TEDMED 2010
Thomas Goetz: It's time to redesign medical data
トーマス・ゲッツ：医療データ、再設計の時だ
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皆さんのカルテ。入手が難しく、読みづらい。健康に繋がる情報がたくさん含まれている、理解できたらの話だが。TEDMEDでトーマス・ゲッツは医療データを顕微鏡に当て、果敢に再設計を呼びかけ、理解を深めようと試みる。
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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0
2000
医療現場で
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about how we can tap
1
2000
2000
有効に活用されていない
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a really underutilized resource in health care,
2
4000
2000
「患者」
00:21
which is the patient,
3
6000
2000
科学用語で言うところの
00:23
or, as I like to use the scientific term,
4
8000
3000
「人」という資源について
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people.
5
11000
2000
話したいと思います。
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Because we are all patients, we are all people.
6
13000
2000
我々は全て患者であり人なのです。
00:30
Even doctors are patients at some point.
7
15000
2000
医者も場合によっては患者です。
00:32
So I want to talk about that
8
17000
2000
この国だけでなく、
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as an opportunity
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2000
世界規模で着手せずにいた
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that we really have failed to engage with very well in this country
10
21000
3000
このチャンスについて
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and, in fact, worldwide.
11
24000
2000
話をしたいと思います。
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If you want to get at the big part --
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26000
2000
私の訓練範疇である公衆衛生の面から
00:43
I mean from a public health level, where my training is --
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28000
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広範囲にみると
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you're looking at behavioral issues.
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31000
2000
問題行動があり
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You're looking at things where people are actually given information,
15
33000
3000
実際情報を与えられたにも関わらず、
00:51
and they're not following through with it.
16
36000
2000
それに従わない人が見られます。
00:53
It's a problem that manifests itself in diabetes,
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38000
4000
喫煙を考えると、この問題は糖尿病
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obesity, many forms of heart disease,
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42000
2000
肥満症、多種な心臓疾患
00:59
even some forms of cancer -- when you think of smoking.
19
44000
3000
そしていくつかのガンで証明できます。
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Those are all behaviors where people know what they're supposed to do.
20
47000
3000
これらの行為で人はすべき事を理解しています。
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They know what they're supposed to be doing,
21
50000
2000
知っているが
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but they're not doing it.
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52000
2000
実行しません。
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Now behavior change is something
23
54000
2000
行動改善は医学界で
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that is a long-standing problem in medicine.
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56000
2000
長い間、問題とされてきました。
01:13
It goes all the way back to Aristotle.
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58000
2000
アリストテレスの時代まで遡ります。
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And doctors hate it, right?
26
60000
2000
医者は嫌り
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I mean, they complain about it all the time.
27
62000
2000
いつも文句を言ってます。
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We talk about it in terms of engagement, or non-compliance.
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64000
3000
不順守、例えば
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When people don't take their pills,
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67000
2000
錠剤を呑まなかったり、
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when people don't follow doctors' orders --
30
69000
2000
医者の命令に従わなかったりすることです。
01:26
these are behavior problems.
31
71000
2000
これらが問題行動です。
01:28
But for as much as clinical medicine
32
73000
2000
臨床医学は行動改善
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agonizes over behavior change,
33
75000
2000
に悩まされているが、
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there's not a lot of work done
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77000
2000
それを促進する努力は
01:34
in terms of trying to fix that problem.
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79000
3000
十分にされていません。
01:37
So the crux of it
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82000
2000
核心は意思決定の
01:39
comes down to this notion of decision-making --
37
84000
2000
概念に基づきます。
01:41
giving information to people in a form
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86000
2000
教育や、通知するだけでなく
01:43
that doesn't just educate them
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88000
2000
人がよりよい決定、
01:45
or inform them,
40
90000
2000
人生でよりよい
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but actually leads them to make better decisions,
41
92000
2000
選択ができるよう
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better choices in their lives.
42
94000
2000
情報を与えます。
01:51
One part of medicine, though,
43
96000
2000
医学現場で一部だけ
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has faced the problem of behavior change pretty well,
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98000
4000
行動改善にうまく対応してます。
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and that's dentistry.
45
102000
2000
歯科です。
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Dentistry might seem -- and I think it is --
46
104000
2000
多数の歯科医師は
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many dentists would have to acknowledge
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106000
2000
歯科が医学の中心から離れていることを
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it's somewhat of a mundane backwater of medicine.
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108000
2000
認めているようです。
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Not a lot of cool, sexy stuff happening in dentistry.
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110000
3000
歯科界でカッコイイ、セクシーな事はあまり起きません。
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But they have really taken this problem of behavior change
50
113000
3000
しかし、この問題行動の改善を思考し
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and solved it.
51
116000
2000
解決しました。
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It's the one great preventive health success
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118000
2000
医療体制での
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we have in our health care system.
53
120000
2000
予防医学の成功例です。
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People brush and floss their teeth.
54
122000
2000
人は歯を磨き、フロスします。
02:19
They don't do it as much as they should, but they do it.
55
124000
3000
十分な程度ではないが、やります。
02:22
So I'm going to talk about one experiment
56
127000
2000
コネチカット州の歯科医の数人が
02:24
that a few dentists in Connecticut
57
129000
2000
30年前に成功させた
02:26
cooked up about 30 years ago.
58
131000
2000
1つの実験について話します。
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So this is an old experiment, but it's a really good one,
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2000
非常に古い実験だが、効率的で、
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because it was very simple,
60
135000
2000
単純で
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so it's an easy story to tell.
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137000
2000
簡単に話せます。
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So these Connecticut dentists decided
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139000
2000
コネチカット州の数人の歯科医は
02:36
that they wanted to get people to brush their teeth and floss their teeth more often,
63
141000
3000
もっと歯を磨かせ、フロスしてほしいと考えた。
02:39
and they were going to use one variable:
64
144000
2000
そこで1つの手段に出ました。
02:41
they wanted to scare them.
65
146000
2000
脅かしたのです。
02:43
They wanted to tell them how bad it would be
66
148000
3000
歯磨きとフロスをしないと
02:46
if they didn't brush and floss their teeth.
67
151000
2000
どういう結果になるかを教えました。
02:48
They had a big patient population.
68
153000
3000
莫大な患者数でした。
02:51
They divided them up into two groups.
69
156000
2000
2組に分けました。
02:53
They had a low-fear population,
70
158000
2000
低恐怖組には13分の
02:55
where they basically gave them a 13-minute presentation,
71
160000
2000
科学に基づいた
02:57
all based in science,
72
162000
2000
プレゼンをし、
02:59
but told them that, if you didn't brush and floss your teeth,
73
164000
3000
歯磨きとフロスをしないと
03:02
you could get gum disease. If you get gum disease, you will lose your teeth,
74
167000
3000
歯周病にかかると言い聞かせました。歯周病になると、歯が抜け
03:05
but you'll get dentures, and it won't be that bad.
75
170000
2000
だが入れ歯を使えば、そう悪くはないだろうと。
03:07
So that was the low-fear group.
76
172000
2000
これが低恐怖組です。
03:09
The high-fear group, they laid it on really thick.
77
174000
3000
高恐怖組には過激な手段を取りました。
03:12
They showed bloody gums.
78
177000
2000
血だらけの歯茎や
03:14
They showed puss oozing out from between their teeth.
79
179000
3000
歯の間から膿が出て、
03:17
They told them that their teeth were going to fall out.
80
182000
2000
歯が抜けるだろうと教えました。
03:19
They said that they could have infections
81
184000
2000
感染し
03:21
that would spread from their jaws to other parts of their bodies,
82
186000
3000
顎から身体の他の部位に広がり、
03:24
and ultimately, yes, they would lose their teeth.
83
189000
2000
最終的には歯を失うでしょう。
03:26
They would get dentures, and if you got dentures,
84
191000
2000
入れ歯が必要となり、そうなると
03:28
you weren't going to be able to eat corn-on-the-cob,
85
193000
2000
穂軸付きのとうもろこしを食べたり、
03:30
you weren't going to be able to eat apples,
86
195000
2000
りんごをかじったり
03:32
you weren't going to be able to eat steak.
87
197000
2000
ステーキを食べたりできなくなります。
03:34
You'll eat mush for the rest of your life.
88
199000
2000
一生粥を飲んで生きることになります。
03:36
So go brush and floss your teeth.
89
201000
3000
歯磨きとフロスをして下さい。
03:39
That was the message. That was the experiment.
90
204000
2000
これがメッセージで、実験でした。
03:41
Now they measured one other variable.
91
206000
2000
もう１つの手段を探り出しました。
03:43
They wanted to capture one other variable,
92
208000
2000
患者の効力感を
03:45
which was the patients' sense of efficacy.
93
210000
3000
もう１つの手段として使う事を試みました。
03:48
This was the notion of whether the patients felt
94
213000
2000
患者が歯磨きとフロスができると確信する
03:50
that they actually would go ahead and brush and floss their teeth.
95
215000
3000
かどうかという概念です。
03:53
So they asked them at the beginning,
96
218000
2000
開始時に患者に
03:55
"Do you think you'll actually be able to stick with this program?"
97
220000
2000
「このプログラムを最後までやり遂げる自信はありますか？」
03:57
And the people who said, "Yeah, yeah. I'm pretty good about that,"
98
222000
2000
と質問した所、「もちろん、大丈夫だと思いますよ」
03:59
they were characterized as high efficacy,
99
224000
2000
彼らは高効能と特徴付けられます。
04:01
and the people who said,
100
226000
2000
「もっと歯磨きとフロスをするべきだが、中々…」
04:03
"Eh, I never get around to brushing and flossing as much as I should,"
101
228000
2000
という人は
04:05
they were characterized as low efficacy.
102
230000
2000
低効能と特徴付けられます。
04:07
So the upshot was this.
103
232000
3000
結果は
04:10
The upshot of this experiment
104
235000
2000
恐怖が
04:12
was that fear was not really a primary driver
105
237000
3000
一番の動機ではない
04:15
of the behavior at all.
106
240000
2000
というものです。
04:17
The people who brushed and flossed their teeth
107
242000
2000
歯磨きとフロスをした人は
04:19
were not necessarily the people
108
244000
2000
しなかった時の結果を恐れていた人
04:21
who were really scared about what would happen --
109
246000
2000
とは限りません。
04:23
it's the people who simply felt that they had the capacity
110
248000
3000
彼らは自分に行動を改善させる
04:26
to change their behavior.
111
251000
2000
能力があると感じた人たちです。
04:28
So fear showed up as not really the driver.
112
253000
3000
つまり恐怖ではなく
04:31
It was the sense of efficacy.
113
256000
3000
効力感が動機です。
04:34
So I want to isolate this,
114
259000
2000
この観察は３０年前になされ
04:36
because it was a great observation --
115
261000
2000
リサーチはもう行っていないため
04:38
30 years ago, right, 30 years ago --
116
263000
2000
これを
04:40
and it's one that's laid fallow in research.
117
265000
3000
除外します。
04:43
It was a notion that really came out
118
268000
2000
この概念は
04:45
of Albert Bandura's work,
119
270000
2000
アルバート・バンデューラの功績で
04:47
who studied whether
120
272000
2000
人はエンパワーメントの観念を
04:49
people could get a sense of empowerment.
121
274000
3000
得られるかどうかの研究を行いました。
04:52
The notion of efficacy basically boils down to one -- that
122
277000
3000
効力概念は行動を改善する能力がある
04:55
if somebody believes that they have the capacity to change their behavior.
123
280000
3000
と信じる事です。
04:58
In health care terms, you could characterize this
124
283000
3000
医学界でこれは
05:01
as whether or not somebody feels
125
286000
2000
より健康になれる
05:03
that they see a path towards better health,
126
288000
2000
健康に向かう道が見えると感じる
05:05
that they can actually see their way towards getting better health,
127
290000
2000
かどうかによります。
05:07
and that's a very important notion.
128
292000
2000
とても重要な概念で
05:09
It's an amazing notion.
129
294000
2000
すばらしい概念です。
05:11
We don't really know how to manipulate it, though, that well.
130
296000
3000
どのように処理するべきか分かりません。
05:14
Except, maybe we do.
131
299000
3000
知っているかもしれません。
05:17
So fear doesn't work, right? Fear doesn't work.
132
302000
2000
脅しは効かない。
05:19
And this is a great example
133
304000
2000
それをちっとも学んでいない事を示す
05:21
of how we haven't learned that lesson at all.
134
306000
3000
良い例です。
05:24
This is a campaign from the American Diabetes Association.
135
309000
3000
米糖尿病協会のキャンペーンです。
05:27
This is still the way we're communicating messages about health.
136
312000
3000
今でもこのように健康についてコミュニケートします。
05:30
I mean, I showed my three-year-old this slide last night,
137
315000
3000
昨夜私の3歳の子にこれを見せたら、
05:33
and he's like, "Papa, why is an ambulance in these people's homes?"
138
318000
4000
「パパ、どうして救急車がこの人達の家にいるの？」と訊かれ
05:37
And I had to explain, "They're trying to scare people."
139
322000
3000
「怖がらせるためだよ」と説明しました。
05:40
And I don't know if it works.
140
325000
2000
効果があるかどうか分かりません。
05:42
Now here's what does work:
141
327000
2000
効果があるのは
05:44
personalized information works.
142
329000
2000
個人的な情報です。
05:46
Again, Bandura recognized this
143
331000
2000
バンデューラは何年も、
05:48
years ago, decades ago.
144
333000
2000
何十年も前に知っていました。
05:50
When you give people specific information
145
335000
2000
行動変化にとって有効なのは
05:52
about their health, where they stand,
146
337000
2000
人に彼らの健康、どこにいるのか
05:54
and where they want to get to, where they might get to,
147
339000
2000
どこに向かいたいのか、
05:56
that path, that notion of a path --
148
341000
2000
どこにたどり着く可能性があるのか
05:58
that tends to work for behavior change.
149
343000
2000
という道の概念を与えることです。
06:00
So let me just spool it out a little bit.
150
345000
2000
では、少し解いて見ましょう。
06:02
So you start with personalized data, personalized information
151
347000
3000
個人から入手した
06:05
that comes from an individual,
152
350000
2000
個別化されたデータ、情報を
06:07
and then you need to connect it to their lives.
153
352000
3000
彼らの生活と繋げます。
06:10
You need to connect it to their lives,
154
355000
2000
できれば恐怖ではなく
06:12
hopefully not in a fear-based way, but one that they understand.
155
357000
2000
理解できるように生活に関連付ける必要があります。
06:14
Okay, I know where I sit. I know where I'm situated.
156
359000
3000
では、自分がどこに位置するか知っています。
06:17
And that doesn't just work for me in terms of abstract numbers --
157
362000
3000
抽象的な数値としてだけでなく、
06:20
this overload of health information
158
365000
2000
洪水のように
06:22
that we're inundated with.
159
367000
2000
溢れるばかりの健康の情報は
06:24
But it actually hits home.
160
369000
2000
実は的を突いています。
06:26
It's not just hitting us in our heads; it's hitting us in our hearts.
161
371000
2000
頭だけでなく、心にも響きます。
06:28
There's an emotional connection to information
162
373000
2000
自分の情報であるために
06:30
because it's from us.
163
375000
2000
感情的な関連があります。
06:32
That information then needs to be connected to choices,
164
377000
3000
この情報を一連の選択肢と
06:35
needs to be connected to a range of options,
165
380000
2000
結びつける必要があります。
06:37
directions that we might go to --
166
382000
2000
向かうべき方向
06:39
trade-offs, benefits.
167
384000
2000
取引や利益です。
06:41
Finally, we need to be presented with a clear point of action.
168
386000
3000
最後に、行動を実現する必要があります。
06:44
We need to connect the information
169
389000
2000
常に、情報を
06:46
always with the action,
170
391000
2000
行動と結びつける必要があります。
06:48
and then that action feeds back
171
393000
2000
その行動は別の情報
06:50
into different information,
172
395000
2000
フィードバックとして出されます。
06:52
and it creates, of course, a feedback loop.
173
397000
2000
よって、フィードバックの輪が創り出されます。
06:54
Now this is a very well-observed and well-established notion
174
399000
3000
行動変化は優れて観察され、
06:57
for behavior change.
175
402000
2000
確定された概念です。
06:59
But the problem is that things -- in the upper-right corner there --
176
404000
3000
しかし問題は右上の角にある
07:02
personalized data, it's been pretty hard to come by.
177
407000
2000
個別化されたデータは入手しにくい所にあります。
07:04
It's a difficult and expensive commodity,
178
409000
3000
今まで、高価で
07:07
until now.
179
412000
2000
入手困難な商品でした。
07:09
So I'm going to give you an example, a very simple example of how this works.
180
414000
3000
非常に単純な例を一つお見せしよう。
07:12
So we've all seen these. These are the "your speed limit" signs.
181
417000
3000
見た事ありますよね。速度制限の標識です。
07:15
You've seen them all around,
182
420000
2000
レーダーが安くなった今、
07:17
especially these days as radars are cheaper.
183
422000
2000
あちこちで見かけます。
07:19
And here's how they work in the feedback loop.
184
424000
2000
フィードバックの輪での働きはこうです。
07:21
So you start with the personalized data
185
426000
2000
個別的なデータから始めます。
07:23
where the speed limit on the road that you are at that point
186
428000
2000
現在いる道の制限速度は
07:25
is 25,
187
430000
2000
25で、
07:27
and, of course, you're going faster than that.
188
432000
2000
それを超える速度で運転しています。
07:29
We always are. We're always going above the speed limit.
189
434000
3000
人は常に制限を上回る速度で運転します。
07:32
The choice in this case is pretty simple.
190
437000
2000
選択は簡単です。
07:34
We either keep going fast, or we slow down.
191
439000
2000
速度を保つか、減速するかです。
07:36
We should probably slow down,
192
441000
2000
おそらく落とすべきで
07:38
and that point of action is probably now.
193
443000
2000
恐らく今行動すべきでしょう。
07:40
We should take our foot off the pedal right now,
194
445000
3000
今すぐ加速パドルから足を上げるべきです。
07:43
and generally we do. These things are shown to be pretty effective
195
448000
3000
人は通常減速します。減速させるのに、標識は
07:46
in terms of getting people to slow down.
196
451000
2000
とても効果的と証明されてます。
07:48
They reduce speeds by about five to 10 percent.
197
453000
2000
5~10％ほど減速します。
07:50
They last for about five miles,
198
455000
2000
約80キロ後
07:52
in which case we put our foot back on the pedal.
199
457000
2000
また足を加速パドルに戻します。
07:54
But it works, and it even has some health repercussions.
200
459000
2000
効果的で、健康にさえ反響します。
07:56
Your blood pressure might drop a little bit.
201
461000
2000
血圧が少々落ちる可能性があります。
07:58
Maybe there's fewer accidents, so there's public health benefits.
202
463000
3000
事故件数が減る可能性があるため、公衆衛生に有利です。
08:01
But by and large, this is a feedback loop
203
466000
2000
しかし通常これはすばらしく、
08:03
that's so nifty and too rare.
204
468000
3000
稀なフィードバックの輪です。
08:06
Because in health care, most health care,
205
471000
2000
医療機関の多くでは
08:08
the data is very removed from the action.
206
473000
3000
データは行動から隔離されます。
08:11
It's very difficult to line things up so neatly.
207
476000
3000
物事をきれいに整列するのは困難です。
08:14
But we have an opportunity.
208
479000
2000
しかし機会はあります。
08:16
So I want to talk about, I want to shift now to think about
209
481000
2000
この国でどのように保健情報を届けるのか、
08:18
how we deliver health information in this country,
210
483000
2000
どのように情報を入手するのか、
08:20
how we actually get information.
211
485000
3000
について話したいと思います。
08:23
This is a pharmaceutical ad.
212
488000
3000
製薬の宣伝です。
08:26
Actually, it's a spoof. It's not a real pharmaceutical ad.
213
491000
2000
実はこれは偽者で、本当の製薬の宣伝ではありません。
08:28
Nobody's had the brilliant idea
214
493000
2000
商品に「Havidol」と名づける
08:30
of calling their drug Havidol quite yet.
215
495000
3000
というすばらしいアイデアはまたありません。
08:34
But it looks completely right.
216
499000
2000
しかし全く正しいのです。
08:36
So it's exactly the way we get
217
501000
2000
保健情報と薬品情報は
08:38
health information and pharmaceutical information,
218
503000
3000
全くこのようにして入手され
08:41
and it just sounds perfect.
219
506000
2000
完璧に見えます。
08:43
And then we turn the page of the magazine,
220
508000
2000
雑誌のページをめぐり
08:45
and we see this --
221
510000
3000
これを見ます。
08:48
now this is the page the FDA requires pharmaceutical companies
222
513000
3000
食品医薬品局は薬品会社に
08:51
to put into their ads, or to follow their ads,
223
516000
3000
宣伝中もしくはそれに続きこれを入れるよう要求した。
08:54
and to me, this is one of the most
cynical exercises in medicine.
cynical exercises in medicine.
224
519000
4000
医学界で皮肉な行為の1つだと思います。
08:58
Because we know.
225
523000
2000
知っているからです。
09:00
Who among us would actually say that people read this?
226
525000
2000
実際に誰がこれを読むと断言できるでしょう。
09:02
And who among us would actually say
227
527000
2000
実際に読んだ人は
09:04
that people who do try to read this
228
529000
2000
何か学べると
09:06
actually get anything out of it?
229
531000
2000
誰が断言できましょう。
09:08
This is a bankrupt effort
230
533000
2000
医療情報交換の
09:10
at communicating health information.
231
535000
3000
止む得ない手段です。
09:13
There is no good faith in this.
232
538000
2000
善意などありません。
09:15
So this is a different approach.
233
540000
2000
違う方法です。
09:17
This is an approach that has been developed
234
542000
3000
ダートマスメディカルスクールの研究員
09:20
by a couple researchers at Dartmouth Medical School,
235
545000
3000
リサ・シュワルツとスティーブン・オロシンにより
09:23
Lisa Schwartz and Steven Woloshin.
236
548000
2000
開発された方法です。
09:25
And they created this thing called the "drug facts box."
237
550000
3000
彼らは薬剤表示基準を考案した。
09:28
They took inspiration from, of all things,
238
553000
2000
「キャプテン・クランチ」から
09:30
Cap'n Crunch.
239
555000
2000
発想しました。
09:32
They went to the nutritional information box
240
557000
3000
コーンフレークや、食物にある
09:35
and saw that what works for cereal, works for our food,
241
560000
3000
栄養表示基準は
09:38
actually helps people understand what's in their food.
242
563000
3000
食べ物に何が含まれているかを表示します。
09:42
God forbid we should use that same standard
243
567000
2000
「キャプテン・クランチ」と同じ基準を
09:44
that we make Cap'n Crunch live by
244
569000
2000
薬品に適応する事は
09:46
and bring it to drug companies.
245
571000
3000
当然許されません。
09:49
So let me just walk through this quickly.
246
574000
2000
手早くお話しましょう。
09:51
It says very clearly what the drug is for, specifically who it is good for,
247
576000
3000
薬品が何に効くのか、特に誰に効くのかが明確に記されています。
09:54
so you can start to personalize your understanding
248
579000
2000
よって、情報が個人事情に関連するかどうか
09:56
of whether the information is relevant to you
249
581000
2000
薬品が関連するかどうか
09:58
or whether the drug is relevant to you.
250
583000
2000
を理解する事ができます。
10:00
You can understand exactly what the benefits are.
251
585000
3000
役に立つかどうかを見る事ができます。
10:03
It isn't this kind of vague promise that it's going to work no matter what,
252
588000
3000
全てに効くというような、不透明な約束ではなく
10:06
but you get the statistics for how effective it is.
253
591000
3000
どれだけ効果があるかを示す統計が見れます。
10:09
And finally, you understand what those choices are.
254
594000
3000
最終的に、選択肢を理解します。
10:12
You can start to unpack the choices involved
255
597000
2000
副作用のため
10:14
because of the side effects.
256
599000
2000
選べる選択肢が現れてきます。
10:16
Every time you take a drug, you're walking into a possible side effect.
257
601000
3000
クスリを飲むたび、副作用に曝されます。
10:19
So it spells those out in very clean terms,
258
604000
2000
明白に記載されています。
10:21
and that works.
259
606000
2000
有効です。
10:23
So I love this. I love that drug facts box.
260
608000
2000
薬剤表示基準を気に入っています。
10:25
And so I was thinking about,
261
610000
2000
そこで考えました。
10:27
what's an opportunity that I could have
262
612000
2000
どのようにして、情報理解を手助け
10:29
to help people understand information?
263
614000
3000
できるのでしょうか？
10:32
What's another latent body of information that's out there
264
617000
4000
使用されてなく、知られていない
10:36
that people are really not putting to use?
265
621000
3000
情報はないのだろうか？
10:39
And so I came up with this: lab test results.
266
624000
3000
研究所の検査結果が答えです。
10:42
Blood test results are this great source of information.
267
627000
3000
血液検査結果は莫大な情報資源です。
10:45
They're packed with information.
268
630000
2000
情報が溢れています。
10:47
They're just not for us. They're not for people. They're not for patients.
269
632000
3000
患者である私達のためにあるものではありません。
10:50
They go right to doctors.
270
635000
2000
医者の所有物です。
10:52
And God forbid -- I think many doctors, if you really asked them,
271
637000
3000
多くの医者に尋ねて見てください
10:55
they don't really understand all this stuff either.
272
640000
3000
彼らもよく分かっていないでしょう。
10:58
This is the worst presented information.
273
643000
3000
最悪な情報です。
11:01
You ask Tufte, and he would say,
274
646000
3000
タフティはこう答えるでしょう。
11:04
"Yes, this is the absolute worst presentation of information possible."
275
649000
3000
「はい。情報を提供する最悪な方法です」
11:07
What we did at Wired
276
652000
2000
ワイヤードでは
11:09
was we went, and I got our graphic design department
277
654000
2000
グラフィックデザイン部門に
11:11
to re-imagine these lab reports.
278
656000
2000
検査結果を再考させました。
11:13
So that's what I want to walk you through.
279
658000
2000
話したいのはこれです。
11:15
So this is the general blood work before,
280
660000
3000
これが以前の一般の血液検査で
11:18
and this is the after, this is what we came up with.
281
663000
2000
これが後の物。これが私達の結果です。
11:20
The after takes what was four pages --
282
665000
2000
4段階あります。
11:22
that previous slide was actually
283
667000
2000
先ほどのスライドは実は
11:24
the first of four pages of data
284
669000
2000
データの第一段階
11:26
that's just the general blood work.
285
671000
2000
一般の血液検査です。
11:28
It goes on and on and on, all these values, all these numbers you don't know.
286
673000
3000
これほどにも知らない数値があります。
11:31
This is our one-page summary.
287
676000
3000
私達の要約です。
11:34
We use the notion of color.
288
679000
2000
色を使います。
11:36
It's an amazing notion that color could be used.
289
681000
3000
色の概念はすばらしいです。
11:39
So on the top-level you have your overall results,
290
684000
3000
一番上には全体の結果があり
11:42
the things that might jump out at you from the fine print.
291
687000
3000
細字部分で大事なところです。
11:45
Then you can drill down
292
690000
2000
下に行き
11:47
and understand how actually we put your level in context,
293
692000
3000
実際に患者の状態を文書にして表します。
11:50
and we use color to illustrate
294
695000
2000
色で患者の数値を
11:52
exactly where your value falls.
295
697000
2000
説明します。
11:54
In this case, this patient is slightly at risk of diabetes
296
699000
3000
この例では、患者はグルコース値のため、
11:57
because of their glucose level.
297
702000
2000
糖尿病になりかけています。
11:59
Likewise, you can go over your lipids
298
704000
2000
同様に、脂質を見て
12:01
and, again, understand what your overall cholesterol level is
299
706000
3000
全体のコレステロール値を理解し、
12:04
and then break down into the HDL and the LDL if you so choose.
300
709000
3000
HOLとLDLに分解する事ができます。
12:07
But again, always using color
301
712000
2000
常に色を使い
12:09
and personalized proximity
302
714000
2000
個別な情報に
12:11
to that information.
303
716000
2000
近づけます。
12:13
All those other values,
304
718000
2000
他の数値は
12:15
all those pages and pages of values that are full of nothing,
305
720000
2000
何ページもある他の数値は不要だと
12:17
we summarize.
306
722000
2000
要約できました。
12:19
We tell you that you're okay, you're normal.
307
724000
2000
患者に大丈夫だと伝えます。
12:21
But you don't have to wade through it. You don't have to go through the junk.
308
726000
3000
不要な物を読む必要はありません。
12:24
And then we do two other very important things
309
729000
2000
フィードバックの輪を満たすのに役立つ
12:26
that kind of help fill in this feedback loop:
310
731000
2000
二つのことをします。
12:28
we help people understand in a little more detail
311
733000
2000
数値が何を意味し、何を指しているかを
12:30
what these values are and what they might indicate.
312
735000
3000
もう少し詳細に理解できるよう手助けします。
12:33
And then we go a further step -- we tell them what they can do.
313
738000
3000
次の段階に入り、患者にできる事を伝えます。
12:36
We give them some insight
314
741000
2000
選択肢と実行できる事を
12:38
into what choices they can make, what actions they can take.
315
743000
3000
患者に教えます。
12:41
So that's our general blood work test.
316
746000
3000
これが私達の一般血液検査結果です。
12:44
Then we went to CRP test.
317
749000
2000
次にCRP検査です。
12:46
In this case, it's a sin of omission.
318
751000
2000
この場合、罰当たりな省略をしています。
12:48
They have this huge amount of space,
319
753000
2000
巨大なスペースを持っているのに
12:50
and they don't use it for anything, so we do.
320
755000
2000
使っていません。私達は使います。
12:52
Now the CRP test is often done
321
757000
2000
CRPテストは通常コレステロールテスト後
12:54
following a cholesterol test,
322
759000
2000
行われます。
12:56
or in conjunction with a cholesterol test.
323
761000
2000
連結的に行われます。
12:58
So we take the bold step
324
763000
2000
そこで、大胆に
13:00
of putting the cholesterol information on the same page,
325
765000
3000
コレステロールの情報と同じページに入れます。
13:03
which is the way the doctor is going to evaluate it.
326
768000
2000
医者もこのように査定します。
13:05
So we thought the patient might actually want to know the context as well.
327
770000
3000
患者も内容が知りたいだろうと考えました。
13:08
It's a protein that shows up
328
773000
2000
血管に炎症が起きた時に
13:10
when your blood vessels might be inflamed,
329
775000
2000
現れるたんぱく質です。
13:12
which might be a risk for heart disease.
330
777000
2000
心臓疾患のリスクがあります。
13:14
What you're actually measuring
331
779000
2000
実際に測定している物を
13:16
is spelled out in clean language.
332
781000
2000
分かりやすい言葉で書いてあります。
13:18
Then we use the information
333
783000
2000
次にすでに検査結果にある
13:20
that's already in the lab report.
334
785000
2000
情報を使います。
13:22
We use the person's age and their gender
335
787000
2000
患者の年齢と性別で
13:24
to start to fill in the personalized risks.
336
789000
3000
個別なリスクを記入していきます。
13:27
So we start to use the data we have
337
792000
2000
手元にあるデータを使い
13:29
to run a very simple calculation
338
794000
2000
ネット上にある多種の計算機で
13:31
that's on all sorts of online calculators
339
796000
2000
簡単な計算をし
13:33
to get a sense of what the actual risk is.
340
798000
3000
実際のリスクを出します。
13:36
The last one I'll show you is a PSA test.
341
801000
2000
最後にPSAテストをお見せします。
13:38
Here's the before, and here's the after.
342
803000
3000
これが前ので、これが後です。
13:41
Now a lot of our effort on this one --
343
806000
2000
これに多く力を注いでいます。
13:43
as many of you probably know,
344
808000
2000
多くの人も知っていると思いますが
13:45
a PSA test is a very controversial test.
345
810000
2000
PSAテストは論争の的となっています。
13:47
It's used to test for prostate cancer,
346
812000
2000
前立腺がんの検査に使われているが
13:49
but there are all sorts of reasons
347
814000
2000
前立腺が肥大する理由は
13:51
why your prostate might be enlarged.
348
816000
2000
いろいろあります。
13:53
And so we spent a good deal of our time
349
818000
2000
莫大な時間を使い
13:55
indicating that.
350
820000
2000
それを示しています。
13:57
We again personalized the risks.
351
822000
2000
リスクの個別化をします。
13:59
So this patient is in their 50s,
352
824000
2000
50代の患者がいるとします
14:01
so we can actually give them a very precise estimate
353
826000
2000
前立腺がんになるリスクの程度を
14:03
of what their risk for prostate cancer is.
354
828000
2000
非常に正確に予測できます。
14:05
In this case it's about 25 percent, based on that.
355
830000
3000
それによると、リスクは25%です。
14:08
And then again, the follow-up actions.
356
833000
3000
続いて、再検査になります
14:11
So our cost for this was less than 10,000 dollars, all right.
357
836000
3000
費用は1万ドル以下ですね。
14:14
That's what Wired magazine spent on this.
358
839000
3000
ワイヤード誌が使った費用です。
14:17
Why is Wired magazine doing this?
359
842000
2000
どうしてでしょう？
14:19
(Laughter)
360
844000
3000
(笑）
14:22
Quest Diagnostics and LabCorp,
361
847000
2000
Quest Diagnostic社とLabCorp社は
14:24
the two largest lab testing companies --
362
849000
3000
室内実験会社で最大手の2社です。
14:27
last year, they made profits of over 700 million dollars
363
852000
3000
昨年それぞれに7億ドルと
14:30
and over 500 million dollars respectively.
364
855000
3000
5億ドルの利益を上げています。
14:33
Now this is not a problem of resources;
365
858000
2000
資源の問題ではなく
14:35
this is a problem of incentives.
366
860000
3000
動機の問題です。
14:38
We need to recognize that the target of this information
367
863000
3000
情報のターゲットは医者でも
14:41
should not be the doctor, should not be the insurance company.
368
866000
3000
保険会社でもなく、患者だという事を
14:44
It should be the patient.
369
869000
2000
認識する必要があります。
14:46
It's the person who actually, in the end,
370
871000
2000
最後に生き方を変え
14:48
is going to be having to change their lives
371
873000
2000
新しい習慣を身につけるのは
14:50
and then start adopting new behaviors.
372
875000
2000
患者なのです。
14:52
This is information that is incredibly powerful.
373
877000
2000
この情報は非常に強力です。
14:54
It's an incredibly powerful catalyst to change.
374
879000
3000
変化しにくい強力な触媒です。
14:57
But we're not using it. It's just sitting there.
375
882000
2000
しかし使用せずに、あるだけです。
14:59
It's being lost.
376
884000
2000
失われました。
15:01
So I want to just offer four questions
377
886000
2000
患者が訊くべき４つの
15:03
that every patient should ask,
378
888000
2000
質問を提案します。
15:05
because I don't actually expect people
379
890000
2000
自分達の検査結果を
15:07
to start developing these lab test reports.
380
892000
2000
開発し始めると思えませんので。
15:09
But you can create your own feedback loop.
381
894000
2000
自分だけのフェードバックの輪を作る事はできます。
15:11
Anybody can create their feedback loop by asking these simple questions:
382
896000
3000
以下の簡単な質問をするだけで、誰にでもフェードバックの輪は作れます。
15:14
Can I have my results?
383
899000
2000
検査結果もらえますか？
15:16
And the only acceptable answer is --
384
901000
2000
唯一納得できる答えは
15:18
(Audience: Yes.) -- yes.
385
903000
2000
（観客：はい）－はいです。
15:20
What does this mean? Help me understand what the data is.
386
905000
2000
これはどういう意味ですか？データを説明して下さい。
15:22
What are my options? What choices are now on the table?
387
907000
3000
選択肢はなんですか？今選べる道は何ですか？
15:25
And then, what's next?
388
910000
2000
次になにをすれば？
15:27
How do I integrate this information
389
912000
2000
どう長期に渡り生活に
15:29
into the longer course of my life?
390
914000
2000
これらの情報を活用すべきか？
15:32
So I want to wind up by just showing
391
917000
2000
最後に、人はこの情報を理解する能力はある
15:34
that people have the capacity to understand this information.
392
919000
2000
事を見せたいと思います。
15:36
This is not beyond the grasp of ordinary people.
393
921000
3000
一般人が理解不可能な物ではありません。
15:39
You do not need to have the education level of people in this room.
394
924000
3000
この部屋にいる人より高い教育レベルを持つ必要はありません。
15:42
Ordinary people are capable of understanding this information,
395
927000
3000
受け入れられる形で提供すれば
15:45
if we only go to the effort of presenting it to them
396
930000
3000
一般の人でも
15:48
in a form that they can engage with.
397
933000
2000
理解できます。
15:50
And engagement is essential here,
398
935000
2000
参加することは必須です。
15:52
because it's not just giving them information;
399
937000
2000
ただ情報を提供するのではなく
15:54
it's giving them an opportunity to act.
400
939000
2000
行動に出る機会を与えているのです。
15:56
That's what engagement is. It's different from compliance.
401
941000
2000
参加は応諾と違います。
15:58
It works totally different from the way we talk about behavior
402
943000
3000
今の医学で言う行為と
16:01
in medicine today.
403
946000
2000
全く違います。
16:03
And this information is out there.
404
948000
2000
情報はあります。
16:05
I've been talking today about latent information,
405
950000
2000
今日はシステムにあるが使用されていない
16:07
all this information that exists in the system
406
952000
2000
隠された情報について
16:09
that we're not putting to use.
407
954000
2000
話してきました。
16:11
But there are all sorts of other bodies of information
408
956000
2000
しかし、他にもいろいろな情報が
16:13
that are coming online,
409
958000
2000
ネットでアクセスできます。
16:15
and we need to recognize the capacity of this information
410
960000
3000
生き方を変えるため
16:18
to engage people, to help people
411
963000
2000
参加させるため、助けるために
16:20
and to change the course of their lives.
412
965000
2000
情報の容量を認識する必要があります。
16:22
Thank you very much.
413
967000
2000
ありがとうございました
16:24
(Applause)
414
969000
3000
(拍手）
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