TEDMED 2010
Thomas Goetz: It's time to redesign medical data
Thomas Goetz: Đây là lúc để thiết kế lại những dữ liệu y khoa
Filmed:
Readability: 3.5
587,895 views
Những biểu đồ y khoa: nó khó tiếp cận, không thể đọc được, và chứa đầy những thông tin giúp cho bạn sống lành mạnh hơn nếu bạn biết sử dụng chúng. Ở TEDMED, Thomas Goetz đã xem những dữ liệu y khoa, nhấn mạnh đến việc thiết kế lại và đi sâu hơn về nó.
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
Tôi sẽ nói với các bạn
00:17
about how we can tap
1
2000
2000
về cách chúng ta có thể sử dụng
00:19
a really underutilized resource in health care,
2
4000
2000
một nguồn lực chưa được dùng đúng mức trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe,
00:21
which is the patient,
3
6000
2000
đó chính là bệnh nhân,
00:23
or, as I like to use the scientific term,
4
8000
3000
hoặc, một thuật ngữ khoa học tôi thích dùng,
00:26
people.
5
11000
2000
con người.
00:28
Because we are all patients, we are all people.
6
13000
2000
Vì chúng ta đều là bệnh nhân, chúng ta đều là con người.
00:30
Even doctors are patients at some point.
7
15000
2000
Ngay cả bác sĩ đôi lúc cũng là bệnh nhân.
00:32
So I want to talk about that
8
17000
2000
Nên tôi muốn nói về vấn đề này
00:34
as an opportunity
9
19000
2000
như là một cơ hội
00:36
that we really have failed to engage with very well in this country
10
21000
3000
mà chúng ta đã thất bại khi thực hiện ở đất nước này
00:39
and, in fact, worldwide.
11
24000
2000
và, thực ra, trên toàn thế giới.
00:41
If you want to get at the big part --
12
26000
2000
Nếu bạn muốn hiểu rõ về điều này -
00:43
I mean from a public health level, where my training is --
13
28000
3000
ở mức độ sức khỏe cộng đồng, là thứ tôi được học -
00:46
you're looking at behavioral issues.
14
31000
2000
bạn đang xem xét các vấn đề hành vi.
00:48
You're looking at things where people are actually given information,
15
33000
3000
Bạn đang xem xét những điều mà mọi người thực ra đã được cung cấp thông tin,
00:51
and they're not following through with it.
16
36000
2000
và họ lại không làm theo đó.
00:53
It's a problem that manifests itself in diabetes,
17
38000
4000
Đó là vấn đề tự nảy sinh ở bệnh nhân đái tháo đường,
00:57
obesity, many forms of heart disease,
18
42000
2000
béo phì, nhiều dạng bệnh lý về tim,
00:59
even some forms of cancer -- when you think of smoking.
19
44000
3000
và thậm chí vài dạng ung thư - khi nói về việc hút thuốc lá.
01:02
Those are all behaviors where people know what they're supposed to do.
20
47000
3000
Đó đều là những hành vi mà mọi người biết họ cần làm.
01:05
They know what they're supposed to be doing,
21
50000
2000
Họ biết những điều họ sẽ phải làm,
01:07
but they're not doing it.
22
52000
2000
nhưng rồi họ lại không thực hiện nó.
01:09
Now behavior change is something
23
54000
2000
Hiện giờ, sự thay đổi hành vi là
01:11
that is a long-standing problem in medicine.
24
56000
2000
một vấn đề tồn tại từ lâu trong y khoa.
01:13
It goes all the way back to Aristotle.
25
58000
2000
Nó diễn ra rất lâu từ thời Aristotle.
01:15
And doctors hate it, right?
26
60000
2000
Và bác sĩ thì ghét điều này, phải chứ?
01:17
I mean, they complain about it all the time.
27
62000
2000
Ý tôi là họ phàn nàn về vấn đề này mọi lúc.
01:19
We talk about it in terms of engagement, or non-compliance.
28
64000
3000
Chúng ta nói về nó xét trên mặt cam kết, hoặc không tuân thủ điểu trị.
01:22
When people don't take their pills,
29
67000
2000
Khi mọi người không uống thuốc,
01:24
when people don't follow doctors' orders --
30
69000
2000
khi họ không làm theo chỉ dẫn của bác sĩ -
01:26
these are behavior problems.
31
71000
2000
đó là những vấn đề về hành vi.
01:28
But for as much as clinical medicine
32
73000
2000
Nhưng dẫu cho y học lâm sàng
01:30
agonizes over behavior change,
33
75000
2000
lo nghĩ rất nhiều về việc thay đổi hành vi,
01:32
there's not a lot of work done
34
77000
2000
không có nhiều việc được hoàn thành
01:34
in terms of trying to fix that problem.
35
79000
3000
để cố gắng giải quyết vấn đề đó.
01:37
So the crux of it
36
82000
2000
Vậy nên điểm then chốt của nó
01:39
comes down to this notion of decision-making --
37
84000
2000
liên quan đến khái niệm về việc đưa ra quyết định -
01:41
giving information to people in a form
38
86000
2000
đưa thông tin cho mọi người theo cái cách
01:43
that doesn't just educate them
39
88000
2000
không chỉ là chỉ dạy họ
01:45
or inform them,
40
90000
2000
hay thông báo cho họ,
01:47
but actually leads them to make better decisions,
41
92000
2000
mà còn là giúp họ đưa ra những quyết định sáng suốt hơn,
01:49
better choices in their lives.
42
94000
2000
những lựa chọn tốt hơn trong cuộc sống.
01:51
One part of medicine, though,
43
96000
2000
Một ngành của y học, dù vậy,
01:53
has faced the problem of behavior change pretty well,
44
98000
4000
phải đối mặt với việc thay đổi hành vi khá nhiều,
01:57
and that's dentistry.
45
102000
2000
đó là nha khoa.
01:59
Dentistry might seem -- and I think it is --
46
104000
2000
Nha khoa dường như - và tôi nghĩ đúng thực là vậy -
02:01
many dentists would have to acknowledge
47
106000
2000
nhiều nha sĩ phải công nhận rằng
02:03
it's somewhat of a mundane backwater of medicine.
48
108000
2000
là một ngành buồn chán, chậm tiến của y học.
02:05
Not a lot of cool, sexy stuff happening in dentistry.
49
110000
3000
Không có nhiều thứ thú vị, lôi cuốn trong nha khoa.
02:08
But they have really taken this problem of behavior change
50
113000
3000
Nhưng họ đã thực sự xem xét vấn đề thay đổi hành vi
02:11
and solved it.
51
116000
2000
và giải quyết được nó.
02:13
It's the one great preventive health success
52
118000
2000
Đó là một thành công lớn về y tế dự phòng
02:15
we have in our health care system.
53
120000
2000
mà chúng ta có trong hệ thống chăm sóc sức khỏe.
02:17
People brush and floss their teeth.
54
122000
2000
Mọi người đánh răng và xỉa răng.
02:19
They don't do it as much as they should, but they do it.
55
124000
3000
Họ không thực hiện điều này nhiều như họ nên làm, nhưng họ vẫn thực hiện nó.
02:22
So I'm going to talk about one experiment
56
127000
2000
Nên tôi sẽ nói về một thí nghiệm
02:24
that a few dentists in Connecticut
57
129000
2000
mà một vài nha sĩ ở Connecticut
02:26
cooked up about 30 years ago.
58
131000
2000
thực hiện khoảng 30 năm trước.
02:28
So this is an old experiment, but it's a really good one,
59
133000
2000
Đây là một thí nghiệm đã cũ, nhưng là một thí nghiệm rất tốt,
02:30
because it was very simple,
60
135000
2000
vì nó rất đơn giản,
02:32
so it's an easy story to tell.
61
137000
2000
nên nó cũng dễ kể lại.
02:34
So these Connecticut dentists decided
62
139000
2000
Những nha sĩ này đã quyết định rằng
02:36
that they wanted to get people to brush their teeth and floss their teeth more often,
63
141000
3000
họ muốn mọi người đánh răng và dùng chỉ tơ nha khoa thường xuyên hơn,
02:39
and they were going to use one variable:
64
144000
2000
và họ sử dụng một biến số:
02:41
they wanted to scare them.
65
146000
2000
họ muốn làm mọi người sợ.
02:43
They wanted to tell them how bad it would be
66
148000
3000
Họ muốn nói với mọi người về tác hại
02:46
if they didn't brush and floss their teeth.
67
151000
2000
nếu mọi người không đánh răng và dùng chỉ nha khoa.
02:48
They had a big patient population.
68
153000
3000
Họ có một lượng bệnh nhân lớn.
02:51
They divided them up into two groups.
69
156000
2000
Họ chia nhóm này thành hai phần.
02:53
They had a low-fear population,
70
158000
2000
Họ có một nhóm với nỗi sợ hãi ở mức độ thấp,
02:55
where they basically gave them a 13-minute presentation,
71
160000
2000
họ đưa một bài thuyết trình dài 13 phút cho nhóm này,
02:57
all based in science,
72
162000
2000
tất cả đều dựa vào khoa học,
02:59
but told them that, if you didn't brush and floss your teeth,
73
164000
3000
nhưng họ nói rằng, nếu bạn không đánh răng và dùng chỉ nha khoa,
03:02
you could get gum disease. If you get gum disease, you will lose your teeth,
74
167000
3000
bạn có thể mắc bệnh nướu lợi. Nếu mắc bệnh này, bạn sẽ phải nhổ răng,
03:05
but you'll get dentures, and it won't be that bad.
75
170000
2000
nhưng bạn sẽ được cấy răng giả, và mọi thứ sẽ không tệ lắm.
03:07
So that was the low-fear group.
76
172000
2000
Đó là nhóm với nỗi sợ mức độ thấp.
03:09
The high-fear group, they laid it on really thick.
77
174000
3000
Ở nhóm có mức độ sợ hãi cao, họ làm rất căng.
03:12
They showed bloody gums.
78
177000
2000
Họ đưa ra hình ảnh lợi bị chảy máu.
03:14
They showed puss oozing out from between their teeth.
79
179000
3000
Họ cho xem hình ảnh mủ chảy ra từ kẽ răng.
03:17
They told them that their teeth were going to fall out.
80
182000
2000
Họ nói rằng răng của mọi người sẽ rơi ra.
03:19
They said that they could have infections
81
184000
2000
Họ nói rằng mọi người có thể bị nhiễm trùng
03:21
that would spread from their jaws to other parts of their bodies,
82
186000
3000
và nó sẽ lan rộng từ hàm đến các phần khác trên cơ thể,
03:24
and ultimately, yes, they would lose their teeth.
83
189000
2000
và cuối cùng, vâng, mọi người sẽ mất hàm răng của mình.
03:26
They would get dentures, and if you got dentures,
84
191000
2000
Mọi người sẽ có răng giả, nhưng nếu họ dùng răng giả,
03:28
you weren't going to be able to eat corn-on-the-cob,
85
193000
2000
họ sẽ không thể ăn bắp ngô,
03:30
you weren't going to be able to eat apples,
86
195000
2000
sẽ không thể ăn táo,
03:32
you weren't going to be able to eat steak.
87
197000
2000
sẽ không thể ăn thịt bò bít tết.
03:34
You'll eat mush for the rest of your life.
88
199000
2000
Mọi người sẽ phải ăn nấm trong suốt phần đời còn lại.
03:36
So go brush and floss your teeth.
89
201000
3000
Vậy nên hãy đi đánh răng và dùng chỉ nha khoa đi.
03:39
That was the message. That was the experiment.
90
204000
2000
Đó là thông điệp. Đó là thí nghiệm.
03:41
Now they measured one other variable.
91
206000
2000
Bây giờ họ đo một biến số khác.
03:43
They wanted to capture one other variable,
92
208000
2000
Họ muốn nắm bắt được một biến số khác,
03:45
which was the patients' sense of efficacy.
93
210000
3000
đó là cảm nhận của bệnh nhân về mức độ hiệu quả.
03:48
This was the notion of whether the patients felt
94
213000
2000
Đó là ý niệm liệu bệnh nhân có cảm thấy
03:50
that they actually would go ahead and brush and floss their teeth.
95
215000
3000
mình phải thực sự thay đổi và đi đánh răng, và dùng chỉ nha khoa
03:53
So they asked them at the beginning,
96
218000
2000
Vậy nên bác sĩ hỏi họ ngay từ lúc đầu,
03:55
"Do you think you'll actually be able to stick with this program?"
97
220000
2000
"Bạn có nghĩ rằng mình thực sự sẽ làm theo chương trình này không?"
03:57
And the people who said, "Yeah, yeah. I'm pretty good about that,"
98
222000
2000
Và những ai nói: "Ừ ừ. Tôi khá chắc là vậy",
03:59
they were characterized as high efficacy,
99
224000
2000
họ sẽ được xếp vào nhóm có hiệu quả cao,
04:01
and the people who said,
100
226000
2000
và những người nói rằng,
04:03
"Eh, I never get around to brushing and flossing as much as I should,"
101
228000
2000
"Uầy, tôi sẽ không đánh răng và dùng chỉ nha khoa đủ lần đâu".
04:05
they were characterized as low efficacy.
102
230000
2000
họ sẽ được xếp vào nhóm có hiệu quả thấp.
04:07
So the upshot was this.
103
232000
3000
Vậy kết quả là thế này.
04:10
The upshot of this experiment
104
235000
2000
Kết quả của thí nghiệm
04:12
was that fear was not really a primary driver
105
237000
3000
là nỗi sợ không phải là điều căn bản
04:15
of the behavior at all.
106
240000
2000
thay đổi hành vi của họ.
04:17
The people who brushed and flossed their teeth
107
242000
2000
Những người đánh răng và dùng chỉ nha khoa
04:19
were not necessarily the people
108
244000
2000
không nhất thiết là những người
04:21
who were really scared about what would happen --
109
246000
2000
thực sự sợ hãi về những thứ sẽ xảy ra --
04:23
it's the people who simply felt that they had the capacity
110
248000
3000
mà đó là những người cảm thấy mình có khả năng
04:26
to change their behavior.
111
251000
2000
thay đổi hành vi của mình.
04:28
So fear showed up as not really the driver.
112
253000
3000
Vây nên sự sợ hãi rõ ràng không phải là yếu tố chủ chốt.
04:31
It was the sense of efficacy.
113
256000
3000
Đó là cảm giác mức độ hiệu quả.
04:34
So I want to isolate this,
114
259000
2000
Tôi muốn tách biệt điều này,
04:36
because it was a great observation --
115
261000
2000
bởi vì đó là một quan sát tuyệt vời -
04:38
30 years ago, right, 30 years ago --
116
263000
2000
30 năm trước, phải, 30 năm trước -
04:40
and it's one that's laid fallow in research.
117
265000
3000
và đó là khía cạnh bị bỏ quên trong nghiên cứu.
04:43
It was a notion that really came out
118
268000
2000
Đó là một khái niệm đã lộ ra
04:45
of Albert Bandura's work,
119
270000
2000
từ công việc của Albert Bandura,
04:47
who studied whether
120
272000
2000
người đã nghiên cứu rằng
04:49
people could get a sense of empowerment.
121
274000
3000
mọi người có cảm thấy quyền năng không.
04:52
The notion of efficacy basically boils down to one -- that
122
277000
3000
Khái niệm về sự hiệu quả, về cơ bản có thể cô đặc lại --
04:55
if somebody believes that they have the capacity to change their behavior.
123
280000
3000
nếu một ai đó tin rằng mình có khả năng thay đổi hành vi.
04:58
In health care terms, you could characterize this
124
283000
3000
Đặt vào vấn đề chăm sóc sức khỏe, bạn có thể mô tả nó
05:01
as whether or not somebody feels
125
286000
2000
có hay không khi ai đó cảm thấy
05:03
that they see a path towards better health,
126
288000
2000
họ nhìn thấy con đường để có một sức khỏe tốt hơn,
05:05
that they can actually see their way towards getting better health,
127
290000
2000
họ thực sự có thể nhìn thấy con đường để có sức khỏe tốt hơn,
05:07
and that's a very important notion.
128
292000
2000
đó là một khái niệm rất quan trọng.
05:09
It's an amazing notion.
129
294000
2000
Đó là một khái niệm kinh ngạc.
05:11
We don't really know how to manipulate it, though, that well.
130
296000
3000
Chúng ta không biết rõ làm thế nào để sử dụng nó.
05:14
Except, maybe we do.
131
299000
3000
Ngoại trừ, có thể chúng ta biết việc đó.
05:17
So fear doesn't work, right? Fear doesn't work.
132
302000
2000
Nỗi sợ không có tác dụng, phải chứ? Nỗi sợ không có tác dụng.
05:19
And this is a great example
133
304000
2000
Và đây là một ví dụ tuyệt vời
05:21
of how we haven't learned that lesson at all.
134
306000
3000
về việc chúng ta chưa nắm rõ bài học về vấn đề này.
05:24
This is a campaign from the American Diabetes Association.
135
309000
3000
Đây là một chiến dịch của liên đoàn tiểu đường của Mĩ.
05:27
This is still the way we're communicating messages about health.
136
312000
3000
Nỗi sợ vẫn là cách chúng ta truyền tải thông tin về sức khỏe.
05:30
I mean, I showed my three-year-old this slide last night,
137
315000
3000
Ý tôi, là khi tôi đưa cho đứa con 3 tuổi xem cái poster này tối qua,
05:33
and he's like, "Papa, why is an ambulance in these people's homes?"
138
318000
4000
và nó nói rằng, " Bố ơi, tại sao lại có xe cứu thương trong nhà của họ ạ?"
05:37
And I had to explain, "They're trying to scare people."
139
322000
3000
Và tôi phải giải thích rằng, " Họ đang cố làm mọi người sợ."
05:40
And I don't know if it works.
140
325000
2000
Và tôi không chắc nó có tác dụng không.
05:42
Now here's what does work:
141
327000
2000
Và đây là điều sẽ có tác dụng:
05:44
personalized information works.
142
329000
2000
cá nhân hóa thông tin.
05:46
Again, Bandura recognized this
143
331000
2000
Một lần nữa, Bandura nhận ra điều này
05:48
years ago, decades ago.
144
333000
2000
hàng nhiều năm về trước.
05:50
When you give people specific information
145
335000
2000
Khi bạn đưa những thông tin cụ thể cho mọi người
05:52
about their health, where they stand,
146
337000
2000
về sức khỏe, họ đang như thế nào,
05:54
and where they want to get to, where they might get to,
147
339000
2000
và họ muốn đạt được như thế nào, họ sẽ đạt được gì,
05:56
that path, that notion of a path --
148
341000
2000
cách làm đó, ý niệm về con đường đó --
05:58
that tends to work for behavior change.
149
343000
2000
có khả năng làm thay đổi hành vi.
06:00
So let me just spool it out a little bit.
150
345000
2000
Tôi sẽ trải rộng vấn đề này ra một chút.
06:02
So you start with personalized data, personalized information
151
347000
3000
Bạn sẽ bắt đầu với dữ liệu cá nhân, thông tin cá nhân
06:05
that comes from an individual,
152
350000
2000
đến từ một cá thể,
06:07
and then you need to connect it to their lives.
153
352000
3000
và sau đó, bạn cần kết nối nó với cuộc sống của họ.
06:10
You need to connect it to their lives,
154
355000
2000
Bạn cần kết nối nó với cuộc sống của họ,
06:12
hopefully not in a fear-based way, but one that they understand.
155
357000
2000
không phải theo cách dựa vào sự sợ hãi, mà là theo cách giúp mọi người hiểu chuyện.
06:14
Okay, I know where I sit. I know where I'm situated.
156
359000
3000
Được rồi, tôi biết tôi đang ở đâu. Tôi biết vị trí của mình.
06:17
And that doesn't just work for me in terms of abstract numbers --
157
362000
3000
Và nó sẽ không có tác dụng với tôi trong giới hạn của những con số trừu tượng
06:20
this overload of health information
158
365000
2000
những lượng thông tin quá mức
06:22
that we're inundated with.
159
367000
2000
khiến chúng ta bị tràn ngập.
06:24
But it actually hits home.
160
369000
2000
Nhưng nó sẽ có tác dụng.
06:26
It's not just hitting us in our heads; it's hitting us in our hearts.
161
371000
2000
Nó không chỉ tác động lý trí, mà còn tác động đến trái tim chúng ta.
06:28
There's an emotional connection to information
162
373000
2000
Có những sự kết nối về mặt cảm xúc đối với những thông tin
06:30
because it's from us.
163
375000
2000
bởi vì nó xuất phát từ chính chúng ta.
06:32
That information then needs to be connected to choices,
164
377000
3000
Những thông tin đó cần được kết nối với những lựa chọn,
06:35
needs to be connected to a range of options,
165
380000
2000
cần phải được kết nối với những điều,
06:37
directions that we might go to --
166
382000
2000
những hướng mà chúng ta có thể đi đến--
06:39
trade-offs, benefits.
167
384000
2000
những điều kết hợp đúng đắn, những lợi ích.
06:41
Finally, we need to be presented with a clear point of action.
168
386000
3000
Cuối cùng, chúng ta cần đưa nó với những hành động cụ thể.
06:44
We need to connect the information
169
389000
2000
Chúng ta luôn cần kết nối thông tin
06:46
always with the action,
170
391000
2000
với những hành động,
06:48
and then that action feeds back
171
393000
2000
và sau đó các hành động này phản hồi ngược lại
06:50
into different information,
172
395000
2000
thành những thông tin khác nhau,
06:52
and it creates, of course, a feedback loop.
173
397000
2000
và nó tất nhiên sẽ tạo ra, một vòng phản hồi.
06:54
Now this is a very well-observed and well-established notion
174
399000
3000
Bây giờ nó là một khái niệm rất dễ theo dõi và dễ thiết lập
06:57
for behavior change.
175
402000
2000
để thay đổi hành vi.
06:59
But the problem is that things -- in the upper-right corner there --
176
404000
3000
Nhưng vấn đề ở chỗ- ở trên góc bên phải kia
07:02
personalized data, it's been pretty hard to come by.
177
407000
2000
đó là dữ liệu cá nhân, đó là điều khá khó để thu được.
07:04
It's a difficult and expensive commodity,
178
409000
3000
Đó là một thứ đồ khó kiếm và xa hoa,
07:07
until now.
179
412000
2000
cho đến bây giờ.
07:09
So I'm going to give you an example, a very simple example of how this works.
180
414000
3000
Tôi sẽ cho bạn một ví dụ đơn giản về việc sử dụng nó như thế nào.
07:12
So we've all seen these. These are the "your speed limit" signs.
181
417000
3000
Chúng ta đều đã nhìn thấy cái này. Đó là biển báo tốc độ giới hạn.
07:15
You've seen them all around,
182
420000
2000
Bạn đã nhìn thấy nó nhiều lần,
07:17
especially these days as radars are cheaper.
183
422000
2000
đặc biệt khi mà ngày nay, radar đã rẻ hơn.
07:19
And here's how they work in the feedback loop.
184
424000
2000
Và đây là cách nó sẽ hoạt động ở vòng phản hồi này.
07:21
So you start with the personalized data
185
426000
2000
Bạn sẽ bắt đầu với dữ liệu cá nhân
07:23
where the speed limit on the road that you are at that point
186
428000
2000
ở đó tốc độ giới hạn trên đường ở thời điểm đó
07:25
is 25,
187
430000
2000
là 25,
07:27
and, of course, you're going faster than that.
188
432000
2000
và đương nhiên, bạn đang đi nhanh hơn tốc độ này.
07:29
We always are. We're always going above the speed limit.
189
434000
3000
Chúng ta luôn như vậy. Chúng ta luôn đi nhanh hơn tốc độ giới hạn.
07:32
The choice in this case is pretty simple.
190
437000
2000
Sự lựa chọn lúc này khá là đơn giản.
07:34
We either keep going fast, or we slow down.
191
439000
2000
Chúng ta có thể tiếp tục đi nhanh, hoặc là đi chậm lại.
07:36
We should probably slow down,
192
441000
2000
Chúng ta nên đi chậm lại,
07:38
and that point of action is probably now.
193
443000
2000
và việc làm bây giờ.
07:40
We should take our foot off the pedal right now,
194
445000
3000
Chúng ta sẽ nhấc chân khỏi bàn đạp ngay,
07:43
and generally we do. These things are shown to be pretty effective
195
448000
3000
và nói chung chúng ta đều làm vậy. Những thứ này đã được chỉ ra là khá hiệu quả
07:46
in terms of getting people to slow down.
196
451000
2000
trong việc giúp mọi người đi chậm lại.
07:48
They reduce speeds by about five to 10 percent.
197
453000
2000
Họ sẽ giảm tốc độ từ 5-10 %.
07:50
They last for about five miles,
198
455000
2000
Nó sẽ kéo dài khoảng 5 dặm
07:52
in which case we put our foot back on the pedal.
199
457000
2000
đến khi chúng ta lại đặt chân vào bàn đạp.
07:54
But it works, and it even has some health repercussions.
200
459000
2000
Nhưng nó có tác dụng, và thậm chí có tác động đến sức khỏe.
07:56
Your blood pressure might drop a little bit.
201
461000
2000
Huyết áp của các bạn có thể giảm một chút.
07:58
Maybe there's fewer accidents, so there's public health benefits.
202
463000
3000
Có thể là sẽ có ít vụ tai nạn hơn, nên sẽ có lợi ích cho sức khỏe cộng đồng.
08:01
But by and large, this is a feedback loop
203
466000
2000
Nhưng nhìn chung, đây là vòng phản hồi
08:03
that's so nifty and too rare.
204
468000
3000
rất hiện đại nhưng quá hiếm
08:06
Because in health care, most health care,
205
471000
2000
Bởi vì trong phần lớn trường hợp về chăm sóc sức khỏe,
08:08
the data is very removed from the action.
206
473000
3000
những dữ liệu bị tách khỏi hành động.
08:11
It's very difficult to line things up so neatly.
207
476000
3000
Rất khó để liên kết chúng một cách hiệu quả.
08:14
But we have an opportunity.
208
479000
2000
Nhưng chúng ta có cơ hội.
08:16
So I want to talk about, I want to shift now to think about
209
481000
2000
Và tôi muốn nói, tôi muốn chuyển qua nói về
08:18
how we deliver health information in this country,
210
483000
2000
cách chúng ta truyền tải thông tin sức khỏe trên đất nước này,
08:20
how we actually get information.
211
485000
3000
cách chúng ta thực sự tiếp nhận thông tin.
08:23
This is a pharmaceutical ad.
212
488000
3000
Đây là một quảng cáo về dược phẩm.
08:26
Actually, it's a spoof. It's not a real pharmaceutical ad.
213
491000
2000
Thực ra đó là sự lừa gạt. Đây không là quảng cáo dược phẩm thực.
08:28
Nobody's had the brilliant idea
214
493000
2000
Không ai từng có ý tưởng thông minh hơn
08:30
of calling their drug Havidol quite yet.
215
495000
3000
về việc gợi ra tên thuốc Havidol này.
08:34
But it looks completely right.
216
499000
2000
Điều đó hoàn toàn đúng.
08:36
So it's exactly the way we get
217
501000
2000
Đó chính xác là cách chúng ta nhận
08:38
health information and pharmaceutical information,
218
503000
3000
thông tin về sức khỏe và dược phẩm,
08:41
and it just sounds perfect.
219
506000
2000
và nghe có vẻ như hoàn hảo.
08:43
And then we turn the page of the magazine,
220
508000
2000
Và khi chúng ta lật sang trang khác của tạp chí,
08:45
and we see this --
221
510000
3000
và chúng ta thấy thứ này
08:48
now this is the page the FDA requires pharmaceutical companies
222
513000
3000
đây là trang mà FDA yêu cầu công ty dược phẩm
08:51
to put into their ads, or to follow their ads,
223
516000
3000
đặt vào quảng cáo của họ, hoặc đi kèm theo quảng cáo của họ,
08:54
and to me, this is one of the most
cynical exercises in medicine.
cynical exercises in medicine.
224
519000
4000
và với tôi, đây là một sự giễu cợt trong ngành y.
08:58
Because we know.
225
523000
2000
Vì ta biết rằng.
09:00
Who among us would actually say that people read this?
226
525000
2000
Thực sự ai trong số chúng ta có thể nói rằng mọi người đọc được nó.
09:02
And who among us would actually say
227
527000
2000
Và ai trong số chúng ta có thể nói rằng
09:04
that people who do try to read this
228
529000
2000
ai có thể đọc được thứ này
09:06
actually get anything out of it?
229
531000
2000
có thể thực sự hiểu được nó?
09:08
This is a bankrupt effort
230
533000
2000
Đó là sự cố gắng phí phạm
09:10
at communicating health information.
231
535000
3000
trong truyền tải thông tin về sức khỏe.
09:13
There is no good faith in this.
232
538000
2000
Đừng có hy vọng gì vào điều này.
09:15
So this is a different approach.
233
540000
2000
Đây là một cách tiếp cận khác.
09:17
This is an approach that has been developed
234
542000
3000
Cách tiếp cận đã được phát triển
09:20
by a couple researchers at Dartmouth Medical School,
235
545000
3000
bởi một nhóm các nhà nghiên cứu ở trường Y khoa Dartmouth,
09:23
Lisa Schwartz and Steven Woloshin.
236
548000
2000
Lisa Schwartz và Steven Woloshin.
09:25
And they created this thing called the "drug facts box."
237
550000
3000
Và họ tạo ra thứ được gọi là "hộp thông tin dược phẩm."
09:28
They took inspiration from, of all things,
238
553000
2000
Họ lấy cảm hừng từ mọi thứ,
09:30
Cap'n Crunch.
239
555000
2000
như Cap'n Crunch.
09:32
They went to the nutritional information box
240
557000
3000
Họ tìm đến những thông tin về dinh dưỡng
09:35
and saw that what works for cereal, works for our food,
241
560000
3000
và xem những gì trong ngũ cốc và thực phẩm,
09:38
actually helps people understand what's in their food.
242
563000
3000
và thực sự giúp mọi người hiểu thành phần có trong đó.
09:42
God forbid we should use that same standard
243
567000
2000
Chúng ta nên sử dụng tiêu chuẩn đó
09:44
that we make Cap'n Crunch live by
244
569000
2000
mà nhờ đó mà Cap'n Crunch sống được
09:46
and bring it to drug companies.
245
571000
3000
mang đến cho các công ty thuốc.
09:49
So let me just walk through this quickly.
246
574000
2000
Để tôi nói qua về bản báo cáo này.
09:51
It says very clearly what the drug is for, specifically who it is good for,
247
576000
3000
Nó nói rất rõ ràng thuốc này được dùng làm gì, cụ thể hơn nữa là nó tốt cho những đối tượng nào,
09:54
so you can start to personalize your understanding
248
579000
2000
nên bạn có thể bắt đầu tự nhận ra
09:56
of whether the information is relevant to you
249
581000
2000
những thông tin nào thích hợp với bạn
09:58
or whether the drug is relevant to you.
250
583000
2000
hoặc những thuốc nào thích hợp với bạn.
10:00
You can understand exactly what the benefits are.
251
585000
3000
Bạn có thể hiểu chính xác lợi ích của nó.
10:03
It isn't this kind of vague promise that it's going to work no matter what,
252
588000
3000
Nó không phải là những lời hứa hẹn mơ hồ như thuốc luôn có tác dụng trong bất cứ hoàn cảnh nào,
10:06
but you get the statistics for how effective it is.
253
591000
3000
mà bạn sẽ nhận được những thống kê về hiệu quả của nó
10:09
And finally, you understand what those choices are.
254
594000
3000
Và cuối cùng, bạn sẽ biết những sự lựa chọn là gì.
10:12
You can start to unpack the choices involved
255
597000
2000
Bạn có thể bắt đầu xem xét những sự lựa chọn có liên quan
10:14
because of the side effects.
256
599000
2000
bởi các tác dụng phụ.
10:16
Every time you take a drug, you're walking into a possible side effect.
257
601000
3000
Tác dụng phụ có khả năng xảy ra mỗi lần bạn dùng thuốc.
10:19
So it spells those out in very clean terms,
258
604000
2000
Và nó nói rõ ràng về điều này,
10:21
and that works.
259
606000
2000
và nó có hiệu quả.
10:23
So I love this. I love that drug facts box.
260
608000
2000
Tôi thích điều này. Tôi thích cái hộp thông tin dược phẩm đó.
10:25
And so I was thinking about,
261
610000
2000
Và tôi nghĩ về
10:27
what's an opportunity that I could have
262
612000
2000
đâu là cơ hội để tôi
10:29
to help people understand information?
263
614000
3000
giúp mọi người hiểu những thông tin này?
10:32
What's another latent body of information that's out there
264
617000
4000
Hay đâu là những thông tin ngầm
10:36
that people are really not putting to use?
265
621000
3000
mà mọi người không đưa ra sử dụng?
10:39
And so I came up with this: lab test results.
266
624000
3000
Và tôi nghĩ đến kết quả kiểm tra.
10:42
Blood test results are this great source of information.
267
627000
3000
Kết quả kiểm tra mẫu máu là một nguồn thông tin tuyệt vời.
10:45
They're packed with information.
268
630000
2000
Nó chứa nhiều thông tin.
10:47
They're just not for us. They're not for people. They're not for patients.
269
632000
3000
Nó không dành cho chúng ta. Nó không dành cho mọi người. Nó không dành cho bệnh nhân.
10:50
They go right to doctors.
270
635000
2000
Nó dành cho những bác sĩ.
10:52
And God forbid -- I think many doctors, if you really asked them,
271
637000
3000
Hy vọng điều này không xảy ra: tôi nghĩ nhiều bác sĩ, nếu bạn hỏi họ,
10:55
they don't really understand all this stuff either.
272
640000
3000
họ cũng sẽ không thật sự hiểu hết những thứ này.
10:58
This is the worst presented information.
273
643000
3000
Và là những thông tin được đưa ra tệ nhất.
11:01
You ask Tufte, and he would say,
274
646000
3000
Bạn hỏi Tufte, và anh ta sẽ nói,
11:04
"Yes, this is the absolute worst presentation of information possible."
275
649000
3000
"phải, đây là sự đưa ra thông tin tệ nhất có thể."
11:07
What we did at Wired
276
652000
2000
Những gì chúng tôi làm ở Wired
11:09
was we went, and I got our graphic design department
277
654000
2000
là thứ chúng tôi đã đạt đến, và tôi dùng khoa thiết kế dùng hình ảnh
11:11
to re-imagine these lab reports.
278
656000
2000
để hình dung lại những báo cáo xét nghiệm.
11:13
So that's what I want to walk you through.
279
658000
2000
Và đây là thứ tôi muốn các bạn xem.
11:15
So this is the general blood work before,
280
660000
3000
Đây là một mẫu báo kết quả về máu trước đây,
11:18
and this is the after, this is what we came up with.
281
663000
2000
và đây là thứ về sau, là những thứ chúng tôi đã tạo ra.
11:20
The after takes what was four pages --
282
665000
2000
Bản sau lấy dữ liệu gồm bốn trang --
11:22
that previous slide was actually
283
667000
2000
slide trước thật ra là
11:24
the first of four pages of data
284
669000
2000
trang đầu tiên trong bốn trang dữ liệu đó
11:26
that's just the general blood work.
285
671000
2000
đó chỉ là kết quả xét nghiệm máu nói chung.
11:28
It goes on and on and on, all these values, all these numbers you don't know.
286
673000
3000
Nó chỉ toàn là những giá trị, những con số mà bạn không biết rõ.
11:31
This is our one-page summary.
287
676000
3000
Đây là bản tổng kết trong một trang của chúng tôi.
11:34
We use the notion of color.
288
679000
2000
Chúng tôi dùng các màu sắc.
11:36
It's an amazing notion that color could be used.
289
681000
3000
Màu được sử dụng là một điều ngạc nhiên.
11:39
So on the top-level you have your overall results,
290
684000
3000
Và ở phía trên cùng bạn có kết quả nói chung,
11:42
the things that might jump out at you from the fine print.
291
687000
3000
những thứ đập ngay vào mắt bạn từ bản báo cáo.
11:45
Then you can drill down
292
690000
2000
Và bạn có thể đi sâu
11:47
and understand how actually we put your level in context,
293
692000
3000
và hiểu cách chúng tôi đặt bạn vào những ngữ cảnh,
11:50
and we use color to illustrate
294
695000
2000
và tôi sử dụng màu để chỉ rõ
11:52
exactly where your value falls.
295
697000
2000
những thứ mà bạn không đạt yêu cầu.
11:54
In this case, this patient is slightly at risk of diabetes
296
699000
3000
Trong trường hợp hày, bệnh nhân đang có nguy cơ bị tiểu đường
11:57
because of their glucose level.
297
702000
2000
bởi vì lượng đường trong máu.
11:59
Likewise, you can go over your lipids
298
704000
2000
Cũng như thế, khi bạn xem lượng lipid
12:01
and, again, understand what your overall cholesterol level is
299
706000
3000
và lại hiểu về mức trung bình của cholesterol là bao nhiêu
12:04
and then break down into the HDL and the LDL if you so choose.
300
709000
3000
và chia thành nhóm HDL và LDL.
12:07
But again, always using color
301
712000
2000
Nhưng nói một lần nữa, luôn sử dụng màu sắc
12:09
and personalized proximity
302
714000
2000
và sự liên hệ với cá nhân
12:11
to that information.
303
716000
2000
với những thông tin này.
12:13
All those other values,
304
718000
2000
Tất cả những giá trị khác,
12:15
all those pages and pages of values that are full of nothing,
305
720000
2000
những trang khác đều gần như không có ý nghĩa gì
12:17
we summarize.
306
722000
2000
khi chúng tôi tổng kết lại.
12:19
We tell you that you're okay, you're normal.
307
724000
2000
Chúng tôi bảo bạn bình thường.
12:21
But you don't have to wade through it. You don't have to go through the junk.
308
726000
3000
Bạn không phải đọc những thứ nhàm chán này, Bạn không phải xem xét tỉ mỉ những thứ vô ích này.
12:24
And then we do two other very important things
309
729000
2000
Và sau đó chúng tôi làm hai việc quan trọng
12:26
that kind of help fill in this feedback loop:
310
731000
2000
để giúp cho việc hoàn thành vòng phản hồi:
12:28
we help people understand in a little more detail
311
733000
2000
chúng tôi giúp mọi người hiểu thêm một chút
12:30
what these values are and what they might indicate.
312
735000
3000
đây là những thông tin gì và chúng nói lên điều gì.
12:33
And then we go a further step -- we tell them what they can do.
313
738000
3000
Và chúng tôi đi thêm một bước nữa- chúng tôi bảo họ có thể làm gì.
12:36
We give them some insight
314
741000
2000
Chúng tôi cho họ nhìn sâu hơn
12:38
into what choices they can make, what actions they can take.
315
743000
3000
vào những lựa chọn, những việc họ có thể làm.
12:41
So that's our general blood work test.
316
746000
3000
Đây là kết quả xét nghiệm máu chung.
12:44
Then we went to CRP test.
317
749000
2000
Sau đó chúng ta làm tiếp xét nghệm CRP.
12:46
In this case, it's a sin of omission.
318
751000
2000
Trong trường hợp này, nó có rất nhiều thứ bỏ sót.
12:48
They have this huge amount of space,
319
753000
2000
Họ có một khoảng giấy lớn để trống,
12:50
and they don't use it for anything, so we do.
320
755000
2000
và không dùng làm gì cả, nhưng chúng tôi dùng.
12:52
Now the CRP test is often done
321
757000
2000
Bây giờ, xét nghiệm CRP thường đi kèm
12:54
following a cholesterol test,
322
759000
2000
với xét nghiệm về cholesterol,
12:56
or in conjunction with a cholesterol test.
323
761000
2000
hoặc liên kết với xét nghiệm về cholesterol.
12:58
So we take the bold step
324
763000
2000
Chúng tôi thực hiện một bước
13:00
of putting the cholesterol information on the same page,
325
765000
3000
đó là đặt thông tin về cholesterol ở cùng một trang,
13:03
which is the way the doctor is going to evaluate it.
326
768000
2000
đó cũng là cách bác sĩ đánh giá.
13:05
So we thought the patient might actually want to know the context as well.
327
770000
3000
Và chúng tôi nghĩ rằng bệnh nhân thực sự muốn biết rõ về sức khỏe của mình.
13:08
It's a protein that shows up
328
773000
2000
Đó là một protein xuất hiện
13:10
when your blood vessels might be inflamed,
329
775000
2000
khi mà thành mạch của bạn bị viêm,
13:12
which might be a risk for heart disease.
330
777000
2000
và có nguy cơ bị bệnh về tim.
13:14
What you're actually measuring
331
779000
2000
Những gì bạn đang đo
13:16
is spelled out in clean language.
332
781000
2000
được nói theo một ngôn ngữ dễ hiểu.
13:18
Then we use the information
333
783000
2000
Sau đó chúng tôi sử dụng thông tin
13:20
that's already in the lab report.
334
785000
2000
ở trong bản báo cáo.
13:22
We use the person's age and their gender
335
787000
2000
Chúng tôi sử dụng tuổi và giới tính mọi người
13:24
to start to fill in the personalized risks.
336
789000
3000
để điền vào mục những nguy cơ.
13:27
So we start to use the data we have
337
792000
2000
Nên chúng tôi bắt đầu sử dụng những dữ liệu chúng tôi có
13:29
to run a very simple calculation
338
794000
2000
để tạo ra tính toán đơn giản
13:31
that's on all sorts of online calculators
339
796000
2000
đó là tất cả những tính toán trực tuyến
13:33
to get a sense of what the actual risk is.
340
798000
3000
để cảm thấy đâu là nguy cơ thực sự.
13:36
The last one I'll show you is a PSA test.
341
801000
2000
Cái cuối cùng tôi đưa ra là xét nghiệm PSA
13:38
Here's the before, and here's the after.
342
803000
3000
Đây là thứ trước đó, và đây là bản sau đó.
13:41
Now a lot of our effort on this one --
343
806000
2000
Bây giờ, chúng tôi đặt rất nhiều nỗ lực trong việc này --
13:43
as many of you probably know,
344
808000
2000
nhiều bạn có thể đã biết,
13:45
a PSA test is a very controversial test.
345
810000
2000
xét nghiệm PSA là xét nghiệm gây tranh cãi,
13:47
It's used to test for prostate cancer,
346
812000
2000
nó thường được dùng để kiểm tra ung thư tiền tiệt tuyến,
13:49
but there are all sorts of reasons
347
814000
2000
nhưng có hàng tá lý do
13:51
why your prostate might be enlarged.
348
816000
2000
tại sao tuyền tiền liệt lại to ra.
13:53
And so we spent a good deal of our time
349
818000
2000
Nên chúng tôi dành nhiều thời gian
13:55
indicating that.
350
820000
2000
chỉ ra điều này.
13:57
We again personalized the risks.
351
822000
2000
Chúng tôi cá nhân hóa những nguy cơ.
13:59
So this patient is in their 50s,
352
824000
2000
Bệnh nhân này khoảng 50 tuổi,
14:01
so we can actually give them a very precise estimate
353
826000
2000
chúng tôi có thể cho họ một con số chính xác
14:03
of what their risk for prostate cancer is.
354
828000
2000
về khả năng bị ung thư là bao nhiêu.
14:05
In this case it's about 25 percent, based on that.
355
830000
3000
Trong trường hợp này là khoảng 25 %.
14:08
And then again, the follow-up actions.
356
833000
3000
Và thêm nữa, những việc làm tiếp theo.
14:11
So our cost for this was less than 10,000 dollars, all right.
357
836000
3000
Chi phí của chúng tôi cho dự án này là dưới 10000 $.
14:14
That's what Wired magazine spent on this.
358
839000
3000
Đó cũng là số tiền mà tạp chí Wired đã dành ra cho dự án này.
14:17
Why is Wired magazine doing this?
359
842000
2000
Tại sao Wired lại làm điều này?
14:19
(Laughter)
360
844000
3000
( tràng cười)
14:22
Quest Diagnostics and LabCorp,
361
847000
2000
Quest Diagnostics và LabCorp,
14:24
the two largest lab testing companies --
362
849000
3000
hai công ty xét nghiệm lớn nhất,
14:27
last year, they made profits of over 700 million dollars
363
852000
3000
năm ngoái, họ đạt lợi nhuận tương ứng khoảng 700 triệu $
14:30
and over 500 million dollars respectively.
364
855000
3000
và 500 triệu $.
14:33
Now this is not a problem of resources;
365
858000
2000
Đây không phải là vấn đề về các nguồn tài trợ cung cấp;
14:35
this is a problem of incentives.
366
860000
3000
đó là vấn đề về sự thúc đẩy.
14:38
We need to recognize that the target of this information
367
863000
3000
Chúng ta cần nhận ra mục tiêu của những thông tin này
14:41
should not be the doctor, should not be the insurance company.
368
866000
3000
không phải là cho bác sĩ hay công ty bảo hiểm.
14:44
It should be the patient.
369
869000
2000
Mà là bệnh nhân.
14:46
It's the person who actually, in the end,
370
871000
2000
Người mà cuối cùng,
14:48
is going to be having to change their lives
371
873000
2000
phải thay đổi cuộc sống của mình
14:50
and then start adopting new behaviors.
372
875000
2000
và làm quen với lối sống mới.
14:52
This is information that is incredibly powerful.
373
877000
2000
Đây là nguồn thông tin cực kì có hiệu quả.
14:54
It's an incredibly powerful catalyst to change.
374
879000
3000
Một chất xúc tác tuyệt vời để thay đổi.
14:57
But we're not using it. It's just sitting there.
375
882000
2000
Nhưng chúng ta không dùng, chúng ta vẫn dậm chân tại chỗ.
14:59
It's being lost.
376
884000
2000
Nó đang trở nên bị bỏ rơi.
15:01
So I want to just offer four questions
377
886000
2000
Tôi muốn đưa ra 4 câu hỏi
15:03
that every patient should ask,
378
888000
2000
mà mọi bệnh nhân đều hỏi,
15:05
because I don't actually expect people
379
890000
2000
vì tôi không mong mọi người
15:07
to start developing these lab test reports.
380
892000
2000
phát triển bản báo cáo kết quả xét nghiệm.
15:09
But you can create your own feedback loop.
381
894000
2000
Bạn có thể tự tạo ra vòng phản hồi này.
15:11
Anybody can create their feedback loop by asking these simple questions:
382
896000
3000
Bất cứ ai cũng có thể tạo ra cái vòng phản hồi này bằng cách hỏi những câu đơn giản như:
15:14
Can I have my results?
383
899000
2000
Tôi có thể biết kết quả của mình không?
15:16
And the only acceptable answer is --
384
901000
2000
Và chỉ có duy nhất một câu trả lời là
15:18
(Audience: Yes.) -- yes.
385
903000
2000
(khán giả: Có.) Có.
15:20
What does this mean? Help me understand what the data is.
386
905000
2000
Điều đó có nghĩa gì? Giúp tôi hiểu những thông tin này là gì.
15:22
What are my options? What choices are now on the table?
387
907000
3000
Đâu là những lựa chọn cho tôi?
15:25
And then, what's next?
388
910000
2000
Và sau đó, còn gì nữa ?
15:27
How do I integrate this information
389
912000
2000
Làm sao tôi có thể hợp nhất thông tin này
15:29
into the longer course of my life?
390
914000
2000
để chuyển thành hướng đi xa hơn cho mình.
15:32
So I want to wind up by just showing
391
917000
2000
Và tôi muốn kết thúc bằng việc chỉ ra
15:34
that people have the capacity to understand this information.
392
919000
2000
rằng mọi người đều có khả năng hiểu những thông tin này.
15:36
This is not beyond the grasp of ordinary people.
393
921000
3000
Nó không vượt tầm với của mọi người.
15:39
You do not need to have the education level of people in this room.
394
924000
3000
Bạn không cần phải có trình độ học vấn như mọi người trong phòng này.
15:42
Ordinary people are capable of understanding this information,
395
927000
3000
Người bình thường cũng có khả năng hiểu những thông tin này,
15:45
if we only go to the effort of presenting it to them
396
930000
3000
chỉ khi ta nỗ lực giới thiệu cho họ
15:48
in a form that they can engage with.
397
933000
2000
bằng cách kết nối được họ vào đó.
15:50
And engagement is essential here,
398
935000
2000
Việc kết nối họ vào là điều cần thiết
15:52
because it's not just giving them information;
399
937000
2000
vì nó không chỉ đưa cho họ thông tin;
15:54
it's giving them an opportunity to act.
400
939000
2000
nó cho họ cơ hội thực hiện.
15:56
That's what engagement is. It's different from compliance.
401
941000
2000
Sự kết nối phải như vậy. Nó khác với sự tuân thủ theo.
15:58
It works totally different from the way we talk about behavior
402
943000
3000
Nó thực sự khác với cách chúng ta nói về hành vi
16:01
in medicine today.
403
946000
2000
trong y khoa hiện nay.
16:03
And this information is out there.
404
948000
2000
Và những thông tin ở ngoài kia
16:05
I've been talking today about latent information,
405
950000
2000
Hôm nay tôi nói về những thông tin tiềm tàng,
16:07
all this information that exists in the system
406
952000
2000
tất cả những thông tin tồn tại trên hệ thống y khoa
16:09
that we're not putting to use.
407
954000
2000
chúng tôi không đưa ra sử dụng.
16:11
But there are all sorts of other bodies of information
408
956000
2000
Nhưng tất cả những dạng thông tin khác
16:13
that are coming online,
409
958000
2000
được đưa ra rộng rãi,
16:15
and we need to recognize the capacity of this information
410
960000
3000
và chúng ta cần nhận ra khả năng của những thông tin
16:18
to engage people, to help people
411
963000
2000
để thu hút mọi người, để giúp mọi người
16:20
and to change the course of their lives.
412
965000
2000
và thay đổi cuộc sống của chúng ta.
16:22
Thank you very much.
413
967000
2000
Cảm ơn rất nhiều.
16:24
(Applause)
414
969000
3000
(Vỗ tay).
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