TEDMED 2010
Thomas Goetz: It's time to redesign medical data
Thomas Goetz: Najwyższy czas zrewolucjonizować informację medyczną.
Filmed:
Readability: 3.5
587,895 views
Karta pacjenta: trudno dostępna, niemożliwa do rozszyfrowania i pełna informacji, które mogłyby uczynić cię zdrowszym, gdybyś tylko wiedzial jak je wykorzystać. W ramach TEDMED Thomas Goetz przygląda się danym medycznym i nawołuje do zmiany ich wyglądu w taki sposób, by stały się bardziej zrozumiałe dla pacjentów.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I'm going to be talking to you
0
0
2000
Mam zamiar opowiedzieć wam
00:17
about how we can tap
1
2000
2000
w jaki sposób możemy spożytkować
00:19
a really underutilized resource in health care,
2
4000
2000
niewykorzystane dotąd zasoby systemu opieki zdrowotnej,
00:21
which is the patient,
3
6000
2000
czyli pacjentów,
00:23
or, as I like to use the scientific term,
4
8000
3000
lub - używając terminolgii naukowej -
00:26
people.
5
11000
2000
ludzi.
00:28
Because we are all patients, we are all people.
6
13000
2000
Wszyscy jesteśmy pacjentami, wszyscy jesteśmy ludzmi.
00:30
Even doctors are patients at some point.
7
15000
2000
Nawet lekarze bywają pacjentami.
00:32
So I want to talk about that
8
17000
2000
Dlatego chcę wam przedstawić
00:34
as an opportunity
9
19000
2000
możliwości
00:36
that we really have failed to engage with very well in this country
10
21000
3000
których do tej pory nie wykorzystywaliśmy zbyt dobrze w naszym kraju
00:39
and, in fact, worldwide.
11
24000
2000
a w gruncie rzeczy, na całym świecie.
00:41
If you want to get at the big part --
12
26000
2000
Jeśli zabrać się za to systemowo
00:43
I mean from a public health level, where my training is --
13
28000
3000
- mam tu na myśli publiczną opiekę zdrowotną -
00:46
you're looking at behavioral issues.
14
31000
2000
mamy do czynienia z problemem behawioralnym.
00:48
You're looking at things where people are actually given information,
15
33000
3000
Mamy do czynienia z sytuacją, w której ludzie otrzymują zalecenia
00:51
and they're not following through with it.
16
36000
2000
i nie stosują się do nich.
00:53
It's a problem that manifests itself in diabetes,
17
38000
4000
Problem ten przejawia się w leczeniu cukrzycy,
00:57
obesity, many forms of heart disease,
18
42000
2000
otyłości, chorób układu krążenia,
00:59
even some forms of cancer -- when you think of smoking.
19
44000
3000
nawet w niektórych rodzajach nowotworów - weźmy na przykład palenie tytoniu.
01:02
Those are all behaviors where people know what they're supposed to do.
20
47000
3000
To są wszystko sytuacje, w których ludzie wiedzą, jak powinni się zachować.
01:05
They know what they're supposed to be doing,
21
50000
2000
Wiedzą, co powinni robić,
01:07
but they're not doing it.
22
52000
2000
ale tego nie robią.
01:09
Now behavior change is something
23
54000
2000
Zmiana nawyków jest czymś,
01:11
that is a long-standing problem in medicine.
24
56000
2000
co stanowi odwieczny problem w medycynie.
01:13
It goes all the way back to Aristotle.
25
58000
2000
Co najmniej od czasów Arystotelesa.
01:15
And doctors hate it, right?
26
60000
2000
I lekarze tego nienawidzą, OK.
01:17
I mean, they complain about it all the time.
27
62000
2000
Mam na myśli, że nieustannie na to narzekają.
01:19
We talk about it in terms of engagement, or non-compliance.
28
64000
3000
Mówi sie o tym w kontekście zobowiązan pacjenta lub nieprzestrzegania zaleceń,
01:22
When people don't take their pills,
29
67000
2000
gdy ludzie nie zażywają leków,
01:24
when people don't follow doctors' orders --
30
69000
2000
gdy ludzie nie stosują się do wskazówek lekarza.
01:26
these are behavior problems.
31
71000
2000
To są wszystko problemy związane z nawykami.
01:28
But for as much as clinical medicine
32
73000
2000
Ale o ile medycyna kliniczna
01:30
agonizes over behavior change,
33
75000
2000
ciągle zmaga się ze złymi nawykami,
01:32
there's not a lot of work done
34
77000
2000
niezbyt wiele robi się
01:34
in terms of trying to fix that problem.
35
79000
3000
w celu rozwiązania tego problemu.
01:37
So the crux of it
36
82000
2000
A więc sedno sprawy
01:39
comes down to this notion of decision-making --
37
84000
2000
sprowadza się do pojęcia procesu decyzyjnego -
01:41
giving information to people in a form
38
86000
2000
udzielania pacjentom informacji w formie,
01:43
that doesn't just educate them
39
88000
2000
która nie tylko będzie objaśniać
01:45
or inform them,
40
90000
2000
lub informować,
01:47
but actually leads them to make better decisions,
41
92000
2000
ale właśnie sprowokuje pacjentów to podejmowania trafniejszych decyzji
01:49
better choices in their lives.
42
94000
2000
i lepszych wyborów życiowych.
01:51
One part of medicine, though,
43
96000
2000
Tymczasem, pewna gałąź medycyny
01:53
has faced the problem of behavior change pretty well,
44
98000
4000
potrafiła całkiem nieźle stawić czoło problemom behawioralnym,
01:57
and that's dentistry.
45
102000
2000
i częścią tą jest stomatologia.
01:59
Dentistry might seem -- and I think it is --
46
104000
2000
Stomatologia może wydawać się, i myślę że jest,
02:01
many dentists would have to acknowledge
47
106000
2000
- a wielu stomatologów musi przyznać mi rację -
02:03
it's somewhat of a mundane backwater of medicine.
48
108000
2000
czymś w rodzaju nudnawego zaścianka medycyny.
02:05
Not a lot of cool, sexy stuff happening in dentistry.
49
110000
3000
Niezbyt wiele ciekawych i ekscytujących rzeczy dzieje się w stomatologii.
02:08
But they have really taken this problem of behavior change
50
113000
3000
Ale to właśnie dentyści podjęli się rozwiązania problemu behawioralnego
02:11
and solved it.
51
116000
2000
i rozwiązali go.
02:13
It's the one great preventive health success
52
118000
2000
Cała stomatologia jest przykładem największego sukcesu w dziedzinie prewencji
02:15
we have in our health care system.
53
120000
2000
jaki istnieje w systemie opieki zdrowotnej.
02:17
People brush and floss their teeth.
54
122000
2000
Ludzie szczotkują i czyszczą zęby.
02:19
They don't do it as much as they should, but they do it.
55
124000
3000
Nie robią tego tak często jak powinni, ale mimo wszystko to robią.
02:22
So I'm going to talk about one experiment
56
127000
2000
Dlatego opowiem wam o eksperymencie,
02:24
that a few dentists in Connecticut
57
129000
2000
jaki przeprowadziło kilku dentystów w Connecticut
02:26
cooked up about 30 years ago.
58
131000
2000
około 30 lat temu.
02:28
So this is an old experiment, but it's a really good one,
59
133000
2000
Jest to dość wiekowy eksperyment ale równocześnie naprawdę dobry,
02:30
because it was very simple,
60
135000
2000
ponieważ był bardzo prosty,
02:32
so it's an easy story to tell.
61
137000
2000
czyli jest łatwy do przekazania.
02:34
So these Connecticut dentists decided
62
139000
2000
Więc ci dentyści z Connecticut wymyślili,
02:36
that they wanted to get people to brush their teeth and floss their teeth more often,
63
141000
3000
że chcą sprawić aby ludzie szczotkowali i czyścili zęby częściej.
02:39
and they were going to use one variable:
64
144000
2000
I postanowili wykorzystać do tego jeden czynnik:
02:41
they wanted to scare them.
65
146000
2000
strach.
02:43
They wanted to tell them how bad it would be
66
148000
3000
Chcieli wyjaśnić ludziom jak bardzo źle byłoby,
02:46
if they didn't brush and floss their teeth.
67
151000
2000
gdyby nie szczotkowali i nie czyścili zębów.
02:48
They had a big patient population.
68
153000
3000
Mieli wiec grupę pacjentów,
02:51
They divided them up into two groups.
69
156000
2000
która podzielili na 2 podgrupy.
02:53
They had a low-fear population,
70
158000
2000
Podgrupę "lekko postraszoną",
02:55
where they basically gave them a 13-minute presentation,
71
160000
2000
której pokazali 13-to minutową prezentacje,
02:57
all based in science,
72
162000
2000
- wszystko oparte na dowodach naukowych -
02:59
but told them that, if you didn't brush and floss your teeth,
73
164000
3000
i której powiedzieli, że jeśli nie będą dbać o zęby,
03:02
you could get gum disease. If you get gum disease, you will lose your teeth,
74
167000
3000
to dostaną zapalenia dziąseł. A jeśli dostaną zapalenia dziąseł, to wypadną im zęby.
03:05
but you'll get dentures, and it won't be that bad.
75
170000
2000
Ale wtedy dostaną sztuczne szczęki i wszystko będzie dobrze.
03:07
So that was the low-fear group.
76
172000
2000
To była grupa lekko postraszona.
03:09
The high-fear group, they laid it on really thick.
77
174000
3000
Po podgrupie "ciężko postraszonej" pojechali naprawdę ostro.
03:12
They showed bloody gums.
78
177000
2000
Pokazali im zakrwawione dziąsła,
03:14
They showed puss oozing out from between their teeth.
79
179000
3000
ropę sączącą się z pomiędzy zębów
03:17
They told them that their teeth were going to fall out.
80
182000
2000
i powiedzieli, ze wypadną im zęby,
03:19
They said that they could have infections
81
184000
2000
że mogą dostać infekcji,
03:21
that would spread from their jaws to other parts of their bodies,
82
186000
3000
która rozprzestrzeni się z jamy ustnej do innych części ciała,
03:24
and ultimately, yes, they would lose their teeth.
83
189000
2000
i że na końcu stracą zęby.
03:26
They would get dentures, and if you got dentures,
84
191000
2000
Wprawdzie dostali by sztuczne szczeki, ale jeśli dostaną sztuczną szczękę,
03:28
you weren't going to be able to eat corn-on-the-cob,
85
193000
2000
nie będą już nigdy w stanie zjeść kukurydzy z kolby,
03:30
you weren't going to be able to eat apples,
86
195000
2000
nie będą mogli jeść jabłek,
03:32
you weren't going to be able to eat steak.
87
197000
2000
nie będą mogli jeść steków;
03:34
You'll eat mush for the rest of your life.
88
199000
2000
będą musieli jeść papkę do końca życia.
03:36
So go brush and floss your teeth.
89
201000
3000
Wiec szczotkujcie i czyśćcie zęby.
03:39
That was the message. That was the experiment.
90
204000
2000
Taki był przekaz tego eksperymentu.
03:41
Now they measured one other variable.
91
206000
2000
Następnie dentyści zmierzyli odmienny czynnik.
03:43
They wanted to capture one other variable,
92
208000
2000
Chcieli uchwycić inna zmienną,
03:45
which was the patients' sense of efficacy.
93
210000
3000
która było poczucie celu.
03:48
This was the notion of whether the patients felt
94
213000
2000
Pojęciem tym określono, czy pacjenci czuli,
03:50
that they actually would go ahead and brush and floss their teeth.
95
215000
3000
że faktycznie będą czyścic i szczotkować zęby.
03:53
So they asked them at the beginning,
96
218000
2000
Więc zapytano ich na początku:
03:55
"Do you think you'll actually be able to stick with this program?"
97
220000
2000
"Czy uważasz, że będziesz w stanie stosować się do zaleceń?"
03:57
And the people who said, "Yeah, yeah. I'm pretty good about that,"
98
222000
2000
I ludzi, którzy odpowiedzieli: "Tak, jestem dość pewny, ze tak."
03:59
they were characterized as high efficacy,
99
224000
2000
sklasyfikowano jako "wysokie poczucie celu",
04:01
and the people who said,
100
226000
2000
a ludzi, którzy odparli:
04:03
"Eh, I never get around to brushing and flossing as much as I should,"
101
228000
2000
"Eee nie, nigdy nie wychodzi mi staranne dbanie o zęby"
04:05
they were characterized as low efficacy.
102
230000
2000
sklasyfikowano jako "niska poczucie celu".
04:07
So the upshot was this.
103
232000
3000
Konkluzja była następująca.
04:10
The upshot of this experiment
104
235000
2000
Wnioskiem z tego eksperymentu było to,
04:12
was that fear was not really a primary driver
105
237000
3000
ze strach wcale nie jest pierwszorzędnym czynnikiem
04:15
of the behavior at all.
106
240000
2000
motywującym do działania.
04:17
The people who brushed and flossed their teeth
107
242000
2000
Osoby, które szczotkowały i czyściły zęby
04:19
were not necessarily the people
108
244000
2000
niekoniecznie były osobami,
04:21
who were really scared about what would happen --
109
246000
2000
które bały się konsekwencji
04:23
it's the people who simply felt that they had the capacity
110
248000
3000
lecz po prostu byli to ludzie, którzy uważali że są w stanie
04:26
to change their behavior.
111
251000
2000
zmienić swoje nawyki.
04:28
So fear showed up as not really the driver.
112
253000
3000
Tak wiec czynnikiem mobilizującym nie okazał się być strach,
04:31
It was the sense of efficacy.
113
256000
3000
lecz było nim poczucie celu.
04:34
So I want to isolate this,
114
259000
2000
Chciałbym to podkreślić,
04:36
because it was a great observation --
115
261000
2000
ponieważ to była obserwacja wielkiej wagi
04:38
30 years ago, right, 30 years ago --
116
263000
2000
- 30 lat temu, tak jest, 30 lat temu -
04:40
and it's one that's laid fallow in research.
117
265000
3000
i była to obserwacja, która leżała odłogiem wśród innych badań naukowych.
04:43
It was a notion that really came out
118
268000
2000
Ten właśnie pogląd wyszczególnił się
04:45
of Albert Bandura's work,
119
270000
2000
z prac Alberta Bendury,
04:47
who studied whether
120
272000
2000
który badał czy
04:49
people could get a sense of empowerment.
121
274000
3000
ludzie mogą przyswoić sobie poczucie możności osiągnięcia celu.
04:52
The notion of efficacy basically boils down to one -- that
122
277000
3000
Pojęcie celowości zasadniczo sprowadza się do tego,
04:55
if somebody believes that they have the capacity to change their behavior.
123
280000
3000
czy dana osoba wierzy, ze jest w stanie się zmienić.
04:58
In health care terms, you could characterize this
124
283000
3000
W kontekście zdrowia można to określić
05:01
as whether or not somebody feels
125
286000
2000
jako poczucie, lub jego brak,
05:03
that they see a path towards better health,
126
288000
2000
że droga do lepszej kondycji zdrowotnej jest jasna,
05:05
that they can actually see their way towards getting better health,
127
290000
2000
i że jest ona możliwa do przejścia.
05:07
and that's a very important notion.
128
292000
2000
To pojęcie jest bardzo istotne.
05:09
It's an amazing notion.
129
294000
2000
Wręcz fantastyczne.
05:11
We don't really know how to manipulate it, though, that well.
130
296000
3000
Jednakże, nie bardzo wiemy jak tym poczuciem sterować.
05:14
Except, maybe we do.
131
299000
3000
No chyba, że wprost przeciwnie.
05:17
So fear doesn't work, right? Fear doesn't work.
132
302000
2000
A więc strach nie działa, tak? Nie działa.
05:19
And this is a great example
133
304000
2000
I to jest najlepszym przykładem,
05:21
of how we haven't learned that lesson at all.
134
306000
3000
że nie nauczyliśmy się nic.
05:24
This is a campaign from the American Diabetes Association.
135
309000
3000
Ten plakat jest częścią kampanii Amerykańskiego Stowarzyszenia Diabetyków.
05:27
This is still the way we're communicating messages about health.
136
312000
3000
To wciąż jest sposób, w jaki przekazywane są informacje na temat zdrowia.
05:30
I mean, I showed my three-year-old this slide last night,
137
315000
3000
Co mam na myśli; pokazałem wczoraj ten plakat mojemu trzyletniemu dziecku,
05:33
and he's like, "Papa, why is an ambulance in these people's homes?"
138
318000
4000
a on na to: "Tato, dlaczego w domu tych ludzi jest karetka?"
05:37
And I had to explain, "They're trying to scare people."
139
322000
3000
I musiałem mu wyjaśnić: "Żeby ich postraszyć".
05:40
And I don't know if it works.
140
325000
2000
Nie wiem, czy to działa.
05:42
Now here's what does work:
141
327000
2000
Ale tutaj mam coś, co działa.
05:44
personalized information works.
142
329000
2000
Spersonalizowana informacja działa.
05:46
Again, Bandura recognized this
143
331000
2000
Ponownie, Bandura rozeznał to
05:48
years ago, decades ago.
144
333000
2000
lata temu, dekady temu.
05:50
When you give people specific information
145
335000
2000
Gdy dostarczyć ludziom konkretną informacje
05:52
about their health, where they stand,
146
337000
2000
o stanie ich zdrowia, o tym w którym miejscu się znajdują
05:54
and where they want to get to, where they might get to,
147
339000
2000
i dokąd chcą zmierzać, dokąd mogą dotrzeć,
05:56
that path, that notion of a path --
148
341000
2000
droga, pojęcie drogi,
05:58
that tends to work for behavior change.
149
343000
2000
to właśnie zdaje się działać na zmianę nawyków.
06:00
So let me just spool it out a little bit.
150
345000
2000
Pozwólcie, ze to trochę rozwinę.
06:02
So you start with personalized data, personalized information
151
347000
3000
A więc zaczynamy od spersonalizowanych danych, spersonalizowanej informacji,
06:05
that comes from an individual,
152
350000
2000
które pochodzą od pewnej osoby
06:07
and then you need to connect it to their lives.
153
352000
3000
i następnie musimy odnieść je do życia tej osoby.
06:10
You need to connect it to their lives,
154
355000
2000
Musimy je odnieść do jej życia
06:12
hopefully not in a fear-based way, but one that they understand.
155
357000
2000
nie wykorzystując do tego strachu lecz w sposób który ułatwi zrozumienie informacji.
06:14
Okay, I know where I sit. I know where I'm situated.
156
359000
3000
OK, wiem gdzie się znajduje, wiem w którym miejscu stoję.
06:17
And that doesn't just work for me in terms of abstract numbers --
157
362000
3000
I to nie dzięki abstrakcyjnym liczbom
06:20
this overload of health information
158
365000
2000
składającym się na ogrom informacji medycznej,
06:22
that we're inundated with.
159
367000
2000
która nas zalewa
06:24
But it actually hits home.
160
369000
2000
lecz dzięki informacji, która do mnie dociera.
06:26
It's not just hitting us in our heads; it's hitting us in our hearts.
161
371000
2000
Dociera nie tyle do mojej głowy, co do mojego serca.
06:28
There's an emotional connection to information
162
373000
2000
Jest w tym emocjonalny most łączący nas z informacją,
06:30
because it's from us.
163
375000
2000
ponieważ pochodzi ona od nas.
06:32
That information then needs to be connected to choices,
164
377000
3000
Informacja powinna odnosić się do konkretnych wyborów,
06:35
needs to be connected to a range of options,
165
380000
2000
musi łączyć się z wachlarzem możliwości,
06:37
directions that we might go to --
166
382000
2000
kierunków w których możemy podążyć,
06:39
trade-offs, benefits.
167
384000
2000
bilansu strat i zysków.
06:41
Finally, we need to be presented with a clear point of action.
168
386000
3000
Na końcu, powinniśmy otrzymać wskazówki do działania.
06:44
We need to connect the information
169
389000
2000
Musimy zawsze połączyć informacje
06:46
always with the action,
170
391000
2000
z możliwymi działaniami,
06:48
and then that action feeds back
171
393000
2000
i wówczas podjęte działania zaowocują
06:50
into different information,
172
395000
2000
inną, nową informacją,
06:52
and it creates, of course, a feedback loop.
173
397000
2000
i koło się oczywiście zamyka, jak w sprzężeniu zwrotnym.
06:54
Now this is a very well-observed and well-established notion
174
399000
3000
To wszystko zostało zaobserwowane i udowodnione
06:57
for behavior change.
175
402000
2000
w kontekście zmiany zachowań.
06:59
But the problem is that things -- in the upper-right corner there --
176
404000
3000
Ale sęk w tym, że obiekt w prawym górnym rogu,
07:02
personalized data, it's been pretty hard to come by.
177
407000
2000
spersonalizowana informacja, była dotąd ciężka do uzyskania.
07:04
It's a difficult and expensive commodity,
178
409000
3000
Był to towar drogi i deficytowy,
07:07
until now.
179
412000
2000
aż do teraz.
07:09
So I'm going to give you an example, a very simple example of how this works.
180
414000
3000
Podam wam przykład, bardzo prosty, na jakiej zasadzie to działa.
07:12
So we've all seen these. These are the "your speed limit" signs.
181
417000
3000
Znacie wszyscy te ograniczenia prędkości z radarem pomiarowym.
07:15
You've seen them all around,
182
420000
2000
Widzieliście je wielokrotnie,
07:17
especially these days as radars are cheaper.
183
422000
2000
szczególnie ostatnio, od kiedy radary potaniały.
07:19
And here's how they work in the feedback loop.
184
424000
2000
Działają one właśnie na zasadzie sprzężenia zwrotnego.
07:21
So you start with the personalized data
185
426000
2000
Sprzężenie zaczyna się od spersonalizowanej informacji,
07:23
where the speed limit on the road that you are at that point
186
428000
2000
czyli dozwolonej prędkości na odcinku drogi na którym się znajdujecie,
07:25
is 25,
187
430000
2000
w tym przypadku 25
07:27
and, of course, you're going faster than that.
188
432000
2000
i, oczywiście, jedziecie szybciej.
07:29
We always are. We're always going above the speed limit.
189
434000
3000
Zawsze jeździmy szybciej, zawsze powyżej dozwolonego limitu.
07:32
The choice in this case is pretty simple.
190
437000
2000
W tym momencie wybór jest prosty.
07:34
We either keep going fast, or we slow down.
191
439000
2000
Albo ciągle jedziecie zbyt szybko, albo zwalniacie.
07:36
We should probably slow down,
192
441000
2000
Najpewniej powinniście zwolnic,
07:38
and that point of action is probably now.
193
443000
2000
i moment na podjecie tego działania jest właśnie teraz.
07:40
We should take our foot off the pedal right now,
194
445000
3000
Powinniśmy zdjąć nogę z gazu w tym momencie.
07:43
and generally we do. These things are shown to be pretty effective
195
448000
3000
I zasadniczo to właśnie robimy; radary te mają udowodnioną dość niezła skuteczność
07:46
in terms of getting people to slow down.
196
451000
2000
w sprawianiu by ludzie zwalniali.
07:48
They reduce speeds by about five to 10 percent.
197
453000
2000
Ludzie zwalniają zwykle o 5-10 % aktualnej prędkości.
07:50
They last for about five miles,
198
455000
2000
I efekt ten utrzymuje się przez około 5 następnych mil,
07:52
in which case we put our foot back on the pedal.
199
457000
2000
po czym znów dociskamy pedał gazu.
07:54
But it works, and it even has some health repercussions.
200
459000
2000
Ale ogólnie jest to skuteczne i ma nawet pewne konsekwencje zdrowotne.
07:56
Your blood pressure might drop a little bit.
201
461000
2000
Wasze ciśnienie może nieco spaść.
07:58
Maybe there's fewer accidents, so there's public health benefits.
202
463000
3000
Być możne będzie też mniej wypadków, wiec służba zdrowia zyskuje.
08:01
But by and large, this is a feedback loop
203
466000
2000
Ale przede wszystkim jest to sprzężenie zwrotne,
08:03
that's so nifty and too rare.
204
468000
3000
bardzo sprytne i zbyt rzadko stosowane.
08:06
Because in health care, most health care,
205
471000
2000
Ponieważ w większej części opieki zdrowotnej
08:08
the data is very removed from the action.
206
473000
3000
informacja jest zupełnie odseparowana od działania.
08:11
It's very difficult to line things up so neatly.
207
476000
3000
Niezwykle trudno jest to zgrabnie poskładać.
08:14
But we have an opportunity.
208
479000
2000
Ale mamy taką możliwość.
08:16
So I want to talk about, I want to shift now to think about
209
481000
2000
I teraz będzie właśnie o tym; chce rozważyć sposób
08:18
how we deliver health information in this country,
210
483000
2000
w jaki dostarcza się w tym kraju informacje medyczną,
08:20
how we actually get information.
211
485000
3000
sposób w jaki otrzymujemy informacje.
08:23
This is a pharmaceutical ad.
212
488000
3000
To jest reklama leku.
08:26
Actually, it's a spoof. It's not a real pharmaceutical ad.
213
491000
2000
Gwoli ścisłości, to parodia, nie prawdziwa reklama.
08:28
Nobody's had the brilliant idea
214
493000
2000
Nikt jeszcze nie wpadł na genialny pomysł
08:30
of calling their drug Havidol quite yet.
215
495000
3000
nazwania leku "Havidol". (gra slow: "have idol" lub "have it all").
08:34
But it looks completely right.
216
499000
2000
Ale poza tym wygląda w porządku.
08:36
So it's exactly the way we get
217
501000
2000
Tak właśnie wygląda przekazywanie
08:38
health information and pharmaceutical information,
218
503000
3000
wiedzy medycznej i informacji o środkach farmaceutycznych;
08:41
and it just sounds perfect.
219
506000
2000
wszystko brzmi wspaniale.
08:43
And then we turn the page of the magazine,
220
508000
2000
I wtedy przewracamy stronę w gazecie,
08:45
and we see this --
221
510000
3000
i widzimy to, tak, właśnie to.
08:48
now this is the page the FDA requires pharmaceutical companies
222
513000
3000
To jest strona, która jest wymagana przez FDA (odpowiednik polskiego Urzędu Rejestracji Produktów Leczniczych i Sanepidu)
08:51
to put into their ads, or to follow their ads,
223
516000
3000
jako obowiązkowy dodatek do reklam leków.
08:54
and to me, this is one of the most
cynical exercises in medicine.
cynical exercises in medicine.
224
519000
4000
I dla mnie osobiście, to jedna z najbardziej cynicznych praktyk w medycynie.
08:58
Because we know.
225
523000
2000
Bo przecież wiemy o tym dobrze.
09:00
Who among us would actually say that people read this?
226
525000
2000
Kto z nas powiedziałby, że ludzie naprawdę to czytają?
09:02
And who among us would actually say
227
527000
2000
I kto z nas powiedziałby,
09:04
that people who do try to read this
228
529000
2000
że ludzie, którzy usiłują to przeczytać,
09:06
actually get anything out of it?
229
531000
2000
cokolwiek z tego rozumieją?
09:08
This is a bankrupt effort
230
533000
2000
To całkowicie nieudana próba
09:10
at communicating health information.
231
535000
3000
komunikacji informacji medycznej.
09:13
There is no good faith in this.
232
538000
2000
Nie ma w tym dobrej wiary.
09:15
So this is a different approach.
233
540000
2000
Ale istnieje inny sposób.
09:17
This is an approach that has been developed
234
542000
3000
Ten został wymyślony
09:20
by a couple researchers at Dartmouth Medical School,
235
545000
3000
przez parę naukowców z Dartmouth Medical School,
09:23
Lisa Schwartz and Steven Woloshin.
236
548000
2000
Lise Schwartz and Stevena Woloshin.
09:25
And they created this thing called the "drug facts box."
237
550000
3000
Stworzyli oni coś, co nazwali tabelą z informacją o leku.
09:28
They took inspiration from, of all things,
238
553000
2000
Inspiracje zaczerpnęli, spośród wszystkich możliwych rzeczy,
09:30
Cap'n Crunch.
239
555000
2000
z Kapitana Chrupka.
09:32
They went to the nutritional information box
240
557000
3000
Sięgnęli do tabeli wartości odżywczych
09:35
and saw that what works for cereal, works for our food,
241
560000
3000
i zauważyli, że to co działa w przypadku płatków śniadaniowych
09:38
actually helps people understand what's in their food.
242
563000
3000
faktycznie pomaga ludziom w zrozumieniu wartości odżywczych pożywienia.
09:42
God forbid we should use that same standard
243
567000
2000
Uchowaj Boże, abyśmy stosowali te same standardy,
09:44
that we make Cap'n Crunch live by
244
569000
2000
które powołały do życia Kapitana Chrupka,
09:46
and bring it to drug companies.
245
571000
3000
do firm farmaceutycznych.
09:49
So let me just walk through this quickly.
246
574000
2000
Pozwólcie, ze szybko wam to objaśnię.
09:51
It says very clearly what the drug is for, specifically who it is good for,
247
576000
3000
Jest tam jasno napisane na co stosuje się dany lek, dla jakich osób jest polecany,
09:54
so you can start to personalize your understanding
248
579000
2000
co umożliwia rozpoczęcie procesu personalizacji
09:56
of whether the information is relevant to you
249
581000
2000
w celu zrozumienia czy informacja jest dla was przydatna,
09:58
or whether the drug is relevant to you.
250
583000
2000
lub inaczej, czy lek jest dla was przydatny.
10:00
You can understand exactly what the benefits are.
251
585000
3000
Rozumiecie dokładnie jakie są zalety przyjmowania leku.
10:03
It isn't this kind of vague promise that it's going to work no matter what,
252
588000
3000
I nie jest to pusta obietnica, że lek będzie działał bez względu na wszystko,
10:06
but you get the statistics for how effective it is.
253
591000
3000
bo zawarte są tu statystyki mówiące jak skuteczny jest dany lek.
10:09
And finally, you understand what those choices are.
254
594000
3000
I wreszcie, rozumiecie jakie alternatywy są dostępne.
10:12
You can start to unpack the choices involved
255
597000
2000
Wiec macie szanse zacząć rozważać możliwe wybory,
10:14
because of the side effects.
256
599000
2000
biorąc pod uwagę efekty uboczne.
10:16
Every time you take a drug, you're walking into a possible side effect.
257
601000
3000
W końcu za każdym razem, gdy przyjmujecie leki, ryzykujecie potencjalne efekty uboczne.
10:19
So it spells those out in very clean terms,
258
604000
2000
Tabela objaśnia to wszystko bardzo przystępnie.
10:21
and that works.
259
606000
2000
I to działa.
10:23
So I love this. I love that drug facts box.
260
608000
2000
Uwielbiam to. Uwielbiam tabele z informacjami o leku.
10:25
And so I was thinking about,
261
610000
2000
I dlatego zastanawiałem się,
10:27
what's an opportunity that I could have
262
612000
2000
jakie są inne dostępne możliwości,
10:29
to help people understand information?
263
614000
3000
aby pomoc ludziom zrozumieć dane które otrzymują?
10:32
What's another latent body of information that's out there
264
617000
4000
Gdzie jeszcze ukryte są informacje, które są dostępne,
10:36
that people are really not putting to use?
265
621000
3000
ale z których ludzie nie robią użytku.
10:39
And so I came up with this: lab test results.
266
624000
3000
I wpadłem na to: wyniki testów laboratoryjnych.
10:42
Blood test results are this great source of information.
267
627000
3000
Wyniki badania krwi są wspaniałym źródłem informacji.
10:45
They're packed with information.
268
630000
2000
Są wręcz wypełnione informacjami.
10:47
They're just not for us. They're not for people. They're not for patients.
269
632000
3000
Tylko że nie dla nas, nie dla ludzi, nie dla pacjentów.
10:50
They go right to doctors.
270
635000
2000
Trafiają od razu do lekarzy.
10:52
And God forbid -- I think many doctors, if you really asked them,
271
637000
3000
I Boże uchowaj, myślę że wielu lekarzy, jeśli ich zapytać,
10:55
they don't really understand all this stuff either.
272
640000
3000
też nie do końca rozumie te dane.
10:58
This is the worst presented information.
273
643000
3000
To jest przykład na najgorzej zaprezentowaną informację.
11:01
You ask Tufte, and he would say,
274
646000
3000
Jeśli zapytać Tufte, powiedziałby:
11:04
"Yes, this is the absolute worst presentation of information possible."
275
649000
3000
"Tak, to faktycznie najgorszy sposób prezentacji danych".
11:07
What we did at Wired
276
652000
2000
Co zrobiliśmy w redakcji Wired:
11:09
was we went, and I got our graphic design department
277
654000
2000
skorzystaliśmy z pomocy naszego działu graficznego
11:11
to re-imagine these lab reports.
278
656000
2000
aby przeobrazić wyniki testów laboratoryjnych.
11:13
So that's what I want to walk you through.
279
658000
2000
I to właśnie chce wam pokazać.
11:15
So this is the general blood work before,
280
660000
3000
Tutaj widzicie wyniki badań krwi przed,
11:18
and this is the after, this is what we came up with.
281
663000
2000
a tutaj po naszych zmianach.
11:20
The after takes what was four pages --
282
665000
2000
Wersja, która wcześniej zajmowała 4 strony
11:22
that previous slide was actually
283
667000
2000
- poprzedni slajd był bowiem
11:24
the first of four pages of data
284
669000
2000
tylko pierwsza z czterech stron -
11:26
that's just the general blood work.
285
671000
2000
to podstawowe wyniki badania krwi.
11:28
It goes on and on and on, all these values, all these numbers you don't know.
286
673000
3000
Ciągną się i ciągną, wszystkie te wartości, wszystkie liczby których nie rozumiecie.
11:31
This is our one-page summary.
287
676000
3000
A to nasze jednostronicowe podsumowanie.
11:34
We use the notion of color.
288
679000
2000
Używamy w nim koloru.
11:36
It's an amazing notion that color could be used.
289
681000
3000
To zaskakujące spostrzeżenie, że kolor może być użyty.
11:39
So on the top-level you have your overall results,
290
684000
3000
Tak wiec na górze macie własne ogólne wyniki,
11:42
the things that might jump out at you from the fine print.
291
687000
3000
rzeczy które powinny rzucić się wam do oczu spośród reszty drobnego tekstu.
11:45
Then you can drill down
292
690000
2000
A następnie możecie się zagłębić,
11:47
and understand how actually we put your level in context,
293
692000
3000
by zrozumieć jak ujmujemy wasze wyniki w szerszym kontekście
11:50
and we use color to illustrate
294
695000
2000
i używamy koloru żeby zilustrować
11:52
exactly where your value falls.
295
697000
2000
gdzie w skali lezą wasze wartości.
11:54
In this case, this patient is slightly at risk of diabetes
296
699000
3000
W tym wypadku pacjent jest nieco zagrożony cukrzycą,
11:57
because of their glucose level.
297
702000
2000
z powodu poziomu cukru we krwi.
11:59
Likewise, you can go over your lipids
298
704000
2000
Podobnie, możecie spojrzeć na tłuszcze
12:01
and, again, understand what your overall cholesterol level is
299
706000
3000
i ponownie, zrozumieć jaki jest wasz poziom cholesterolu,
12:04
and then break down into the HDL and the LDL if you so choose.
300
709000
3000
który następnie rozbijamy na dobry i zły cholesterol.
12:07
But again, always using color
301
712000
2000
Ale znów, jak poprzednio, używamy koloru
12:09
and personalized proximity
302
714000
2000
i przybliżamy sytuacje konkretnej osoby
12:11
to that information.
303
716000
2000
do tych informacji.
12:13
All those other values,
304
718000
2000
A pozostałe liczby,
12:15
all those pages and pages of values that are full of nothing,
305
720000
2000
wypełniające wcześniej wszystkie te bezwartościowe strony
12:17
we summarize.
306
722000
2000
po prostu podsumowujemy.
12:19
We tell you that you're okay, you're normal.
307
724000
2000
Żeby przekazać wam że wszystko w porządku, że wszystko jest w normie.
12:21
But you don't have to wade through it. You don't have to go through the junk.
308
726000
3000
A wy nie musicie się przez to przedzierać. Nie musicie brnąc przez te wszystkie bzdety.
12:24
And then we do two other very important things
309
729000
2000
Robimy także dwie bardzo istotne rzeczy,
12:26
that kind of help fill in this feedback loop:
310
731000
2000
które jakby zasilają sprzężenie zwrotne.
12:28
we help people understand in a little more detail
311
733000
2000
Ułatwiamy ludziom dokładniej zrozumieć
12:30
what these values are and what they might indicate.
312
735000
3000
czym są te wszystkie wartości i na co mogą wskazywać.
12:33
And then we go a further step -- we tell them what they can do.
313
738000
3000
Następnie, idziemy o jeden krok dalej: mówimy ludziom, co konkretnie mogą zrobić.
12:36
We give them some insight
314
741000
2000
Przedstawiamy im
12:38
into what choices they can make, what actions they can take.
315
743000
3000
wybory których mogą dokonać oraz działania które mogą podjąć.
12:41
So that's our general blood work test.
316
746000
3000
Tyle o wynikach badania krwi.
12:44
Then we went to CRP test.
317
749000
2000
Następnie zabraliśmy się za badanie CRP.
12:46
In this case, it's a sin of omission.
318
751000
2000
W tym wypadku mamy do czynienia z grzechem zaniechania.
12:48
They have this huge amount of space,
319
753000
2000
Jest tu cala masa pustego miejsca,
12:50
and they don't use it for anything, so we do.
320
755000
2000
a oni do niczego jej nie używają. A my wprost przeciwnie.
12:52
Now the CRP test is often done
321
757000
2000
Badanie CRP jest często wykonywane
12:54
following a cholesterol test,
322
759000
2000
w następstwie badania cholesterolu,
12:56
or in conjunction with a cholesterol test.
323
761000
2000
lub w połączeniu z badaniem cholesterolu.
12:58
So we take the bold step
324
763000
2000
Więc robimy ten bezczelny krok
13:00
of putting the cholesterol information on the same page,
325
765000
3000
i umieszczamy informację o cholesterolu na tej samej stronie,
13:03
which is the way the doctor is going to evaluate it.
326
768000
2000
bo tak właśnie będzie to analizowane przez lekarza.
13:05
So we thought the patient might actually want to know the context as well.
327
770000
3000
Pomyśleliśmy, że być może pacjent tez chciałby znać szerszy kontekst.
13:08
It's a protein that shows up
328
773000
2000
Białko CRP często pojawia się
13:10
when your blood vessels might be inflamed,
329
775000
2000
gdy naczynia krwionośne mają stan zapalny
13:12
which might be a risk for heart disease.
330
777000
2000
co jest czynnikiem ryzyka chorób serca.
13:14
What you're actually measuring
331
779000
2000
Wyjaśniamy co jest w tym przypadku mierzone,
13:16
is spelled out in clean language.
332
781000
2000
w dość jasnych sformułowaniach.
13:18
Then we use the information
333
783000
2000
Następnie robimy użytek z danych
13:20
that's already in the lab report.
334
785000
2000
i tak już zawartych w podsumowaniu badania.
13:22
We use the person's age and their gender
335
787000
2000
Korzystamy z informacji o wieku i płci danej osoby
13:24
to start to fill in the personalized risks.
336
789000
3000
aby oszacować ich osobiste ryzyko.
13:27
So we start to use the data we have
337
792000
2000
Używamy wiec dostępnych danych
13:29
to run a very simple calculation
338
794000
2000
i przeprowadzamy bardzo proste obliczenia
13:31
that's on all sorts of online calculators
339
796000
2000
podobne do tych wszystkich kalkulatorów w internecie
13:33
to get a sense of what the actual risk is.
340
798000
3000
aby wykazać jakie jest faktyczne ryzyko.
13:36
The last one I'll show you is a PSA test.
341
801000
2000
Ostatnim testem, jaki wam zaprezentuje, jest badanie poziomu PSA.
13:38
Here's the before, and here's the after.
342
803000
3000
Tutaj przed, a tutaj po.
13:41
Now a lot of our effort on this one --
343
806000
2000
W te wyniki włożyliśmy sporo wysiłku,
13:43
as many of you probably know,
344
808000
2000
bo jak wielu z was wie,
13:45
a PSA test is a very controversial test.
345
810000
2000
badanie PSA jest bardzo kontrowersyjne.
13:47
It's used to test for prostate cancer,
346
812000
2000
Używane jest do diagnozowania raka prostaty,
13:49
but there are all sorts of reasons
347
814000
2000
ale jest sporo innych powodów
13:51
why your prostate might be enlarged.
348
816000
2000
dla ktorych prostata może być powiększona.
13:53
And so we spent a good deal of our time
349
818000
2000
Dlatego poświeciliśmy niemało naszego czasu
13:55
indicating that.
350
820000
2000
aby to zaznaczyć.
13:57
We again personalized the risks.
351
822000
2000
I ponownie, personalizujemy wyliczanie ryzyka.
13:59
So this patient is in their 50s,
352
824000
2000
Ten pacjent jest po pięćdziesiątce,
14:01
so we can actually give them a very precise estimate
353
826000
2000
wiec możemy dać mu bardzo dokładne wyliczenie
14:03
of what their risk for prostate cancer is.
354
828000
2000
jakie jest jego ryzyko raka prostaty.
14:05
In this case it's about 25 percent, based on that.
355
830000
3000
W tym wypadku, to około 25%.
14:08
And then again, the follow-up actions.
356
833000
3000
I znowu, przedstawiamy działania do podjęcia.
14:11
So our cost for this was less than 10,000 dollars, all right.
357
836000
3000
To wszystko kosztowało nas mniej niż 10 000 dolarów, tak.
14:14
That's what Wired magazine spent on this.
358
839000
3000
Tyle magazyn Wired na to wydał.
14:17
Why is Wired magazine doing this?
359
842000
2000
Ale dlaczego magazyn Wired się tym w ogóle zajmuje?
14:19
(Laughter)
360
844000
3000
(śmiech)
14:22
Quest Diagnostics and LabCorp,
361
847000
2000
Quest Diagnostics i LabCorp,
14:24
the two largest lab testing companies --
362
849000
3000
dwie największe firmy od testów laboratoryjnych:
14:27
last year, they made profits of over 700 million dollars
363
852000
3000
zarobiły w ubiegłym roku odpowiednio ponad 700 milionów
14:30
and over 500 million dollars respectively.
364
855000
3000
i ponad 500 milionów dolarów.
14:33
Now this is not a problem of resources;
365
858000
2000
Czyli to nie jest kwestia braku środków,
14:35
this is a problem of incentives.
366
860000
3000
tylko kwestia podejścia.
14:38
We need to recognize that the target of this information
367
863000
3000
Musimy zdać sobie sprawę z tego, ze grupą docelową tych informacji
14:41
should not be the doctor, should not be the insurance company.
368
866000
3000
nie powinni być lekarze, nie powinni być ubezpieczyciele,
14:44
It should be the patient.
369
869000
2000
powinni nią być pacjenci.
14:46
It's the person who actually, in the end,
370
871000
2000
To w końcu są osoby które
14:48
is going to be having to change their lives
371
873000
2000
będą musiały zmienić swoje życie
14:50
and then start adopting new behaviors.
372
875000
2000
i zaadaptować się do nowych nawyków.
14:52
This is information that is incredibly powerful.
373
877000
2000
Są to informacje niezwykłej wagi.
14:54
It's an incredibly powerful catalyst to change.
374
879000
3000
Są niezwykle wydajnym katalizatorem zmian.
14:57
But we're not using it. It's just sitting there.
375
882000
2000
Ale nie są wykorzystywane, tylko tam tkwią.
14:59
It's being lost.
376
884000
2000
Zagubione.
15:01
So I want to just offer four questions
377
886000
2000
Chce wiec zaproponować cztery pytania,
15:03
that every patient should ask,
378
888000
2000
które każdy pacjent powinien zadać,
15:05
because I don't actually expect people
379
890000
2000
gdyż prawdę mówiąc nie oczekuję że ludzie
15:07
to start developing these lab test reports.
380
892000
2000
zaczną zmieniać wyniki badan laboratoryjnych.
15:09
But you can create your own feedback loop.
381
894000
2000
Ale możecie stworzyć swoje własne sprzężenie zwrotne.
15:11
Anybody can create their feedback loop by asking these simple questions:
382
896000
3000
Każdy może to zrobić poprzez zadanie tych prostych pytań:
15:14
Can I have my results?
383
899000
2000
Czy mogę zobaczyć moje wyniki?
15:16
And the only acceptable answer is --
384
901000
2000
I oczywiście jedyna akceptowalna odpowiedz to
15:18
(Audience: Yes.) -- yes.
385
903000
2000
(publiczność: Tak.) - tak.
15:20
What does this mean? Help me understand what the data is.
386
905000
2000
Co one oznaczają? Proszę mi wytłumaczyć co oznaczają te dane.
15:22
What are my options? What choices are now on the table?
387
907000
3000
Jakie mam możliwości? Jakie mam opcje do wyboru?
15:25
And then, what's next?
388
910000
2000
I na końcu, co dalej?
15:27
How do I integrate this information
389
912000
2000
Jak zrobić użytek z tej informacji
15:29
into the longer course of my life?
390
914000
2000
w dłuższej życiowej perspektywie?
15:32
So I want to wind up by just showing
391
917000
2000
Chce już tylko zakończyć pokazując,
15:34
that people have the capacity to understand this information.
392
919000
2000
ze ludzie mają potencjał żeby zrozumieć te informacje.
15:36
This is not beyond the grasp of ordinary people.
393
921000
3000
To nie jest poza zasięgiem przeciętnych ludzi.
15:39
You do not need to have the education level of people in this room.
394
924000
3000
Nie potrzeba do tego wykształcenia na poziomie ludzi w tej sali.
15:42
Ordinary people are capable of understanding this information,
395
927000
3000
Przeciętni ludzie są w stanie zrozumieć te dane
15:45
if we only go to the effort of presenting it to them
396
930000
3000
jeśli tylko podejmiemy trud zaprezentowania ich
15:48
in a form that they can engage with.
397
933000
2000
w postaci, która pomoże im się zaangażować.
15:50
And engagement is essential here,
398
935000
2000
Zaangażowanie jest w tym wypadku niezbędne
15:52
because it's not just giving them information;
399
937000
2000
bo nie chodzi tu tylko o udzielanie informacji
15:54
it's giving them an opportunity to act.
400
939000
2000
ale o wskazanie możliwości do działania.
15:56
That's what engagement is. It's different from compliance.
401
941000
2000
Tym właśnie jest zaangażowanie, jest czymś innym niż przytakniecie na zgodę.
15:58
It works totally different from the way we talk about behavior
402
943000
3000
To działa zupełnie inaczej niż mechanizmy behawioralne
16:01
in medicine today.
403
946000
2000
w dzisiejszym rozumieniu medycznym.
16:03
And this information is out there.
404
948000
2000
I ta informacja jest dostępna.
16:05
I've been talking today about latent information,
405
950000
2000
Wspominałem już dzisiaj o ukrytej informacji,
16:07
all this information that exists in the system
406
952000
2000
wszystkie te dane znajdują się w systemie
16:09
that we're not putting to use.
407
954000
2000
ale ich nie wykorzystujemy.
16:11
But there are all sorts of other bodies of information
408
956000
2000
Ale są też te wszystkie inne rodzaje informacji
16:13
that are coming online,
409
958000
2000
pojawiające się online.
16:15
and we need to recognize the capacity of this information
410
960000
3000
Musimy uświadomić sobie potencjał tych informacji
16:18
to engage people, to help people
411
963000
2000
do zaangażowania ludzi, do pomocy im,
16:20
and to change the course of their lives.
412
965000
2000
i do zmiany ich życia.
16:22
Thank you very much.
413
967000
2000
Dziękuje wam bardzo.
16:24
(Applause)
414
969000
3000
(oklaski)
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