotřebují konzultanty,
protože obchodní taktita
všech těchto organizací vyžaduje,
všech těchto organizací vyžaduje,
11:38
the business model for all these businesses
267
686770
2394
11:41
requires that something be so simple we can use it ourselves
268
689164
2997
aby všechno bylo tak jednoduché,
že to každý může sám použít
že to každý může sám použít
11:44
with little or no training.
269
692161
1185
s minimálním nebo žádným školením.
11:45
You just have to hear about it and go to the website.
270
693346
2614
Jen o tom musíte zaslechnout
a podívat se na webovou stránku.
a podívat se na webovou stránku.
11:47
And so I thought, what would happen if we built software
271
695960
4365
A tak jsem přemýšlel, co by se stalo,
kdybychom vytvořili software,
kdybychom vytvořili software,
který by dělal to,
co jsem dělal já při konzultacích?
co jsem dělal já při konzultacích?
11:52
to do what I'd been consulting in?
272
700325
2011
11:54
Instead of training people how
273
702336
1434
Místo školení lidí,
11:55
to put forms onto mobile devices,
274
703770
2850
jak sepsat formulář
na mobilním přístroji,
na mobilním přístroji,
pojďme vytvořit software,
který jim to umožní udělat
který jim to umožní udělat
11:58
let's create software that lets them do it themselves
275
706620
2284
12:00
with no training and without me being involved?
276
708904
1890
bez jakéhokoliv školení a beze mě.
12:02
And that's exactly what we did.
277
710794
1804
A přesně to jsme taky udělali.
12:04
So we created software called Magpi,
278
712598
3684
Vytvořili jsme software nazvaný Magpi,
12:08
which has an online form creator.
279
716282
1877
který ma online generátor formulářů.
12:10
No one has to speak to me.
280
718159
1151
Nikdo se mnou nemusí mluvit.
12:11
You just have to hear about it and go to the website.
281
719310
2694
Jen o tom musíte zaslechnout
a jít na webovou stránku.
a jít na webovou stránku.
12:14
You can create forms, and once you've created the forms,
282
722004
2747
Můžete vytvářet formuláře
a jakmile jsou hotové,
a jakmile jsou hotové,
12:16
you push them to a variety of common mobile phones.
283
724751
2340
jen je nacpete do různých
běžných mobilních telefonů.
běžných mobilních telefonů.
12:19
Obviously nowadays, we've moved past Palm Pilots
284
727091
2475
Samozřejmě v dnešní době
jsme přesedlali z Palm Pilot
jsme přesedlali z Palm Pilot
12:21
to mobile phones.
285
729566
1328
na mobilní telefony.
12:22
And it doesn't have to be a smartphone.
286
730894
1132
A nemusí to být chytrý telefon.
12:24
It can be a basic phone like the phone on the right there,
287
732026
2707
Může to být jednoduchý telefon
jako ten napravo,
jako ten napravo,
12:26
you know, the basic kind of Symbian phone
288
734733
1336
jednoduchý Symbian telefon,
12:28
that's very common in developing countries.
289
736069
2466
který je běžný v rozvojových zemích.
12:30
And the great part about this is, it's just like Hotmail.
290
738535
3999
A skvělá věc je,
že je to přesně jako Hotmail.
že je to přesně jako Hotmail.
12:34
It's cloud-based, and it doesn't require any training,
291
742534
2334
Je to na Internetu
a není potřeba žádný trénink,
a není potřeba žádný trénink,
12:36
programming, consultants.
292
744868
2040
programování, konzultace.
12:38
But there are some additional benefits as well.
293
746908
1936
Ale jsou tu i další výhody.
12:40
Now we knew, when we built this system,
294
748844
1955
My jsme věděli,
když jsme vytvořili tento systém,
když jsme vytvořili tento systém,
12:42
the whole point of it, just like with the Palm Pilots,
295
750799
2293
že jeho pointa, stejně jako s Palm Pilot
12:45
was that you'd have to, you'd be able to
296
753092
2604
byla, že jste mohli
12:47
collect the data and immediately upload the data and get your data set.
297
755696
3191
nasbírat data a okamžitě je nasdílet
a získat tak soubor dat.
a získat tak soubor dat.
12:50
But what we found, of course, since it's already on a computer,
298
758887
2437
Ale co jsme zjistili,
protože je to už na počítači
protože je to už na počítači
12:53
we can deliver instant maps and analysis and graphing.
299
761324
3188
tak můžeme dodat navíc
aktuální mapy a analýzy a grafy.
aktuální mapy a analýzy a grafy.
12:56
We can take a process that took two years
300
764512
2251
Můžeme vzít proces,
který trval dva roky
který trval dva roky
12:58
and compress that down to the space of five minutes.
301
766763
3222
a zkrátit ho na pět minut.
13:01
Unbelievable improvements in efficiency.
302
769985
2506
Neuvěřitelné zlepšení v efektivnosti.
13:04
Cloud-based, no training, no consultants, no me.
303
772491
4766
Internet, bez školení, bez konzultace,
beze mě.
beze mě.
13:09
And I told you that in the first few years
304
777257
2323
Řekl jsem, že prvních pár let,
13:11
of trying to do this the old-fashioned way,
305
779580
1827
kdy jsme toto dělali starým způsobem,
13:13
going out to each country,
306
781407
1292
jezdili do každé země,
13:14
we reached about, I don't know,
307
782699
3054
zvládli jsme, nevím,
13:17
probably trained about 1,000 people.
308
785753
2118
vyškolili jsme okolo 1000 lidí.
13:19
What happened after we did this?
309
787871
1803
Co se stalo potom?
13:21
In the second three years, we had 14,000 people
310
789674
2506
V dalších třech letech 14 000 lidí
13:24
find the website, sign up, and start using it to collect data,
311
792180
3193
našlo stránku, zaregistrovalo se
a začalo ji používat na sbíraní dat.
a začalo ji používat na sbíraní dat.
13:27
data for disaster response,
312
795373
1502
Data o řešení katastrof,
13:28
Canadian pig farmers tracking pig disease and pig herds,
313
796875
4748
kanadští farmáři sledují
nemoci prasat a množství dobytka,
nemoci prasat a množství dobytka,
13:33
people tracking drug supplies.
314
801623
2415
lidi dohlíží na zásoby léků.
13:36
One of my favorite examples, the IRC,
315
804038
1942
Jeden z mých oblíbených příkladů:
IRC - Mezinárodní záchranná komise -
13:37
International Rescue Committee,
316
805980
1629
13:39
they have a program where semi-literate midwives
317
807609
3237
má program, kde pologramotné porodní báby
13:42
using $10 mobile phones
318
810846
2427
používají desetidolarové mobily
13:45
send a text message using our software
319
813273
2209
a posílají textovky skrz náš program
13:47
once a week with the number of births
320
815482
2209
jednou týdně
udávající množství porodů a úmrtí.
udávající množství porodů a úmrtí.
13:49
and the number of deaths, which gives IRC
321
817691
2313
To umožní IRC něco,
13:52
something that no one in global health has ever had:
322
820004
2599
co globální zdravotnictví
ještě nikdy nemělo:
ještě nikdy nemělo:
13:54
a near real-time system of counting babies,
323
822603
3637
počítání novorozeňat téměř v reálném čase,
13:58
of knowing how many kids are born,
324
826240
1492
kolik dětí se narodilo,
13:59
of knowing how many children there are
325
827732
1676
kolik dětí žije v Sierra Leone,
14:01
in Sierra Leone, which is the country where this is happening,
326
829408
2782
což je země, kde se tohle provádí,
14:04
and knowing how many children die.
327
832190
3204
a také, kolik dětí umře.
Lékaři lidských práv
(Physicians for Human Rights)
(Physicians for Human Rights)
14:07
Physicians for Human Rights --
328
835394
1597
14:08
this is moving a little bit outside the health field —
329
836991
2479
- tady se dostáváme
mimo oblasti zdravotnictví -
mimo oblasti zdravotnictví -
14:11
they are gathering, they're basically training people
330
839470
2865
se shromažďují a v podstatě učí lidi
14:14
to do rape exams in Congo, where this is an epidemic,
331
842335
3364
dělat testy znásilnění v Kongu,
kde to je epidemie,
kde to je epidemie,
14:17
a horrible epidemic,
332
845699
1748
strašná epidemie.
14:19
and they're using our software to document
333
847447
2171
Používají náš software
k dokumentaci důkazů,
k dokumentaci důkazů,
14:21
the evidence they find, including photographically,
334
849618
2972
které najdou, včetně fotografií,
14:24
so that they can bring the perpetrators to justice.
335
852590
4152
A tak můžou potrestat násilníky.
14:28
Camfed, another charity based out of the U.K.,
336
856742
3683
Camfed, další charita
ve Spojeném království.
ve Spojeném království.
14:32
Camfed pays girls' families to keep them in school.
337
860425
3748
Camfed platí rodinám dívek,
aby je nechali ve škole.
aby je nechali ve škole.
14:36
They understand this is the most significant intervention
338
864173
1873
Považují to za nejvýznamnější zásah,
jaký mohou učinit.
jaký mohou učinit.
14:38
they can make. They used to track the dispersements,
339
866046
3284
Dříve sledovali výdaje,
14:41
the attendance, the grades, on paper.
340
869330
1986
prezenci, známky na papír.
14:43
The turnaround time between a teacher
341
871316
1608
Doba mezi tím,
kdy učitelé zapsali známky nebo prezenci
14:44
writing down grades or attendance
342
872924
1726
14:46
and getting that into a report was about two to three years.
343
874650
2610
a pak z toho sepsali zavěrečnou zprávu,
byla 2-3 roky.
byla 2-3 roky.
14:49
Now it's real time, and because this is such
344
877260
2230
Teď je to okamžitě.
Protože je to levný systém
dostupný na internetu,
dostupný na internetu,
14:51
a low-cost system and based in the cloud, it costs,
345
879490
2940
14:54
for the entire five countries that Camfed runs this in
346
882430
3434
tak to stojí pro všech 5 zemí,
kde Camfed působí,
kde Camfed působí,
14:57
with tens of thousands of girls,
347
885864
1932
s desítkami tisíc dívek,
14:59
the whole cost combined is 10,000 dollars a year.
348
887796
3358
celkem 10 000 dolarů ročně.
15:03
That's less than I used to get
349
891154
1801
To je míň, než jsem já dostával,
15:04
just traveling out for two weeks to do a consultation.
350
892955
5071
když jsem jezdíval
na dvoutýdenní konzultace.
na dvoutýdenní konzultace.
15:10
So I told you before that
351
898026
2136
Takže, jak už jsem řekl,
když jsme používali ten starý způsob,
tak jsem si uvědomil,
tak jsem si uvědomil,
15:12
when we were doing it the old-fashioned way, I realized
352
900162
2192
15:14
all of our work was really adding up to just a drop in the bucket --
353
902354
2898
že naše práce byla opravdu
jen jedna kapka v celém moři.
jen jedna kapka v celém moři.
15:17
10, 20, 30 different programs.
354
905252
2226
10, 20, 30 různých programů.
15:19
We've made a lot of progress, but I recognize
355
907478
2275
Udělali jsme velký pokrok,
ale vidím, že i teď,
přes všechnu práci, kterou jsme udělali,
přes všechnu práci, kterou jsme udělali,
15:21
that right now, even the work that we've done
356
909753
2157
15:23
with 14,000 people using this,
357
911910
2404
a s 14 000 uživateli,
je to pořád jen kapka v moři.
je to pořád jen kapka v moři.
15:26
is still a drop in the bucket. But something's changed.
358
914314
2946
Ale něco se změnilo.
15:29
And I think it should be obvious.
359
917260
1216
A já myslím, že to je zřejmé.
15:30
What's changed now is,
360
918476
2091
Co se změnilo,
15:32
instead of having a program in which we're scaling at such a slow rate
361
920567
3578
místo programu,
který se rozšiřoval velmi pomalu,
který se rozšiřoval velmi pomalu,
15:36
that we can never reach all the people who need us,
362
924145
3198
že jsme nikdy nemohli být schopni
pokrýt všechny, co nás potřebují,
pokrýt všechny, co nás potřebují,
15:39
we've made it unnecessary for people to get reached by us.
363
927343
3659
tak jsme tuto nutnost odstranili.
Lidé nemusí čekat, až je kontaktujeme.
Lidé nemusí čekat, až je kontaktujeme.
15:43
We've created a tool that lets programs
364
931002
3076
Vytvořili jsme nástroj,
který umožňuje organizacím
který umožňuje organizacím
15:46
keep kids in school, track the number of babies
365
934078
3155
udržet děti ve škole,
sledovat počet novorozeňat,
sledovat počet novorozeňat,
15:49
that are born and the number of babies that die,
366
937233
2804
a počet miminek, které zemřou,
15:52
to catch criminals and successfully prosecute them,
367
940037
3623
chytit kriminálníky a úspěšně je odsoudit,
15:55
to do all these different things to learn more
368
943660
2690
provádět všechny tyto různé věci
a dozvídat se o dění okolo,
pochopit víc, vidět víc
pochopit víc, vidět víc
15:58
about what's going on, to understand more, to see more,
369
946350
5117
16:03
and to save lives and improve lives.
370
951467
3971
a zachránit životy a zlepšit je.
16:07
Thank you.
371
955438
1997
Děkuji
16:09
(Applause)
372
957435
3987
ABOUT THE SPEAKER
Joel Selanikio - Health and technology activistDr. 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.
Joel Selanikio | Speaker | TED.com