TEDxAustin
Joel Selanikio: The big-data revolution in health care
Joel Selanikio: Joel Selanikio : Les conséquences surprenantes d'une révolution des big data dans les services de santé
Filmed:
Readability: 4.1
745,046 views
La collecte de données en santé mondiale n'était pas une science exacte : les travailleurs marchaient à travers les villages, frappant aux portes et posant des questions, notaient les réponses sur des formulaires papier, puis entraient les données sur ordinateur -- et sur la base de ces informations lacunaires, des décisions cruciales étaient prises. Joel Selanikio évoque le changement profond qu'a connu la collecte de données dans la décennie passée -- commençant avec le Palm Pilot et Hotmail, pour arriver au cloud aujourd'hui. (Filmé à TEDxAustin.)
Joel Selanikio - Health and technology activist
Dr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges. Full bio
Dr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
There's an old joke about a cop who's walking his beat
0
717
2439
Il y a une vieille blague
sur un policier qui fait sa ronde
sur un policier qui fait sa ronde
00:15
in the middle of the night,
1
3156
1295
au milieu de la nuit,
00:16
and he comes across a guy under a street lamp
2
4451
2365
et qui rencontre un homme sous un réverbère
00:18
who's looking at the ground and moving from side to side,
3
6816
2531
qui regarde le sol,
se balançant d'un pied sur l'autre.
se balançant d'un pied sur l'autre.
00:21
and the cop asks him what he's doing.
4
9347
1859
Le policier lui demande ce qu'il fait.
00:23
The guys says he's looking for his keys.
5
11206
1959
L'homme dit qu'il cherche ses clés.
00:25
So the cop takes his time and looks over
6
13165
2580
Alors, le policier prend son temps
et cherche aussi,
et cherche aussi,
00:27
and kind of makes a little matrix and looks
7
15745
1637
il fait comme un quadrillage, cherche
00:29
for about two, three minutes. No keys.
8
17382
3051
pendant environ deux, trois minutes.
Pas de clés.
Pas de clés.
00:32
The cop says, "Are you sure? Hey buddy,
9
20433
2966
Le policier dit : « Tu es certain ? Hé, mon gars,
00:35
are you sure you lost your keys here?"
10
23399
1880
es-tu certain que tu as perdu tes clés ici ? »
00:37
And the guy says, "No, no, actually I lost them
11
25279
1379
L'homme répond : « Non, non,
en fait je les ai perdues
en fait je les ai perdues
00:38
down at the other end of the street,
12
26658
1525
à l'autre bout de la rue,
00:40
but the light is better here."
13
28183
5984
mais l'éclairage est meilleur ici. »
00:46
There's a concept that people talk about nowadays
14
34167
1793
Il y a un concept
dont les gens parlent aujourd'hui,
dont les gens parlent aujourd'hui,
00:47
called big data, and what they're talking about
15
35960
2234
nommé « big data », et ce dont ils parlent,
00:50
is all of the information that we're generating
16
38194
2166
c'est toute l'information que nous produisons
00:52
through our interaction with and over the Internet,
17
40360
2665
par nos interactions sur Internet,
00:55
everything from Facebook and Twitter
18
43025
1942
de Facebook et Twitter
00:56
to music downloads, movies, streaming, all this kind of stuff,
19
44967
4077
aux téléchargements de musique,
de films, au streaming, toutes ces choses,
de films, au streaming, toutes ces choses,
01:01
the live streaming of TED.
20
49044
1875
le streaming en direct de TED.
01:02
And the folks who work with big data, for them,
21
50919
2761
Pour les personnes qui travaillent
avec les big data,
avec les big data,
01:05
they talk about that their biggest problem is
22
53680
1771
le plus grand problème, d'après eux,
01:07
we have so much information,
23
55451
1912
avec tellement d'informations,
01:09
the biggest problem is, how do we organize all that information?
24
57363
3492
c'est de savoir comment les organiser.
01:12
I can tell you that working in global health,
25
60855
2392
Je peux vous dire que,
quand on travaille dans la santé,
quand on travaille dans la santé,
01:15
that is not our biggest problem.
26
63247
2872
ce n'est pas notre plus gros problème.
01:18
Because for us, even though the light
27
66119
1570
Parce que pour nous, même si l'éclairage
01:19
is better on the Internet,
28
67689
3157
est meilleur sur Internet,
01:22
the data that would help us solve the problems
29
70846
2320
les données qui nous aideraient
à résoudre les problèmes
à résoudre les problèmes
01:25
we're trying to solve is not actually present on the Internet.
30
73166
3386
que nous essayons de résoudre
ne sont pas sur Internet.
ne sont pas sur Internet.
01:28
So we don't know, for example, how many people
31
76552
1847
Donc nous ne savons pas, par exemple,
combien de personnes
combien de personnes
01:30
right now are being affected by disasters
32
78399
2594
en ce moment sont concernées
par des catastrophes naturelles
par des catastrophes naturelles
01:32
or by conflict situations.
33
80993
2336
ou par des conflits.
01:35
We don't know for really basically any of the clinics
34
83329
3743
Nous ne savons pas vraiment
quels dispensaires
quels dispensaires
01:39
in the developing world, which ones have medicines
35
87072
2193
des pays en voie de développement
ont des médicaments
ont des médicaments
01:41
and which ones don't.
36
89265
1460
et lesquels n'en ont pas.
01:42
We have no idea of what the supply chain is for those clinics.
37
90725
3172
Nous n'avons pas la moindre idée de ce qu'est
la chaîne d'approvisionnement de ces cliniques.
la chaîne d'approvisionnement de ces cliniques.
01:45
We don't know -- and this is really amazing to me --
38
93897
2860
Nous ne savons pas -- et ça me paraît incroyable --
01:48
we don't know how many children were born,
39
96757
2901
nous ne savons pas
combien d'enfants sont nés,
combien d'enfants sont nés,
01:51
or how many children there are in Bolivia
40
99658
2946
ou combien d'enfants il y a en Bolivie,
01:54
or Botswana or Bhutan.
41
102604
3154
ou au Botswana, ou au Bhoutan.
01:57
We don't know how many kids died last week
42
105758
1922
Nous ne savons pas combien d'enfants
sont morts la semaine dernière
sont morts la semaine dernière
01:59
in any of those countries.
43
107680
1401
dans chacun de ces pays.
02:01
We don't know the needs of the elderly, the mentally ill.
44
109081
3372
Nous ne connaissons pas les besoins
des personnes âgées, des malades mentaux.
des personnes âgées, des malades mentaux.
02:04
For all of these different critically important problems
45
112453
3239
Pour chacun de ces problèmes différents
d'une importance cruciale
d'une importance cruciale
02:07
or critically important areas that we want to solve problems in,
46
115692
3001
ou pour ces domaines d'une importance critique dans lesquels nous voulons résoudre des problèmes,
02:10
we basically know nothing at all.
47
118693
5112
nous ne savons, en gros, rien du tout.
02:15
And part of the reason why we don't know anything at all
48
123805
2623
Une partie de l'explication
de cette ignorance
de cette ignorance
02:18
is that the information technology systems
49
126428
2252
est que les technologies de l'information
02:20
that we use in global health to find the data
50
128680
3525
que nous utilisons en santé mondiale
pour trouver des données,
pour trouver des données,
02:24
to solve these problems is what you see here.
51
132205
2945
pour résoudre ces problèmes,
c'est ce que vous voyez ici.
c'est ce que vous voyez ici.
02:27
And this is about a 5,000-year-old technology.
52
135150
2258
Cette technologie a environ 5 000 ans.
02:29
Some of you may have used it before.
53
137408
1052
Certains d'entre vous l'ont peut-être déjà utilisée.
02:30
It's kind of on its way out now, but we still use it
54
138460
2320
Ça commence à être démodé en ce moment,
mais nous l'utilisons encore
mais nous l'utilisons encore
02:32
for 99 percent of our stuff.
55
140780
2091
pour 99% de notre travail.
02:34
This is a paper form, and what you're looking at
56
142871
4009
Voici un formulaire papier,
et ce que vous voyez là
et ce que vous voyez là
02:38
is a paper form in the hand of a Ministry of Health nurse
57
146880
3366
est un formulaire papier dans la main
d'une infirmière du Ministère de la Santé
d'une infirmière du Ministère de la Santé
02:42
in Indonesia who is tramping out across the countryside
58
150246
3288
en Indonésie qui traverse la campagne
02:45
in Indonesia on, I'm sure, a very hot and humid day,
59
153534
3581
pendant, j'en suis sûr,
une journée très chaude et humide.
une journée très chaude et humide.
02:49
and she is going to be knocking on thousands of doors
60
157115
2725
Elle va frapper à des milliers de portes
02:51
over a period of weeks or months,
61
159840
1946
pendant des semaines ou des mois,
02:53
knocking on the doors and saying, "Excuse me,
62
161786
2448
en disant : « Excusez-moi,
02:56
we'd like to ask you some questions.
63
164234
2172
nous voudrions vous poser quelques questions.
02:58
Do you have any children? Were your children vaccinated?"
64
166406
3671
Avez-vous des enfants ?
Ont-ils été vaccinés ? »
Ont-ils été vaccinés ? »
03:02
Because the only way we can actually find out
65
170077
1848
Parce que le seul moyen
que nous avons pour savoir
que nous avons pour savoir
03:03
how many children were vaccinated in the country of Indonesia,
66
171925
2883
combien d'enfants ont été vaccinés
en Indonésie,
en Indonésie,
03:06
what percentage were vaccinated, is actually not
67
174808
2653
quel pourcentage a été vacciné,
n'est pas de le chercher
n'est pas de le chercher
03:09
on the Internet but by going out and knocking on doors,
68
177461
2900
sur Internet mais d'aller frapper aux portes,
03:12
sometimes tens of thousands of doors.
69
180361
2871
parfois des dizaines de milliers de portes.
03:15
Sometimes it takes months to even years
70
183232
2376
Cela prend parfois des mois, voire des années,
03:17
to do something like this.
71
185608
1726
pour faire quelque chose comme ceci.
03:19
You know, a census of Indonesia
72
187334
2141
Vous savez, un recensement en Indonésie
03:21
would probably take two years to accomplish.
73
189475
1832
prendrait probablement deux ans.
03:23
And the problem, of course, with all of this is that
74
191307
2645
Et bien sûr, le problème avec tout cela,
03:25
with all those paper forms — and I'm telling you
75
193952
1785
c'est qu'avec tous ces formulaires papier
-- et croyez-moi,
-- et croyez-moi,
03:27
we have paper forms for every possible thing.
76
195737
2212
nous avons des formulaires papier
pour absolument tout.
pour absolument tout.
03:29
We have paper forms for vaccination surveys.
77
197949
2703
Nous avons les formulaires
des études sur la vaccination.
des études sur la vaccination.
03:32
We have paper forms to track people who come into clinics.
78
200652
3374
Nous avons les formulaires pour suivre
les personnes qui viennent aux dispensaires.
les personnes qui viennent aux dispensaires.
03:36
We have paper forms to track drug supplies,
79
204026
2795
Nous avons les formulaires
pour suivre les réserves de médicaments,
pour suivre les réserves de médicaments,
03:38
blood supplies, all these different paper forms
80
206821
2804
les réserves de sang,
et tous ces formulaires différents
et tous ces formulaires différents
03:41
for many different topics,
81
209625
1725
pour tous ces sujets différents,
03:43
they all have a single common endpoint,
82
211350
2232
terminent tous au même endroit.
03:45
and the common endpoint looks something like this.
83
213582
2665
Cet endroit où ils terminent tous
ressemble à peu près à ça.
ressemble à peu près à ça.
03:48
And what we're looking at here is a truckful o' data.
84
216247
4284
Ce que nous voyons ici est
une camionnette remplie de données.
une camionnette remplie de données.
03:52
This is the data from a single vaccination coverage survey
85
220531
4619
Voici les données
d'un seul sondage de vaccination
d'un seul sondage de vaccination
03:57
in a single district in the country of Zambia
86
225150
2215
dans une seule région de la Zambie
03:59
from a few years ago that I participated in.
87
227365
2128
auquel j'ai participé il y a quelques années.
04:01
The only thing anyone was trying to find out
88
229493
2557
La seule chose que nous essayions de savoir
04:04
is what percentage of Zambian children are vaccinated,
89
232050
3103
était le pourcentage d'enfants zambiens
qui étaient vaccinés,
qui étaient vaccinés,
04:07
and this is the data, collected on paper over weeks
90
235153
3179
et voici les données,
collectées sur papier pendant des semaines
collectées sur papier pendant des semaines
04:10
from a single district, which is something like a county
91
238332
2874
d'une seule région, qui est à peu près
l'équivalent d'un comté
l'équivalent d'un comté
04:13
in the United States.
92
241206
1340
aux États-Unis.
04:14
You can imagine that, for the entire country of Zambia,
93
242546
2108
Vous pouvez imaginer
que pour la Zambie tout entière,
que pour la Zambie tout entière,
04:16
answering just that single question
94
244654
3574
répondre à cette seule question
04:20
looks something like this.
95
248228
1948
ressemble à quelque chose de ce genre.
04:22
Truck after truck after truck
96
250176
2655
Camion après camion après camion
04:24
filled with stack after stack after stack of data.
97
252831
3461
remplis avec des piles et des piles
et des piles de données.
et des piles de données.
04:28
And what makes it even worse is that
98
256292
1328
Le pire, c'est que
04:29
that's just the beginning,
99
257620
1938
cela n'est que le début,
04:31
because once you've collected all that data,
100
259558
1974
parce qu'une fois qu'on a collecté
toutes ces données,
toutes ces données,
04:33
of course someone's going to have to --
101
261532
1593
bien sûr, quelqu'un va devoir --
04:35
some unfortunate person is going to have to type that into a computer.
102
263125
3292
une pauvre personne va devoir
les entrer dans un ordinateur.
les entrer dans un ordinateur.
04:38
When I was a graduate student, I actually was
103
266417
2046
Quand j'étais un étudiant de deuxième cycle,
j'étais en fait
j'étais en fait
04:40
that unfortunate person sometimes.
104
268463
2003
cette malheureuse personne, parfois.
04:42
I can tell you, I often wasn't really paying attention.
105
270466
3011
Je peux vous dire que souvent
je ne faisais pas vraiment attention.
je ne faisais pas vraiment attention.
04:45
I probably made a lot of mistakes when I did it
106
273477
1818
J'ai probablement fait beaucoup d'erreurs
en faisant ce travail,
en faisant ce travail,
04:47
that no one ever discovered, so data quality goes down.
107
275295
2825
que personne n'a jamais découvertes,
donc la qualité des données diminue.
donc la qualité des données diminue.
04:50
But eventually that data hopefully gets typed into a computer,
108
278120
3152
Mais avec un peu de chance, ces données
finissent par être entrées dans l'ordinateur,
finissent par être entrées dans l'ordinateur,
04:53
and someone can begin to analyze it,
109
281272
1767
et quelqu'un peut commencer à les analyser.
04:55
and once they have an analysis and a report,
110
283039
2716
Dès qu'ils ont une analyse et un rapport,
04:57
hopefully then you can take the results of that data collection
111
285755
3299
si on a de la chance, on peut prendre
les résultats de cette collecte
les résultats de cette collecte
05:01
and use it to vaccinate children better.
112
289054
2147
et les utiliser
pour vacciner les enfants plus efficacement.
pour vacciner les enfants plus efficacement.
05:03
Because if there's anything worse
113
291201
2909
Parce qu'il n'y a rien de pire
05:06
in the field of global public health,
114
294110
2346
dans le domaine de la santé publique,
05:08
I don't know what's worse than allowing children on this planet
115
296456
2729
je ne sais pas ce qui est pire que de laisser
des enfants sur cette planète
des enfants sur cette planète
05:11
to die of vaccine-preventable diseases,
116
299185
3140
mourir de maladies que l'on peut éviter
en les vaccinant,
en les vaccinant,
05:14
diseases for which the vaccine costs a dollar.
117
302325
3510
des maladies pour lesquelles
les vaccins coûtent un dollar.
les vaccins coûtent un dollar.
05:17
And millions of children die of these diseases every year.
118
305835
3088
Des millions d'enfants meurent
de ces maladies chaque année.
de ces maladies chaque année.
05:20
And the fact is, millions is a gross estimate because
119
308923
3462
En réalité, des millions est
une évaluation approximative, parce que
une évaluation approximative, parce que
05:24
we don't really know how many kids die each year of this.
120
312385
3005
nous ne savons pas vraiment combien d'enfants
meurent chaque année de ces maladies.
meurent chaque année de ces maladies.
05:27
What makes it even more frustrating is that
121
315390
2352
Ce qui fait que c'est
encore plus frustrant, c'est que
encore plus frustrant, c'est que
05:29
the data entry part, the part that I used to do as a grad student,
122
317742
3099
l'entrée des données,
ce que je faisais quand j'étais étudiant,
ce que je faisais quand j'étais étudiant,
05:32
can take sometimes six months.
123
320841
1970
peut prendre quelquefois six mois.
05:34
Sometimes it can take two years to type that information
124
322811
2276
Quelquefois cela peut prendre deux ans
pour saisir l'information
pour saisir l'information
05:37
into a computer, and sometimes, actually not infrequently,
125
325087
3336
dans l'ordinateur, et quelquefois,
en fait souvent,
en fait souvent,
05:40
it actually never happens.
126
328423
1988
ce n'est même jamais fait.
05:42
Now try and wrap your head around that for a second.
127
330411
2257
Essayez de vous imaginer
cela un instant.
cela un instant.
05:44
You just had teams of hundreds of people.
128
332668
2442
Vous avez des équipes
de centaines des personnes
de centaines des personnes
05:47
They went out into the field to answer a particular question.
129
335110
2366
qui sont venues sur le terrain
pour répondre à une question en particulier.
pour répondre à une question en particulier.
05:49
You probably spent hundreds of thousands of dollars
130
337476
2467
Vous avez probablement dépensé
des centaines de milliers de dollars
des centaines de milliers de dollars
05:51
on fuel and photocopying and per diem,
131
339943
3844
en carburant, en photocopies,
en indemnités journalières,
en indemnités journalières,
05:55
and then for some reason, momentum is lost
132
343787
2353
et puis, pour une raison ou une autre,
l'élan est perdu
l'élan est perdu
05:58
or there's no money left,
133
346140
1311
ou il ne reste plus d'argent,
05:59
and all of that comes to nothing
134
347451
2405
et tout cela se solde par un échec
06:01
because no one actually types it into the computer at all.
135
349856
2647
parce que personne
n'a entré les données dans un ordinateur.
n'a entré les données dans un ordinateur.
06:04
The process just stops. Happens all the time.
136
352503
3310
Le processus s'arrête. Ça arrive tout le temps.
06:07
This is what we base our decisions on in global health:
137
355813
2933
C'est là-dessus que nous fondons
nos décisions en santé publique :
nos décisions en santé publique :
06:10
little data, old data, no data.
138
358746
4898
peu de données, des données anciennes,
pas de données.
pas de données.
06:15
So back in 1995, I began to think about ways
139
363644
2567
Alors en 1995, j'ai commencé
à imaginer des façons
à imaginer des façons
06:18
in which we could improve this process.
140
366211
2154
d'améliorer ce processus.
06:20
Now 1995, obviously that was quite a long time ago.
141
368365
2798
1995, c'était, évidemment, il y a longtemps.
06:23
It kind of frightens me to think of how long ago that was.
142
371163
2382
Ça me fait un peu peur de penser
à combien d'années se sont écoulées depuis.
à combien d'années se sont écoulées depuis.
06:25
The top movie of the year was
143
373545
2194
Le film de l'année était
06:27
"Die Hard with a Vengeance."
144
375739
1182
« Die Hard 3 : une journée en enfer. »
06:28
As you can see, Bruce Willis had a lot more hair back then.
145
376921
2783
Comme vous voyez, Bruce Willis avait
beaucoup plus de cheveux en ce temps-là.
beaucoup plus de cheveux en ce temps-là.
06:31
I was working in the Centers for Disease Control,
146
379704
2384
Je travaillais pour les Centres
pour le Contrôle des Maladies,
pour le Contrôle des Maladies,
06:34
and I had a lot more hair back then as well.
147
382088
3043
et j'avais aussi
beaucoup plus de cheveux à cette époque.
beaucoup plus de cheveux à cette époque.
06:37
But to me, the most significant thing that I saw in 1995
148
385131
3342
Mais pour moi, la chose la plus importante
que j'ai vue en 1995
que j'ai vue en 1995
06:40
was this.
149
388473
1454
c'était ceci.
06:41
Hard for us to imagine, but in 1995,
150
389927
2641
C'est difficile à imaginer, mais en 1995,
06:44
this was the ultimate elite mobile device.
151
392568
3598
c'était le dispositif portable dernier cri.
06:48
Right? It wasn't an iPhone. It wasn't a Galaxy phone.
152
396166
2372
N'est-ce pas ? Ce n'était pas un iPhone.
Ce n'était pas un Galaxy.
Ce n'était pas un Galaxy.
06:50
It was a Palm Pilot.
153
398538
1478
C'était un Palm Pilot.
06:52
And when I saw the Palm Pilot for the first time, I thought,
154
400016
3564
Quand j'ai vu le Palm Pilot pour la première fois,
j'ai pensé :
j'ai pensé :
06:55
why can't we put the forms on these Palm Pilots
155
403580
2527
pourquoi ne pas mettre les formulaires
sur ces Palm Pilots
sur ces Palm Pilots
06:58
and go out into the field just carrying one Palm Pilot,
156
406107
2872
et aller sur le terrain
avec seulement un Palm Pilot,
avec seulement un Palm Pilot,
07:00
which can hold the capacity of tens of thousands
157
408979
3117
qui peut contenir les dizaines de milliers
07:04
of paper forms? Why don't we try to do that?
158
412096
2181
de formulaires papier ?
Pourquoi ne pas essayer cela ?
Pourquoi ne pas essayer cela ?
07:06
Because if we can do that, if we can actually just
159
414277
2748
Parce que si nous pouvons faire cela,
si nous pouvons
si nous pouvons
07:09
collect the data electronically, digitally,
160
417025
2514
collecter les données électroniquement, numériquement,
07:11
from the very beginning,
161
419539
1903
dès le début,
07:13
we can just put a shortcut right through that whole process
162
421442
3017
nous pouvons raccourcir le processus
07:16
of typing,
163
424459
3222
d'entrée des données,
07:19
of having somebody type that stuff into the computer.
164
427681
1983
ne plus avoir quelqu'un entrant
l'information dans l'ordinateur.
l'information dans l'ordinateur.
07:21
We can skip straight to the analysis
165
429664
1959
Nous pouvons aller directement à l'analyse,
07:23
and then straight to the use of the data to actually save lives.
166
431623
3075
puis directement à l'utilisation des données
pour sauver des vies.
pour sauver des vies.
07:26
So that's actually what I began to do.
167
434698
2515
C'est donc ce que j'ai commencé à faire.
07:29
Working at CDC, I began to travel to different programs
168
437213
3334
Travaillant au CCM, j'ai commencé à voyager
dans différents programmes
dans différents programmes
07:32
around the world and to train them in using Palm Pilots
169
440547
4069
à travers le monde et je les ai formés
à l'utilisation des Palm Pilots
à l'utilisation des Palm Pilots
07:36
to do data collection instead of using paper.
170
444616
2525
pour collecter des données,
plutôt que d'utiliser du papier.
plutôt que d'utiliser du papier.
07:39
And it actually worked great.
171
447141
2109
Et ça a très bien marché.
07:41
It worked exactly as well as anybody would have predicted.
172
449250
2665
Ça a marché exactement
comme n'importe qui l'aurait prédit.
comme n'importe qui l'aurait prédit.
07:43
What do you know? Digital data collection
173
451915
2233
Qui l'eût cru ?
La collecte numérique de données
La collecte numérique de données
07:46
is actually more efficient than collecting on paper.
174
454148
2271
est plus efficace que la collecte sur papier.
07:48
While I was doing it, my business partner, Rose,
175
456419
2364
Pendant que je faisais cela,
mon associée, Rose,
mon associée, Rose,
07:50
who's here with her husband, Matthew, here in the audience,
176
458783
2817
qui est ici avec son mari, Matthew,
ici dans le public,
ici dans le public,
07:53
Rose was out doing similar stuff for the American Red Cross.
177
461600
3177
Rose faisait la même chose
pour la Croix-Rouge américaine.
pour la Croix-Rouge américaine.
07:56
The problem was, after a few years of doing that,
178
464777
2065
Le problème, après quelques années
passées à faire ça,
passées à faire ça,
07:58
I realized I had done -- I had been to maybe
179
466842
2740
c'est que j'ai réalisé que j'avais fait
-- j'avais été voir peut-être
-- j'avais été voir peut-être
08:01
six or seven programs, and I thought,
180
469582
2718
six ou sept programmes, et je me suis dit,
08:04
you know, if I keep this up at this pace,
181
472300
2310
si je continue à cette vitesse
08:06
over my whole career, maybe I'm going to go
182
474610
1654
pendant toute ma carrière, je vais peut-être
08:08
to maybe 20 or 30 programs.
183
476264
2277
aller voir 20 ou 30 programmes.
08:10
But the problem is, 20 or 30 programs,
184
478541
3229
Mais le problème, c'est que 20 ou 30 programmes,
08:13
like, training 20 or 30 programs to use this technology,
185
481770
2973
former 20 ou 30 programmes
à utiliser cette technologie,
à utiliser cette technologie,
08:16
that is a tiny drop in the bucket.
186
484743
2206
c'est une petite goutte d'eau dans l'océan.
08:18
The demand for this, the need for data to run better programs,
187
486949
4039
Le demande, la nécessité d'avoir des données
pour que les programmes soient plus efficaces
pour que les programmes soient plus efficaces
08:22
just within health, not to mention all of the other fields
188
490988
2736
rien que dans la santé,
sans parler de tous autres domaines
sans parler de tous autres domaines
08:25
in developing countries, is enormous.
189
493724
2166
dans les pays en voie de développement,
est énorme.
est énorme.
08:27
There are millions and millions and millions of programs,
190
495890
4010
Il y a des millions et des millions
de programmes,
de programmes,
08:31
millions of clinics that need to track drugs,
191
499900
2535
des millions de dispensaires qui ont besoin
de suivre les médicaments,
de suivre les médicaments,
08:34
millions of vaccine programs.
192
502435
1299
des millions de programmes de vaccination.
08:35
There are schools that need to track attendance.
193
503734
2057
Il y a les écoles qui ont besoin
de suivre la présence des élèves.
de suivre la présence des élèves.
08:37
There are all these different things
194
505791
2005
Il y a toutes ces choses différentes
08:39
for us to get the data that we need to do.
195
507796
2095
qui ont besoin de données pour fonctionner.
08:41
And I realized, if I kept up the way that I was doing,
196
509891
4526
Et j'ai réalisé que si continuais à faire
ce que je faisais,
ce que je faisais,
08:46
I was basically hardly going to make any impact
197
514417
3243
je ne changerais presque rien
08:49
by the end of my career.
198
517660
1832
d'ici la fin de ma carrière.
08:51
And so I began to wrack my brain
199
519492
2155
J'ai donc commencé à me demander,
08:53
trying to think about, you know,
200
521647
1143
à me creuser les méninges, pour réfléchir
08:54
what was the process that I was doing,
201
522790
1518
au processus que j'étais en train de suivre,
08:56
how was I training folks, and what were the bottlenecks
202
524308
2856
comment je formais les gens,
quels étaient les freins,
quels étaient les freins,
08:59
and what were the obstacles to doing it faster
203
527164
2813
et quels obstacles empêchaient
de le faire plus vite
de le faire plus vite
09:01
and to doing it more efficiently?
204
529977
1520
et plus efficacement.
09:03
And unfortunately, after thinking about this for some time,
205
531497
3143
Et malheureusement, après avoir réfléchi à cela
pendant un certain temps,
pendant un certain temps,
09:06
I realized -- I identified the main obstacle.
206
534640
3452
j'ai réalisé -- j'ai identifié l'obstacle principal.
09:10
And the main obstacle, it turned out,
207
538092
1977
L'obstacle principal, en fin de compte,
09:12
and this is a sad realization,
208
540069
1835
et c'est une triste prise de conscience,
09:13
the main obstacle was me.
209
541904
2268
l'obstacle principal, c'était moi.
09:16
So what do I mean by that?
210
544172
2196
Qu'est-ce que je veux dire par là ?
09:18
I had developed a process whereby
211
546368
2488
J'avais développé un processus dans lequel
09:20
I was the center of the universe of this technology.
212
548856
5045
j'étais le centre de l’univers de cette technologie.
09:25
If you wanted to use this technology, you had to get in touch with me.
213
553901
2989
Si vous vouliez utiliser cette technologie,
il fallait me contacter.
il fallait me contacter.
09:28
That means you had to know I existed.
214
556890
2106
Et pour cela, il fallait savoir que j'existe.
09:30
Then you had to find the money to pay for me
215
558996
1474
Ensuite il fallait trouver de l'argent pour payer
09:32
to fly out to your country
216
560470
1486
mon voyage jusque dans votre pays,
09:33
and the money to pay for my hotel
217
561956
1548
et l'argent pour payer mon hôtel
09:35
and my per diem and my daily rate.
218
563504
2760
et mes indemnités journalières
et mon tarif journalier.
et mon tarif journalier.
09:38
So you could be talking about 10,000 or 20,000 or 30,000 dollars
219
566264
2949
On pouvait donc parler de 10 000,
de 20 000 ou de 30 000 dollars
de 20 000 ou de 30 000 dollars
09:41
if I actually had the time or it fit my schedule
220
569213
2582
à condition que j'aie le temps
ou que cela soit compatible avec mon agenda,
ou que cela soit compatible avec mon agenda,
09:43
and I wasn't on vacation.
221
571795
1947
et que je ne sois pas en vacances.
09:45
The point is that anything, any system that depends
222
573742
2897
Ce que je veux dire, c'est que
n'importe quel système qui dépend
n'importe quel système qui dépend
09:48
on a single human being or two or three or five human beings,
223
576639
2870
d'un seul être humain,
ou de deux, trois ou cinq êtres humains,
ou de deux, trois ou cinq êtres humains,
09:51
it just doesn't scale.
224
579509
1736
ça ne peut pas fonctionner à grande échelle.
09:53
And this is a problem for which we need to scale
225
581245
2021
C'est un problème
pour lequel nous avons besoin
pour lequel nous avons besoin
09:55
this technology and we need to scale it now.
226
583266
2997
de cette technologie à grande échelle,
et nous en avons besoin tout de suite.
et nous en avons besoin tout de suite.
09:58
And so I began to think of ways in which I could basically
227
586263
2222
J'ai donc commencé à réfléchir à des moyens
10:00
take myself out of the picture.
228
588485
2384
de me faire sortir du processus.
10:02
And, you know, I was thinking,
229
590869
4496
Vous savez, je me suis demandé
10:07
how could I take myself out of the picture
230
595365
2096
comment je pouvais me faire sortir du processus
10:09
for quite some time.
231
597461
1809
pendant un certain temps.
10:11
You know, I'd been trained that the way that
232
599270
2157
J'avais été formé pour penser
10:13
you distribute technology within international development
233
601427
2722
que lorsqu'on distribue de la technologie
pour le développement international,
pour le développement international,
10:16
is always consultant-based.
234
604149
2027
c'est toujours en passant par un consultant.
10:18
It's always guys that look pretty much like me
235
606176
2977
C'est toujours des personnes dans mon genre,
10:21
flying from countries that look pretty much like this
236
609153
2301
qui viennent de pays comme celui-ci,
10:23
to other countries with people with darker skin.
237
611454
3106
et qui vont dans d'autres pays
avec des gens à la peau plus sombre.
avec des gens à la peau plus sombre.
10:26
And you go out there, and you spend money on airfare
238
614560
2445
Et on va là, et on dépense de l'argent
pour les billets d'avion,
pour les billets d'avion,
10:29
and you spend time and you spend per diem
239
617005
3510
et on dépense du temps,
et des indemnités journalières,
et des indemnités journalières,
10:32
and you spend [on a] hotel and you spend all that stuff.
240
620515
2112
et on paie une chambre d'hôtel,
et on dépense de l'argent pour toutes ces choses.
et on dépense de l'argent pour toutes ces choses.
10:34
As far as I knew, that was the only way
241
622627
1851
À ma connaissance, c'était le seul moyen
10:36
you could distribute technology, and I couldn't figure out a way around it.
242
624478
3269
pour distribuer des technologies,
et je ne parvenais pas à en trouver un autre.
et je ne parvenais pas à en trouver un autre.
10:39
But the miracle that happened,
243
627747
2671
Mais le miracle qui s'est produit,
10:42
I'm going to call it Hotmail for short.
244
630418
2750
je vais l'appeler Hotmail, pour faire court.
10:45
Now you may not think of Hotmail as being miraculous,
245
633168
2181
Vous ne pensez peut-être pas que
Hotmail est un miracle,
Hotmail est un miracle,
10:47
but for me it was miraculous, because I noticed,
246
635349
2913
mais pour moi c’en était un,
parce que j'ai remarqué,
parce que j'ai remarqué,
10:50
just as I was wrestling with this problem,
247
638262
2566
au moment où je luttais avec ce problème,
10:52
I was working in sub-Saharan Africa mostly at the time.
248
640828
3414
-- je travaillais principalement
en Afrique subsaharienne à cette époque --
en Afrique subsaharienne à cette époque --
10:56
I noticed that every sub-Saharan African health worker
249
644242
2589
j'ai remarqué que chaque travailleur de la santé
avec qui je travaillais
avec qui je travaillais
10:58
that I was working with had a Hotmail account.
250
646831
4108
en Afrique subsaharienne,
avait un compte Hotmail.
avait un compte Hotmail.
11:02
And I thought, it struck me,
251
650939
2144
Et j'ai pensé, je me suis dit soudainement :
11:05
wait a minute, I know that the Hotmail people
252
653083
2615
attends un peu, je sais que
les représentants de Hotmail
les représentants de Hotmail
11:07
surely didn't fly to the Ministry of Health of Kenya
253
655698
2716
ne sont pas venus
au Ministère de la Santé du Kenya
au Ministère de la Santé du Kenya
11:10
to train people in how to use Hotmail.
254
658414
2711
pour former les gens à utiliser Hotmail.
11:13
So these guys are distributing technology.
255
661125
2487
Donc ces gens distribue une technologie.
11:15
They're getting software capacity out there
256
663612
2004
Ils font circuler des logiciels
et la capacité à les utiliser,
et la capacité à les utiliser,
11:17
but they're not actually flying around the world.
257
665616
2009
mais ils ne voyagent pas à travers le monde.
11:19
I need to think about this some more.
258
667625
1560
Je dois réfléchir à cela un peu plus.
11:21
While I was thinking about it, people started using
259
669185
2173
Pendant que j'y réfléchissais,
les gens ont commencé à utiliser
les gens ont commencé à utiliser
11:23
even more things just like this, just as we were.
260
671358
3200
encore plus de choses de ce genre,
tout comme nous.
tout comme nous.
11:26
They started using LinkedIn and Flickr
261
674558
1210
Ils ont commencé à utiliser LinkedIn et Flickr,
11:27
and Gmail and Google Maps, all these things.
262
675768
2761
Gmail et Google Maps, toutes ces choses.
11:30
Of course, all of these things are cloud-based
263
678529
2726
Naturellement, toutes ces choses
sont basées sur le cloud
sont basées sur le cloud
11:33
and don't require any training.
264
681255
2206
et ne nécessitent aucune formation.
11:35
They don't require any programmers.
265
683461
1600
Ils n'ont pas besoin des programmeurs.
11:37
They don't require any consultants, because
266
685061
1709
Ils n'ont pas besoin des consultants,
parce que
parce que
11:38
the business model for all these businesses
267
686770
2394
le modèle commercial de ces entreprises
11:41
requires that something be so simple we can use it ourselves
268
689164
2997
exige que le service soit si simple
que nous pouvons l'utiliser nous-mêmes
que nous pouvons l'utiliser nous-mêmes
11:44
with little or no training.
269
692161
1185
avec peu ou pas de formation.
11:45
You just have to hear about it and go to the website.
270
693346
2614
Il faut juste en entendre parler
et aller voir le site web.
et aller voir le site web.
11:47
And so I thought, what would happen if we built software
271
695960
4365
Je me suis donc demandé
ce qui arriverait si nous développions un logiciel
ce qui arriverait si nous développions un logiciel
11:52
to do what I'd been consulting in?
272
700325
2011
pour faire ce que je faisais comme consultant ?
11:54
Instead of training people how
273
702336
1434
Plutôt que de former les gens
11:55
to put forms onto mobile devices,
274
703770
2850
à mettre les formulaires sur des appareils portables,
11:58
let's create software that lets them do it themselves
275
706620
2284
créons un logiciel qui leur permette
de le faire eux-mêmes
de le faire eux-mêmes
12:00
with no training and without me being involved?
276
708904
1890
sans formation et sans moi.
12:02
And that's exactly what we did.
277
710794
1804
Et c'est exactement ce que nous avons fait.
12:04
So we created software called Magpi,
278
712598
3684
Nous avons créé un logiciel nommé Magpi,
12:08
which has an online form creator.
279
716282
1877
qui a un créateur des formulaires en ligne.
12:10
No one has to speak to me.
280
718159
1151
Personne n'a besoin de me parler.
12:11
You just have to hear about it and go to the website.
281
719310
2694
Il faut seulement en entendre parler
et aller voir le site web.
et aller voir le site web.
12:14
You can create forms, and once you've created the forms,
282
722004
2747
On peut créer des formulaires,
et une fois qu'ils ont été créés,
et une fois qu'ils ont été créés,
12:16
you push them to a variety of common mobile phones.
283
724751
2340
on les envoie à plusieurs modèles très courants
de téléphones portables.
de téléphones portables.
12:19
Obviously nowadays, we've moved past Palm Pilots
284
727091
2475
Évidemment, aujourd'hui,
nous avons laissé tomber les Palm Pilots
nous avons laissé tomber les Palm Pilots
12:21
to mobile phones.
285
729566
1328
en faveur des téléphones portables.
12:22
And it doesn't have to be a smartphone.
286
730894
1132
Et ça n'a pas besoin d'être un smartphone.
12:24
It can be a basic phone like the phone on the right there,
287
732026
2707
Ça peut être un téléphone portable élémentaire comme le téléphone à droite là,
12:26
you know, the basic kind of Symbian phone
288
734733
1336
vous savez, le type simple de téléphone Symbian
12:28
that's very common in developing countries.
289
736069
2466
qui est très courant
dans les pays en voie de développement.
dans les pays en voie de développement.
12:30
And the great part about this is, it's just like Hotmail.
290
738535
3999
Et le meilleur là-dedans,
c'est que c'est exactement comme Hotmail.
c'est que c'est exactement comme Hotmail.
12:34
It's cloud-based, and it doesn't require any training,
291
742534
2334
c'est basé sur le cloud,
et ça ne nécessite ni formation,
et ça ne nécessite ni formation,
12:36
programming, consultants.
292
744868
2040
ni programmation, ni consultants.
12:38
But there are some additional benefits as well.
293
746908
1936
Mais il y a aussi des avantages supplémentaires.
12:40
Now we knew, when we built this system,
294
748844
1955
Nous savions, quand nous avons créé ce système,
12:42
the whole point of it, just like with the Palm Pilots,
295
750799
2293
que le but, exactement comme les Palm Pilots,
12:45
was that you'd have to, you'd be able to
296
753092
2604
était de donner la capacité
12:47
collect the data and immediately upload the data and get your data set.
297
755696
3191
de collecter les données, de les télécharger
immédiatement et d'obtenir un jeu de données.
immédiatement et d'obtenir un jeu de données.
12:50
But what we found, of course, since it's already on a computer,
298
758887
2437
Mais ce que nous avons découvert, bien sûr,
puisque c'est déjà sur ordinateur,
puisque c'est déjà sur ordinateur,
12:53
we can deliver instant maps and analysis and graphing.
299
761324
3188
nous pouvons en fournir immédiatement
des cartes, des analyses et des graphiques.
des cartes, des analyses et des graphiques.
12:56
We can take a process that took two years
300
764512
2251
Nous pouvons condenser
un processus qui durait deux ans
un processus qui durait deux ans
12:58
and compress that down to the space of five minutes.
301
766763
3222
en cinq minutes.
13:01
Unbelievable improvements in efficiency.
302
769985
2506
Des améliorations incroyables en efficacité.
13:04
Cloud-based, no training, no consultants, no me.
303
772491
4766
Le cloud, pas de formation,
pas de consultants, pas de moi.
pas de consultants, pas de moi.
13:09
And I told you that in the first few years
304
777257
2323
Je vous ai raconté
que les premières années
que les premières années
13:11
of trying to do this the old-fashioned way,
305
779580
1827
pendant lesquelles j'essayais
de faire ça à l'ancienne,
de faire ça à l'ancienne,
13:13
going out to each country,
306
781407
1292
en allant dans chaque pays,
13:14
we reached about, I don't know,
307
782699
3054
nous avons touché, je ne sais pas,
13:17
probably trained about 1,000 people.
308
785753
2118
nous avons probablement formé
environ 1 000 personnes.
environ 1 000 personnes.
13:19
What happened after we did this?
309
787871
1803
Que s'est-il passé
après la création de ce système ?
après la création de ce système ?
13:21
In the second three years, we had 14,000 people
310
789674
2506
Pendant les 3 années suivantes,
14 000 personnes
14 000 personnes
13:24
find the website, sign up, and start using it to collect data,
311
792180
3193
ont trouvé le site web, ont créé un compte et ont commencé à l'utiliser pour collecter des données,
13:27
data for disaster response,
312
795373
1502
des données pour les réactions aux catastrophes,
13:28
Canadian pig farmers tracking pig disease and pig herds,
313
796875
4748
des éleveurs de porc canadiens suivant les maladies du cochon et de leurs troupeaux,
13:33
people tracking drug supplies.
314
801623
2415
des gens suivant les réserves de médicaments.
13:36
One of my favorite examples, the IRC,
315
804038
1942
Un de mes exemples favoris, l'IRC,
13:37
International Rescue Committee,
316
805980
1629
l'International Rescue Committee,
13:39
they have a program where semi-literate midwives
317
807609
3237
ils ont un programme dans lequel
des sages-femmes sachant juste lire
des sages-femmes sachant juste lire
13:42
using $10 mobile phones
318
810846
2427
utilisent des téléphones portables
qui coûtent dix dollars,
qui coûtent dix dollars,
13:45
send a text message using our software
319
813273
2209
envoient un texto en utilisant notre logiciel
13:47
once a week with the number of births
320
815482
2209
une fois par semaine
avec le nombre de naissances
avec le nombre de naissances
13:49
and the number of deaths, which gives IRC
321
817691
2313
et de décès, ce qui donne à l'IRC
13:52
something that no one in global health has ever had:
322
820004
2599
quelque chose que personne
n'a jamais eu dans la santé :
n'a jamais eu dans la santé :
13:54
a near real-time system of counting babies,
323
822603
3637
un système de comptage des bébés,
presque en temps réel,
presque en temps réel,
13:58
of knowing how many kids are born,
324
826240
1492
pour savoir combien d'enfants sont nés,
13:59
of knowing how many children there are
325
827732
1676
pour savoir combien d'enfants il y a
14:01
in Sierra Leone, which is the country where this is happening,
326
829408
2782
au Sierra Leone, qui est le pays
où ce programme est en place,
où ce programme est en place,
14:04
and knowing how many children die.
327
832190
3204
et pour savoir combien d'enfants meurent.
14:07
Physicians for Human Rights --
328
835394
1597
Physicians for Human Rigths
[Médecins pour les Droits de l'Homme] --
[Médecins pour les Droits de l'Homme] --
14:08
this is moving a little bit outside the health field —
329
836991
2479
on sort un peu du domaine de la santé --
14:11
they are gathering, they're basically training people
330
839470
2865
ils rassemblent des gens pour les former
14:14
to do rape exams in Congo, where this is an epidemic,
331
842335
3364
à faire des examens de viol au Congo,
où le viol est une épidémie,
où le viol est une épidémie,
14:17
a horrible epidemic,
332
845699
1748
une épidémie horrible,
14:19
and they're using our software to document
333
847447
2171
et ils utilisent notre logiciel pour documenter
14:21
the evidence they find, including photographically,
334
849618
2972
les preuves qu'ils trouvent,
y compris photographiquement,
y compris photographiquement,
14:24
so that they can bring the perpetrators to justice.
335
852590
4152
pour pouvoir traduire
en justice les responsables.
en justice les responsables.
14:28
Camfed, another charity based out of the U.K.,
336
856742
3683
Camfed, une association caritative
basée en dehors du Royaume-Uni,
basée en dehors du Royaume-Uni,
14:32
Camfed pays girls' families to keep them in school.
337
860425
3748
paie des familles pour que leurs filles
continuent à aller à l'école.
continuent à aller à l'école.
14:36
They understand this is the most significant intervention
338
864173
1873
Ils comprennent que
c'est l'intervention la plus importante
c'est l'intervention la plus importante
14:38
they can make. They used to track the dispersements,
339
866046
3284
qu'ils peuvent faire.
Ils suivaient les absences,
Ils suivaient les absences,
14:41
the attendance, the grades, on paper.
340
869330
1986
l'assiduité, les notes, sur papier.
14:43
The turnaround time between a teacher
341
871316
1608
Le délai de production entre un professeur
14:44
writing down grades or attendance
342
872924
1726
écrivant les notes ou l'assiduité
14:46
and getting that into a report was about two to three years.
343
874650
2610
et les mettant dans un bulletin
était d'environ deux ou trois ans.
était d'environ deux ou trois ans.
14:49
Now it's real time, and because this is such
344
877260
2230
Maintenant, c'est en temps réel, et parce que
14:51
a low-cost system and based in the cloud, it costs,
345
879490
2940
c'est un système peu coûteux
et en ligne, il coûte,
et en ligne, il coûte,
14:54
for the entire five countries that Camfed runs this in
346
882430
3434
pour les cinq pays
dans lesquels Camfed travaille,
dans lesquels Camfed travaille,
14:57
with tens of thousands of girls,
347
885864
1932
avec des dizaines de milliers de jeunes filles,
14:59
the whole cost combined is 10,000 dollars a year.
348
887796
3358
le prix total est 10 000 dollars par an.
15:03
That's less than I used to get
349
891154
1801
C'est moins que je gagnais
15:04
just traveling out for two weeks to do a consultation.
350
892955
5071
pour faire un rapport en deux semaines.
15:10
So I told you before that
351
898026
2136
Je vous ai raconté avant
15:12
when we were doing it the old-fashioned way, I realized
352
900162
2192
que quand nous faisions ça à l'ancienne,
j'ai réalisé
j'ai réalisé
15:14
all of our work was really adding up to just a drop in the bucket --
353
902354
2898
que tout notre travail n'était en fait
qu'une goutte d'eau dans l'océan --
qu'une goutte d'eau dans l'océan --
15:17
10, 20, 30 different programs.
354
905252
2226
10, 20, 30 programmes différents.
15:19
We've made a lot of progress, but I recognize
355
907478
2275
Nous avons bien avancé, mais je reconnais
15:21
that right now, even the work that we've done
356
909753
2157
qu'à l'heure actuelle,
même le travail que nous avons fait,
même le travail que nous avons fait,
15:23
with 14,000 people using this,
357
911910
2404
14 000 personnes utilisant ce système,
15:26
is still a drop in the bucket. But something's changed.
358
914314
2946
ce n'est encore qu'une goutte d'eau dans l'océan.
Mais quelque chose a changé.
Mais quelque chose a changé.
15:29
And I think it should be obvious.
359
917260
1216
Et je pense que ça devrait être évident.
15:30
What's changed now is,
360
918476
2091
Ce qui a changé aujourd'hui,
15:32
instead of having a program in which we're scaling at such a slow rate
361
920567
3578
c'est qu'au lieu d'un programme
que nous étendons tellement lentement
que nous étendons tellement lentement
15:36
that we can never reach all the people who need us,
362
924145
3198
que nous ne pouvons jamais atteindre
tous les gens qui ont besoin de nous,
tous les gens qui ont besoin de nous,
15:39
we've made it unnecessary for people to get reached by us.
363
927343
3659
nous avons fait en sorte qu'il ne soit pas nécessaire
aux gens d'être atteints par nous.
aux gens d'être atteints par nous.
15:43
We've created a tool that lets programs
364
931002
3076
Nous avons créé un outil
qui permet à des programmes
qui permet à des programmes
15:46
keep kids in school, track the number of babies
365
934078
3155
de garder les enfants à l'école,
de suivre le nombre des bébés
de suivre le nombre des bébés
15:49
that are born and the number of babies that die,
366
937233
2804
qui naissent
et le nombre des bébés qui meurent,
et le nombre des bébés qui meurent,
15:52
to catch criminals and successfully prosecute them,
367
940037
3623
d'attraper des criminels
et de les poursuivre en justice avec succès,
et de les poursuivre en justice avec succès,
15:55
to do all these different things to learn more
368
943660
2690
de faire toutes ces choses différentes
qui nous informent
qui nous informent
15:58
about what's going on, to understand more, to see more,
369
946350
5117
de ce qui se passe, qui nous permettent
de mieux comprendre, de mieux voir,
de mieux comprendre, de mieux voir,
16:03
and to save lives and improve lives.
370
951467
3971
et de sauver et d'améliorer des vies.
16:07
Thank you.
371
955438
1997
Merci.
16:09
(Applause)
372
957435
3987
(Applaudissements)
ABOUT THE SPEAKER
Joel Selanikio - Health and technology activistDr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges.
Why you should listen
A practicing pediatrician, former Wall Street computer consultant, and former epidemiologist at the Centers for Disease Control, Dr. Joel Selanikio is the CEO of DataDyne, a social business working in fields such as international development and global health.
Selanikio started to experiment with electronic data capture back when the Palm Pilot was cutting edge technology. In the years since then, he has helped to experiment with the growing potential and availability of technology--and the growing ubiquity of the cloud. Combining the two has led to systems such as Magpi mobile data collection software. Previously known as "EpiSurveyor," the service now has over 20,000 users in more than 170 countries.
Selanikio holds a bachelor's degree from Haverford College, a medical degree from Brown University, and he is a graduate of the Epidemic Intelligence Service fellowship of the CDC. He continues to practice clinical pediatrics as an Assistant Professor at Georgetown University and on the Emergency Response Team of the International Rescue Committee.
Joel Selanikio | Speaker | TED.com