TEDMED 2009
Jamie Heywood: The big idea my brother inspired
Jamie Heywood: Wie mein Bruder eine grosse Idee inspirierte
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Als bei Jamie Heywoods Bruder ALS (Amyotrophe Lateralsklerose) diagnostiziert wurde, widmete auch er sein Leben dem Kampf gegen die Krankheit. Die Heywood Brüder haben eine kluge Website entwickelt, auf der Menschen Daten über ihre Krankheiten erfassen und teilen – und sie entdeckten, welche enorme Kraft in Form von Trost, Erklärungen und Prognosen in diesen gesammelten Daten steckt.
Jamie Heywood - Healthcare revolutionary
When MIT-trained mechanical engineer Jamie Heywood discovered that his younger brother was diagnosed with the terminal illness ALS, he focused all his energy on founding revolutionary healthcare initiatives to help his brother and others like him. Full bio
When MIT-trained mechanical engineer Jamie Heywood discovered that his younger brother was diagnosed with the terminal illness ALS, he focused all his energy on founding revolutionary healthcare initiatives to help his brother and others like him. Full bio
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00:15
When my brother called me in December of 1998,
0
0
3000
Als mein Bruder mich im Dezember 1998 anrief,
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he said, "The news does not look good."
1
3000
2000
hatte er keine guten Nachrichten.
00:20
This is him on the screen.
2
5000
2000
Das da auf dem Bildschirm ist er.
00:22
He'd just been diagnosed with ALS,
3
7000
2000
Er hatte gerade die Diagnose ALS erhalten,
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which is a disease that the average lifespan is three years.
4
9000
4000
eine Krankheit mit einer durchschnittlichen Lebenserwartung von drei Jahren.
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It paralyzes you. It starts by killing
5
13000
2000
Es lähmt einen. Es fängt damit an,
00:30
the motor neurons in your spinal cord.
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15000
3000
dass es die Motoneutronen im Rückenmark zerstört.
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And you go from being a healthy,
7
18000
2000
Und aus einem gesunden, robusten
00:35
robust 29-year-old male
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20000
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29-jährigen Mann
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to someone that cannot breathe,
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wird jemand der nicht atmen,
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cannot move, cannot speak.
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3000
nicht sprechen und sich nicht bewegen kann.
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This has actually been, to me, a gift,
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31000
4000
Eigentlich war das ein Geschenk für mich,
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because we began a journey
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3000
denn so begann unser Lernprozess,
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to learn a new way of thinking about life.
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auf eine neue Art über das Leben nachzudenken.
00:56
And even though Steven passed away three years ago
14
41000
4000
Auch wenn Steven vor drei Jahren gestorben ist,
01:00
we had an amazing journey as a family.
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45000
2000
gingen wir einen erstaunlichen Weg gemeinsam als Familie.
01:02
We did not even --
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3000
Wir hatten nicht einmal –
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I think adversity is not even the right word.
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50000
2000
ich denke, Unglück ist nicht einmal das richtige Wort dafür.
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We looked at this and we said, "We're going to do something with this
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3000
Wir sahen uns das an und sagten, daraus werden wir
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in an incredibly positive way."
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55000
2000
auf unglaublich positive Weise etwas tun.
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And I want to talk today
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57000
2000
Und heute möchte ich über eines der Dinge sprechen,
01:14
about one of the things that we decided to do,
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59000
3000
die wir uns damals entschieden zu tun,
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which was to think about a new way of approaching healthcare.
22
62000
4000
wir wollten nämlich einen neuen Zugang zum Gesundheitswesen finden.
01:21
Because, as we all know here today,
23
66000
2000
Denn alles, was wir in diesem Gebiet heute kennen,
01:23
it doesn't work very well.
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68000
2000
funktioniert nicht sehr gut.
01:25
I want to talk about it in the context of a story.
25
70000
3000
Ich möchte das in Form einer Geschichte erzählen.
01:28
This is the story of my brother.
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73000
2000
Es ist die Geschichte meines Bruders.
01:30
But it's just a story. And I want to go beyond the story,
27
75000
3000
Aber es ist nur eine Geschichte, ich will noch weiter gehen
01:33
and go to something more.
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78000
2000
und mehr tun.
01:35
"Given my status, what is the best outcome
29
80000
3000
"Was ist angesichts meines Zustandes das beste Resultat,
01:38
I can hope to achieve, and how do I get there?"
30
83000
3000
das ich mir erhoffen kann, und wie bekomme ich das?"
01:41
is what we are here to do in medicine, is what everyone should do.
31
86000
3000
Das sollten wir, sollte jeder in der Medizin machen.
01:44
And those questions all have variables to them.
32
89000
2000
In diesen Fragen stecken viele Variablen.
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All of our statuses are different.
33
91000
2000
Jeder befindet sich in einem anderen Zustand.
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All of our hopes and dreams, what we want to accomplish,
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93000
2000
Unsere Hoffnungen und Träume, was wir erreichen wollen
01:50
is different, and our paths will be different,
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95000
2000
sind unterschiedlich, so wie unsere Wege.
01:52
they are all stories.
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97000
2000
Das alles sind Geschichten,
01:54
But it's a story until we convert it to data
37
99000
2000
bis wir sie in Daten übersetzen.
01:56
and so what we do, this concept we had,
38
101000
2000
Was wir also tun, unser Konzept ist,
01:58
was to take Steven's status, "What is my status?"
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103000
3000
Stevens Zustand zu nehmen: "Wie ist mein Zustand?",
02:01
and go from this concept of walking, breathing,
40
106000
5000
und verschiedene Ebenen anzuschauen: Gehen und Atmen,
02:06
and then his hands, speak,
41
111000
3000
dann seine Hände und Sprache
02:09
and ultimately happiness and function.
42
114000
4000
und letztlich seine Zufriedenheit und Funktionsfähigkeit.
02:13
So, the first set of pathologies, they end up in the stick man
43
118000
2000
Die Angaben zu seinem körperlichen Zustand werden als Männchen
02:15
on his icon,
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120000
2000
auf seinem Profl angezeigt.
02:17
but the rest of them are really what's important here.
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122000
3000
Aber die restlichen Angaben sind die wichtigen hier.
02:20
Because Steven, despite the fact that he was paralyzed,
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125000
3000
Denn obwohl Steven gelähmt war,
02:23
as he was in that pool, he could not walk,
47
128000
3000
als er in diesem Pool war – er konnte nicht gehen
02:26
he could not use his arms -- that's why he had the little floaty things on them,
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131000
2000
und er konnte seine Arme nicht benutzen, deshalb trug er Schwimmflügel.
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did you see those? --
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133000
2000
Haben Sie die gesehen?
02:30
he was happy. We were at the beach,
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135000
2000
Er war glücklich. Wir waren am Strand.
02:32
he was raising his son, and he was productive.
51
137000
2000
Er zog seinen Sohn auf. Er konnte produktiv arbeiten.
02:34
And we took this, and we converted it into data.
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139000
5000
All das haben wir in einen Datensatz konvertiert.
02:39
But it's not a data point at that one moment in time.
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144000
2000
Das ist kein Datensatz über irgendeinen Moment.
02:41
It is a data point of Steven in a context.
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146000
2000
Es ist ein Datensatz über Steven in einem grösseren Zusammenhang.
02:43
Here he is in the pool. But here he is healthy,
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148000
2000
Hier ist er im Pool. Aber hier ist er gesund,
02:45
as a builder: taller, stronger,
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150000
3000
als Bauarbeiter, gross, stark,
02:48
got all the women, amazing guy.
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153000
2000
bekam alle Frauen, ein erstaunlicher Kerl.
02:50
Here he is walking down the aisle,
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155000
2000
Hier geht er zum Traualtar,
02:52
but he can barely walk now, so it's impaired.
59
157000
3000
aber er kann kaum noch gehen, er ist beeinträchtigt.
02:55
And he could still hold his wife's hand, but he couldn't do buttons on his clothes,
60
160000
2000
Er konnte die Hand seiner Frau halten, aber nicht seine Anzugknöpfe schliessen,
02:57
can't feed himself.
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162000
2000
und er konnte nicht selber essen.
02:59
And here he is, paralyzed completely,
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164000
2000
Und hier ist er vollständig gelähmt,
03:01
unable to breathe and move, over this time journey.
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166000
2000
kann nicht mehr atmen oder sich bewegen.
03:03
These stories of his life, converted to data.
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168000
3000
Lebensabschnitte wurden in Datensätze übersetzt.
03:06
He renovated my carriage house
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171000
2000
Er hat meinen Kutschenschuppen renoviert,
03:08
when he was completely paralyzed, and unable to speak,
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173000
2000
als er schon vollständig gelähmt war und nicht mehr sprechen
03:10
and unable to breathe, and he won an award for a historic restoration.
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175000
6000
oder atmen konnte, und er hat einen Preis für die Restauration eines historischen Gebäudes gewonnen.
03:16
So, here's Steven alone, sharing this story in the world.
68
181000
2000
Hier ist also Steven, der als Einzelner diese Geschichte in die Welt trägt.
03:18
And this is the insight, the thing that we are
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183000
3000
Und das ist die Erkenntnis,
03:21
excited about,
70
186000
2000
die für uns so aufregend ist.
03:23
because we have gone away from the community that we are,
71
188000
3000
Denn wir haben uns von unserer ursprünglichen Gemeinschaft entfernt,
03:26
the fact that we really do love each other and want to care for each other.
72
191000
3000
davon, dass wir uns lieben und füreinander sorgen wollen.
03:29
We need to give to others to be successful.
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194000
2000
Wir müssen anderen etwas geben, um Erfolg zu haben.
03:31
So, Steven is sharing this story,
74
196000
3000
Steven teilt also seine Geschichte.
03:34
but he is not alone.
75
199000
2000
Aber er ist nicht alleine.
03:36
There are so many other people sharing their stories.
76
201000
2000
Es gibt ganz viele andere Menschen, die ihre Geschichten teilen.
03:38
Not stories in words, but stories in data and words.
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203000
3000
Nicht Geschichten in Worten, sondern in Daten und Worten.
03:41
And we convert that information into this structure,
78
206000
3000
Wir konvertieren diese Informationen in diese Struktur,
03:44
this understanding, this ability to convert
79
209000
3000
in dieses Verständnis, diese Fähigkeit
03:47
those stories into something that is computable,
80
212000
2000
die Geschichten in etwas Berechenbares umzuwandeln.
03:49
to which we can begin to change the way
81
214000
2000
Von hier aus können wir beginnen, die Art,
03:51
medicine is done and delivered.
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216000
2000
wie Medizin angewandt wird, zu verändern.
03:53
We did this for ALS. We can do this for depression,
83
218000
2000
Wir haben das für ALS gemacht, wir können es auch für Depressionen tun,
03:55
Parkinson's disease, HIV.
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220000
2000
für Parkinson oder für HIV.
03:57
These are not simple, they are not internet scalable;
85
222000
2000
Das ist nicht einfach, es ist nicht fürs Internet skalierbar,
03:59
they require thought and processes
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224000
2000
es braucht Überlegung und Prozesse,
04:01
to find the meaningful information about the disease.
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226000
3000
um die wichtigen Informationen über die Krankheiten zu finden.
04:04
So, this is what it looks like when you go to the website.
88
229000
3000
So sieht das aus, wenn Sie auf die Webseite gehen.
04:07
And I'm going to show you what Patients Like Me,
89
232000
3000
Ich zeige Ihnen jetzt "Patients Like Me",
04:10
the company that myself, my youngest brother
90
235000
2000
meine Firma, die ich und mein jüngster Bruder
04:12
and a good friend from MIT started.
91
237000
2000
und ein guter Freund vom MIT gegründet haben.
04:14
Here are the actual patients, there are 45,000 of them now,
92
239000
3000
Hier sind die Patienten, die ihre Geschichten als Daten teilen,
04:17
sharing their stories as data.
93
242000
2000
derzeit etwa 45 000.
04:19
Here is an M.S. patient.
94
244000
2000
Hier ist ein Patient mit Multipler Sklerose.
04:21
His name is Mike, and he is uniformly impaired
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246000
2000
Er heisst Mike und ist gleichermassen eingeschränkt
04:23
on cognition, vision, walking, sensation.
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248000
3000
in seiner Wahrnehmung, Sehkraft, Gehfähigkeit und seinen Empfindungen.
04:26
Those are things that are different for each M.S. patient.
97
251000
2000
Das sind Dinge, die für jeden MS-Patienten verschieden sind.
04:28
Each of them can have a different characteristic.
98
253000
2000
Jeder von ihnen kann eine andere Ausprägung haben.
04:30
You can see fibromyalgia, HIV, ALS, depression.
99
255000
5000
Wir sehen hier Fibromyalgie, HIV, ALS, Depressionen.
04:35
Look at this HIV patient down here, Zinny.
100
260000
3000
Sehen Sie diesen HIV-Patienten hier, Zinny.
04:38
It's two years of this disease. All of the symptoms are not there.
101
263000
3000
Die Krankheit dauert zwei Jahre an, nicht alle Symptome treten auf.
04:41
But he is working to keep his CD4 count high
102
266000
2000
Aber er bemüht sich, seinen CD4-Level hoch zu halten
04:43
and his viral level low so he can make his life better.
103
268000
3000
und sein Virenlevel tief, so dass er sein Leben verbessern kann.
04:46
But you can aggregate this and you can discover things about treatments.
104
271000
4000
Man kann das aggregieren und Dinge über Behandlungen entdecken.
04:50
Look at this, 2,000 people almost, on Copaxone.
105
275000
2000
Sehen Sie hier, fast 2000 Menschen nehmen Copaxone.
04:52
These are patients currently on drugs,
106
277000
2000
Dies sind Patienten, die momentan Medikamente nehmen
04:54
sharing data.
107
279000
2000
und ihre Daten teilen.
04:56
I love some of these, physical exercise, prayer.
108
281000
3000
Ich finde einige davon großartig: Bewegung, Gebete.
04:59
Anyone want to run a comparative effectiveness study
109
284000
2000
Möchte jemand eine Vergleichsstudie machen
05:01
on prayer against something? Let's look at prayer.
110
286000
2000
zwischen Gebeten und etwas anderem? Schauen wir uns die Gebete an.
05:03
What I love about this, just sort of interesting design problems.
111
288000
4000
Was ich daran liebe, sind ein paar interessante Kleinigkeiten im Design.
05:07
These are why people pray.
112
292000
2000
Hier steht, warum die Menschen beten.
05:09
Here is the schedule of how frequently they -- it's a dose.
113
294000
2000
Hier der Plan, wie oft sie das tun – die Dosis.
05:11
So, anyone want to see the 32 patients that pray for 60 minutes a day,
114
296000
3000
Möchten Sie die 32 Patienten sehen, die 60 Minuten täglich beten
05:14
and see if they're doing better, they probably are.
115
299000
2000
und sehen, ob es ihnen besser geht, wahrscheinlich ist das so.
05:16
Here they are. It's an open network,
116
301000
3000
Hier sind sie. Es ist ein offenes Netzwerk.
05:19
everybody is sharing. We can see it all.
117
304000
3000
Alle teilen diese Dinge, wir können es alle sehen.
05:22
Or, I want to look at anxiety, because people are praying for anxiety.
118
307000
3000
Oder wir wollen uns Angst ansehen, denn Menschen beten auch aus Angst.
05:25
And here is data on 15,000 people's current anxiety, right now.
119
310000
5000
Und hier haben wir aktuell Daten über die Ängste von 15 000 Menschen.
05:30
How they treat it,
120
315000
3000
Was sie dagegen tun,
05:33
the drugs, the components of it,
121
318000
3000
die Medikamente, ihre Bestandteile,
05:36
their side effects, all of it in a rich environment,
122
321000
3000
Nebenwirkungen, das alles sehr umfangreich ausgestaltet,
05:39
and you can drill down and see the individuals.
123
324000
2000
und man kann in die Tiefe gehen und die Individuen sehen.
05:41
This amazing data allows us to drill down and see
124
326000
3000
Diese erstaunlichen Daten erlauben uns, tiefer zu gehen und zu sehen,
05:44
what this drug is for --
125
329000
3000
wofür dieses Medikament gut ist.
05:47
1,500 people on this drug, I think. Yes.
126
332000
2000
1500 Menschen nehmen es, glaube ich. Ja genau.
05:49
I want to talk to the 58 patients down here
127
334000
2000
Ich will mit den 58 Patienten hier unten sprechen,
05:51
who are taking four milligrams a day.
128
336000
2000
die vier Milligramm am Tag davon nehmen.
05:53
And I want to talk to the ones of those that have been doing
129
338000
2000
Und ich will mit denen sprechen,
05:55
it for more than two years.
130
340000
6000
die das seit mehr seit zwei Jahren nehmen.
06:01
So, you can see the duration.
131
346000
2000
Man kann also die Dauer sehen.
06:03
All open, all available.
132
348000
4000
Alles offen, alles verfügbar.
06:07
I'm going to log in.
133
352000
4000
Ich werde mich jetzt einloggen.
06:11
And this is my brother's profile.
134
356000
2000
Das ist das Profil meines Bruders.
06:13
And this is a new version of our platform we're launching right now.
135
358000
4000
Und wir sehen hier eine neue Version der Plattform, die wir gerade lancieren.
06:17
This is the second generation. It's going to be in Flash.
136
362000
2000
Das ist die zweite Generation, sie wird in Flash programmiert.
06:19
And you can see here, as this animates over,
137
364000
3000
Während das animiert wird, können Sie
06:22
Steven's actual data against the background of all other patients,
138
367000
3000
Stevens echte Daten sehen vor dem Hintergrund
06:25
against this information.
139
370000
3000
und der Information aller anderen Patienten.
06:28
The blue band is the 50th percentile. Steven is the 75th percentile,
140
373000
2000
Das blaue Band ist der 50. Prozentrang. Steven ist der 75. Prozentrang,
06:30
that he has non-genetic ALS.
141
375000
3000
denn er hat nicht-genetisches ALS.
06:33
You scroll down in this profile and you can see
142
378000
2000
Man scrollt im Profil weiter runter und sieht
06:35
all of his prescription drugs,
143
380000
2000
alle seine verschriebenen Medikamente
06:37
but more than that, in the new version, I can look at this interactively.
144
382000
3000
und außerdem kann man sich das in der neuen Version interaktiv ansehen.
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Wait, poor spinal capacity.
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385000
2000
Sehen Sie, wenig Rückenmarksleistung.
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Doesn't this remind you of a great stock program?
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387000
2000
Erinnert Sie das nicht an ein tolles Aktienprogramm?
06:44
Wouldn't it be great if the technology we used to take care of ourselves
147
389000
2000
Wäre es nicht großartig, wenn die Technologie, die wir benutzen, um auf uns acht zu geben
06:46
was as good as the technology we use to make money?
148
391000
3000
so gut wäre wie die Technologie, die wir benutzen, um Geld zu verdienen?
06:49
Detrol. In the side effects for his drug,
149
394000
2000
Detrol. Mit den Nebenwirkungen des Medikaments
06:51
integrated into that, the stem cell transplant that he had,
150
396000
2000
hier integriert, mit seiner Stammzellentransplantation,
06:53
the first in the world, shared openly for anyone who wants to see it.
151
398000
6000
der weltweit ersten überhaupt, offengelegt für jeden, der es sehen will.
06:59
I love here -- the cyberkinetics implant,
152
404000
2000
Ich liebe auch dieses cyberkinetische Implantat,
07:01
which was, again, the only patient's data that was online and available.
153
406000
4000
auch dies waren die einzigen Patientendaten, die online und verfügbar waren.
07:05
You can adjust the time scale. You can adjust the symptoms.
154
410000
2000
Sie können hier die Zeitspanne und die Symptome anpassen.
07:07
You can look at the interaction between how I treat my ALS.
155
412000
4000
Sie können das Zusammenspiel der Behandungsmaßnahmen sehen.
07:11
So, you click down on the ALS tab there.
156
416000
2000
Dazu klicken Sie hier unten auf den Reiter 'ALS'-
07:13
I'm taking three drugs to manage it. Some of them are experimental.
157
418000
3000
Ich nehme drei Medikamente, um es zu behandeln. Manche sind in der Versuchsphase.
07:16
I can look at my constipation, how to manage it.
158
421000
2000
Ich kann hier sehen, wie ich meine Verstopfungsprobleme behandle.
07:18
I can see magnesium citrate, and the side effects
159
423000
2000
Hier sehe ich Magnesiumzitrat samt Nebenwirkungen
07:20
from that drug all integrated in the time
160
425000
2000
dieses Medikaments integriert in die Zeitspanne,
07:22
in which they're meaningful.
161
427000
3000
in der sie relevant sind.
07:25
But I want more.
162
430000
2000
Aber ich will noch mehr.
07:27
I don't want to just look at this cool device, I want to take this
163
432000
2000
Ich will mir nicht einfach nur dieses coole Instrument ansehen,
07:29
data and make something even better.
164
434000
2000
ich will mit diesen Daten etwas noch Besseres machen.
07:31
I want my brother's center of the universe and his symptoms
165
436000
3000
Ich will den Kern vom Universum meines Bruders und seiner Symptome
07:34
and his drugs,
166
439000
3000
und seiner Medikamente,
07:37
and all of the things that interact among those,
167
442000
2000
und alle Dinge, die zusammenspielen,
07:39
the side effects, to be in this beautiful data galaxy
168
444000
3000
die Nebenwirkungen, in dieser wundervollen Datengalaxie arrangieren,
07:42
that we can look at in any way we want to understand it,
169
447000
3000
so dass wir uns das auf jede Weise ansehen können, in der wir es verstehen wollen.
07:45
so that we can take this information
170
450000
3000
Wir können diese Informationen nehmen
07:48
and go beyond just this simple model
171
453000
4000
und das einfache Berichtsmodell
07:52
of what a record is.
172
457000
3000
verlassen.
07:55
I don't even know what a medical record is.
173
460000
2000
Ich weiss nicht einmal, was eine Krankenakte ist.
07:57
I want to solve a problem. I want an application.
174
462000
2000
Ich will ein Problem lösen. Ich will eine Anwendung haben.
07:59
So, can I take this data -- rearrange yourself,
175
464000
3000
Also kann ich diese Daten nehmen – sie umformen,
08:02
put the symptoms in the left, the drugs across the top,
176
467000
2000
die Symptome links gruppieren und die Medikamente oben,
08:04
tell me everything we know about Steven and everyone else,
177
469000
2000
und mir alles sagen lassen, was wir über Steven und alle anderen wissen
08:06
and what interacts.
178
471000
3000
und was alles zusammenspielt.
08:09
Years after he's had these drugs,
179
474000
2000
Jahre, nachdem er diese Medikamente genommen hat,
08:11
I learned that everything he did to manage his excess saliva,
180
476000
3000
habe ich herausgefunden, dass alles, was er gegen übermässigen Speichelfluss tat,
08:14
including some positive side effects that came from other drugs,
181
479000
3000
inklusive einiger positiven Nebenwirkungen von anderen Medikamenten,
08:17
were making his constipation worse.
182
482000
2000
seine Verstopfung verschlimmert haben.
08:19
And if anyone's ever had severe constipation,
183
484000
2000
Wenn jemand von Ihnen jemals eine schwere Verstopfung hatte
08:21
and you don't understand how much of an impact that has on your life --
184
486000
2000
und nicht versteht, wieviel Einfluss das auf ein Leben hat,
08:23
yes, that was a pun.
185
488000
3000
ja, das war ein Kalauer.
08:26
You're trying to manage these,
186
491000
2000
Man versucht also, damit zu arbeiten
08:28
and this grid is available here,
187
493000
2000
und dieses Raster ist hier verfügbar,
08:30
and we want to understand it.
188
495000
3000
wir wollen das verstehen.
08:33
No one's ever had this kind of information.
189
498000
3000
Niemand zuvor hatte diese Art von Information.
08:36
So, patients have this. We're for patients.
190
501000
2000
Patienten haben das jetzt. Wir tun das für Patienten.
08:38
This is all about patient health care, there was no doctors on our network.
191
503000
2000
Hier geht es immer um die Gesundheitspflege von Patienten, es gab keine Ärzte in unserem Netzwerk.
08:40
This is about the patients.
192
505000
2000
Das hier dreht sich nur um die Patienten.
08:42
So, how can we take this and bring them a tool
193
507000
3000
Wie also können wir ihnen hiermit ein Werkzeug geben,
08:45
that they can go back and they can engage the medical system?
194
510000
2000
mit dem sie hingehen und das Gesundheitssystem beanspruchen können?
08:47
And we worked hard, and we thought about it and we said,
195
512000
3000
Wir haben hart gerabeitet und darüber nachgedacht, und wir sagten uns:
08:50
"What's something we can use all the time,
196
515000
2000
"Was können wir immer verwenden,
08:52
that we can use in the medical care system,
197
517000
2000
auch im Gesundheitssystem,
08:54
that everyone will understand?"
198
519000
2000
das jeder verstehen wird?"
08:56
So, the patients print it out,
199
521000
2000
Inzwischen drucken die Patienten das aus,
08:58
because hospitals usually block us
200
523000
2000
denn Krankenhäuser blockieren die Webseite für gewöhnlich,
09:00
because they believe we are a social network.
201
525000
3000
weil sie glauben, wir seien ein soziales Netzwerk.
09:03
It's actually the most used feature on the website.
202
528000
2000
Das ist tatsächlich die am meisten benutzte Funktion auf der Webseite.
09:05
Doctors actually love this sheet, and they're actually really engaged.
203
530000
3000
Ärzte lieben dieses Datenblatt, sie nehmen es wirklich gut an.
09:08
So, we went from this story of Steven
204
533000
3000
Wir haben also bei Stevens Geschichte angefangen
09:11
and his history to data, and then back to paper,
205
536000
3000
und seinen aufgezeichneten Daten, und sind dann wieder beim Papier angekommen,
09:14
where we went back and engaged the medical care system.
206
539000
1000
womit wir dann das Gesundheitssystem einbeziehen.
09:15
And here's another paper.
207
540000
2000
Und hier haben wir noch ein Papier.
09:17
This is a journal, PNAS --
208
542000
2000
Es ist ein Journal, PNAS.
09:19
I think it's the Proceedings of the National Academy of Science
209
544000
2000
"Fortschritte der nationalen Wissenschaftsakademie
09:21
of the United States of America.
210
546000
2000
der Vereinigten Staaten von Amerika", heißt das wohl.
09:23
You've seen multiple of these today, when everyone's bragging about
211
548000
2000
Sie haben heute viele davon gesehen, als alle mit den tollen Dingen
09:25
the amazing things they've done.
212
550000
2000
geprahlt haben, die sie getan haben.
09:27
This is a report about a drug called lithium.
213
552000
2000
Dies ist ein Bericht über ein Medikament namens Lithium.
09:29
Lithium, that is a drug used to treat bipolar disorder,
214
554000
4000
Lithium wird zur Behandlung von bipolaren Störungen verwendet,
09:33
that a group in Italy found
215
558000
2000
eine italienische Gruppe hat herausgefunden und publiziert,
09:35
slowed ALS down in 16 patients, and published it.
216
560000
3000
dass es die Entwicklung von ALS bei 16 Patienten verlangsamt hat.
09:38
Now, we'll skip the critiques of the paper.
217
563000
2000
Wir überspringen jetzt die Abhandlung im Bericht.
09:40
But the short story is: If you're a patient,
218
565000
2000
Kurz: Wenn Sie ein Patient sind,
09:42
you want to be on the blue line.
219
567000
2000
wollen Sie auf der blauen Linie sein.
09:44
You don't want to be on the red line, you want to be on the blue line.
220
569000
2000
Sie wollen nicht auf der roten Linie sein, sondern auf der blauen.
09:46
Because the blue line is a better line. The red line
221
571000
2000
Denn die blaue Linie ist die bessere. Die rote Linie
09:48
is way downhill, the blue line is a good line.
222
573000
2000
ist der Weg abwärts, aber die blaue ist eine gute Linie.
09:50
So, you know we said -- we looked at this, and what I love also
223
575000
4000
Also, wir sagten – wir sahen uns das an und was ich auch toll finde,
09:54
is that people always accuse these Internet sites
224
579000
2000
ist, dass die Leute immer diese Webseiten beschuldigen,
09:56
of promoting bad medicine and having people do things irresponsibly.
225
581000
3000
schlechte Medizin zu fördern und die Menschen zu unverantwortlichem Verhalten anzustiften.
09:59
So, this is what happened when PNAS published this.
226
584000
3000
Was geschah, als die PNAS das veröffentlicht hatte:
10:02
Ten percent of the people in our system took lithium.
227
587000
3000
10 Prozent der Menschen in unserem System nahmen Lithium.
10:05
Ten percent of the patients started taking lithium based on 16 patients of data
228
590000
3000
10 Prozent der Patienten fingen an, Lithium zu nehmen, basierend auf den Daten von 16 Patienten
10:08
in a bad publication.
229
593000
2000
in einer schlechten Veröffentlichung.
10:10
And they call the Internet irresponsible.
230
595000
2000
Und das Internet nennen sie verantwortungslos.
10:12
Here's the implication of what happens.
231
597000
2000
Hier sehen wir die Bedeutung dessen, was da passiert war.
10:14
There's this one guy, named Humberto, from Brazil,
232
599000
3000
Wir sehen hier diesen Mann namens Humberto aus Brasilien,
10:17
who unfortunately passed away nine months ago,
233
602000
3000
der leider vor neun Monaten verstorben ist.
10:20
who said, "Hey, listen. Can you help us answer this question?
234
605000
2000
Er sagte: Hört, könnt Ihr uns helfen, diese Frage zu beantworten?
10:22
Because I don't want to wait for the next trial, it's going to be years.
235
607000
3000
Denn ich will nicht auf den nächsten Versuch in einigen Jahren warten .
10:25
I want to know now. Can you help us?"
236
610000
2000
Ich will es jetzt wissen. Könnt Ihr uns helfen?"
10:27
So, we launched some tools, we let them track their blood levels.
237
612000
3000
Also führten wir einige Funktionen ein, wir ließen sie ihre Blutwerte verfolgen.
10:30
We let them share the data and exchange it.
238
615000
2000
Wir ließen sie die Daten teilen und austauschen.
10:32
You know, a data network.
239
617000
3000
Sie wissen schon, ein Datennetzwerk.
10:35
And they said, you know, "Jamie, PLM,
240
620000
2000
Sie sagten: "Jamie, PLM,
10:37
can you guys tell us whether this works or not?"
241
622000
2000
könnt Ihr uns sagen, ob das funktioniert oder nicht?"
10:39
And we went around and we talked to people,
242
624000
2000
Wir gingen umher und sprachen mit Menschen,
10:41
and they said, "You can't run a clinical trial like this. You know?
243
626000
2000
die uns sagten: "Ihr könnt so keine klinische Studie durchführen, wisst Ihr?
10:43
You don't have the blinding, you don't have data,
244
628000
2000
Ihr habt keine Abschirmung, Ihr habt keine Daten,
10:45
it doesn't follow the scientific method.
245
630000
2000
das läuft nicht nach wissenschaftlichen Methoden.
10:47
It's never going to work. You can't do it."
246
632000
2000
Es wird niemals funktionieren, Ihr könnt das nicht tun."
10:49
So, I said, "Okay well we can't do that. Then we can do something harder."
247
634000
3000
Also sagte ich: "Ok, wenn wir das nicht tun können, dann können wir etwas Schwierigeres."
10:52
(Laughter)
248
637000
3000
(Gelächter)
10:55
I can't say whether lithium works in all ALS patients,
249
640000
2000
Ich kann nicht sagen, ob Lithium bei allen ALS-Patienten wirkt,
10:57
but I can say whether it works in Humberto.
250
642000
3000
aber ich kann sagen, ob es bei Humberto wirkt.
11:00
I bought a Mac about two years ago, I converted over,
251
645000
2000
Vor zwei Jahren habe ich mir einen Mac gekauft,
11:02
and I was so excited about this new feature of the time machine
252
647000
2000
und ich war so begeistert von der neuen Time Machine-Funktion,
11:04
that came in Leopard. And we said -- because it's really cool,
253
649000
2000
die Leopard hatte. Wir sagten, das ist wirklich cool,
11:06
you can go back and you can look at the entire history of your computer,
254
651000
2000
man kann sich die ganze Geschichte seines Computers im Verlauf ansehen
11:08
and find everything you've lost, and I loved it.
255
653000
2000
und alles finden, was man verloren hat. Ich liebte es.
11:10
And I said, "What if we built a time machine for patients,
256
655000
4000
Und ich sagte: "Was wäre, wenn wir eine Time Machine für die Patienten bauen,
11:14
except instead of going backwards, we go forwards.
257
659000
3000
außer dass wir vorwärts statt rückwärts gehen.
11:17
Can we find out what's going to happen to you,
258
662000
3000
Können wir herausfinden, was mit Ihnen passieren wird,
11:20
so that you can maybe change it?"
259
665000
3000
so dass Sie es vielleicht ändern können?"
11:23
So, we did. We took all the patients like Humberto,
260
668000
3000
Also taten wir das. Wir nahmen alle Patienten wie Humberto,
11:26
That's the Apple background, we stole that because we didn't have time
261
671000
2000
das ist der Hintergrund von Apple, das haben wir geklaut, weil wir keine Zeit hatten,
11:28
to build our own. This is a real app by the way.
262
673000
2000
einen eigenen zu bauen. Das ist übrigens eine echte Anwendung,
11:30
This is not just graphics.
263
675000
2000
nicht nur eine grafische Simulation.
11:32
And you take those data, and we find the patients like him, and we bring
264
677000
2000
Man nimmt also diese Daten, findet Patienten wie ihn,
11:34
their data together. And we bring their histories into it.
265
679000
4000
und wir bringen ihre Daten und ihre Aufzeichnungen zusammen.
11:38
And then we say, "Well how do we line them all up?"
266
683000
2000
Und dann sagen wir: "Ok, wie ordnen wir sie an?"
11:40
So, we line them all up so they go together
267
685000
2000
Wir ordnen sie so an, wie sie anhand
11:42
around the meaningful points,
268
687000
2000
der wichtigen Punkte zusammengehören,
11:44
integrated across everything we know about the patient.
269
689000
2000
basierend auf allem, was wir über den Patienten wissen.
11:46
Full information, the entire course of their disease.
270
691000
4000
Die ganze Information, der ganze Verlauf ihrer Krankheit.
11:50
And that's what is going to happen to Humberto,
271
695000
2000
Das ist, was mit Humberto geschehen wird,
11:52
unless he does something.
272
697000
2000
wenn er nichts tut.
11:54
And he took lithium, and he went down the line.
273
699000
3000
Er nahm dann Lithium und so ging es weiter mit ihm.
11:57
And it works almost every time.
274
702000
3000
Das funktioniert fast immer.
12:00
Now, the ones that it doesn't work are interesting.
275
705000
2000
Die, bei denen es nicht funktioniert, sind interessant.
12:02
But almost all the time it works.
276
707000
3000
Aber es funktioniert fast jedes Mal.
12:05
It's actually scary. It's beautiful.
277
710000
2000
Es ist tatsächlich beängstigend. Und schön.
12:07
So, we couldn't run a clinical trial, we couldn't figure it out.
278
712000
2000
Wir konnten keine klinische Studie machen, das haben wir nicht geschafft.
12:09
But we could see whether it was going to work for Humberto.
279
714000
3000
Aber wir konnten herausfinden, ob es für Humberto funktionieren würde.
12:12
And yeah, all the clinicians in the audience will talk about power
280
717000
2000
Und ja, alle Kliniker im Publikum werden über Eigenantrieb reden
12:14
and all the standard deviation. We'll do that later.
281
719000
2000
und all die Abweichungen vom Standard. Das machen wir später.
12:16
But here is the answer
282
721000
4000
Aber hier ist die Antwort
12:20
of the mean of the patients that actually decided
283
725000
2000
des Mittelwerts jener Patienten die sich entschieden haben,
12:22
to take lithium.
284
727000
2000
Lithium zu nehmen.
12:24
These are all the patients that started lithium.
285
729000
2000
Das sind alle Patienten, die mit Lithium begonnen haben.
12:26
It's the Intent to Treat Curve.
286
731000
2000
Das ist die Kurve über die Behandlungsabsicht.
12:28
You can see here, the blue dots on the top, the light ones,
287
733000
4000
Sie sehen hier, die hellblauen Punkte oben,
12:32
those are the people in the study in PNAS
288
737000
2000
das sind die Menschen in der Studie der PNAS,
12:34
that you wanted to be on. And the red ones are the ones,
289
739000
2000
denen man es geben wollte, Und die roten,
12:36
the pink ones on the bottom are the ones you didn't want to be.
290
741000
2000
die pinken unterhalb sind jene, denen man es nicht geben wollte.
12:38
And the ones in the middle are all of our patients
291
743000
3000
Und die in der Mitte sind alle unsere Patienten,
12:41
from the start of lithium at time zero,
292
746000
2000
vom Beginn ihrer Lithiumeinnahme am Punkt Null
12:43
going forward, and then going backward.
293
748000
4000
vorwärts, und dann zurück.
12:47
So, you can see we matched them perfectly, perfectly.
294
752000
3000
Sie können sehen, wir haben sie perfekt abgeglichen.
12:50
Terrifyingly accurate matching.
295
755000
2000
Ein entsetzlich genauer Abgleich.
12:52
And going forward, you actually don't want to be a lithium patient this time.
296
757000
4000
Und vorwärts gesehen, wollen Sie eigentlich kein Lithium-Patient sein.
12:56
You're actually doing slightly worse -- not significantly,
297
761000
2000
Tatsächlich ginge es Ihnen ein bisschen schlechter, nicht bedeutend,
12:58
but slightly worse. You don't want to be a lithium patient this time.
298
763000
3000
aber etwas schlechter. Sie wollen derzeit kein Lithium-Patient sein.
13:01
But you know, a lot of people dropped out,
299
766000
3000
Aber wissen Sie, viele Menschen sind aus der Studie ausgeschieden,
13:04
the trial, there is too much drop out.
300
769000
2000
es gibt zu viele, die wegfallen.
13:06
Can we do the even harder thing? Can we go to the patients
301
771000
2000
Können wir das noch Schwierigere schaffen? Können wir uns die Patienten ansehen,
13:08
that actually decided to stay on lithium,
302
773000
4000
die sich entschieden haben, weiter Lithium zu nehmen,
13:12
because they were so convinced they were getting better?
303
777000
2000
weil sie so überzeugt sind, dass es Ihnen dann besser ginge?
13:14
We asked our control algorithm,
304
779000
2000
Wir fragten unseren Kontrollalgorithmus
13:16
are those 69 patients -- by the way, you'll notice
305
781000
2000
nach diesen 69 Patienten – beachten Sie übrigens,
13:18
that's four times the number of patients in the clinical trial --
306
783000
3000
das sind viermal soviele Patienten wie in der klinischen Studie –
13:21
can we look at those patients and say,
307
786000
3000
können wir diese Patienten anschauen und sagen:
13:24
"Can we match them with our time machine
308
789000
3000
"Was passiert, wenn wir sie mit unserer Time Machine abgleichen
13:27
to the other patients that are just like them,
309
792000
2000
mit anderen Patienten
13:29
and what happens?"
310
794000
2000
mit ihren Merkmalen?"
13:31
Even the ones that believed they were getting better
311
796000
3000
Und sogar jene, die glaubten, es ginge ihnen besser,
13:34
matched the controls exactly. Exactly.
312
799000
3000
entsprachen genau den Kontrollen. Exakt.
13:37
Those little lines? That's the power.
313
802000
2000
Und diese kleinen Linien? Das ist der Eigenantrieb.
13:39
So, we -- I can't tell you lithium doesn't work. I can't tell you
314
804000
2000
Also, wir – ich kann Ihnen nicht sagen, Lithium funktioniert nicht. Ich kann Ihnen nicht sagen,
13:41
that if you did it at a higher dose
315
806000
2000
dass es in einer höheren Dosis funktionieren würde
13:43
or if you run the study proper -- I can tell you
316
808000
2000
oder wenn Sie die Studie richtig machen, aber ich kann Ihnen sagen,
13:45
that for those 69 people that took lithium,
317
810000
4000
dass es diesen 69 Menschen, die Lithium genommen haben,
13:49
they didn't do any better than the people that were just like them,
318
814000
2000
nicht besser geht als den Menschen genau wie sie,
13:51
just like me,
319
816000
2000
genau wie ich,
13:53
and that we had the power to detect that at about
320
818000
3000
und dass es uns möglich war, das herauszufinden
13:56
a quarter of the strengths reported in the initial study.
321
821000
3000
mit etwa einem Viertel der Kapazitäten der ursprünglichen Studie.
13:59
We did that one year ahead of the time
322
824000
3000
Das war ein Jahr bevor die erste klinische Studie,
14:02
when the first clinical trial funded by the NIH
323
827000
2000
die vom NIH mit Millionen von Dollar finanziert wurde,
14:04
for millions of dollars failed for futility last week,
324
829000
3000
sich letzte Woche als nutzlos erwiesen hat
14:07
and announced it.
325
832000
3000
und als vergeblich vermeldet wurde.
14:10
So, remember I told you about my brother's stem cell transplant.
326
835000
3000
Erinnern Sie sich, was ich Ihnen über die Stammzellentransplantation meines Bruders erzählt habe?
14:13
I never really knew whether it worked.
327
838000
3000
Ich wusste nie wirklich, ob es funktioniert hat.
14:16
And I put 100 million cells in his cisterna magna,
328
841000
3000
Ich habe 100 Millionen Zellen für seine Cisterna Magna,
14:19
in his lumbar cord,
329
844000
2000
seine Lendenwirbelsäule gegeben,
14:21
and filled out the IRBs and did all this work,
330
846000
2000
all die IRB-Berichte ausgefüllt und all diese Arbeit gemacht
14:23
and I never really knew.
331
848000
3000
und ich wusste es niemals wirklich.
14:26
How did I not know?
332
851000
2000
Warum wusste ich es nicht?
14:28
I mean, I didn't know what was going to happen to him.
333
853000
2000
Ich meine, ich wusste nicht, was mit ihm geschehen würde.
14:30
I actually asked Tim, who is the quant in our group --
334
855000
3000
Ich fragte Tim, das Rechengenie in unserer Gruppe.
14:33
we actually searched for about a year to find someone
335
858000
3000
Wir haben tatsächlich ca. ein Jahr gesucht, um jemanden zu finden
14:36
who could do the sort of math and statistics and modeling
336
861000
2000
der diese Art von Mathematik und Statistik für Gesundheitsthemen beherrschte
14:38
in healthcare, couldn't find anybody. So, we went to the finance industry.
337
863000
3000
und fanden niemanden. Also gingen wir zur Finanzindustrie.
14:41
And there are these guys who used to model the future
338
866000
2000
Da gibt es diese Jungs, die früher Modelle für die Zukunft
14:43
of interest rates, and all that kind of stuff.
339
868000
2000
von Zinsraten und solchen Dingen erstellten.
14:45
And some of them were available. So, we hired one.
340
870000
3000
Manche von ihnen waren verfügbar. Also stellten wir einen ein.
14:48
(Laughter)
341
873000
3000
(Gelächter)
14:51
We hired them, set them up, assisting at lab.
342
876000
2000
Wir stellten sie ein und richteten ihnen ein Labor ein.
14:53
I I.M. him things. That's the way I communicate with him,
343
878000
2000
Ich schicke ihm Instant Messages, so kommuniziere ich mit ihm.
14:55
is like a little guy in a box. I I.M.ed Tim. I said,
344
880000
2000
es ist wie ein kleiner Helfer in einer Schachtel. Ich schickte eine Message an Tim:
14:57
"Tim can you tell me whether my brother's stem cell transplant
345
882000
2000
"Tim, kannst Du mir sagen, ob die Stammzellentransplantation meines Bruders
14:59
worked or not?"
346
884000
3000
funktioniert hat oder nicht?"
15:02
And he sent me this two days ago.
347
887000
3000
Vor zwei Tagen schickte er mir das hier.
15:05
It was that little outliers there. You see that guy that lived a long time?
348
890000
3000
Da gibt es diesen einen Ausreisser hier. Sehen sie den einen, der noch lange gelebt hat?
15:08
We have to go talk to him. Because I'd like to know what happened.
349
893000
2000
Wir sollten mit ihm sprechen, ich möchte wissen, was passiert ist.
15:10
Because something went different.
350
895000
2000
Denn irgendetwas muss anders gelaufen sein.
15:12
But my brother didn't. My brother went straight down the line.
351
897000
3000
Doch mein Bruder nicht, mit ihm ging es zu Ende.
15:15
It only works about 12 months.
352
900000
2000
Es funktioniert nur etwa 12 Monate.
15:17
It's the first version of the time machine.
353
902000
2000
Es ist die erste Version der Time Machine,
15:19
First time we ever tried it. We'll try to get it better later
354
904000
2000
das erste Mal, dass wir es versucht haben. Wir versuchen es später besser zu machen.
15:21
but 12 months so far.
355
906000
3000
12 Monate bisher.
15:24
And, you know, I look at this,
356
909000
4000
Und wissen Sie, ich schaue mir das an,
15:28
and I get really emotional.
357
913000
2000
und ich werde sehr emotinal.
15:30
You look at the patients, you can drill in all the controls,
358
915000
2000
Man sieht sich die Patienten an, man kann alle Kontrollen durchgehen.
15:32
you can look at them, you can ask them.
359
917000
2000
Man kann sie ansehen, man kann sie fragen.
15:34
And I found a woman that had --
360
919000
3000
Ich fand diese Frau –
15:37
we found her, she was odd because she had data
361
922000
2000
es war komisch, weil es von ihr Daten gab,
15:39
after she died.
362
924000
2000
nachdem sie verstorben war.
15:41
And her husband had come in and entered her last functional scores,
363
926000
3000
Ihr Ehemann hatte sich eingeloggt und ihre letzten Werte eingegeben,
15:44
because he knew how much she cared.
364
929000
3000
weil er wusste, wie wichtig es für sie gewesen war.
15:47
And I am thankful.
365
932000
3000
Und ich bin sehr dankbar.
15:50
I can't believe that these people,
366
935000
2000
Ich kann nicht glauben, dass diese Menschen,
15:52
years after my brother had died,
367
937000
2000
Jahre nachdem mein Bruder gestorben ist,
15:54
helped me answer the question about whether
368
939000
2000
mir geholfen haben, die Antwort darauf zu finden,
15:56
an operation I did, and spent millions of dollars on
369
941000
3000
ob eine Operation, der ich mich unterzog und die mich vor Jahren
15:59
years ago, worked or not.
370
944000
2000
Millionen von Dollar kostete, funktioniert hat oder nicht.
16:01
I wished it had been there
371
946000
2000
Ich wünschte mir, das alles wäre schon hier gewesen,
16:03
when I'd done it the first time,
372
948000
2000
als wir das das erste Mal gemacht haben.
16:05
and I'm really excited that it's here now,
373
950000
2000
Und ich bin begeistert, dass es jetzt hier ist.
16:07
because the lab that I founded
374
952000
5000
Denn das Labor, das ich gegründet habe,
16:12
has some data on a drug that might work,
375
957000
2000
hat einige Daten über ein Medikament, das funktionieren könnte.
16:14
and I'd like to show it.
376
959000
4000
Ich möchte Ihnen das zeigen.
16:18
I'd like to show it in real time, now,
377
963000
2000
Ich möchte das jetzt in Echtzeit zeigen.
16:20
and I want to do that for all of the diseases that we can do that for.
378
965000
5000
Und ich möchte das für alle Krankheiten tun, für die wir es tun können.
16:25
I've got to thank the 45,000 people
379
970000
3000
Ich muss den 45 000 Menschen danken,
16:28
that are doing this social experiment with us.
380
973000
3000
die an diesem sozialen Experiment teilhaben.
16:31
There is an amazing journey we are going on
381
976000
3000
Wir sind auf einer wunderbaren, erstaunlichen Reise dazu,
16:34
to become human again,
382
979000
2000
wieder menschlich zu werden,
16:36
to be part of community again,
383
981000
3000
wieder ein Teil einer Gemeinschaft zu werden,
16:39
to share of ourselves, to be vulnerable,
384
984000
2000
etwas von uns zu teilen, verwundbar zu sein,
16:41
and it's very exciting. So, thank you.
385
986000
3000
und das ist sehr aufregend. Vielen Dank.
16:44
(Applause)
386
989000
5000
(Applaus)
ABOUT THE SPEAKER
Jamie Heywood - Healthcare revolutionaryWhen MIT-trained mechanical engineer Jamie Heywood discovered that his younger brother was diagnosed with the terminal illness ALS, he focused all his energy on founding revolutionary healthcare initiatives to help his brother and others like him.
Why you should listen
After finding out that his brother, Stephen, had the terminal illness ALS, Jamie Haywood founded the ALS Therapy Development Institute in 1999. ALS TDI is the world’s first non-profit biotechnology company and accelerated research on the disease by hiring scientists to develop treatments outside of academia and for-profit corporations. They were the first to publish research on the safety of using stem cells in ALS patients.
In 2005,Jamie and his youngest brother Ben, along with close friend Jeff Cole, built PatientsLikeMe.com to give patients control and access to their healthcare information and compare it to others like them. Its bold (and somewhat controversial) approach involves aggregating users health info in order to test the effects of particular treatments, bypassing clinical trials. It was named one of "15 companies that will change the world" by CNN Money.
Although his brother passed away in the fall of 2006, Jamie continues to serve as chairman of PatientsLikeMe and on the board of directors of ALS TDI. Jamie has raised over $50 million dollars for ALS TDI and was the subject of the biography His Brother’s Keeper, written by Jonathan Weiner. He was also featured in the documentary So Much So Fast, exploring the development of ALS TDI and the personal story of he and Stephen.
Jamie Heywood | Speaker | TED.com