TEDxAustin
Joel Selanikio: The big-data revolution in health care
Joel Selanikio: As surpreendentes sementes de uma revolução de megadados na saúde.
Filmed:
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Recolher dados sobre a saúde global era uma ciência imperfeita: Trabalhadores percorriam povoações, batiam às portas e faziam perguntas, escreviam as respostas em formulários de papel, e depois digitavam os dados — a partir desta informação com falhas, alguns países tomavam decisões de grande importância. O "geek" de dados, Joel Selanikio, fala das mudanças na recolha de dados de saúde na década passada — começando com o Palm Pilot e o Hotmail, e terminando na nuvem.
(Filmado no 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
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00:12
There's an old joke about a cop who's walking his beat
0
717
2439
Existe uma piada, sobre um polícia
que está a fazer a sua patrulha
a meio da noite,
a meio da noite,
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
e encontra um sujeito
sob a luz do candeeiro,
sob a luz do candeeiro,
00:18
who's looking at the ground and moving from side to side,
3
6816
2531
a olhar para o chão e a andar
de um lado para o outro.
de um lado para o outro.
00:21
and the cop asks him what he's doing.
4
9347
1859
O polícia pergunta-lhe
o que está a fazer.
o que está a fazer.
00:23
The guys says he's looking for his keys.
5
11206
1959
O sujeito diz que está
à procura das chaves.
à procura das chaves.
00:25
So the cop takes his time and looks over
6
13165
2580
Então, o polícia decide ajudar
e começa a procurar
e começa a procurar
00:27
and kind of makes a little matrix and looks
7
15745
1637
e faz uma espécie de matriz,
procurando durante dois ou três minutos.
procurando durante dois ou três minutos.
00:29
for about two, three minutes. No keys.
8
17382
3051
Não encontram as chaves.
00:32
The cop says, "Are you sure? Hey buddy,
9
20433
2966
O polícia diz: "Amigo, tem a certeza?
00:35
are you sure you lost your keys here?"
10
23399
1880
"Tem a certeza que perdeu as chaves aqui?"
00:37
And the guy says, "No, no, actually I lost them
11
25279
1379
E o sujeito diz:
"Não, eu perdi-as ali em baixo,
"Não, eu perdi-as ali em baixo,
00:38
down at the other end of the street,
12
26658
1525
"na outra ponta da estrada,
00:40
but the light is better here."
13
28183
5984
"mas a luz aqui é melhor."
(Risos)
00:46
There's a concept that people talk about nowadays
14
34167
1793
Existe um conceito em voga
chamado "metadados".
chamado "metadados".
00:47
called big data, and what they're talking about
15
35960
2234
Significa toda a informação
que estamos a gerar
que estamos a gerar
00:50
is all of the information that we're generating
16
38194
2166
00:52
through our interaction with and over the Internet,
17
40360
2665
através da nossa interacção
com e através da Internet,
com e através da Internet,
00:55
everything from Facebook and Twitter
18
43025
1942
tudo desde o Facebook e o Twitter,
00:56
to music downloads, movies, streaming, all this kind of stuff,
19
44967
4077
até "downloads" de músicas,
filmes, "streaming", tudo isso,
filmes, "streaming", tudo isso,
01:01
the live streaming of TED.
20
49044
1875
como o "stream" em tempo real do TED.
01:02
And the folks who work with big data, for them,
21
50919
2761
As pessoas que trabalham com metadados
dizem que o maior problema
01:05
they talk about that their biggest problem is
22
53680
1771
01:07
we have so much information,
23
55451
1912
é que temos demasiada informação.
01:09
the biggest problem is, how do we organize all that information?
24
57363
3492
O maior problema é,
como organizar toda essa informação?
como organizar toda essa informação?
01:12
I can tell you that working in global health,
25
60855
2392
Quando trabalhamos
em programas de saúde mundial,
em programas de saúde mundial,
01:15
that is not our biggest problem.
26
63247
2872
esse não é o nosso maior problema.
01:18
Because for us, even though the light
27
66119
1570
Porque para nós,
apesar de a luz ser melhor na Internet,
01:19
is better on the Internet,
28
67689
3157
01:22
the data that would help us solve the problems
29
70846
2320
os dados que nos ajudam
a resolver os problemas,
a resolver os problemas,
01:25
we're trying to solve is not actually present on the Internet.
30
73166
3386
que queremos resolver,
não se encontram na Internet.
não se encontram na Internet.
01:28
So we don't know, for example, how many people
31
76552
1847
Assim sendo, não sabemos,
por exemplo,
por exemplo,
quantas pessoas neste momento
são afectadas por desastres
são afectadas por desastres
01:30
right now are being affected by disasters
32
78399
2594
01:32
or by conflict situations.
33
80993
2336
ou por situações conflituosas.
01:35
We don't know for really basically any of the clinics
34
83329
3743
Não sabemos quais as clínicas
01:39
in the developing world, which ones have medicines
35
87072
2193
nos países em desenvolvimento,
que têm medicamentos,
que têm medicamentos,
01:41
and which ones don't.
36
89265
1460
e quais não os têm.
01:42
We have no idea of what the supply chain is for those clinics.
37
90725
3172
Não temos ideia de como é
a cadeia de abastecimento dessas clínicas.
a cadeia de abastecimento dessas clínicas.
01:45
We don't know -- and this is really amazing to me --
38
93897
2860
Não sabemos — e isto surpreende-me —
01:48
we don't know how many children were born,
39
96757
2901
não sabemos quantas crianças nasceram,
01:51
or how many children there are in Bolivia
40
99658
2946
nem quantas crianças existem
na Bolívia, no Botsuana ou no Butão.
01:54
or Botswana or Bhutan.
41
102604
3154
Não sabemos quantas crianças
morreram a semana passada
morreram a semana passada
01:57
We don't know how many kids died last week
42
105758
1922
01:59
in any of those countries.
43
107680
1401
em qualquer um desses países.
02:01
We don't know the needs of the elderly, the mentally ill.
44
109081
3372
Não sabemos quais as necessidades
dos idosos, dos deficientes mentais.
dos idosos, dos deficientes mentais.
02:04
For all of these different critically important problems
45
112453
3239
Para todos esses problemas diferentes
de importância crítica
de importância crítica
02:07
or critically important areas that we want to solve problems in,
46
115692
3001
ou áreas de importância crítica
em que queremos resolver problemas,
em que queremos resolver problemas,
02:10
we basically know nothing at all.
47
118693
5112
basicamente não sabemos nada.
02:15
And part of the reason why we don't know anything at all
48
123805
2623
Parte da razão por que não sabemos nada
02:18
is that the information technology systems
49
126428
2252
é que os sistemas de
tecnologia de informação
tecnologia de informação
02:20
that we use in global health to find the data
50
128680
3525
que usamos nos programas de saúde global,
para encontrar os dados
para encontrar os dados
02:24
to solve these problems is what you see here.
51
132205
2945
para resolver estes problemas,
são o que vêem aqui.
são o que vêem aqui.
02:27
And this is about a 5,000-year-old technology.
52
135150
2258
Isto é um tecnologia
com cerca de 5000 anos.
com cerca de 5000 anos.
02:29
Some of you may have used it before.
53
137408
1052
Talvez vocês já a tenham usado.
02:30
It's kind of on its way out now, but we still use it
54
138460
2320
O seu reino está a acabar,
mas nós continuamos a usá-la,
mas nós continuamos a usá-la,
02:32
for 99 percent of our stuff.
55
140780
2091
para 99 % das nossas coisas.
02:34
This is a paper form, and what you're looking at
56
142871
4009
Isto é um formulário em papel.
O que vocês estão a ver
é um formulário em papel,
é um formulário em papel,
02:38
is a paper form in the hand of a Ministry of Health nurse
57
146880
3366
na mão de uma enfermeira
do Ministério da Saúde,
do Ministério da Saúde,
02:42
in Indonesia who is tramping out across the countryside
58
150246
3288
na Indonésia, que percorre
o interior da Indónesia,
o interior da Indónesia,
02:45
in Indonesia on, I'm sure, a very hot and humid day,
59
153534
3581
num dia muito quente e húmido.
02:49
and she is going to be knocking on thousands of doors
60
157115
2725
Ela vai bater a milhares de portas
02:51
over a period of weeks or months,
61
159840
1946
durante um período de semanas ou meses,
02:53
knocking on the doors and saying, "Excuse me,
62
161786
2448
bater às portas e dizer:
"Peço desculpa, gostaria de fazer
algumas perguntas.
algumas perguntas.
02:56
we'd like to ask you some questions.
63
164234
2172
02:58
Do you have any children? Were your children vaccinated?"
64
166406
3671
"Tem filhos?
Os seus filhos foram vacinados?"
Os seus filhos foram vacinados?"
03:02
Because the only way we can actually find out
65
170077
1848
Porque a única forma de nós descobrirmos
03:03
how many children were vaccinated in the country of Indonesia,
66
171925
2883
quantas crianças na Indonésia
foram vacinadas,
foram vacinadas,
03:06
what percentage were vaccinated, is actually not
67
174808
2653
qual a percentagem de crianças vacinadas,
na realidade não é na Internet,
mas sim indo bater às portas,
mas sim indo bater às portas,
03:09
on the Internet but by going out and knocking on doors,
68
177461
2900
03:12
sometimes tens of thousands of doors.
69
180361
2871
às vezes dezenas de milhares de portas.
03:15
Sometimes it takes months to even years
70
183232
2376
Às vezes demora meses, ou até mesmo anos,
03:17
to do something like this.
71
185608
1726
para fazer algo deste género.
03:19
You know, a census of Indonesia
72
187334
2141
Sabem, um censo na Indonésia
provavelmente demoraria
dois anos a ser completado.
dois anos a ser completado.
03:21
would probably take two years to accomplish.
73
189475
1832
03:23
And the problem, of course, with all of this is that
74
191307
2645
Claro que o problema com tudo isto
é com todos estes formulários em papel
03:25
with all those paper forms — and I'm telling you
75
193952
1785
— e digo-vos, nós temos
formulários em papel para tudo.
formulários em papel para tudo.
03:27
we have paper forms for every possible thing.
76
195737
2212
03:29
We have paper forms for vaccination surveys.
77
197949
2703
Temos formulários em papel
para estudos de vacinação.
para estudos de vacinação.
Temos formulários em papel para
saber quais as pessoas que vão às clínicas.
saber quais as pessoas que vão às clínicas.
03:32
We have paper forms to track people who come into clinics.
78
200652
3374
Temos formulários em papel para
acompanhar o fornecimento de medicamentos,
acompanhar o fornecimento de medicamentos,
03:36
We have paper forms to track drug supplies,
79
204026
2795
03:38
blood supplies, all these different paper forms
80
206821
2804
o fornecimento de sangue,
todos esses diferentes formulários
todos esses diferentes formulários
03:41
for many different topics,
81
209625
1725
para vários tópicos,
03:43
they all have a single common endpoint,
82
211350
2232
todos têm em comum o mesmo fim,
03:45
and the common endpoint looks something like this.
83
213582
2665
e o fim parece-se com isto.
03:48
And what we're looking at here is a truckful o' data.
84
216247
4284
O que vemos aqui é uma imensidão de dados.
03:52
This is the data from a single vaccination coverage survey
85
220531
4619
Isto são os dados de um único questionário
sobre a cobertura da vacinação
sobre a cobertura da vacinação
03:57
in a single district in the country of Zambia
86
225150
2215
num único distrito da Zâmbia,
03:59
from a few years ago that I participated in.
87
227365
2128
em que eu participei há uns anos atrás.
04:01
The only thing anyone was trying to find out
88
229493
2557
A única coisa que alguém
estava a tentar descobrir
estava a tentar descobrir
04:04
is what percentage of Zambian children are vaccinated,
89
232050
3103
era qual a percentagem de crianças
da Zâmbia que são vacinadas.
da Zâmbia que são vacinadas.
04:07
and this is the data, collected on paper over weeks
90
235153
3179
Estes sãos os dados, recolhidos
em papel durante semanas
em papel durante semanas
04:10
from a single district, which is something like a county
91
238332
2874
num único distrito,
que é quase como um condado
nos Estados Unidos.
nos Estados Unidos.
04:13
in the United States.
92
241206
1340
04:14
You can imagine that, for the entire country of Zambia,
93
242546
2108
Podem imaginar que, para a Zâmbia completa,
04:16
answering just that single question
94
244654
3574
responder a essa única questão
04:20
looks something like this.
95
248228
1948
parece-se algo como isto.
04:22
Truck after truck after truck
96
250176
2655
Carrinha após carrinha após carrinha,
04:24
filled with stack after stack after stack of data.
97
252831
3461
cheia de pilhas atrás de pilhas
atrás de pilhas de dados.
atrás de pilhas de dados.
04:28
And what makes it even worse is that
98
256292
1328
O que torna isto ainda pior
04:29
that's just the beginning,
99
257620
1938
é que isso é apenas o começo
04:31
because once you've collected all that data,
100
259558
1974
porque, assim que se colecionam
todos os dados,
todos os dados,
04:33
of course someone's going to have to --
101
261532
1593
é óbvio que alguém terá de
04:35
some unfortunate person is going to have to type that into a computer.
102
263125
3292
— alguma pessoa pouco sortuda —
terá de digitar aquilo num computador.
04:38
When I was a graduate student, I actually was
103
266417
2046
Quando eu era um recém-licenciado
fui essa pessoa pouco sortuda
algumas vezes.
algumas vezes.
04:40
that unfortunate person sometimes.
104
268463
2003
Posso-vos dizer que às vezes
não estava a prestar muita atenção.
não estava a prestar muita atenção.
04:42
I can tell you, I often wasn't really paying attention.
105
270466
3011
Provavelmente, quando o fiz,
cometi muitos erros
cometi muitos erros
04:45
I probably made a lot of mistakes when I did it
106
273477
1818
04:47
that no one ever discovered, so data quality goes down.
107
275295
2825
que nunca ninguém descobriu,
pelo que a qualidade dos dados é menor.
pelo que a qualidade dos dados é menor.
04:50
But eventually that data hopefully gets typed into a computer,
108
278120
3152
Mas, por fim, aqueles dados
são digitados num computador
são digitados num computador
04:53
and someone can begin to analyze it,
109
281272
1767
e alguém pode começar a analisá-los.
04:55
and once they have an analysis and a report,
110
283039
2716
Assim que têm uma análise e um relatório,
04:57
hopefully then you can take the results of that data collection
111
285755
3299
esperemos que possamos tirar
resultados dessa colecção de dados
resultados dessa colecção de dados
05:01
and use it to vaccinate children better.
112
289054
2147
e usá-los para vacinar melhor as crianças.
05:03
Because if there's anything worse
113
291201
2909
Porque, se existe alguma coisa pior
05:06
in the field of global public health,
114
294110
2346
no ramo da saúde pública global,
05:08
I don't know what's worse than allowing children on this planet
115
296456
2729
eu não sei o que é pior do que
permitir que crianças neste planeta
permitir que crianças neste planeta
05:11
to die of vaccine-preventable diseases,
116
299185
3140
morram de doenças
para as quais existem vacinas,
para as quais existem vacinas,
05:14
diseases for which the vaccine costs a dollar.
117
302325
3510
doenças para as quais
as vacinas custam um dolár.
as vacinas custam um dolár.
05:17
And millions of children die of these diseases every year.
118
305835
3088
Milhões de crianças morrem
devido a estas doenças, todos os anos.
devido a estas doenças, todos os anos.
05:20
And the fact is, millions is a gross estimate because
119
308923
3462
E milhões são uma estimativa por alto
porque não sabemos exactamente
05:24
we don't really know how many kids die each year of this.
120
312385
3005
quantas crianças morrem por ano,
com estas doenças.
com estas doenças.
05:27
What makes it even more frustrating is that
121
315390
2352
O que torna a situação
ainda mais frustrante
ainda mais frustrante
é que a parte da inserção de dados,
a parte que eu fazia,
a parte que eu fazia,
05:29
the data entry part, the part that I used to do as a grad student,
122
317742
3099
05:32
can take sometimes six months.
123
320841
1970
às vezes pode demorar seis meses.
05:34
Sometimes it can take two years to type that information
124
322811
2276
Às vezes pode demorar dois anos
a digitar aquela informação num computador,
05:37
into a computer, and sometimes, actually not infrequently,
125
325087
3336
e muitas vezes nunca chega a acabar.
05:40
it actually never happens.
126
328423
1988
05:42
Now try and wrap your head around that for a second.
127
330411
2257
Agora tentem compreender isto.
05:44
You just had teams of hundreds of people.
128
332668
2442
Têm equipas de centenas de pessoas.
05:47
They went out into the field to answer a particular question.
129
335110
2366
Elas vão para o terreno para
responder uma certa pergunta.
responder uma certa pergunta.
05:49
You probably spent hundreds of thousands of dollars
130
337476
2467
Provavelmente gastaram-se
centenas de milhares de dólares
centenas de milhares de dólares
05:51
on fuel and photocopying and per diem,
131
339943
3844
em combustível e fotocópias por dia.
05:55
and then for some reason, momentum is lost
132
343787
2353
Depois, por alguma razão,
a dinâmica perde-se
a dinâmica perde-se
05:58
or there's no money left,
133
346140
1311
ou deixa de haver dinheiro,
05:59
and all of that comes to nothing
134
347451
2405
e tudo isso acaba
06:01
because no one actually types it into the computer at all.
135
349856
2647
porque ninguém introduz
os dados no computador.
os dados no computador.
06:04
The process just stops. Happens all the time.
136
352503
3310
O processo simplesmente para.
Acontece muitas vezes.
Acontece muitas vezes.
06:07
This is what we base our decisions on in global health:
137
355813
2933
É nisto que baseamos as nossas
decisões acerca de saúde global:
decisões acerca de saúde global:
06:10
little data, old data, no data.
138
358746
4898
poucos dados, dados antigos, nenhuns dados.
06:15
So back in 1995, I began to think about ways
139
363644
2567
Em 1995, comecei a pensar numa forma
06:18
in which we could improve this process.
140
366211
2154
de melhorar este processo.
Obviamente que 1995 já foi há muito tempo.
06:20
Now 1995, obviously that was quite a long time ago.
141
368365
2798
06:23
It kind of frightens me to think of how long ago that was.
142
371163
2382
Até me assusto de pensar
há quanto tempo foi.
há quanto tempo foi.
06:25
The top movie of the year was
143
373545
2194
O melhor filme do ano foi
06:27
"Die Hard with a Vengeance."
144
375739
1182
"Die Hard — a Vingança."
06:28
As you can see, Bruce Willis had a lot more hair back then.
145
376921
2783
Como vêem, o Bruce Willis
tinha mais cabelo nessa altura.
tinha mais cabelo nessa altura.
06:31
I was working in the Centers for Disease Control,
146
379704
2384
Eu estava a trabalhar nos
Centros para Controlo de Doenças,
Centros para Controlo de Doenças,
06:34
and I had a lot more hair back then as well.
147
382088
3043
e também tinha mais cabelo nessa altura.
06:37
But to me, the most significant thing that I saw in 1995
148
385131
3342
Mas para mim, a coisa
mais importante que vi em 1995
mais importante que vi em 1995
06:40
was this.
149
388473
1454
foi isto.
06:41
Hard for us to imagine, but in 1995,
150
389927
2641
É difícil imaginar, mas em 1995,
06:44
this was the ultimate elite mobile device.
151
392568
3598
isto era o melhor e mais moderno
dispositivo móvel.
dispositivo móvel.
06:48
Right? It wasn't an iPhone. It wasn't a Galaxy phone.
152
396166
2372
Certo? Não era um IPhone.
Não era um Galaxy.
Não era um Galaxy.
06:50
It was a Palm Pilot.
153
398538
1478
Era um Palm Pilot.
06:52
And when I saw the Palm Pilot for the first time, I thought,
154
400016
3564
Quando vi o Palm Pilot
pela primeira vez, pensei:
pela primeira vez, pensei:
06:55
why can't we put the forms on these Palm Pilots
155
403580
2527
Pporque é que não colocamos
os formulários nestes Palm Pilots
os formulários nestes Palm Pilots
06:58
and go out into the field just carrying one Palm Pilot,
156
406107
2872
e vamos para o terreno,
levando apenas um Palm Pilot
levando apenas um Palm Pilot
07:00
which can hold the capacity of tens of thousands
157
408979
3117
que pode guardar dezenas de milhares
de formulários em papel?
de formulários em papel?
07:04
of paper forms? Why don't we try to do that?
158
412096
2181
Porque é que não experimentamos isto?
07:06
Because if we can do that, if we can actually just
159
414277
2748
Porque, se pudermos fazer isso,
se pudermos recolher os dados
de modo electrónico, digital,
de modo electrónico, digital,
07:09
collect the data electronically, digitally,
160
417025
2514
07:11
from the very beginning,
161
419539
1903
desde o início,
07:13
we can just put a shortcut right through that whole process
162
421442
3017
fazemos um atalho nesse processo
07:16
of typing,
163
424459
3222
da digitação,
07:19
of having somebody type that stuff into the computer.
164
427681
1983
ter alguém a escrever as coisas
no computador.
no computador.
07:21
We can skip straight to the analysis
165
429664
1959
Podemos saltar logo para a análise
07:23
and then straight to the use of the data to actually save lives.
166
431623
3075
e depois para a utilização dos dados
para realmente salvar vidas.
para realmente salvar vidas.
07:26
So that's actually what I began to do.
167
434698
2515
Isso foi o que eu comecei a fazer.
07:29
Working at CDC, I began to travel to different programs
168
437213
3334
Ao trabalhar no CCD,
comecei a viajar pelo mundo fora
comecei a viajar pelo mundo fora
para programas diferentes
07:32
around the world and to train them in using Palm Pilots
169
440547
4069
e a treinar as pessoas
para usarem Palm Pilots
para usarem Palm Pilots
07:36
to do data collection instead of using paper.
170
444616
2525
para recolher os dados,
em vez de usarem papel.
em vez de usarem papel.
07:39
And it actually worked great.
171
447141
2109
Na verdade, correu bem.
07:41
It worked exactly as well as anybody would have predicted.
172
449250
2665
Correu exactamente como previsto.
07:43
What do you know? Digital data collection
173
451915
2233
Surpresa!
A recolha de dados digital
07:46
is actually more efficient than collecting on paper.
174
454148
2271
é mais eficiente do que a recolha em papel.
07:48
While I was doing it, my business partner, Rose,
175
456419
2364
Enquanto estava a fazê-lo,
a minha parceira, a Rose,
a minha parceira, a Rose,
07:50
who's here with her husband, Matthew, here in the audience,
176
458783
2817
— que está aqui na audiência
com o seu marido, Matthew —
com o seu marido, Matthew —
07:53
Rose was out doing similar stuff for the American Red Cross.
177
461600
3177
a Rose estava a fazer uma coisa parecida
para a Cruz Vermelha americana.
para a Cruz Vermelha americana.
07:56
The problem was, after a few years of doing that,
178
464777
2065
O problema foi que,
após alguns anos a fazer isto,
após alguns anos a fazer isto,
07:58
I realized I had done -- I had been to maybe
179
466842
2740
percebi que tinha feito
— tinha ido a talvez
a seis ou sete programas —
a seis ou sete programas —
08:01
six or seven programs, and I thought,
180
469582
2718
e pensei: se continuar a este ritmo,
08:04
you know, if I keep this up at this pace,
181
472300
2310
08:06
over my whole career, maybe I'm going to go
182
474610
1654
ao longo de toda a minha carreira,
08:08
to maybe 20 or 30 programs.
183
476264
2277
se calhar conseguirei ir
talvez a 20 ou 30 programas.
talvez a 20 ou 30 programas.
08:10
But the problem is, 20 or 30 programs,
184
478541
3229
O problema é que, 20 ou 30 programas,
treinar 20 ou 30 programas
a usar esta tecnologia,
a usar esta tecnologia,
08:13
like, training 20 or 30 programs to use this technology,
185
481770
2973
08:16
that is a tiny drop in the bucket.
186
484743
2206
tem um impacto muito pequeno.
08:18
The demand for this, the need for data to run better programs,
187
486949
4039
Nos países em desenvolvimento,
é enorme a procura disto,
é enorme a procura disto,
a necessidade de melhores programas
para processar dados
para processar dados
08:22
just within health, not to mention all of the other fields
188
490988
2736
apenas na saúde, sem falar noutras áreas.
08:25
in developing countries, is enormous.
189
493724
2166
08:27
There are millions and millions and millions of programs,
190
495890
4010
Existem milhões e milhões de programas,
milhões de clínicas que precisam
de acompanhar os medicamentos,
de acompanhar os medicamentos,
08:31
millions of clinics that need to track drugs,
191
499900
2535
08:34
millions of vaccine programs.
192
502435
1299
milhões de programas de vacinação.
08:35
There are schools that need to track attendance.
193
503734
2057
Há escolas que precisam
de controlar a assiduidade.
de controlar a assiduidade.
08:37
There are all these different things
194
505791
2005
Existem todas estas coisas
08:39
for us to get the data that we need to do.
195
507796
2095
que precisam de dados.
08:41
And I realized, if I kept up the way that I was doing,
196
509891
4526
Apercebi-me que, se continuasse
do mesmo modo,
do mesmo modo,
08:46
I was basically hardly going to make any impact
197
514417
3243
dificilmente causaria algum impacto
08:49
by the end of my career.
198
517660
1832
quando chegasse ao final da minha carreira.
08:51
And so I began to wrack my brain
199
519492
2155
Então comecei a puxar pelo meu cérebro
08:53
trying to think about, you know,
200
521647
1143
a tentar pensar sobre o processo
que estava a fazer,
que estava a fazer,
08:54
what was the process that I was doing,
201
522790
1518
08:56
how was I training folks, and what were the bottlenecks
202
524308
2856
como estava a treinar o pessoal,
e quais os pontos a afectar o desempenho,
e quais os pontos a afectar o desempenho,
08:59
and what were the obstacles to doing it faster
203
527164
2813
quais os obstáculos que
impediam de fazer mais depressa
impediam de fazer mais depressa
09:01
and to doing it more efficiently?
204
529977
1520
e de modo mais eficiente?
09:03
And unfortunately, after thinking about this for some time,
205
531497
3143
Infelizmente, após pensar
sobre isto durante algum tempo,
sobre isto durante algum tempo,
09:06
I realized -- I identified the main obstacle.
206
534640
3452
apercebi-me...
Identifiquei o principal obstáculo.
09:10
And the main obstacle, it turned out,
207
538092
1977
O principal obstáculo era afinal,
09:12
and this is a sad realization,
208
540069
1835
— e é uma triste constatação —
09:13
the main obstacle was me.
209
541904
2268
o maior obstáculo era eu.
09:16
So what do I mean by that?
210
544172
2196
O que quero dizer com isto?
09:18
I had developed a process whereby
211
546368
2488
Eu desenvolvi um processo
no qual eu era o centro do universo
desta tecnologia.
desta tecnologia.
09:20
I was the center of the universe of this technology.
212
548856
5045
09:25
If you wanted to use this technology, you had to get in touch with me.
213
553901
2989
Se quisessem usar esta tecnologia,
tinham de me contactar.
tinham de me contactar.
09:28
That means you had to know I existed.
214
556890
2106
Precisavam de saber que eu existia.
09:30
Then you had to find the money to pay for me
215
558996
1474
Tinham de ter dinheiro para me pagar
09:32
to fly out to your country
216
560470
1486
para voar até ao vosso país
09:33
and the money to pay for my hotel
217
561956
1548
e dinheiro para pagar o hotel
09:35
and my per diem and my daily rate.
218
563504
2760
e a minha taxa por período e por dia.
09:38
So you could be talking about 10,000 or 20,000 or 30,000 dollars
219
566264
2949
Estamos a falar de cerca
de 10 ou 20 ou 30 mil dólares,
de 10 ou 20 ou 30 mil dólares,
09:41
if I actually had the time or it fit my schedule
220
569213
2582
se eu tivesse tempo,
se encaixasse na minha agenda
se encaixasse na minha agenda
e se eu não estivesse de férias.
09:43
and I wasn't on vacation.
221
571795
1947
09:45
The point is that anything, any system that depends
222
573742
2897
Em suma, qualquer sistema que depende
09:48
on a single human being or two or three or five human beings,
223
576639
2870
duma única pessoa, ou de
duas ou três ou cinco pessoas,
duas ou três ou cinco pessoas,
09:51
it just doesn't scale.
224
579509
1736
simplesmente não se desenvolve.
09:53
And this is a problem for which we need to scale
225
581245
2021
Isso é um problema, pois
precisamos de desenvolver esta tecnologia
precisamos de desenvolver esta tecnologia
09:55
this technology and we need to scale it now.
226
583266
2997
e temos de o fazer agora.
09:58
And so I began to think of ways in which I could basically
227
586263
2222
Portanto comecei a pensar
em maneiras de basicamente
em maneiras de basicamente
10:00
take myself out of the picture.
228
588485
2384
me retirar do processo.
10:02
And, you know, I was thinking,
229
590869
4496
Estive a pensar
10:07
how could I take myself out of the picture
230
595365
2096
como retirar-me do processo
10:09
for quite some time.
231
597461
1809
durante bastante tempo.
10:11
You know, I'd been trained that the way that
232
599270
2157
Sabem, eu fui treinado em que
a forma como se distribui a tecnologia
no desenvolvimento internacional
no desenvolvimento internacional
10:13
you distribute technology within international development
233
601427
2722
10:16
is always consultant-based.
234
604149
2027
é sempre baseada em consultores.
10:18
It's always guys that look pretty much like me
235
606176
2977
É sempre com pessoas parecidas comigo
10:21
flying from countries that look pretty much like this
236
609153
2301
que voam de países como este
10:23
to other countries with people with darker skin.
237
611454
3106
para outros países com pele mais escura.
10:26
And you go out there, and you spend money on airfare
238
614560
2445
Chegamos lá, gastamos dinheiro
em passagens áreas,
em passagens áreas,
10:29
and you spend time and you spend per diem
239
617005
3510
gastamos tempo e diárias,
10:32
and you spend [on a] hotel and you spend all that stuff.
240
620515
2112
e gastamos num hotel
e em todas essas coisas.
e em todas essas coisas.
10:34
As far as I knew, that was the only way
241
622627
1851
Tanto quanto sabia, essa era a única forma
10:36
you could distribute technology, and I couldn't figure out a way around it.
242
624478
3269
de distribuir tecnologia,
e não conseguia descobrir outra maneira.
e não conseguia descobrir outra maneira.
10:39
But the miracle that happened,
243
627747
2671
Mas o milagre acabou por acontecer.
10:42
I'm going to call it Hotmail for short.
244
630418
2750
Vou-lhe chamar Hotmail, para facilitar.
10:45
Now you may not think of Hotmail as being miraculous,
245
633168
2181
Podem não pensar no Hotmail
como algo milagroso,
como algo milagroso,
10:47
but for me it was miraculous, because I noticed,
246
635349
2913
mas para mim foi, porque reparei,
10:50
just as I was wrestling with this problem,
247
638262
2566
enquanto lutava com este problema,
— estava a trabalhar na África subsaariana
na maior parte do tempo —
na maior parte do tempo —
10:52
I was working in sub-Saharan Africa mostly at the time.
248
640828
3414
10:56
I noticed that every sub-Saharan African health worker
249
644242
2589
notei que os trabalhadores da saúde
na África subsaariana,
na África subsaariana,
10:58
that I was working with had a Hotmail account.
250
646831
4108
com quem trabalhava,
tinham uma conta de Hotmail.
tinham uma conta de Hotmail.
11:02
And I thought, it struck me,
251
650939
2144
Eu pensei, veio-me à cabeça,
11:05
wait a minute, I know that the Hotmail people
252
653083
2615
espera aí, eu sei
que as pessoas do Hotmail
que as pessoas do Hotmail
11:07
surely didn't fly to the Ministry of Health of Kenya
253
655698
2716
de certeza não voam para o
Ministério da Saúde do Quénia
Ministério da Saúde do Quénia
11:10
to train people in how to use Hotmail.
254
658414
2711
para treinar as pessoas
a usarem o Hotmail.
a usarem o Hotmail.
11:13
So these guys are distributing technology.
255
661125
2487
Então, estas pessoas
estão a distribuir tecnologia.
estão a distribuir tecnologia.
11:15
They're getting software capacity out there
256
663612
2004
Estão a colocar capacidade
de "software" por aí
de "software" por aí
11:17
but they're not actually flying around the world.
257
665616
2009
mas não estão a voar pelo mundo.
Tenho de pensar um pouco mais sobre isto.
11:19
I need to think about this some more.
258
667625
1560
11:21
While I was thinking about it, people started using
259
669185
2173
Enquanto pensava,
as pessoas começaram a usar
as pessoas começaram a usar
11:23
even more things just like this, just as we were.
260
671358
3200
ainda mais coisas como estas,
tal como nós usávamos.
tal como nós usávamos.
11:26
They started using LinkedIn and Flickr
261
674558
1210
Começaram a usar o LinkedIn e o Flickr,
11:27
and Gmail and Google Maps, all these things.
262
675768
2761
o Gmail e o Google Maps,
todas essas coisas.
todas essas coisas.
11:30
Of course, all of these things are cloud-based
263
678529
2726
Claro, todas estas coisas são
baseadas na nuvem
baseadas na nuvem
11:33
and don't require any training.
264
681255
2206
e não requerem qualquer treino.
11:35
They don't require any programmers.
265
683461
1600
Não requerem programadores.
11:37
They don't require any consultants, because
266
685061
1709
Não requerem consultores,
porque o modelo de negócio,
de todos esses negócios
de todos esses negócios
11:38
the business model for all these businesses
267
686770
2394
11:41
requires that something be so simple we can use it ourselves
268
689164
2997
requer que seja tão simples
que possa ser usado
com pouco ou nenhum treino.
com pouco ou nenhum treino.
11:44
with little or no training.
269
692161
1185
11:45
You just have to hear about it and go to the website.
270
693346
2614
Só tem de vos chegar aos ouvidos
e irem ao "website".
e irem ao "website".
11:47
And so I thought, what would happen if we built software
271
695960
4365
Então pensei, o que aconteceria
se construíssemos um "software"
se construíssemos um "software"
11:52
to do what I'd been consulting in?
272
700325
2011
que substituísse os meus
serviços de consultoria?
serviços de consultoria?
11:54
Instead of training people how
273
702336
1434
Em vez de treinar as pessoas
11:55
to put forms onto mobile devices,
274
703770
2850
a colocar formulários
em dispositivos móveis,
em dispositivos móveis,
11:58
let's create software that lets them do it themselves
275
706620
2284
vamos criar um "software"
que lhes permita fazer isso ,
que lhes permita fazer isso ,
12:00
with no training and without me being involved?
276
708904
1890
sem treino e sem eu estar envolvido.
12:02
And that's exactly what we did.
277
710794
1804
Foi exactamente isso que fizemos.
12:04
So we created software called Magpi,
278
712598
3684
Criámos um "software" chamado Magpi,
que tem um criador de formulários "online".
12:08
which has an online form creator.
279
716282
1877
12:10
No one has to speak to me.
280
718159
1151
Ninguém tem que falar comigo.
12:11
You just have to hear about it and go to the website.
281
719310
2694
Só têm de ouvir falar sobre ele
e ir a um "website".
e ir a um "website".
12:14
You can create forms, and once you've created the forms,
282
722004
2747
Podem criar formulários
e, logo que os criarem,
e, logo que os criarem,
carregam-nos para uma série de
dispositivos móveis comuns.
dispositivos móveis comuns.
12:16
you push them to a variety of common mobile phones.
283
724751
2340
12:19
Obviously nowadays, we've moved past Palm Pilots
284
727091
2475
Obviamente que hoje em dia,
mudámos dos Palm Pilots
mudámos dos Palm Pilots
12:21
to mobile phones.
285
729566
1328
para os telemóveis.
12:22
And it doesn't have to be a smartphone.
286
730894
1132
Não tem de ser um "smartphone".
12:24
It can be a basic phone like the phone on the right there,
287
732026
2707
Pode ser um telemóvel básico,
como aquele à direita,
como aquele à direita,
12:26
you know, the basic kind of Symbian phone
288
734733
1336
a versão básica de um telemóvel Symbian
12:28
that's very common in developing countries.
289
736069
2466
que é muito comum
nos países em desenvolvimento.
nos países em desenvolvimento.
12:30
And the great part about this is, it's just like Hotmail.
290
738535
3999
A melhor parte disto
é que é tal e qual o Hotmail.
é que é tal e qual o Hotmail.
12:34
It's cloud-based, and it doesn't require any training,
291
742534
2334
É baseado na nuvem,
e não requer qualquer treino,
e não requer qualquer treino,
12:36
programming, consultants.
292
744868
2040
programação, consultores.
12:38
But there are some additional benefits as well.
293
746908
1936
Mas existem outros benefícios adicionais.
12:40
Now we knew, when we built this system,
294
748844
1955
Sabíamos, quando construímos este sistema,
12:42
the whole point of it, just like with the Palm Pilots,
295
750799
2293
que a questão central,
como com os Palm Pilots,
como com os Palm Pilots,
12:45
was that you'd have to, you'd be able to
296
753092
2604
era que vocês seriam
capazes de recolher dados
capazes de recolher dados
12:47
collect the data and immediately upload the data and get your data set.
297
755696
3191
e transferi-los imediatamente.
12:50
But what we found, of course, since it's already on a computer,
298
758887
2437
O que descobrimos, dado que já
se encontram num computador,
se encontram num computador,
12:53
we can deliver instant maps and analysis and graphing.
299
761324
3188
é que podemos entregar mapas instantaneous,
e análises e gráficos.
e análises e gráficos.
12:56
We can take a process that took two years
300
764512
2251
Podemos pegar num processo que
demorou dois anos
demorou dois anos
12:58
and compress that down to the space of five minutes.
301
766763
3222
e comprimi-lo em cinco minutos.
13:01
Unbelievable improvements in efficiency.
302
769985
2506
Melhorias de eficiência inacreditáveis.
13:04
Cloud-based, no training, no consultants, no me.
303
772491
4766
Baseado na nuvem, sem treino,
sem consultores, sem mim.
sem consultores, sem mim.
13:09
And I told you that in the first few years
304
777257
2323
Eu disse-vos que nos primeiros anos
13:11
of trying to do this the old-fashioned way,
305
779580
1827
a tentar isto à maneira antiga,
13:13
going out to each country,
306
781407
1292
indo a cada país,
13:14
we reached about, I don't know,
307
782699
3054
conseguimos, não sei bem,
13:17
probably trained about 1,000 people.
308
785753
2118
provavelmente treinámos
umas 1000 pessoas.
umas 1000 pessoas.
13:19
What happened after we did this?
309
787871
1803
O que aconteceu após fazermos isto?
13:21
In the second three years, we had 14,000 people
310
789674
2506
Nos segundos três anos,
tivemos 14 000 pessoas
tivemos 14 000 pessoas
13:24
find the website, sign up, and start using it to collect data,
311
792180
3193
a visitar o "site", a registarem-se,
a usarem-no para recolher dados,
a usarem-no para recolher dados,
13:27
data for disaster response,
312
795373
1502
dados para resposta a desastres,
13:28
Canadian pig farmers tracking pig disease and pig herds,
313
796875
4748
suinicultores canadianos a acompanhar
doenças de porcos e de varas,
doenças de porcos e de varas,
13:33
people tracking drug supplies.
314
801623
2415
pessoas a acompanharem
fornecimentos de medicamentos.
fornecimentos de medicamentos.
13:36
One of my favorite examples, the IRC,
315
804038
1942
Um dos meus exemplos preferidos, o CIS,
13:37
International Rescue Committee,
316
805980
1629
— Comité Internacional de Salvamento —
13:39
they have a program where semi-literate midwives
317
807609
3237
tem um programa onde
parteiras semi-analfabetas
parteiras semi-analfabetas
13:42
using $10 mobile phones
318
810846
2427
que usam telemóveis de 10 doláres
13:45
send a text message using our software
319
813273
2209
enviam uma mensagem de texto
usando o nosso "software",
usando o nosso "software",
13:47
once a week with the number of births
320
815482
2209
uma vez por semana,
com o número de nascimentos
com o número de nascimentos
13:49
and the number of deaths, which gives IRC
321
817691
2313
e o números de mortes,
o que dá ao CIS
o que dá ao CIS
13:52
something that no one in global health has ever had:
322
820004
2599
algo que ninguém jamais teve, em programas
de saúde global :
de saúde global :
13:54
a near real-time system of counting babies,
323
822603
3637
um sistema quase em tempo real
de contagem de bebés,
de contagem de bebés,
13:58
of knowing how many kids are born,
324
826240
1492
que sabe quantas crianças nascem,
13:59
of knowing how many children there are
325
827732
1676
que sabe quantas crianças
existem na Serra Leoa,
existem na Serra Leoa,
14:01
in Sierra Leone, which is the country where this is happening,
326
829408
2782
que é o país onde isto está a acontecer,
14:04
and knowing how many children die.
327
832190
3204
e que sabe quantas crianças morrem.
14:07
Physicians for Human Rights --
328
835394
1597
Médicos pelos Direitos dos Humanos
14:08
this is moving a little bit outside the health field —
329
836991
2479
— aqui estamos a sair um pouco
do campo da saúde —
do campo da saúde —
14:11
they are gathering, they're basically training people
330
839470
2865
estão a juntar-se, e a treinar pessoas
14:14
to do rape exams in Congo, where this is an epidemic,
331
842335
3364
para fazer exames de violação no Congo,
onde isto é uma epidemia,
onde isto é uma epidemia,
14:17
a horrible epidemic,
332
845699
1748
uma epidemia horrível.
14:19
and they're using our software to document
333
847447
2171
Estão a usar o nosso "software"
para documentar as provas
que encontram, incluindo fotografias,
que encontram, incluindo fotografias,
14:21
the evidence they find, including photographically,
334
849618
2972
14:24
so that they can bring the perpetrators to justice.
335
852590
4152
de modo a levar os criminosas
perante a justiça.
perante a justiça.
14:28
Camfed, another charity based out of the U.K.,
336
856742
3683
A Camfed, outra instituição de caridade
com sede fora da Grã-Bretanha,
com sede fora da Grã-Bretanha,
14:32
Camfed pays girls' families to keep them in school.
337
860425
3748
paga às famílias de meninas
para que estas continuem na escola.
para que estas continuem na escola.
14:36
They understand this is the most significant intervention
338
864173
1873
Eles sabem que é a intervenção
mais significativa que podem fazer.
mais significativa que podem fazer.
14:38
they can make. They used to track the dispersements,
339
866046
3284
Costumavam registar no papel as faltas,
14:41
the attendance, the grades, on paper.
340
869330
1986
as presenças, as notas.
14:43
The turnaround time between a teacher
341
871316
1608
O tempo médio entre o professor
14:44
writing down grades or attendance
342
872924
1726
registar as notas ou as presenças
14:46
and getting that into a report was about two to three years.
343
874650
2610
e pôr isso num relatório,
era de cerca de dois ou três anos.
era de cerca de dois ou três anos.
14:49
Now it's real time, and because this is such
344
877260
2230
Agora é em tempo real,
e como isto é um sistema
muito barato, baseado na nuvem,
muito barato, baseado na nuvem,
14:51
a low-cost system and based in the cloud, it costs,
345
879490
2940
custa, para o total dos cinco países
em que a Camfed opera,
em que a Camfed opera,
14:54
for the entire five countries that Camfed runs this in
346
882430
3434
14:57
with tens of thousands of girls,
347
885864
1932
com dezenas de milhares de meninas,
14:59
the whole cost combined is 10,000 dollars a year.
348
887796
3358
o custo total combinado é
de 10 000 dólares por ano.
de 10 000 dólares por ano.
15:03
That's less than I used to get
349
891154
1801
Isso é menos do que eu costumava receber
15:04
just traveling out for two weeks to do a consultation.
350
892955
5071
a viajar por duas semanas
e oferecer o serviço de consultoria.
e oferecer o serviço de consultoria.
15:10
So I told you before that
351
898026
2136
Anteriormente disse-vos que,
15:12
when we were doing it the old-fashioned way, I realized
352
900162
2192
quando fazíamos isto à maneira antiga,
apercebi-me que todo o nosso trabalho
tinha um impacto pequeno
tinha um impacto pequeno
15:14
all of our work was really adding up to just a drop in the bucket --
353
902354
2898
15:17
10, 20, 30 different programs.
354
905252
2226
— 10, 20, 30 programas diferentes.
15:19
We've made a lot of progress, but I recognize
355
907478
2275
Fizemos um grande progresso,
mas reconheço que, actualmente,
mesmo o trabalho que fizemos
mesmo o trabalho que fizemos
15:21
that right now, even the work that we've done
356
909753
2157
15:23
with 14,000 people using this,
357
911910
2404
com 14 000 pessoas a usarem isto,
15:26
is still a drop in the bucket. But something's changed.
358
914314
2946
continua a não ter um grande impacto.
Mas algo mudou.
15:29
And I think it should be obvious.
359
917260
1216
E parece-me óbvio.
15:30
What's changed now is,
360
918476
2091
O que mudou é:
15:32
instead of having a program in which we're scaling at such a slow rate
361
920567
3578
em vez de termos um programa
em que crescemos devagar,
em que crescemos devagar,
15:36
that we can never reach all the people who need us,
362
924145
3198
em que não podemos atingir
todas as pessoas que precisam de nós,
todas as pessoas que precisam de nós,
15:39
we've made it unnecessary for people to get reached by us.
363
927343
3659
tornámos desnecessário
ir ter com as pessoas.
ir ter com as pessoas.
15:43
We've created a tool that lets programs
364
931002
3076
Criámos uma ferramenta
que permite programas
que permite programas
15:46
keep kids in school, track the number of babies
365
934078
3155
que mantém as crianças na escola,
que acompamhar o número
de bebés que nascem
de bebés que nascem
15:49
that are born and the number of babies that die,
366
937233
2804
e o número de bebés que morrem,
15:52
to catch criminals and successfully prosecute them,
367
940037
3623
que apanham criminosos e os processam,
15:55
to do all these different things to learn more
368
943660
2690
que fazem todas estas coisas.
Aprendemos mais sobre
o que está a acontecer,
o que está a acontecer,
15:58
about what's going on, to understand more, to see more,
369
946350
5117
compreendemos mais, vemos mais,
16:03
and to save lives and improve lives.
370
951467
3971
e salvamos e melhoramos vidas humanas.
16:07
Thank you.
371
955438
1997
Obrigado.
16:09
(Applause)
372
957435
3987
(Aplausos)
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