TEDMED 2010
Thomas Goetz: It's time to redesign medical data
Thomas Goetz: Es hora de rediseñar la información médica.
Filmed:
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Tus resultados médicos: son difíciles de acceder, imposibles de leer -- y llenos de información que te podría hacerte mas saludable si solamente supieras como usarla. En TEDMED, Thomas Goetz observa la información médica, y hace un audaz llamado a rediseñarla y hacer mas fácil su comprensión.
Thomas Goetz - Healthcare communicator
Thomas Goetz is the co-founder of Iodine and author of "The Decision Tree: Taking Control of Your Health in the New Era of Personalized Medicine.” Full bio
Thomas Goetz is the co-founder of Iodine and author of "The Decision Tree: Taking Control of Your Health in the New Era of Personalized Medicine.” Full bio
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I'm going to be talking to you
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Les voy a hablar
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about how we can tap
1
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2000
acerca de como podemos acceder
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a really underutilized resource in health care,
2
4000
2000
a un recurso realmente poco utilizado en el cuidado de la salud,
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which is the patient,
3
6000
2000
el cual es el paciente,
00:23
or, as I like to use the scientific term,
4
8000
3000
o -- como prefiero el término científico --
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people.
5
11000
2000
personas.
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Because we are all patients, we are all people.
6
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2000
Como todos somos pacientes, todos somos personas.
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Even doctors are patients at some point.
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15000
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Incluso los doctores son pacientes en algún momento.
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So I want to talk about that
8
17000
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Así que me gustaría hablar de eso
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as an opportunity
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19000
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como una oportunidad a la que
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that we really have failed to engage with very well in this country
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3000
no nos hemos comprometido muy bien en este pais
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and, in fact, worldwide.
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24000
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y, de hecho, en el mundo.
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If you want to get at the big part --
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26000
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Si quieres llegar a la mayoría --
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I mean from a public health level, where my training is --
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28000
3000
me refiero al nivel de la salud pública, en donde me entrené --
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you're looking at behavioral issues.
14
31000
2000
ves problemas de comportamiento,
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You're looking at things where people are actually given information,
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33000
3000
ves que se le da información a la gente,
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and they're not following through with it.
16
36000
2000
y no la siguen.
00:53
It's a problem that manifests itself in diabetes,
17
38000
4000
Es un problema que se manifiesta en diabetes,
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obesity, many forms of heart disease,
18
42000
2000
obesidad, muchas formas de problemas del corazón,
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even some forms of cancer -- when you think of smoking.
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44000
3000
inclusive algunas formas de cancer -- en lo que se refiere a fumar.
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Those are all behaviors where people know what they're supposed to do.
20
47000
3000
Todos son comportamientos donde las personas saben que es lo que deben de hacer.
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They know what they're supposed to be doing,
21
50000
2000
Saben que es lo que se supone que deben de
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but they're not doing it.
22
52000
2000
estar haciendo, pero no lo hacen.
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Now behavior change is something
23
54000
2000
Ahora, un cambio de comportamiento es algo
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that is a long-standing problem in medicine.
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56000
2000
que ha sido un viejo problema en la medicina.
01:13
It goes all the way back to Aristotle.
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58000
2000
Se remonta a Aristoteles
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And doctors hate it, right?
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60000
2000
Y los doctores lo odian, ¿cierto?.
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I mean, they complain about it all the time.
27
62000
2000
Se quejan de eso todo el tiempo.
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We talk about it in terms of engagement, or non-compliance.
28
64000
3000
Hablamos de ello en terminos de compromiso, o incumplimiento,
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When people don't take their pills,
29
67000
2000
cuando las personas no toman sus pastillas,
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when people don't follow doctors' orders --
30
69000
2000
cuando las personas no siguen las indicaciones del doctor.
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these are behavior problems.
31
71000
2000
Estos son problemas de comportamiento.
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But for as much as clinical medicine
32
73000
2000
Pero aunque muchos en la medicina clínica
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agonizes over behavior change,
33
75000
2000
agonizan por el cambio de comportamiento,
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there's not a lot of work done
34
77000
2000
no hay mucho trabajo hecho
01:34
in terms of trying to fix that problem.
35
79000
3000
en términos de tratar de arreglar ese problema.
01:37
So the crux of it
36
82000
2000
Así que la cuestión está
01:39
comes down to this notion of decision-making --
37
84000
2000
en este concepto de la toma de decisiones --
01:41
giving information to people in a form
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86000
2000
dar la información a las personas en una forma
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that doesn't just educate them
39
88000
2000
que no sólo los eduque,
01:45
or inform them,
40
90000
2000
o los informe,
01:47
but actually leads them to make better decisions,
41
92000
2000
pero que en realidad los lleve a tomar mejores decisiones,
01:49
better choices in their lives.
42
94000
2000
mejores opciones en sus vidas.
01:51
One part of medicine, though,
43
96000
2000
Sin embargo, una parte de la medicina
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has faced the problem of behavior change pretty well,
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98000
4000
a enfrentado el problema del cambio de comportamiento bastante bien,
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and that's dentistry.
45
102000
2000
y esta es odontología.
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Dentistry might seem -- and I think it is --
46
104000
2000
La odontología puede parecer -- y yo creo que lo es --
02:01
many dentists would have to acknowledge
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106000
2000
muchos dentistas tendrán que reconocer
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it's somewhat of a mundane backwater of medicine.
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108000
2000
que es la parte estancada de la medicina.
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Not a lot of cool, sexy stuff happening in dentistry.
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110000
3000
No hay nada divertido o sexy ocurriendo en la odontología.
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But they have really taken this problem of behavior change
50
113000
3000
Pero en realidad han tomado este problema de cambio de comportamiento,
02:11
and solved it.
51
116000
2000
y lo han resuelto.
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It's the one great preventive health success
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118000
2000
Es el gran éxito de la medicina preventiva
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we have in our health care system.
53
120000
2000
que tenemos en nuestro sistema de salud.
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People brush and floss their teeth.
54
122000
2000
La gente usa el cepillo de dientes y el hilo dental.
02:19
They don't do it as much as they should, but they do it.
55
124000
3000
No lo hacen tanto como deberían, pero lo hacen.
02:22
So I'm going to talk about one experiment
56
127000
2000
Así que hablaré acerca de un experimento
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that a few dentists in Connecticut
57
129000
2000
que algunos dentistas en Connecticut
02:26
cooked up about 30 years ago.
58
131000
2000
idearon hace unos 30 años.
02:28
So this is an old experiment, but it's a really good one,
59
133000
2000
Así que es un experimento viejo, pero uno verdaderamente bueno,
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because it was very simple,
60
135000
2000
por que era muy sencillo
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so it's an easy story to tell.
61
137000
2000
entonces es una historia fácil de contar.
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So these Connecticut dentists decided
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139000
2000
Estos dentistas de Connecticut decidieron
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that they wanted to get people to brush their teeth and floss their teeth more often,
63
141000
3000
que querían hacer que la gente utilizara más el cepillo de dientes.
02:39
and they were going to use one variable:
64
144000
2000
E iban a utilizar una sola variable:
02:41
they wanted to scare them.
65
146000
2000
los iban a asustar.
02:43
They wanted to tell them how bad it would be
66
148000
3000
Les dirían que tan malo sería
02:46
if they didn't brush and floss their teeth.
67
151000
2000
si no se cepillan los dientes.
02:48
They had a big patient population.
68
153000
3000
Tenían una gran población de pacientes.
02:51
They divided them up into two groups.
69
156000
2000
Los dividieron en dos grupos.
02:53
They had a low-fear population,
70
158000
2000
Tenían la población de poco miedo,
02:55
where they basically gave them a 13-minute presentation,
71
160000
2000
a la que basicamente le dieron una presentación de 13 minutos,
02:57
all based in science,
72
162000
2000
todo basado en la ciencia,
02:59
but told them that, if you didn't brush and floss your teeth,
73
164000
3000
pero les dijeron que, si no se cepillaban lo dientes,
03:02
you could get gum disease. If you get gum disease, you will lose your teeth,
74
167000
3000
les podría dar gingivitis. Si te da gingivitis, perderían sus dientes,
03:05
but you'll get dentures, and it won't be that bad.
75
170000
2000
pero les pondrán dentaduras, y no será tan malo.
03:07
So that was the low-fear group.
76
172000
2000
Así que ese era el grupo de poco miedo.
03:09
The high-fear group, they laid it on really thick.
77
174000
3000
En el grupo de alto miedo, realmente exageraron.
03:12
They showed bloody gums.
78
177000
2000
Les mostraron encías sangrientas,
03:14
They showed puss oozing out from between their teeth.
79
179000
3000
les mostraron pus saliendo entre los dientes,
03:17
They told them that their teeth were going to fall out.
80
182000
2000
les dijeron que sus dientes se les iban a caer,
03:19
They said that they could have infections
81
184000
2000
y que podrían tener infecciones
03:21
that would spread from their jaws to other parts of their bodies,
82
186000
3000
que se esparcirían de sus mandíbulas a otras partes del cuerpo,
03:24
and ultimately, yes, they would lose their teeth.
83
189000
2000
y al final, si, perderían los dientes.
03:26
They would get dentures, and if you got dentures,
84
191000
2000
Usarían dentaduras, y si usas dentadura,
03:28
you weren't going to be able to eat corn-on-the-cob,
85
193000
2000
no eres capaz de comer una mazorca,
03:30
you weren't going to be able to eat apples,
86
195000
2000
no eres capaz de comer manzanas,
03:32
you weren't going to be able to eat steak.
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197000
2000
no eres capaz de comer un filete;
03:34
You'll eat mush for the rest of your life.
88
199000
2000
comeras papilla por el resto de tu vida.
03:36
So go brush and floss your teeth.
89
201000
3000
Así que ve y cepíllate tus dientes y usa hilo dental.
03:39
That was the message. That was the experiment.
90
204000
2000
Ese fue el mensaje; ese fue el experimento.
03:41
Now they measured one other variable.
91
206000
2000
Ahora, midieron otra variable.
03:43
They wanted to capture one other variable,
92
208000
2000
Querían capturar una variable más,
03:45
which was the patients' sense of efficacy.
93
210000
3000
que era el sentido de eficacia del paciente.
03:48
This was the notion of whether the patients felt
94
213000
2000
Este es el concepto de si los pacientes sentían
03:50
that they actually would go ahead and brush and floss their teeth.
95
215000
3000
que realmente se cepillarían los dientes o no.
03:53
So they asked them at the beginning,
96
218000
2000
Les preguntaron esto al principio,
03:55
"Do you think you'll actually be able to stick with this program?"
97
220000
2000
"¿Piensas que realmente serás capaz de seguir con este programa?"
03:57
And the people who said, "Yeah, yeah. I'm pretty good about that,"
98
222000
2000
Y las personas que dijeron, "Si, si. Soy bastante bueno en eso",
03:59
they were characterized as high efficacy,
99
224000
2000
fueron calificados como altamente eficaces,
04:01
and the people who said,
100
226000
2000
y las personas que dijeron,
04:03
"Eh, I never get around to brushing and flossing as much as I should,"
101
228000
2000
"Eh, nunca logro usar el cepillo de dientes tanto como debería",
04:05
they were characterized as low efficacy.
102
230000
2000
fueron calificados como poco eficaces.
04:07
So the upshot was this.
103
232000
3000
Y el resultado fue este.
04:10
The upshot of this experiment
104
235000
2000
El resultado de este experimento
04:12
was that fear was not really a primary driver
105
237000
3000
fue que el miedo no es realmente un motivador principal
04:15
of the behavior at all.
106
240000
2000
del comportamiento en absoluto.
04:17
The people who brushed and flossed their teeth
107
242000
2000
Las personas que usaban el cepillo de dientes
04:19
were not necessarily the people
108
244000
2000
no eran necesariamente las personas
04:21
who were really scared about what would happen --
109
246000
2000
que tenían miedo de lo que pasaría --
04:23
it's the people who simply felt that they had the capacity
110
248000
3000
eran las personas que simplemente sentían que tenían la capacidad
04:26
to change their behavior.
111
251000
2000
de cambiar su comportamiento.
04:28
So fear showed up as not really the driver.
112
253000
3000
Así que el miedo resulto no ser el motivador;
04:31
It was the sense of efficacy.
113
256000
3000
era el sentido de eficacia.
04:34
So I want to isolate this,
114
259000
2000
Entonces quiero aislar esto,
04:36
because it was a great observation --
115
261000
2000
por que es una gran observación --
04:38
30 years ago, right, 30 years ago --
116
263000
2000
hace 30 años, ¿verdad?, hace 30 años --
04:40
and it's one that's laid fallow in research.
117
265000
3000
y es una que no ha sido explotada en investigación.
04:43
It was a notion that really came out
118
268000
2000
Es la idea que realmente salió
04:45
of Albert Bandura's work,
119
270000
2000
del trabajo de Albert Bandura
04:47
who studied whether
120
272000
2000
que estudió si las personas
04:49
people could get a sense of empowerment.
121
274000
3000
pueden sentirse más capaces o no.
04:52
The notion of efficacy basically boils down to one -- that
122
277000
3000
El concepto de eficacia basicamente se reduce a
04:55
if somebody believes that they have the capacity to change their behavior.
123
280000
3000
si alguien cree que tiene la capacidad de cambiar su comportamiento o no.
04:58
In health care terms, you could characterize this
124
283000
3000
En términos del cuidado de la salud, uno debe de interpretar esto como
05:01
as whether or not somebody feels
125
286000
2000
si alguien siente que puede ver
05:03
that they see a path towards better health,
126
288000
2000
el camino hacia una mejor salud o no,
05:05
that they can actually see their way towards getting better health,
127
290000
2000
si pueden ver una manera de obtener una mejor salud, o no.
05:07
and that's a very important notion.
128
292000
2000
Y ese es un concepto muy importante.
05:09
It's an amazing notion.
129
294000
2000
Es un concepto increíble.
05:11
We don't really know how to manipulate it, though, that well.
130
296000
3000
Sin embargo, realmente no sabemos como manipularlo tan bien.
05:14
Except, maybe we do.
131
299000
3000
Aunque, quizás si lo sabemos.
05:17
So fear doesn't work, right? Fear doesn't work.
132
302000
2000
Entonces el miedo no funciona, ¿verdad?, el miedo no funciona.
05:19
And this is a great example
133
304000
2000
Y este es un gran ejemplo
05:21
of how we haven't learned that lesson at all.
134
306000
3000
de como no hemos aprendido esa lección ni un poco.
05:24
This is a campaign from the American Diabetes Association.
135
309000
3000
Esta es una campaña para la Asociación Americana de Diabetes.
05:27
This is still the way we're communicating messages about health.
136
312000
3000
Esta es la forma en que estamos comunicando los mensajes de salud todavía.
05:30
I mean, I showed my three-year-old this slide last night,
137
315000
3000
Ayer le mostré esta diapositiva a mi hijo de tres años,
05:33
and he's like, "Papa, why is an ambulance in these people's homes?"
138
318000
4000
y el dijo, "Papa, ¿por qué hay una ambulancia en la casa de estas personas?".
05:37
And I had to explain, "They're trying to scare people."
139
322000
3000
Tuve que explicar, "Están tratando de asustar a la gente."
05:40
And I don't know if it works.
140
325000
2000
Y no se si funciona.
05:42
Now here's what does work:
141
327000
2000
Ahora, aquí esta lo que sí funciona,
05:44
personalized information works.
142
329000
2000
información personalizada funciona.
05:46
Again, Bandura recognized this
143
331000
2000
De nuevo, Bandura reconoció esto
05:48
years ago, decades ago.
144
333000
2000
hace años, hace décadas.
05:50
When you give people specific information
145
335000
2000
Cuando le das información específica a las personas
05:52
about their health, where they stand,
146
337000
2000
acerca de su salud, donde se encuentran,
05:54
and where they want to get to, where they might get to,
147
339000
2000
y a donde quieren llegar, a donde podrían llegar,
05:56
that path, that notion of a path --
148
341000
2000
el camino, la idea de un camino,
05:58
that tends to work for behavior change.
149
343000
2000
esto tiende a funcionar para cambiar comportamientos.
06:00
So let me just spool it out a little bit.
150
345000
2000
Así que permítanme profundizar un poco.
06:02
So you start with personalized data, personalized information
151
347000
3000
Empiezas con datos personalizados, información personalizada,
06:05
that comes from an individual,
152
350000
2000
que viene de un individuo,
06:07
and then you need to connect it to their lives.
153
352000
3000
y que luego conectas a sus vidas.
06:10
You need to connect it to their lives,
154
355000
2000
Es necesario conectarla a sus vidas,
06:12
hopefully not in a fear-based way, but one that they understand.
155
357000
2000
no de una manera basada en el miedo, pero si una que puedan entender.
06:14
Okay, I know where I sit. I know where I'm situated.
156
359000
3000
Bien, ahora sé donde estoy. Yo se donde me encuentro.
06:17
And that doesn't just work for me in terms of abstract numbers --
157
362000
3000
Y eso no sólo funciona para mí en términos de números abstractos,
06:20
this overload of health information
158
365000
2000
esta sobrecarga de información de la salud
06:22
that we're inundated with.
159
367000
2000
que nos inunda,
06:24
But it actually hits home.
160
369000
2000
si no que realmente llega a uno.
06:26
It's not just hitting us in our heads; it's hitting us in our hearts.
161
371000
2000
No solamente nos pega en la cabeza, nos pega en el corazón.
06:28
There's an emotional connection to information
162
373000
2000
Hay una conexión emocional a la información
06:30
because it's from us.
163
375000
2000
por que es de nosotros.
06:32
That information then needs to be connected to choices,
164
377000
3000
Después, esa información necesita ser conectada a las alternativas,
06:35
needs to be connected to a range of options,
165
380000
2000
necesita ser conectada a un rango de opciones,
06:37
directions that we might go to --
166
382000
2000
direcciones a las que nos podemos dirigir --
06:39
trade-offs, benefits.
167
384000
2000
sacrificios, beneficios.
06:41
Finally, we need to be presented with a clear point of action.
168
386000
3000
Finalmente, es necesario que se nos presente un punto claro de acción.
06:44
We need to connect the information
169
389000
2000
Necesitamos conectar siempre
06:46
always with the action,
170
391000
2000
la información con la acción,
06:48
and then that action feeds back
171
393000
2000
y luego esa acción retroalimenta
06:50
into different information,
172
395000
2000
una información diferente,
06:52
and it creates, of course, a feedback loop.
173
397000
2000
y crea, por supuesto, un ciclo de retroalimentación.
06:54
Now this is a very well-observed and well-established notion
174
399000
3000
Este es un concepto muy bien observado y bien establecido
06:57
for behavior change.
175
402000
2000
para cambios de comportamiento.
06:59
But the problem is that things -- in the upper-right corner there --
176
404000
3000
Pero el problema es que las cosas de la esquina superior derecha ahí,
07:02
personalized data, it's been pretty hard to come by.
177
407000
2000
información personalizada, son muy difíciles de obtener.
07:04
It's a difficult and expensive commodity,
178
409000
3000
Es un producto difícil y costoso,
07:07
until now.
179
412000
2000
hasta ahora.
07:09
So I'm going to give you an example, a very simple example of how this works.
180
414000
3000
Les voy a dar un ejemplo, un ejemplo muy simple de como funciona esto.
07:12
So we've all seen these. These are the "your speed limit" signs.
181
417000
3000
Todos hemos visto uno de estos. Son las señales de "esta es tu velocidad".
07:15
You've seen them all around,
182
420000
2000
Los vemos por todos lados,
07:17
especially these days as radars are cheaper.
183
422000
2000
en especial ahora que los radares son más baratos.
07:19
And here's how they work in the feedback loop.
184
424000
2000
Y así es como funciona el ciclo de retroalimentación aquí.
07:21
So you start with the personalized data
185
426000
2000
Empiezas con la información personalizada
07:23
where the speed limit on the road that you are at that point
186
428000
2000
donde el limite de velocidad de donde te encuentras en ese momento
07:25
is 25,
187
430000
2000
es 25,
07:27
and, of course, you're going faster than that.
188
432000
2000
y, por supuesto, estás yendo más rápido que eso.
07:29
We always are. We're always going above the speed limit.
189
434000
3000
Siempre lo hacemos. Siempre vamos a exceso de velocidad.
07:32
The choice in this case is pretty simple.
190
437000
2000
Las opciones en este caso son muy sencillas.
07:34
We either keep going fast, or we slow down.
191
439000
2000
O seguimos yendo rápido, o bajamos la velocidad.
07:36
We should probably slow down,
192
441000
2000
Probablemente deberíamos de bajar la velocidad,
07:38
and that point of action is probably now.
193
443000
2000
y el momento de actuar es probablemente ahora.
07:40
We should take our foot off the pedal right now,
194
445000
3000
Debemos de quitar el pie del pedal en este momento.
07:43
and generally we do. These things are shown to be pretty effective
195
448000
3000
Y generalmente lo hacemos; se ha visto que estas señales son bastante efectivas
07:46
in terms of getting people to slow down.
196
451000
2000
en hacer que la gente disminuya su velocidad.
07:48
They reduce speeds by about five to 10 percent.
197
453000
2000
Reducen la velocidad en alrededor de cinco a 10 por ciento.
07:50
They last for about five miles,
198
455000
2000
Duran por 5 millas,
07:52
in which case we put our foot back on the pedal.
199
457000
2000
y después ponemos de vuelta el pie en el pedal.
07:54
But it works, and it even has some health repercussions.
200
459000
2000
pero funciona, y tiene algunas repercusiones en la salud.
07:56
Your blood pressure might drop a little bit.
201
461000
2000
Tu presión sanguínea puede caer un poco.
07:58
Maybe there's fewer accidents, so there's public health benefits.
202
463000
3000
Tal vez hay menos accidentes, que genera beneficios en la salud pública.
08:01
But by and large, this is a feedback loop
203
466000
2000
En gran medida, este es un ciclo de retroalimentación
08:03
that's so nifty and too rare.
204
468000
3000
que es raro e ingenioso
08:06
Because in health care, most health care,
205
471000
2000
Por que en el cuidado de la salud, en su mayoría,
08:08
the data is very removed from the action.
206
473000
3000
la información esta muy alejada de la acción.
08:11
It's very difficult to line things up so neatly.
207
476000
3000
Es muy difícil de alinear las cosas tan hábilmente.
08:14
But we have an opportunity.
208
479000
2000
Pero tenemos una oportunidad.
08:16
So I want to talk about, I want to shift now to think about
209
481000
2000
Así que les quiero hablar, quiero cambiar ahora a pensar
08:18
how we deliver health information in this country,
210
483000
2000
como entregamos la información de salud en este país,
08:20
how we actually get information.
211
485000
3000
como recibimos esta información.
08:23
This is a pharmaceutical ad.
212
488000
3000
Este es un anuncio farmacéutico.
08:26
Actually, it's a spoof. It's not a real pharmaceutical ad.
213
491000
2000
De hecho, es una parodia, no es un anuncio real.
08:28
Nobody's had the brilliant idea
214
493000
2000
Nadie ha tenido la brillante idea
08:30
of calling their drug Havidol quite yet.
215
495000
3000
de llamar su medicina "Tenlotodo" todavía.
08:34
But it looks completely right.
216
499000
2000
Pero se ve justo como debe ser.
08:36
So it's exactly the way we get
217
501000
2000
Esta es la manera exacta en que recibimos
08:38
health information and pharmaceutical information,
218
503000
3000
información farmacéutica y de salud,
08:41
and it just sounds perfect.
219
506000
2000
y suena perfecto.
08:43
And then we turn the page of the magazine,
220
508000
2000
Y luego le damos la vuelta a la pagina de la revista,
08:45
and we see this --
221
510000
3000
y vemos esto, ¿verdad?, vemos esto.
08:48
now this is the page the FDA requires pharmaceutical companies
222
513000
3000
Esta es la pagina que la FDA obliga a las compañías farmacéuticas
08:51
to put into their ads, or to follow their ads,
223
516000
3000
a colocar en sus anuncios, o en la siguiente página.
08:54
and to me, this is one of the most
cynical exercises in medicine.
cynical exercises in medicine.
224
519000
4000
Y para mí, este es uno de los mas cínicos ejercicios en la medicina.
08:58
Because we know.
225
523000
2000
Por que sabemos.
09:00
Who among us would actually say that people read this?
226
525000
2000
¿Quién de nosotros puede decir que la gente lee esto?
09:02
And who among us would actually say
227
527000
2000
Y ¿Quién de nosotros puede decir
09:04
that people who do try to read this
228
529000
2000
que la gente que si trata de leer esto
09:06
actually get anything out of it?
229
531000
2000
realmente obtiene algo de la lectura?
09:08
This is a bankrupt effort
230
533000
2000
Este es un esfuerzo inútil
09:10
at communicating health information.
231
535000
3000
para comunicar la información de salud.
09:13
There is no good faith in this.
232
538000
2000
No hay una buena intención en esto.
09:15
So this is a different approach.
233
540000
2000
Así que este es un enfoque diferente.
09:17
This is an approach that has been developed
234
542000
3000
Este es un enfoque que ha sido desarrollado
09:20
by a couple researchers at Dartmouth Medical School,
235
545000
3000
por un par de investigadores en el Darmouth Medical School,
09:23
Lisa Schwartz and Steven Woloshin.
236
548000
2000
Lisa Schwartz y Steven Woloshin.
09:25
And they created this thing called the "drug facts box."
237
550000
3000
Y ellos crearon esto llamado la tabla de datos medicos.
09:28
They took inspiration from, of all things,
238
553000
2000
Se inspiraron en, sobre todo,
09:30
Cap'n Crunch.
239
555000
2000
El cereal Cap'n Crunch.
09:32
They went to the nutritional information box
240
557000
3000
Se fijaron en la tabla de información nutricional
09:35
and saw that what works for cereal, works for our food,
241
560000
3000
y vieron que lo que funciona en el cereal, lo que funciona en la comida,
09:38
actually helps people understand what's in their food.
242
563000
3000
en realidad ayuda a la gente a entender que hay en la comida.
09:42
God forbid we should use that same standard
243
567000
2000
Dios no quiera que usemos ese mismo estandard
09:44
that we make Cap'n Crunch live by
244
569000
2000
que hacemos seguir a Cap'n Crunch
09:46
and bring it to drug companies.
245
571000
3000
y traerlo a las compañías farmacéuticas.
09:49
So let me just walk through this quickly.
246
574000
2000
Se los describiré rapidamente.
09:51
It says very clearly what the drug is for, specifically who it is good for,
247
576000
3000
Dice claramente para que es la medicina, para quien es buena especificamente,
09:54
so you can start to personalize your understanding
248
579000
2000
por lo que puedes empezar a personalizar tu entendimiento
09:56
of whether the information is relevant to you
249
581000
2000
de si esta información es relevante para ti
09:58
or whether the drug is relevant to you.
250
583000
2000
o si la medicina es relevante para ti.
10:00
You can understand exactly what the benefits are.
251
585000
3000
Puedes entender exactamente cuales son los beneficios.
10:03
It isn't this kind of vague promise that it's going to work no matter what,
252
588000
3000
No es una promesa vaga de que funcionará sin lugar a dudas,
10:06
but you get the statistics for how effective it is.
253
591000
3000
también lleva las estadísticas de que tan efectivo es.
10:09
And finally, you understand what those choices are.
254
594000
3000
Y finalmente, uno entiende cuales son sus alternativas.
10:12
You can start to unpack the choices involved
255
597000
2000
Puedes empezar a revelar las alternativas involucradas
10:14
because of the side effects.
256
599000
2000
por los efectos secundarios.
10:16
Every time you take a drug, you're walking into a possible side effect.
257
601000
3000
Siempre que tomas una medicina, existe un posible efecto secundario.
10:19
So it spells those out in very clean terms,
258
604000
2000
Describe estos en términos muy claros.
10:21
and that works.
259
606000
2000
Y funciona.
10:23
So I love this. I love that drug facts box.
260
608000
2000
Me encanta la tabla de datos médicos.
10:25
And so I was thinking about,
261
610000
2000
Y estuve pensando acerca de,
10:27
what's an opportunity that I could have
262
612000
2000
¿qué oportunidad tengo para
10:29
to help people understand information?
263
614000
3000
ayudar a la gente a entender la información?
10:32
What's another latent body of information that's out there
264
617000
4000
¿Cuál es otra información que hay ahí
10:36
that people are really not putting to use?
265
621000
3000
que la gente no está realmente usando?
10:39
And so I came up with this: lab test results.
266
624000
3000
Y así llegue a los resultados de pruebas de laboratorio.
10:42
Blood test results are this great source of information.
267
627000
3000
Los exámenes de sangre son una gran fuente de información.
10:45
They're packed with information.
268
630000
2000
Están llenos de información.
10:47
They're just not for us. They're not for people. They're not for patients.
269
632000
3000
Solamente que no son para nosotros, para gente; no son para pacientes.
10:50
They go right to doctors.
270
635000
2000
Se van directo a los doctores.
10:52
And God forbid -- I think many doctors, if you really asked them,
271
637000
3000
Y creo que muchos doctores, si se les preguntara,
10:55
they don't really understand all this stuff either.
272
640000
3000
tampoco entienden realmente todo esto.
10:58
This is the worst presented information.
273
643000
3000
Esta es la información peor presentada.
11:01
You ask Tufte, and he would say,
274
646000
3000
Pregunten a Tufte, y el dirá,
11:04
"Yes, this is the absolute worst presentation of information possible."
275
649000
3000
"Sí, esta es la peor presentación posible de la información."
11:07
What we did at Wired
276
652000
2000
Lo que hicimos en Wired
11:09
was we went, and I got our graphic design department
277
654000
2000
fue hacer que nuestro departamento de diseño gráfico
11:11
to re-imagine these lab reports.
278
656000
2000
re-imaginara estos reportes de laboratorio.
11:13
So that's what I want to walk you through.
279
658000
2000
Y eso es lo que les quiero explicar.
11:15
So this is the general blood work before,
280
660000
3000
Este es el "antes" de un examen de la sangre,
11:18
and this is the after, this is what we came up with.
281
663000
2000
y este es el "después", esto es a lo que llegamos.
11:20
The after takes what was four pages --
282
665000
2000
El "después" toma lo que eran 4 páginas --
11:22
that previous slide was actually
283
667000
2000
la diapositiva anterior en realidad era
11:24
the first of four pages of data
284
669000
2000
la primera de 4 paginas de información
11:26
that's just the general blood work.
285
671000
2000
que es el examen de sangre general.
11:28
It goes on and on and on, all these values, all these numbers you don't know.
286
673000
3000
Sigue y sigue, con todos esos valores, y todos esos números que no entiendes.
11:31
This is our one-page summary.
287
676000
3000
Este es nuestro resumen de una página.
11:34
We use the notion of color.
288
679000
2000
Usamos la idea del color.
11:36
It's an amazing notion that color could be used.
289
681000
3000
Es una idea increíble que el color pueda ser usado.
11:39
So on the top-level you have your overall results,
290
684000
3000
En la parte superior tenemos los resultados generales,
11:42
the things that might jump out at you from the fine print.
291
687000
3000
las cosas que sobresalen de las letras chicas.
11:45
Then you can drill down
292
690000
2000
Luego puedes bajar
11:47
and understand how actually we put your level in context,
293
692000
3000
y entender como pusimos tu nivel en contexto,
11:50
and we use color to illustrate
294
695000
2000
y usamos color para ilustrar
11:52
exactly where your value falls.
295
697000
2000
exactamente donde cae tu valor.
11:54
In this case, this patient is slightly at risk of diabetes
296
699000
3000
En este caso, el paciente es levemente propenso a diabetes
11:57
because of their glucose level.
297
702000
2000
debido a su nivel de glucosa.
11:59
Likewise, you can go over your lipids
298
704000
2000
De igual manera, puedes ver tus lipidos
12:01
and, again, understand what your overall cholesterol level is
299
706000
3000
y, de nuevo, entender cual es tu nivel de colesterol general
12:04
and then break down into the HDL and the LDL if you so choose.
300
709000
3000
y luego dividirlo a HDL y LDL, si así lo deseas.
12:07
But again, always using color
301
712000
2000
De nuevo, siempre aplicando color
12:09
and personalized proximity
302
714000
2000
y proximidad personalizada
12:11
to that information.
303
716000
2000
a esa información.
12:13
All those other values,
304
718000
2000
Y todos los demás valores,
12:15
all those pages and pages of values that are full of nothing,
305
720000
2000
todas las páginas y páginas de valores vacíos,
12:17
we summarize.
306
722000
2000
las resumimos.
12:19
We tell you that you're okay, you're normal.
307
724000
2000
Te diremos que estás bien, eres normal.
12:21
But you don't have to wade through it. You don't have to go through the junk.
308
726000
3000
Pero no lo tienes que leer todo. No tienes que pasar por toda la basura.
12:24
And then we do two other very important things
309
729000
2000
Y luego hacemos 2 cosas muy importantes
12:26
that kind of help fill in this feedback loop:
310
731000
2000
que ayudan a llenar este ciclo de retroalimentación.
12:28
we help people understand in a little more detail
311
733000
2000
Ayudamos a la gente a entender en más detalle
12:30
what these values are and what they might indicate.
312
735000
3000
que son estos valores y que pueden indicar.
12:33
And then we go a further step -- we tell them what they can do.
313
738000
3000
Y damos un paso más adelante: les decimos que pueden hacer.
12:36
We give them some insight
314
741000
2000
Les damos un mayor entendimiento
12:38
into what choices they can make, what actions they can take.
315
743000
3000
de las opciones que pueden tomar, las acciones que pueden elegir.
12:41
So that's our general blood work test.
316
746000
3000
Así que ese es nuestro examen de sangre general.
12:44
Then we went to CRP test.
317
749000
2000
Luego fuimos a la prueba CRP.
12:46
In this case, it's a sin of omission.
318
751000
2000
En este caso, pecado por omisión.
12:48
They have this huge amount of space,
319
753000
2000
Tienen una gran cantidad de espacio,
12:50
and they don't use it for anything, so we do.
320
755000
2000
y no lo usan para nada, así que lo aprovechamos.
12:52
Now the CRP test is often done
321
757000
2000
La prueba CRP es generalmente hecha
12:54
following a cholesterol test,
322
759000
2000
siguiendo la prueba del colesterol
12:56
or in conjunction with a cholesterol test.
323
761000
2000
o junto con esta.
12:58
So we take the bold step
324
763000
2000
Así que dimos el audaz paso
13:00
of putting the cholesterol information on the same page,
325
765000
3000
de poner la información del colesterol en la misma pagina,
13:03
which is the way the doctor is going to evaluate it.
326
768000
2000
que es la forma en que el doctor la evaluará.
13:05
So we thought the patient might actually want to know the context as well.
327
770000
3000
Pensamos que el paciente también querrá saber el contexto.
13:08
It's a protein that shows up
328
773000
2000
Es una proteina que sobresale
13:10
when your blood vessels might be inflamed,
329
775000
2000
cuando tus venas pueden estar inflamadas,
13:12
which might be a risk for heart disease.
330
777000
2000
que puede ser un riesgo para problemas del corazón.
13:14
What you're actually measuring
331
779000
2000
Lo que en realidad estamos midiendo
13:16
is spelled out in clean language.
332
781000
2000
es descrito en un lenguaje claro.
13:18
Then we use the information
333
783000
2000
Luego usamos esa información
13:20
that's already in the lab report.
334
785000
2000
que ya esta en el reporte.
13:22
We use the person's age and their gender
335
787000
2000
Usamos la edad y genero de la persona
13:24
to start to fill in the personalized risks.
336
789000
3000
y llenamos los riesgos personalizados.
13:27
So we start to use the data we have
337
792000
2000
Usamos la información que tenemos
13:29
to run a very simple calculation
338
794000
2000
para hacer un calculo muy sencillo
13:31
that's on all sorts of online calculators
339
796000
2000
que está en todo tipo de calculadoras online
13:33
to get a sense of what the actual risk is.
340
798000
3000
para entender cual es el verdadero riesgo.
13:36
The last one I'll show you is a PSA test.
341
801000
2000
El último que mostrare es el examen PSA.
13:38
Here's the before, and here's the after.
342
803000
3000
Aquí está el "antes", y el "después".
13:41
Now a lot of our effort on this one --
343
806000
2000
Gran parte de nuestro esfuerzo en este --
13:43
as many of you probably know,
344
808000
2000
como muchos de ustedes saben,
13:45
a PSA test is a very controversial test.
345
810000
2000
un examen PSA es muy controversial.
13:47
It's used to test for prostate cancer,
346
812000
2000
Es usado para encontrar cáncer de próstata,
13:49
but there are all sorts of reasons
347
814000
2000
pero hay todo tipo de razones
13:51
why your prostate might be enlarged.
348
816000
2000
por las cuales la próstata este dilatada.
13:53
And so we spent a good deal of our time
349
818000
2000
Pasamos una buena parte de nuestro tiempo
13:55
indicating that.
350
820000
2000
indicando eso.
13:57
We again personalized the risks.
351
822000
2000
De nuevo, riesgo personalizado.
13:59
So this patient is in their 50s,
352
824000
2000
Nuestro paciente está en sus 50's,
14:01
so we can actually give them a very precise estimate
353
826000
2000
por lo que le podemos dar un estimado muy preciso
14:03
of what their risk for prostate cancer is.
354
828000
2000
de cual es su riesgo de cáncer de próstata.
14:05
In this case it's about 25 percent, based on that.
355
830000
3000
En este caso es de alrededor de 25%, basado en eso.
14:08
And then again, the follow-up actions.
356
833000
3000
Y otra vez, las acciones de seguimiento.
14:11
So our cost for this was less than 10,000 dollars, all right.
357
836000
3000
Nuestro costo para esto es de menos de $10,000.
14:14
That's what Wired magazine spent on this.
358
839000
3000
Es lo que Wired Magazine se gasto en esto.
14:17
Why is Wired magazine doing this?
359
842000
2000
¿Por qué Wired Magazine está haciendo esto?
14:19
(Laughter)
360
844000
3000
(Risas)
14:22
Quest Diagnostics and LabCorp,
361
847000
2000
Quest Diagnostics y LabCorp,
14:24
the two largest lab testing companies --
362
849000
3000
las 2 compañías de exámenes de laboratorios más grandes:
14:27
last year, they made profits of over 700 million dollars
363
852000
3000
El año pasado, tuvieron ganancias de más de 700 millones de dólares
14:30
and over 500 million dollars respectively.
364
855000
3000
y más de 500 millones de dólares respectivamente.
14:33
Now this is not a problem of resources;
365
858000
2000
Este no es un problema de recursos,
14:35
this is a problem of incentives.
366
860000
3000
es un problema de incentivos.
14:38
We need to recognize that the target of this information
367
863000
3000
Tenemos que reconocer que el objetivo de esta información
14:41
should not be the doctor, should not be the insurance company.
368
866000
3000
no debe de ser el doctor, no debe de ser la compañía de seguros;
14:44
It should be the patient.
369
869000
2000
debe de ser el paciente.
14:46
It's the person who actually, in the end,
370
871000
2000
Es la persona que en realidad, al final,
14:48
is going to be having to change their lives
371
873000
2000
tendrá que cambiar su vida
14:50
and then start adopting new behaviors.
372
875000
2000
y adoptar nuevos comportamientos.
14:52
This is information that is incredibly powerful.
373
877000
2000
Esta es información que es increíblemente poderosa.
14:54
It's an incredibly powerful catalyst to change.
374
879000
3000
Es un catalizador muy poderoso para el cambio.
14:57
But we're not using it. It's just sitting there.
375
882000
2000
Pero no lo usamos; solo esta sentado ahi.
14:59
It's being lost.
376
884000
2000
Se esta perdiendo.
15:01
So I want to just offer four questions
377
886000
2000
Quiero ofrecer cuatro preguntas
15:03
that every patient should ask,
378
888000
2000
que todo paciente debe de preguntar,
15:05
because I don't actually expect people
379
890000
2000
por que en realidad no espero que
15:07
to start developing these lab test reports.
380
892000
2000
se empiece a desarrollar estos reportes.
15:09
But you can create your own feedback loop.
381
894000
2000
Pero tu puedes crear tu propio ciclo de retroalimentación.
15:11
Anybody can create their feedback loop by asking these simple questions:
382
896000
3000
Cualquiera puede crear sus ciclos preguntando estas simpre preguntas:
15:14
Can I have my results?
383
899000
2000
¿Puedo obtener mis resultados?
15:16
And the only acceptable answer is --
384
901000
2000
Y la unica respuesta aceptable es --
15:18
(Audience: Yes.) -- yes.
385
903000
2000
(Público: Si.) -- si.
15:20
What does this mean? Help me understand what the data is.
386
905000
2000
¿Qué significa esto? Ayúdeme a entender esta información.
15:22
What are my options? What choices are now on the table?
387
907000
3000
¿Cuáles son mis opciones? ¿Qué alternativas tengo?
15:25
And then, what's next?
388
910000
2000
y después, ¿qué sigue?
15:27
How do I integrate this information
389
912000
2000
¿Cómo integro esta información
15:29
into the longer course of my life?
390
914000
2000
en el curso de mi vida?
15:32
So I want to wind up by just showing
391
917000
2000
Quiero terminar mostrandoles
15:34
that people have the capacity to understand this information.
392
919000
2000
que la gente tiene la capacidad de entender esta información.
15:36
This is not beyond the grasp of ordinary people.
393
921000
3000
Esto no esta fuera del alcance de la gente común.
15:39
You do not need to have the education level of people in this room.
394
924000
3000
No tienes que tener el nivel de educación de las personas de este recinto.
15:42
Ordinary people are capable of understanding this information,
395
927000
3000
Personas comunes son capaces de entender esta información,
15:45
if we only go to the effort of presenting it to them
396
930000
3000
si hacemos el esfuerzo de presentarsela
15:48
in a form that they can engage with.
397
933000
2000
en una forma que se puedan comprometer.
15:50
And engagement is essential here,
398
935000
2000
Y el compromiso es esencial aqui
15:52
because it's not just giving them information;
399
937000
2000
por que no es sólo darles información,
15:54
it's giving them an opportunity to act.
400
939000
2000
es darles una oportunidad de actuar.
15:56
That's what engagement is. It's different from compliance.
401
941000
2000
Eso es lo que compromiso es; es diferente de conformidad.
15:58
It works totally different from the way we talk about behavior
402
943000
3000
Funciona de manera diferente de como hablamos de comportamiento
16:01
in medicine today.
403
946000
2000
en medicina el día de hoy.
16:03
And this information is out there.
404
948000
2000
Y esta información esta allá afuera.
16:05
I've been talking today about latent information,
405
950000
2000
He hablado hoy de la información latente,
16:07
all this information that exists in the system
406
952000
2000
toda esta información que existe en el sistema
16:09
that we're not putting to use.
407
954000
2000
que no estamos utilizando.
16:11
But there are all sorts of other bodies of information
408
956000
2000
Pero hay todo tipo de contenidos de información
16:13
that are coming online,
409
958000
2000
que están saliendo en línea.
16:15
and we need to recognize the capacity of this information
410
960000
3000
Y necesitamos reconocer la capacidad de esta información
16:18
to engage people, to help people
411
963000
2000
de atraer a la gente, de ayudarla
16:20
and to change the course of their lives.
412
965000
2000
y de cambiar el curso de sus vidas.
16:22
Thank you very much.
413
967000
2000
Muchas gracias.
16:24
(Applause)
414
969000
3000
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Thomas Goetz - Healthcare communicatorThomas Goetz is the co-founder of Iodine and author of "The Decision Tree: Taking Control of Your Health in the New Era of Personalized Medicine.”
Why you should listen
Thomas Goetz is the co-founder of Iodine, a new company that gives consumers better information -- and better visualizations -- of their health data. The former executive editor of Wired, Goetz has a Master's of Public Health from UC Berkeley. In 2010 he published The Decision Tree, a fascinating look at modern medical decisionmaking and technology. Former FDA commissioner Dr. David Kessler called the book "a game changer.” His next book, The Remedy, explores the germ theory of disease and the quest to cure tuberculosis.
Thomas Goetz | Speaker | TED.com