TEDxAustin
Joel Selanikio: The big-data revolution in health care
Joel Selanikio: De verrassende kiemen van een big-data-revolutie in de gezondheidszorg
Filmed:
Readability: 4.1
745,046 views
Het verzamelen van mondiale gezondheidsgegevens was een onvolmaakte wetenschap: medewerkers liepen dorpen af om aan te kloppen en vragen te stellen, papieren formulieren in te vullen en dan de gegevens in te geven - en op basis van die onvolledige informatie moesten landen belanrijke beslissingen nemen. Gegevensexpert Joel Selanikio heeft het over de revolutie in het verzamelen van gezondheidsgegevens in de afgelopen tien jaar - te beginnen met de Palm Pilot en Hotmail om nu over te stappen naar de cloud. (Gefilmd op 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
Er bestaat een oude grap over een agent
die ’s nachts zijn ronde doet.
die ’s nachts zijn ronde doet.
00:15
in the middle of the night,
1
3156
1295
00:16
and he comes across a guy under a street lamp
2
4451
2365
Hij ziet een man onder een straatlamp
00:18
who's looking at the ground and moving from side to side,
3
6816
2531
iets zoeken op de grond.
00:21
and the cop asks him what he's doing.
4
9347
1859
Hij vraagt hem wat hij doet.
00:23
The guys says he's looking for his keys.
5
11206
1959
De kerel zegt dat hij zijn sleutels zoekt.
00:25
So the cop takes his time and looks over
6
13165
2580
De agent helpt wat mee,
00:27
and kind of makes a little matrix and looks
7
15745
1637
maakt een klein raster om te doorzoeken.
00:29
for about two, three minutes. No keys.
8
17382
3051
Dat gaat zo een paar minuten door.
Geen sleutels.
Geen sleutels.
00:32
The cop says, "Are you sure? Hey buddy,
9
20433
2966
De agent zegt: "Ben je zeker
00:35
are you sure you lost your keys here?"
10
23399
1880
dat je hier je sleutels verloren bent?"
00:37
And the guy says, "No, no, actually I lost them
11
25279
1379
En de kerel zegt: "Nee, eigenlijk heb ik ze
00:38
down at the other end of the street,
12
26658
1525
aan de andere kant van de straat verloren,
00:40
but the light is better here."
13
28183
5984
maar het licht is hier beter."
00:46
There's a concept that people talk about nowadays
14
34167
1793
Er is een concept waarover mensen
het tegenwoordig vaak hebben,
het tegenwoordig vaak hebben,
00:47
called big data, and what they're talking about
15
35960
2234
en dat is ‘big data’.
Ze hebben het dan
Ze hebben het dan
00:50
is all of the information that we're generating
16
38194
2166
over alle informatie die we genereren
00:52
through our interaction with and over the Internet,
17
40360
2665
door onze interactie met en via het internet,
00:55
everything from Facebook and Twitter
18
43025
1942
alles van Facebook en Twitter
00:56
to music downloads, movies, streaming, all this kind of stuff,
19
44967
4077
tot het downloaden van muziek, films,
streaming, al dit soort dingen,
streaming, al dit soort dingen,
01:01
the live streaming of TED.
20
49044
1875
ook live streaming van TED.
01:02
And the folks who work with big data, for them,
21
50919
2761
De mensen die met big data werken,
01:05
they talk about that their biggest problem is
22
53680
1771
vinden dat hun grootste probleem
01:07
we have so much information,
23
55451
1912
een teveel aan informatie is,
01:09
the biggest problem is, how do we organize all that information?
24
57363
3492
en hoe al die informatie te organiseren.
01:12
I can tell you that working in global health,
25
60855
2392
Ik kan jullie wel zeggen
01:15
that is not our biggest problem.
26
63247
2872
dat dat niet ons grootste probleem
is in de wereldgezondheid.
is in de wereldgezondheid.
01:18
Because for us, even though the light
27
66119
1570
Ook al is het licht
01:19
is better on the Internet,
28
67689
3157
beter op het internet,
01:22
the data that would help us solve the problems
29
70846
2320
de gegevens om de problemen op te lossen
01:25
we're trying to solve is not actually present on the Internet.
30
73166
3386
zijn niet echt te vinden op het internet.
01:28
So we don't know, for example, how many people
31
76552
1847
Zo weten we bijvoorbeeld niet hoeveel mensen
01:30
right now are being affected by disasters
32
78399
2594
op dit moment door rampen
01:32
or by conflict situations.
33
80993
2336
of conflictsituaties worden getroffen.
01:35
We don't know for really basically any of the clinics
34
83329
3743
We weten niet welke klinieken
01:39
in the developing world, which ones have medicines
35
87072
2193
in de derde wereld de nodige geneesmiddelen
01:41
and which ones don't.
36
89265
1460
al dan niet hebben.
01:42
We have no idea of what the supply chain is for those clinics.
37
90725
3172
We hebben geen idee hoe de medicatie
in die klinieken geraakt.
in die klinieken geraakt.
01:45
We don't know -- and this is really amazing to me --
38
93897
2860
We weten niet eens -- en dat vind ik straf --
01:48
we don't know how many children were born,
39
96757
2901
hoeveel kinderen er werden geboren,
01:51
or how many children there are in Bolivia
40
99658
2946
of hoeveel kinderen er in Bolivia,
01:54
or Botswana or Bhutan.
41
102604
3154
Botswana of Bhutan zijn.
01:57
We don't know how many kids died last week
42
105758
1922
We weten niet hoeveel kinderen vorige week
01:59
in any of those countries.
43
107680
1401
in elk van die landen overleden zijn.
02:01
We don't know the needs of the elderly, the mentally ill.
44
109081
3372
We kennen de behoeften van ouderen
en geesteszieken niet.
en geesteszieken niet.
02:04
For all of these different critically important problems
45
112453
3239
Van al die verschillende cruciale problemen
02:07
or critically important areas that we want to solve problems in,
46
115692
3001
of probleemgebieden
02:10
we basically know nothing at all.
47
118693
5112
weten we haast niets.
02:15
And part of the reason why we don't know anything at all
48
123805
2623
Dat wij zo goed als niets weten,
02:18
is that the information technology systems
49
126428
2252
komt deels doordat de informatietechnologie
02:20
that we use in global health to find the data
50
128680
3525
in de wereldgezondheid
02:24
to solve these problems is what you see here.
51
132205
2945
om deze problemen op te lossen,
is wat jullie hier zien.
is wat jullie hier zien.
02:27
And this is about a 5,000-year-old technology.
52
135150
2258
Die technologie is 5.000 jaar oud.
02:29
Some of you may have used it before.
53
137408
1052
Sommigen van jullie
hebben ze misschien al eens gebruikt.
hebben ze misschien al eens gebruikt.
02:30
It's kind of on its way out now, but we still use it
54
138460
2320
Ze wordt nu geleidelijk aan verlaten,
maar we gebruiken ze nog steeds
maar we gebruiken ze nog steeds
02:32
for 99 percent of our stuff.
55
140780
2091
voor 99 procent van ons werk.
02:34
This is a paper form, and what you're looking at
56
142871
4009
Dit is een papieren formulier
02:38
is a paper form in the hand of a Ministry of Health nurse
57
146880
3366
in de hand van een verpleegster
van het ministerie van volksgezondheid
van het ministerie van volksgezondheid
02:42
in Indonesia who is tramping out across the countryside
58
150246
3288
van Indonesië op weg op het platteland
02:45
in Indonesia on, I'm sure, a very hot and humid day,
59
153534
3581
op -- heel zeker -- een zwoele dag.
02:49
and she is going to be knocking on thousands of doors
60
157115
2725
Over een periode van weken of maanden
02:51
over a period of weeks or months,
61
159840
1946
Over een periode van weken of maanden
02:53
knocking on the doors and saying, "Excuse me,
62
161786
2448
loopt ze duizenden deuren af
en zegt: "Excuseer,
en zegt: "Excuseer,
02:56
we'd like to ask you some questions.
63
164234
2172
maar wij willen jullie enkele vragen stellen.
02:58
Do you have any children? Were your children vaccinated?"
64
166406
3671
Hebben jullie kinderen?
Zijn ze ingeënt?"
Zijn ze ingeënt?"
03:02
Because the only way we can actually find out
65
170077
1848
De enige manier om
03:03
how many children were vaccinated in the country of Indonesia,
66
171925
2883
in een land als Indonesië te weten
hoeveel kinderen werden ingeënt
hoeveel kinderen werden ingeënt
03:06
what percentage were vaccinated, is actually not
67
174808
2653
en welk percentage werd ingeënt,
vind je niet op het internet,
vind je niet op het internet,
03:09
on the Internet but by going out and knocking on doors,
68
177461
2900
maar door op duizenden,
tienduizenden deuren te gaan kloppen.
tienduizenden deuren te gaan kloppen.
03:12
sometimes tens of thousands of doors.
69
180361
2871
maar door op duizenden,
tienduizenden deuren te gaan kloppen.
tienduizenden deuren te gaan kloppen.
03:15
Sometimes it takes months to even years
70
183232
2376
Soms duurt het maanden tot jaren
03:17
to do something like this.
71
185608
1726
om iets dergelijks te doen.
03:19
You know, a census of Indonesia
72
187334
2141
Een volkstelling zou in Indonesië
03:21
would probably take two years to accomplish.
73
189475
1832
waarschijnlijk twee jaar duren.
03:23
And the problem, of course, with all of this is that
74
191307
2645
Het probleem zijn natuurlijk
deze papieren formulieren.
deze papieren formulieren.
03:25
with all those paper forms — and I'm telling you
75
193952
1785
Het probleem zijn natuurlijk
deze papieren formulieren.
deze papieren formulieren.
03:27
we have paper forms for every possible thing.
76
195737
2212
We hebben papieren formulieren
voor alles en nog wat.
voor alles en nog wat.
03:29
We have paper forms for vaccination surveys.
77
197949
2703
We hebben papieren formulieren
voor vaccinatie-enquêtes,
voor vaccinatie-enquêtes,
03:32
We have paper forms to track people who come into clinics.
78
200652
3374
om bij te houden wie in een kliniek wordt opgenomen,
03:36
We have paper forms to track drug supplies,
79
204026
2795
voor geneesmiddelen- en bloedvoorraden,
03:38
blood supplies, all these different paper forms
80
206821
2804
voor geneesmiddelen- en bloedvoorraden,
03:41
for many different topics,
81
209625
1725
voor heel uiteenlopende onderwerpen,
03:43
they all have a single common endpoint,
82
211350
2232
maar ze hebben allemaal
één enkel gemeenschappelijk eindpunt.
één enkel gemeenschappelijk eindpunt.
03:45
and the common endpoint looks something like this.
83
213582
2665
Iets als dit.
03:48
And what we're looking at here is a truckful o' data.
84
216247
4284
We zien hier een karrenvracht gegevens.
03:52
This is the data from a single vaccination coverage survey
85
220531
4619
Dit zijn de gegevens
van één enkele vaccinatie-enquête
van één enkele vaccinatie-enquête
03:57
in a single district in the country of Zambia
86
225150
2215
in één district in Zambia
03:59
from a few years ago that I participated in.
87
227365
2128
waaraan ik een paar jaar geleden heb deelgenomen.
04:01
The only thing anyone was trying to find out
88
229493
2557
Het enige wat we wilden te weten komen,
04:04
is what percentage of Zambian children are vaccinated,
89
232050
3103
is welk percentage
van Zambiaanse kinderen ingeënt zijn.
van Zambiaanse kinderen ingeënt zijn.
04:07
and this is the data, collected on paper over weeks
90
235153
3179
Dit zijn de gegevens op papier,
gedurende weken verzameld
gedurende weken verzameld
04:10
from a single district, which is something like a county
91
238332
2874
voor één enkel district.
Vergelijk het met een provincie
Vergelijk het met een provincie
04:13
in the United States.
92
241206
1340
in België of Nederland.
04:14
You can imagine that, for the entire country of Zambia,
93
242546
2108
Je kan je voorstellen
dat dit voor heel Zambia,
dat dit voor heel Zambia,
04:16
answering just that single question
94
244654
3574
met één te beantwoorden vraag,
04:20
looks something like this.
95
248228
1948
er zo gaat uitzien.
04:22
Truck after truck after truck
96
250176
2655
Vrachtwagens en vrachtwagens
04:24
filled with stack after stack after stack of data.
97
252831
3461
vol met stapels gegevens.
04:28
And what makes it even worse is that
98
256292
1328
Wat het nog erger maakt,
04:29
that's just the beginning,
99
257620
1938
is dat dit nog maar het begin is.
04:31
because once you've collected all that data,
100
259558
1974
Zodra al die gegevens verzameld zijn,
04:33
of course someone's going to have to --
101
261532
1593
moet de een of andere sukkelaar
04:35
some unfortunate person is going to have to type that into a computer.
102
263125
3292
dat allemaal in een computer gaan intypen.
04:38
When I was a graduate student, I actually was
103
266417
2046
Als student was ik
af en toe die sukkelaar.
af en toe die sukkelaar.
04:40
that unfortunate person sometimes.
104
268463
2003
Als student was ik
af en toe die sukkelaar.
af en toe die sukkelaar.
04:42
I can tell you, I often wasn't really paying attention.
105
270466
3011
Ik was er vaak niet echt met mijn aandacht bij.
04:45
I probably made a lot of mistakes when I did it
106
273477
1818
Ik maakte waarschijnlijk een heleboel fouten.
04:47
that no one ever discovered, so data quality goes down.
107
275295
2825
Niemand heeft die ooit ontdekt,
dus de gegevenskwaliteit daalt.
dus de gegevenskwaliteit daalt.
04:50
But eventually that data hopefully gets typed into a computer,
108
278120
3152
Maar uiteindelijk geraken die gegevens
hopelijk in een computer
hopelijk in een computer
04:53
and someone can begin to analyze it,
109
281272
1767
en kan iemand beginnen ze te analyseren.
04:55
and once they have an analysis and a report,
110
283039
2716
Eens die analyse en het verslag klaar,
04:57
hopefully then you can take the results of that data collection
111
285755
3299
kan je die gegevens gebruiken
05:01
and use it to vaccinate children better.
112
289054
2147
om kinderen beter te vaccineren.
05:03
Because if there's anything worse
113
291201
2909
Ik kan me niet indenken wat erger is
05:06
in the field of global public health,
114
294110
2346
op het gebied van wereldwijde volksgezondheid,
05:08
I don't know what's worse than allowing children on this planet
115
296456
2729
dan kinderen op deze planeet te laten sterven
05:11
to die of vaccine-preventable diseases,
116
299185
3140
aan door vaccins te voorkomen ziekten,
05:14
diseases for which the vaccine costs a dollar.
117
302325
3510
ziekten waarvoor het vaccin slechts één dollar kost.
05:17
And millions of children die of these diseases every year.
118
305835
3088
Elk jaar sterven miljoenen kinderen aan deze ziekten.
05:20
And the fact is, millions is a gross estimate because
119
308923
3462
Miljoenen is een grove schatting
05:24
we don't really know how many kids die each year of this.
120
312385
3005
omdat we de juiste cijfers niet eens kennen.
05:27
What makes it even more frustrating is that
121
315390
2352
Wat het nog frustrerender maakt, is dat
05:29
the data entry part, the part that I used to do as a grad student,
122
317742
3099
het ingeven van de data,
wat ik deed als student,
wat ik deed als student,
05:32
can take sometimes six months.
123
320841
1970
soms zes maanden kan duren.
05:34
Sometimes it can take two years to type that information
124
322811
2276
Soms duurt het twee jaar
05:37
into a computer, and sometimes, actually not infrequently,
125
325087
3336
en soms, eigenlijk vaak,
05:40
it actually never happens.
126
328423
1988
gebeurt het nooit.
05:42
Now try and wrap your head around that for a second.
127
330411
2257
Denk daar eens even over na.
05:44
You just had teams of hundreds of people.
128
332668
2442
Honderden mensen
05:47
They went out into the field to answer a particular question.
129
335110
2366
gingen op stap
om een bepaalde vraag te beantwoorden.
om een bepaalde vraag te beantwoorden.
05:49
You probably spent hundreds of thousands of dollars
130
337476
2467
Dat kostte waarschijnlijk honderdduizenden dollars
05:51
on fuel and photocopying and per diem,
131
339943
3844
aan brandstof, fotokopies en vergoedingen.
05:55
and then for some reason, momentum is lost
132
343787
2353
En dan, om wat voor reden ook,
is de fut eruit
is de fut eruit
05:58
or there's no money left,
133
346140
1311
of is er geen geld meer,
05:59
and all of that comes to nothing
134
347451
2405
en was alles een maat voor niets
06:01
because no one actually types it into the computer at all.
135
349856
2647
omdat niemand het in een computer ingeeft.
06:04
The process just stops. Happens all the time.
136
352503
3310
Het proces stopt gewoon.
Gebeurt de hele tijd.
Gebeurt de hele tijd.
06:07
This is what we base our decisions on in global health:
137
355813
2933
Daar baseren wij onze besluiten
over wereldgezondheid op:
over wereldgezondheid op:
06:10
little data, old data, no data.
138
358746
4898
te weinig gegevens, te oude gegevens
of geen gegevens.
of geen gegevens.
06:15
So back in 1995, I began to think about ways
139
363644
2567
Rond 1995 begon ik te denken aan manieren
06:18
in which we could improve this process.
140
366211
2154
om dit proces te verbeteren.
06:20
Now 1995, obviously that was quite a long time ago.
141
368365
2798
1995 is uiteraard lang geleden.
06:23
It kind of frightens me to think of how long ago that was.
142
371163
2382
Het beangstigt mij om te denken
hoe lang geleden dat al is.
hoe lang geleden dat al is.
06:25
The top movie of the year was
143
373545
2194
De topfilm van dat jaar
06:27
"Die Hard with a Vengeance."
144
375739
1182
was ‘Die Hard with a Vengeance’.
06:28
As you can see, Bruce Willis had a lot more hair back then.
145
376921
2783
Zoals jullie kunnen zien,
had Bruce Willis toen veel meer haar.
had Bruce Willis toen veel meer haar.
06:31
I was working in the Centers for Disease Control,
146
379704
2384
Ik werkte toen voor ziektepreventiecentra
06:34
and I had a lot more hair back then as well.
147
382088
3043
en ik had toen ook veel meer haar.
06:37
But to me, the most significant thing that I saw in 1995
148
385131
3342
Maar voor mij was dit hier
het belangrijkste ding in 1995.
het belangrijkste ding in 1995.
06:40
was this.
149
388473
1454
Maar voor mij was dit hier
het belangrijkste ding in 1995.
het belangrijkste ding in 1995.
06:41
Hard for us to imagine, but in 1995,
150
389927
2641
Moeilijk om je dat nu voor te stellen,
maar in 1995 was dit
maar in 1995 was dit
06:44
this was the ultimate elite mobile device.
151
392568
3598
het ultieme mobiele apparaat voor de elite.
06:48
Right? It wasn't an iPhone. It wasn't a Galaxy phone.
152
396166
2372
Het was geen iPhone.
Ook geen Galaxy-phone.
Ook geen Galaxy-phone.
06:50
It was a Palm Pilot.
153
398538
1478
Het was een Palm Pilot.
06:52
And when I saw the Palm Pilot for the first time, I thought,
154
400016
3564
Toen ik voor de eerste keer
de Palm Pilot zag, dacht ik:
de Palm Pilot zag, dacht ik:
06:55
why can't we put the forms on these Palm Pilots
155
403580
2527
“Waarom kunnen we de formulieren
niet op deze Palm Pilots zetten,
niet op deze Palm Pilots zetten,
06:58
and go out into the field just carrying one Palm Pilot,
156
406107
2872
en ze meenemen in het veld.
07:00
which can hold the capacity of tens of thousands
157
408979
3117
Die kan tienduizenden
papieren formulieren vervangen.
papieren formulieren vervangen.
07:04
of paper forms? Why don't we try to do that?
158
412096
2181
Waarom zouden we dat niet proberen?
07:06
Because if we can do that, if we can actually just
159
414277
2748
Dan zouden we van meet af aan
07:09
collect the data electronically, digitally,
160
417025
2514
de gegevens elektronisch,
digitaal kunnen verzamelen.
digitaal kunnen verzamelen.
07:11
from the very beginning,
161
419539
1903
de gegevens elektronisch,
digitaal kunnen verzamelen.
digitaal kunnen verzamelen.
07:13
we can just put a shortcut right through that whole process
162
421442
3017
We zouden dan het hele proces
van het overtypen kunnen overslaan.
van het overtypen kunnen overslaan.
07:16
of typing,
163
424459
3222
We zouden dan het hele proces
van het overtypen kunnen overslaan.
van het overtypen kunnen overslaan.
07:19
of having somebody type that stuff into the computer.
164
427681
1983
We zouden dan het hele proces
van het overtypen kunnen overslaan.
van het overtypen kunnen overslaan.
07:21
We can skip straight to the analysis
165
429664
1959
We kunnen rechtstreeks naar de analyse
07:23
and then straight to the use of the data to actually save lives.
166
431623
3075
en vervolgens naar het gebruik van de gegevens
om daadwerkelijk levens te redden.
om daadwerkelijk levens te redden.
07:26
So that's actually what I began to do.
167
434698
2515
Dat begon ik te doen.
07:29
Working at CDC, I began to travel to different programs
168
437213
3334
Ik reisde voor het ziektepreventiecentrum
naar verschillende programma's
naar verschillende programma's
07:32
around the world and to train them in using Palm Pilots
169
440547
4069
over de hele wereld om hen te trainen
in het gebruik van Palm Pilots
in het gebruik van Palm Pilots
07:36
to do data collection instead of using paper.
170
444616
2525
voor het verzamelen van gegevens
in plaats van op papier.
in plaats van op papier.
07:39
And it actually worked great.
171
447141
2109
Het ging prima.
07:41
It worked exactly as well as anybody would have predicted.
172
449250
2665
Het werkte net zo goed
als iemand had kunnen voorspellen.
als iemand had kunnen voorspellen.
07:43
What do you know? Digital data collection
173
451915
2233
Digitale dataverzameling
07:46
is actually more efficient than collecting on paper.
174
454148
2271
is eigenlijk efficiënter dan op papier.
07:48
While I was doing it, my business partner, Rose,
175
456419
2364
Terwijl ik daarmee bezig was,
deed mijn zakenpartner Rose,
deed mijn zakenpartner Rose,
07:50
who's here with her husband, Matthew, here in the audience,
176
458783
2817
die hier met haar echtgenoot Matthew aanwezig is,
07:53
Rose was out doing similar stuff for the American Red Cross.
177
461600
3177
iets gelijkaardigs
voor het Amerikaanse Rode Kruis.
voor het Amerikaanse Rode Kruis.
07:56
The problem was, after a few years of doing that,
178
464777
2065
Na dat een paar jaar te hebben gedaan,
07:58
I realized I had done -- I had been to maybe
179
466842
2740
- ik had misschien
zes of zeven programma’s afgewerkt -
zes of zeven programma’s afgewerkt -
08:01
six or seven programs, and I thought,
180
469582
2718
- ik had misschien
zes of zeven programma’s afgewerkt -
zes of zeven programma’s afgewerkt -
08:04
you know, if I keep this up at this pace,
181
472300
2310
realiseerde ik me dat tegen dit tempo
08:06
over my whole career, maybe I'm going to go
182
474610
1654
ik over mijn hele carrière misschien
08:08
to maybe 20 or 30 programs.
183
476264
2277
20 of 30 programma’s zou afwerken.
08:10
But the problem is, 20 or 30 programs,
184
478541
3229
Maar het probleem is dat 20 of 30 programma's
08:13
like, training 20 or 30 programs to use this technology,
185
481770
2973
deze technologie bijbrengen
08:16
that is a tiny drop in the bucket.
186
484743
2206
een druppel is op een hete plaat.
08:18
The demand for this, the need for data to run better programs,
187
486949
4039
De vraag naar betere programma's
08:22
just within health, not to mention all of the other fields
188
490988
2736
op gebied van gezondheid,
en op alle andere gebieden
en op alle andere gebieden
08:25
in developing countries, is enormous.
189
493724
2166
in ontwikkelingslanden, is enorm.
08:27
There are millions and millions and millions of programs,
190
495890
4010
Er lopen miljoenen programma's.
08:31
millions of clinics that need to track drugs,
191
499900
2535
Miljoenen klinieken
willen hun geneesmiddelen bijhouden.
willen hun geneesmiddelen bijhouden.
08:34
millions of vaccine programs.
192
502435
1299
Er lopen miljoenen vaccinatieprogramma's.
08:35
There are schools that need to track attendance.
193
503734
2057
Er zijn scholen
die aanwezigheidslijsten willen bijhouden.
die aanwezigheidslijsten willen bijhouden.
08:37
There are all these different things
194
505791
2005
Al die dingen
waarover we gegevens nodig hebben.
waarover we gegevens nodig hebben.
08:39
for us to get the data that we need to do.
195
507796
2095
Al die dingen
waarover we gegevens nodig hebben.
waarover we gegevens nodig hebben.
08:41
And I realized, if I kept up the way that I was doing,
196
509891
4526
Ik realiseerde me dat
als ik op dezelfde manier bezig bleef,
als ik op dezelfde manier bezig bleef,
08:46
I was basically hardly going to make any impact
197
514417
3243
ik tegen het einde van mijn carrière
08:49
by the end of my career.
198
517660
1832
nauwelijks enige invloed zou uitoefenen.
08:51
And so I began to wrack my brain
199
519492
2155
Ik begon na te denken
08:53
trying to think about, you know,
200
521647
1143
over waar ik mee bezig was,
08:54
what was the process that I was doing,
201
522790
1518
over wat ik deed,
08:56
how was I training folks, and what were the bottlenecks
202
524308
2856
hoe ik mensen opleidde,
over wat de knelpunten waren
over wat de knelpunten waren
08:59
and what were the obstacles to doing it faster
203
527164
2813
en hoe het sneller
09:01
and to doing it more efficiently?
204
529977
1520
en efficiënter kon.
09:03
And unfortunately, after thinking about this for some time,
205
531497
3143
En helaas, na er wat over te hebben nagedacht,
09:06
I realized -- I identified the main obstacle.
206
534640
3452
realiseerde ik me
wat het belangrijkste obstakel was.
wat het belangrijkste obstakel was.
09:10
And the main obstacle, it turned out,
207
538092
1977
Het belangrijkste obstakel,
09:12
and this is a sad realization,
208
540069
1835
en dit is een trieste realisatie,
09:13
the main obstacle was me.
209
541904
2268
het belangrijkste obstakel was ik.
09:16
So what do I mean by that?
210
544172
2196
Wat bedoel ik daarmee?
09:18
I had developed a process whereby
211
546368
2488
Ik had een proces ontwikkeld
09:20
I was the center of the universe of this technology.
212
548856
5045
waarbij ik het centrum van het universum
van deze technologie was.
van deze technologie was.
09:25
If you wanted to use this technology, you had to get in touch with me.
213
553901
2989
Als je deze technologie gebruiken wilde,
moest je langs mij.
moest je langs mij.
09:28
That means you had to know I existed.
214
556890
2106
Dat betekent dat je moest weten dat ik bestond.
09:30
Then you had to find the money to pay for me
215
558996
1474
Dan moest je het geld zien te vinden
om mij te betalen,
om mij te betalen,
09:32
to fly out to your country
216
560470
1486
om naar je land te vliegen,
09:33
and the money to pay for my hotel
217
561956
1548
het geld voor mijn hotel betalen
09:35
and my per diem and my daily rate.
218
563504
2760
en opdraaien voor mijn dagelijkse onkosten.
09:38
So you could be talking about 10,000 or 20,000 or 30,000 dollars
219
566264
2949
Je had 10.000 à 30.000 dollar nodig.
09:41
if I actually had the time or it fit my schedule
220
569213
2582
Ik moest je dan nog in mijn agenda kunnen inpassen
09:43
and I wasn't on vacation.
221
571795
1947
en niet op vakantie zijn.
09:45
The point is that anything, any system that depends
222
573742
2897
Elk systeem dat berust
09:48
on a single human being or two or three or five human beings,
223
576639
2870
op één of enkele mensen
09:51
it just doesn't scale.
224
579509
1736
is gewoon niet schaalbaar.
09:53
And this is a problem for which we need to scale
225
581245
2021
En dit probleem heeft schaalbare technologie nodig
en wel meteen.
en wel meteen.
09:55
this technology and we need to scale it now.
226
583266
2997
En dit probleem heeft schaalbare technologie nodig
en wel meteen.
en wel meteen.
09:58
And so I began to think of ways in which I could basically
227
586263
2222
Ik begon te denken aan manieren
10:00
take myself out of the picture.
228
588485
2384
waarop ze niet meer op mij moesten terugvallen.
10:02
And, you know, I was thinking,
229
590869
4496
Daar heb ik lang over nagedacht.
10:07
how could I take myself out of the picture
230
595365
2096
Daar heb ik lang over nagedacht.
10:09
for quite some time.
231
597461
1809
Daar heb ik lang over nagedacht.
10:11
You know, I'd been trained that the way that
232
599270
2157
Ik was zo opgeleid dat de manier
10:13
you distribute technology within international development
233
601427
2722
om technologie voor internationale ontwikkeling
te verspreiden
te verspreiden
10:16
is always consultant-based.
234
604149
2027
altijd gebaseerd was op adviseurs.
10:18
It's always guys that look pretty much like me
235
606176
2977
Het zijn altijd jongens
die vrij veel op mij lijken,
die vrij veel op mij lijken,
10:21
flying from countries that look pretty much like this
236
609153
2301
die komen uit landen
die vrij veel op dit hier lijken
die vrij veel op dit hier lijken
10:23
to other countries with people with darker skin.
237
611454
3106
en gaan naar landen met mensen
met een donkere huid.
met een donkere huid.
10:26
And you go out there, and you spend money on airfare
238
614560
2445
Je gaat ernaartoe,
je geeft geld uit aan de vliegreis,
je geeft geld uit aan de vliegreis,
10:29
and you spend time and you spend per diem
239
617005
3510
aan tijd, aan dagelijkse onkosten,
10:32
and you spend [on a] hotel and you spend all that stuff.
240
620515
2112
aan hotelkosten en zo meer.
10:34
As far as I knew, that was the only way
241
622627
1851
Voor zover ik wist,
was dat de enige manier
was dat de enige manier
10:36
you could distribute technology, and I couldn't figure out a way around it.
242
624478
3269
waarop je technologie kon verspreiden,
en ik kon geen andere manier bedenken.
en ik kon geen andere manier bedenken.
10:39
But the miracle that happened,
243
627747
2671
Maar het wonder is gebeurd,
10:42
I'm going to call it Hotmail for short.
244
630418
2750
afgekort noem ik het Hotmail.
10:45
Now you may not think of Hotmail as being miraculous,
245
633168
2181
Nu vind je Hotmail misschien niets wonderbaarlijks,
10:47
but for me it was miraculous, because I noticed,
246
635349
2913
maar voor mij was het dat wel.
10:50
just as I was wrestling with this problem,
247
638262
2566
Net toen ik met dit probleem worstelde,
10:52
I was working in sub-Saharan Africa mostly at the time.
248
640828
3414
zat ik voor mijn werk vaak
in Midden-Afrika.
in Midden-Afrika.
10:56
I noticed that every sub-Saharan African health worker
249
644242
2589
Ik had gezien
dat iedere Midden-Afrikaanse gezondheidswerker
dat iedere Midden-Afrikaanse gezondheidswerker
10:58
that I was working with had a Hotmail account.
250
646831
4108
een Hotmail-account had.
11:02
And I thought, it struck me,
251
650939
2144
En het viel me te binnen
11:05
wait a minute, I know that the Hotmail people
252
653083
2615
dat iedereen met Hotmail
11:07
surely didn't fly to the Ministry of Health of Kenya
253
655698
2716
zeker niet naar het ministerie van volksgezondheid
van Kenia vloog
van Kenia vloog
11:10
to train people in how to use Hotmail.
254
658414
2711
voor een opleidingscursus Hotmail.
11:13
So these guys are distributing technology.
255
661125
2487
Deze jongens verspreiden technologie.
11:15
They're getting software capacity out there
256
663612
2004
Ze krijgen daar softwarecapaciteit
11:17
but they're not actually flying around the world.
257
665616
2009
zonder over de hele wereld rond te vliegen.
11:19
I need to think about this some more.
258
667625
1560
Daar moest ik eens wat meer over nadenken.
11:21
While I was thinking about it, people started using
259
669185
2173
Terwijl ik er over zat na te denken,
begonnen mensen
begonnen mensen
11:23
even more things just like this, just as we were.
260
671358
3200
nog meer dingen als dit te gebruiken.
11:26
They started using LinkedIn and Flickr
261
674558
1210
Ze begonnen met LinkedIn, Flickr,
11:27
and Gmail and Google Maps, all these things.
262
675768
2761
Gmail en Google Maps, al deze dingen.
11:30
Of course, all of these things are cloud-based
263
678529
2726
Dit is allemaal cloud-gebaseerd
11:33
and don't require any training.
264
681255
2206
en behoeft geen opleiding.
11:35
They don't require any programmers.
265
683461
1600
Je hebt geen programmeurs
11:37
They don't require any consultants, because
266
685061
1709
of adviseurs nodig
11:38
the business model for all these businesses
267
686770
2394
omdat het businessmodel voor alle deze zaken
11:41
requires that something be so simple we can use it ourselves
268
689164
2997
vereist dat ze zo eenvoudig zijn
dat we ze kunnen gebruiken
dat we ze kunnen gebruiken
11:44
with little or no training.
269
692161
1185
zonder veel training.
11:45
You just have to hear about it and go to the website.
270
693346
2614
Je hoeft er alleen maar over te horen
en naar de website te gaan.
en naar de website te gaan.
11:47
And so I thought, what would happen if we built software
271
695960
4365
Ik vroeg me af hoe het zou gaan
als we software zouden ontwerpen
als we software zouden ontwerpen
11:52
to do what I'd been consulting in?
272
700325
2011
die hetzelfde deed
als waarvoor ik adviseerde.
als waarvoor ik adviseerde.
11:54
Instead of training people how
273
702336
1434
In plaats van mensen op te leiden
11:55
to put forms onto mobile devices,
274
703770
2850
om formulieren op mobiele apparaten te maken,
11:58
let's create software that lets them do it themselves
275
706620
2284
waarom geen software maken
waarmee ze het zelf kunnen
waarmee ze het zelf kunnen
12:00
with no training and without me being involved?
276
708904
1890
zonder opleiding
en zonder mij erin te betrekken?
en zonder mij erin te betrekken?
12:02
And that's exactly what we did.
277
710794
1804
En dat is precies wat we deden.
12:04
So we created software called Magpi,
278
712598
3684
We maakten de Magpi-software,
12:08
which has an online form creator.
279
716282
1877
een online formulierontwerper.
12:10
No one has to speak to me.
280
718159
1151
Niemand heeft mij daarvoor nog nodig.
12:11
You just have to hear about it and go to the website.
281
719310
2694
Je hoeft er alleen over te horen
en je gaat naar de website.
en je gaat naar de website.
12:14
You can create forms, and once you've created the forms,
282
722004
2747
Je kunt formulieren maken,
en zodra ze klaar zijn
en zodra ze klaar zijn
12:16
you push them to a variety of common mobile phones.
283
724751
2340
kopieer je ze naar allerlei gewone mobiele telefoons.
12:19
Obviously nowadays, we've moved past Palm Pilots
284
727091
2475
Uiteraard zijn we van Palm Pilots
12:21
to mobile phones.
285
729566
1328
naar mobiele telefoons overgegaan.
12:22
And it doesn't have to be a smartphone.
286
730894
1132
Het hoeft geen smartphone te zijn.
12:24
It can be a basic phone like the phone on the right there,
287
732026
2707
Het mag een eenvoudige telefoon
als deze hier zijn.
als deze hier zijn.
12:26
you know, the basic kind of Symbian phone
288
734733
1336
Een basismodel van Symbian
12:28
that's very common in developing countries.
289
736069
2466
zoals gebruikelijk in ontwikkelingslanden.
12:30
And the great part about this is, it's just like Hotmail.
290
738535
3999
Het geweldige eraan is dat het net als Hotmail.
12:34
It's cloud-based, and it doesn't require any training,
291
742534
2334
cloud-gebaseerd is,
geen opleiding vereist,
geen opleiding vereist,
12:36
programming, consultants.
292
744868
2040
geen programmeren,
geen adviseurs.
geen adviseurs.
12:38
But there are some additional benefits as well.
293
746908
1936
Maar er zijn nog een aantal extra voordelen.
12:40
Now we knew, when we built this system,
294
748844
1955
We wisten toen we dit systeem bouwden
12:42
the whole point of it, just like with the Palm Pilots,
295
750799
2293
dat je, net als met de Palm Pilots,
12:45
was that you'd have to, you'd be able to
296
753092
2604
de gegevens kon verzamelen
12:47
collect the data and immediately upload the data and get your data set.
297
755696
3191
en gelijk uploaden
om je gegevensverzameling te krijgen.
om je gegevensverzameling te krijgen.
12:50
But what we found, of course, since it's already on a computer,
298
758887
2437
Maar omdat het al op een computer staat,
12:53
we can deliver instant maps and analysis and graphing.
299
761324
3188
kunnen we onmiddellijk tabellen,
analyses en grafieken afleveren.
analyses en grafieken afleveren.
12:56
We can take a process that took two years
300
764512
2251
Een proces dat twee jaar duurde
12:58
and compress that down to the space of five minutes.
301
766763
3222
konden we comprimeren tot vijf minuten.
13:01
Unbelievable improvements in efficiency.
302
769985
2506
Ongelooflijke verbeteringen in de efficiëntie.
13:04
Cloud-based, no training, no consultants, no me.
303
772491
4766
Cloud-gebaseerd, geen opleiding,
geen adviseurs, geen ik.
geen adviseurs, geen ik.
13:09
And I told you that in the first few years
304
777257
2323
In de eerste jaren
13:11
of trying to do this the old-fashioned way,
305
779580
1827
waarop we het op de ouderwetse manier deden,
13:13
going out to each country,
306
781407
1292
leidden we in elk land
13:14
we reached about, I don't know,
307
782699
3054
misschien ongeveer 1.000 mensen op.
13:17
probably trained about 1,000 people.
308
785753
2118
misschien ongeveer 1.000 mensen op.
13:19
What happened after we did this?
309
787871
1803
Hoe gaat het nu?
13:21
In the second three years, we had 14,000 people
310
789674
2506
In de tweede drie jaar
vonden 14.000 mensen de website,
vonden 14.000 mensen de website,
13:24
find the website, sign up, and start using it to collect data,
311
792180
3193
meldden zich aan en begonnen ze te gebruiken
voor het verzamelen van gegevens,
voor het verzamelen van gegevens,
13:27
data for disaster response,
312
795373
1502
gegevens voor hulp bij rampen,
13:28
Canadian pig farmers tracking pig disease and pig herds,
313
796875
4748
Canadese varkenshouders houden
varkensziekte en kuddes bij,
varkensziekte en kuddes bij,
13:33
people tracking drug supplies.
314
801623
2415
mensen houden geneesmiddelenvoorraden bij.
13:36
One of my favorite examples, the IRC,
315
804038
1942
Een van mijn favoriete voorbeelden is het IRC,
13:37
International Rescue Committee,
316
805980
1629
International Rescue Committee.
13:39
they have a program where semi-literate midwives
317
807609
3237
Ze hebben een programma waar vroedvrouwen
die nauwelijks kunnen lezen of schrijven
die nauwelijks kunnen lezen of schrijven
13:42
using $10 mobile phones
318
810846
2427
met behulp van mobiele telefoons van 10 dollar
13:45
send a text message using our software
319
813273
2209
met onze software één keer per week
13:47
once a week with the number of births
320
815482
2209
een sms sturen met het aantal geboorten
13:49
and the number of deaths, which gives IRC
321
817691
2313
en het aantal sterfgevallen.
Dat geeft de IRC
Dat geeft de IRC
13:52
something that no one in global health has ever had:
322
820004
2599
iets dat niemand in de wereldgezondheid
ooit heeft gehad:
ooit heeft gehad:
13:54
a near real-time system of counting babies,
323
822603
3637
een bijna real-time systeem dat baby's telt
13:58
of knowing how many kids are born,
324
826240
1492
om te weten hoe veel kinderen er worden geboren,
13:59
of knowing how many children there are
325
827732
1676
om te weten hoeveel kinderen er zijn
14:01
in Sierra Leone, which is the country where this is happening,
326
829408
2782
in Sierra Leone, het land waar dit gebeurt
14:04
and knowing how many children die.
327
832190
3204
en hoeveel kinderen er sterven.
14:07
Physicians for Human Rights --
328
835394
1597
Dokters voor Mensenrechten
14:08
this is moving a little bit outside the health field —
329
836991
2479
-- dit valt een beetje
buiten het gebied van de gezondheidszorg —
buiten het gebied van de gezondheidszorg —
14:11
they are gathering, they're basically training people
330
839470
2865
verzamelen data.
Ze geven een basisscholing
Ze geven een basisscholing
14:14
to do rape exams in Congo, where this is an epidemic,
331
842335
3364
in verkrachtingsonderzoek in Congo,
waar dit een epidemie is,
waar dit een epidemie is,
14:17
a horrible epidemic,
332
845699
1748
een afschuwelijke epidemie.
14:19
and they're using our software to document
333
847447
2171
Ze gebruiken onze software
14:21
the evidence they find, including photographically,
334
849618
2972
om het bewijs dat ze vinden te documenteren,
met inbegrip van fotografisch materiaal,
met inbegrip van fotografisch materiaal,
14:24
so that they can bring the perpetrators to justice.
335
852590
4152
zodat ze de daders voor het gerecht kunnen brengen.
14:28
Camfed, another charity based out of the U.K.,
336
856742
3683
Camfed, een goed werk uit het Verenigd Koninkrijk,
14:32
Camfed pays girls' families to keep them in school.
337
860425
3748
betaalt gezinnen om meisjes op school te houden.
14:36
They understand this is the most significant intervention
338
864173
1873
Ze begrijpen dat dit de meest
significante ingreep is die ze kunnen maken.
significante ingreep is die ze kunnen maken.
14:38
they can make. They used to track the dispersements,
339
866046
3284
Ze hielden de uitgaven,
14:41
the attendance, the grades, on paper.
340
869330
1986
de aanwezigheid, de uitslagen bij op papier.
14:43
The turnaround time between a teacher
341
871316
1608
Het duurde ongeveer twee tot drie jaar
14:44
writing down grades or attendance
342
872924
1726
voor cijfers of aanwezigheden
14:46
and getting that into a report was about two to three years.
343
874650
2610
in een verslag waren terug te vinden.
14:49
Now it's real time, and because this is such
344
877260
2230
Nu gaat het in real time,
en omdat dit
en omdat dit
14:51
a low-cost system and based in the cloud, it costs,
345
879490
2940
een zo goedkoop en cloud-gebaseerd systeem is,
14:54
for the entire five countries that Camfed runs this in
346
882430
3434
kost dit voor de vijf landen waar Camfed loopt,
14:57
with tens of thousands of girls,
347
885864
1932
met tienduizenden meisjes,
14:59
the whole cost combined is 10,000 dollars a year.
348
887796
3358
in totaal 10.000 dollar per jaar.
15:03
That's less than I used to get
349
891154
1801
Dat is minder dan ik kreeg
15:04
just traveling out for two weeks to do a consultation.
350
892955
5071
voor een consultatieronde van twee weken.
15:10
So I told you before that
351
898026
2136
Ik vertelde jullie daarnet
15:12
when we were doing it the old-fashioned way, I realized
352
900162
2192
dat toen we het op de ouderwetse manier deden,
ik me realiseerde
ik me realiseerde
15:14
all of our work was really adding up to just a drop in the bucket --
353
902354
2898
dat al ons werk een druppel op een hete plaat was -
15:17
10, 20, 30 different programs.
354
905252
2226
slechts 10, 20, 30 verschillende programma's.
15:19
We've made a lot of progress, but I recognize
355
907478
2275
We hebben een heleboel voortgang gemaakt,
maar ik erken nu,
maar ik erken nu,
15:21
that right now, even the work that we've done
356
909753
2157
dat zelfs het werk dat we hebben gedaan
15:23
with 14,000 people using this,
357
911910
2404
met 14.000 mensen die dit gebruiken,
15:26
is still a drop in the bucket. But something's changed.
358
914314
2946
nog steeds een druppel op een hete plaat is.
Maar er is iets veranderd.
Maar er is iets veranderd.
15:29
And I think it should be obvious.
359
917260
1216
Ik denk dat het duidelijk zou moeten zijn.
15:30
What's changed now is,
360
918476
2091
Wat er veranderd is,
15:32
instead of having a program in which we're scaling at such a slow rate
361
920567
3578
is dat we in plaats van een programma
waarbij het opschalen zo traag gaat
waarbij het opschalen zo traag gaat
15:36
that we can never reach all the people who need us,
362
924145
3198
dat we nooit alle mensen die ons nodig hebben,
kunnen bereiken,
kunnen bereiken,
15:39
we've made it unnecessary for people to get reached by us.
363
927343
3659
we nu niet meer naar die mensen toe moeten.
15:43
We've created a tool that lets programs
364
931002
3076
We hebben een tool gemaakt waarmee programma's
15:46
keep kids in school, track the number of babies
365
934078
3155
kinderen op school houden, het aantal geboortes
15:49
that are born and the number of babies that die,
366
937233
2804
en het aantal sterfgevallen van kinderen bijhouden,
15:52
to catch criminals and successfully prosecute them,
367
940037
3623
criminelen vangen en met succes vervolgen.
15:55
to do all these different things to learn more
368
943660
2690
Door al deze dingen leren we meer
over wat er gaande is,
over wat er gaande is,
15:58
about what's going on, to understand more, to see more,
369
946350
5117
begrijpen we meer, zien we meer,
16:03
and to save lives and improve lives.
370
951467
3971
kunnen we levens redden en verbeteren.
16:07
Thank you.
371
955438
1997
Bedankt.
16:09
(Applause)
372
957435
3987
(Applaus)
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