TEDxAustin
Joel Selanikio: The big-data revolution in health care
جويل سيلانيكيو .: البذور المدهشة لثورة البيانات الكبيرة في مجال الرعاية الصحية .
Filmed:
Readability: 4.1
745,046 views
جمعُ البيانات الصحية عالمياً كان علماً ناقصاً :
حيث كان العمال يتجولون بين القرى ليدقوا على الأبواب ويسألوا الأسئلة , ويكتبوا الأجوبة على الاستمارات الورقية , ثم يدخلون البيانات , والعديد من الدول تبني قراراتها الكبيرة على أساس هذه المعلومات الناقصة .
مهووس البيانات جويل سيلانيكيو يتحدث لنا عن التغيرات الكبيرة التي طرأت في مجال جمع البيانات في العقد المنصرم .
بدأً بأجهزة الـ Palm Pilot وخدمة الـ Hotmail , وصولاً إلى وقتنا هذا والغيمة .
Joel Selanikio - Health and technology activist
Dr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges. Full bio
Dr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:12
There's an old joke about a cop who's walking his beat
0
717
2439
هنالك نكتة قديمة عن شرطي كان يتجول خلال دوريته
00:15
in the middle of the night,
1
3156
1295
في منتصف الليل,
00:16
and he comes across a guy under a street lamp
2
4451
2365
وصادف شابا تحت عمود انارة
00:18
who's looking at the ground and moving from side to side,
3
6816
2531
واللذي كان يبحث في الارض ويتحرك من مكان الى آخر,
00:21
and the cop asks him what he's doing.
4
9347
1859
عندها سأله الشرطي ماللذي يفعله.
00:23
The guys says he's looking for his keys.
5
11206
1959
قال الشاب بأنه يبحث عن مفاتيحه.
00:25
So the cop takes his time and looks over
6
13165
2580
فهم الشرطي بمساعدته واخذ يبحث في المكان
00:27
and kind of makes a little matrix and looks
7
15745
1637
ويدور حول المكان وظل يبحث
00:29
for about two, three minutes. No keys.
8
17382
3051
لمدة دقيقتين, الى ثلاث دقائق. لا مفاتيح.
00:32
The cop says, "Are you sure? Hey buddy,
9
20433
2966
عندئذ قال الشرطي:"هل انت متأكد؟ يارجل,
00:35
are you sure you lost your keys here?"
10
23399
1880
هل انت متأكد بأنك فقدت مفاتيحك هنا ؟"
00:37
And the guy says, "No, no, actually I lost them
11
25279
1379
عندها قال الشاب : "لا, لا , في الحقيقة لقد فقدتهم
00:38
down at the other end of the street,
12
26658
1525
في اسفل نهاية الشارع الاخرى,
00:40
but the light is better here."
13
28183
5984
لكن الانارة تبدو أفضل هنا."
00:46
There's a concept that people talk about nowadays
14
34167
1793
هنالك مفهوم يتحدث عنه الناس هذه الايام
00:47
called big data, and what they're talking about
15
35960
2234
يسمى البيانات الكبيرة, ومايتكلمون عنه
00:50
is all of the information that we're generating
16
38194
2166
هي جميع المعلومات التي ننتجها
00:52
through our interaction with and over the Internet,
17
40360
2665
من خلال تفاعلنا مع او على شبكة الانترنت,
00:55
everything from Facebook and Twitter
18
43025
1942
كل من الفيسبوك والتويتر
00:56
to music downloads, movies, streaming, all this kind of stuff,
19
44967
4077
الى تحميل الموسيقى, الأفلام, البث المباشر, جميع هذه الأشياء من هذا النوع,
01:01
the live streaming of TED.
20
49044
1875
البث المباشر لـ TED.
01:02
And the folks who work with big data, for them,
21
50919
2761
والناس الذين يعملون مع البيانات الكبيرة, بالنسبة لهم,
01:05
they talk about that their biggest problem is
22
53680
1771
يتكلمون عن أن أكبر مشكلة لهم هي
01:07
we have so much information,
23
55451
1912
أننا لدينا كم هائل من المعلومات,
01:09
the biggest problem is, how do we organize all that information?
24
57363
3492
المكشلة الكبيرة حقا هي, كيف ننظم كل هذه المعلومات؟
01:12
I can tell you that working in global health,
25
60855
2392
استطيع ان اقول لكم بأن العمل في مجال الصحة العالمية,
01:15
that is not our biggest problem.
26
63247
2872
هذه ليست ليست اكبر مشكلة لدينا.
01:18
Because for us, even though the light
27
66119
1570
لانه بالنسبة لنا, مع ان النور
01:19
is better on the Internet,
28
67689
3157
أفضل على الإنترنت,
01:22
the data that would help us solve the problems
29
70846
2320
البيانات اللتي ستساعدنا في حل المشاكل
01:25
we're trying to solve is not actually present on the Internet.
30
73166
3386
اللتي نحاول حلها هي في الحقيقة ليست على الإنترنت
01:28
So we don't know, for example, how many people
31
76552
1847
لذلك لانعلم, كمثال, كم عدد الناس
01:30
right now are being affected by disasters
32
78399
2594
الذين تأثروا بالكوارث في هذه اللحظة
01:32
or by conflict situations.
33
80993
2336
او بحالات الصراع.
01:35
We don't know for really basically any of the clinics
34
83329
3743
نحن لا نعرف في الأساس حقا اي من العيادات
01:39
in the developing world, which ones have medicines
35
87072
2193
في العالم النامي, أي منها تمتلك الدواء
01:41
and which ones don't.
36
89265
1460
وأيها لاتمتلكه.
01:42
We have no idea of what the supply chain is for those clinics.
37
90725
3172
ليست لدينا أدنى فكرة عن ماهية سلسلة التجهيزات لهذه العيادات.
01:45
We don't know -- and this is really amazing to me --
38
93897
2860
نحن لانعلم -- وهذا شيئ مدهش حقا بالنسبة لي --
01:48
we don't know how many children were born,
39
96757
2901
نحن لانعلم كم عدد الأطفال اللذين ولدوا,
01:51
or how many children there are in Bolivia
40
99658
2946
أو كم عدد الأطفال هناك في بوليفيا
01:54
or Botswana or Bhutan.
41
102604
3154
أو بوتسوانا أو بوتان.
01:57
We don't know how many kids died last week
42
105758
1922
نحن لانعلم كم عدد الأطفال اللذين ماتوا خلال الأسبوع الماضي
01:59
in any of those countries.
43
107680
1401
في أيٍ من هذه الدول.
02:01
We don't know the needs of the elderly, the mentally ill.
44
109081
3372
نحن لانعلم احتياجات الكهول, والمختلين عقليا.
02:04
For all of these different critically important problems
45
112453
3239
لجميع هذه الانواع المختلفة من المشاكل الحرجة والمهمة
02:07
or critically important areas that we want to solve problems in,
46
115692
3001
أو المناطق الحرجة والمهمة اللتي نريد حل المشاكل فيها,
02:10
we basically know nothing at all.
47
118693
5112
نحن في الأساس لا نعلم شيئًا على الإطلاق.
02:15
And part of the reason why we don't know anything at all
48
123805
2623
وجزء من سبب أننا لانعلم شيئًا على الإطلاق
02:18
is that the information technology systems
49
126428
2252
هو أن تكنولوجيا نظم المعلومات
02:20
that we use in global health to find the data
50
128680
3525
اللتي نستخدمها في مجال الصحة العالمية للعثور على البيانات
02:24
to solve these problems is what you see here.
51
132205
2945
لحل جميع هذه المشاكل هو ماترونه هنا.
02:27
And this is about a 5,000-year-old technology.
52
135150
2258
وهذه تكنولوجيا عمرها 5000 سنة تقريباً.
02:29
Some of you may have used it before.
53
137408
1052
بعضكم ربما استعملها من قبل.
02:30
It's kind of on its way out now, but we still use it
54
138460
2320
وهي في طريقها للاندثار تقريبا, لكننا نضل نستعملها
02:32
for 99 percent of our stuff.
55
140780
2091
لـ 99 بالمئة من عملنا.
02:34
This is a paper form, and what you're looking at
56
142871
4009
هذه ورقة عمل, وماتنظرون إليه
02:38
is a paper form in the hand of a Ministry of Health nurse
57
146880
3366
هو ورقة عمل في يد ممرضة من وزارة الصحة
02:42
in Indonesia who is tramping out across the countryside
58
150246
3288
في إندونيسيا واللتي تطوف حول الأرياف
02:45
in Indonesia on, I'm sure, a very hot and humid day,
59
153534
3581
في إندونيسيا. أنا متأكد, يوم حار ورطب جدا,
02:49
and she is going to be knocking on thousands of doors
60
157115
2725
وهي ستكون تطرق آلاف الأبواب
02:51
over a period of weeks or months,
61
159840
1946
على مدار أسابيع أو شهور.
02:53
knocking on the doors and saying, "Excuse me,
62
161786
2448
طارقةً الباب وقائلة ً:"لو سمحتم
02:56
we'd like to ask you some questions.
63
164234
2172
نحن نود أن نسألكم بعض الأسئلة.
02:58
Do you have any children? Were your children vaccinated?"
64
166406
3671
هل تملكون أطفال؟ أين تم تطعيم أطفالكم؟"
03:02
Because the only way we can actually find out
65
170077
1848
لأن الطريقة الوحيدة اللتي نستيطع حقيقةً أن نكتشف بها
03:03
how many children were vaccinated in the country of Indonesia,
66
171925
2883
كم عدد الأطفال اللذين تم تطعيهم في دولة إندونيسيا,
03:06
what percentage were vaccinated, is actually not
67
174808
2653
كم نسبة من تم تطعيمهم, هي في الحقيقة ليست
03:09
on the Internet but by going out and knocking on doors,
68
177461
2900
على الإنترنت بل بالذهاب والطرق على الأبواب,
03:12
sometimes tens of thousands of doors.
69
180361
2871
بعض الأحيان عشرات الألاف من الأبواب.
03:15
Sometimes it takes months to even years
70
183232
2376
بعض الأوقات نحتاج إلى شهور أو حتى سنين
03:17
to do something like this.
71
185608
1726
لكي نعمل شيئا مشابها لهذا.
03:19
You know, a census of Indonesia
72
187334
2141
تعلمون, التعداد السكاني في إندونيسيا
03:21
would probably take two years to accomplish.
73
189475
1832
ربما يأخذ غالبا سنتين حتى يكتمل.
03:23
And the problem, of course, with all of this is that
74
191307
2645
والمشكلة, طبعا, مع كل هذا هي
03:25
with all those paper forms — and I'm telling you
75
193952
1785
مع كل أوراق العمل هذه — وأنا أقول لكم
03:27
we have paper forms for every possible thing.
76
195737
2212
نحن نمتلك أوراق عمل لكل شيئ ممكن.
03:29
We have paper forms for vaccination surveys.
77
197949
2703
لدينا أوراق عمل لإستبيانات التلقيحات.
03:32
We have paper forms to track people who come into clinics.
78
200652
3374
لدينا أوراق عمل من أجل متابعة الناس اللذي يأتون إلى العيادات.
03:36
We have paper forms to track drug supplies,
79
204026
2795
لدينا أوراق عمل لمتابعة إمدادات العقاقير,
03:38
blood supplies, all these different paper forms
80
206821
2804
امدادات الدماء, جميع أوراق العمل المختلفة هذه
03:41
for many different topics,
81
209625
1725
لكثير من المواضيع المختلفة,
03:43
they all have a single common endpoint,
82
211350
2232
جميعهم لديهم نهاية واحدة مشتركة,
03:45
and the common endpoint looks something like this.
83
213582
2665
وهذه النهاية المشتركة تبدو شيئا مشابها لهذا.
03:48
And what we're looking at here is a truckful o' data.
84
216247
4284
وما ننظر إليه هنا هي شاحنة ممتلئة بالبيانات.
03:52
This is the data from a single vaccination coverage survey
85
220531
4619
هذه هي البيانات من تغطية واحدة لإستبيان التلقيحات
03:57
in a single district in the country of Zambia
86
225150
2215
في منطقة واحدة في دولة زامبيا
03:59
from a few years ago that I participated in.
87
227365
2128
منذ سنوات قليلة واللتي شاركت فيها.
04:01
The only thing anyone was trying to find out
88
229493
2557
الشيئ الوحيد اللذي كان الجميع يبحث عنه
04:04
is what percentage of Zambian children are vaccinated,
89
232050
3103
هو ما نسبة الاطفال الزامبيين المطعمين,
04:07
and this is the data, collected on paper over weeks
90
235153
3179
وهذه هي البيانات, جمعت في أوراق على مدار أسايبع
04:10
from a single district, which is something like a county
91
238332
2874
من منطقة واحدة, وهي مثل المقاطعة
04:13
in the United States.
92
241206
1340
في الولايات المتحدة.
04:14
You can imagine that, for the entire country of Zambia,
93
242546
2108
تستيع أن تتخيل ذلك, لكامل دولة زامبيا,
04:16
answering just that single question
94
244654
3574
إجابة ذلك السؤال فقط
04:20
looks something like this.
95
248228
1948
يبدو شيئا مشابها لهذا.
04:22
Truck after truck after truck
96
250176
2655
شاحنة بعد شاحنة بعد شاحنة
04:24
filled with stack after stack after stack of data.
97
252831
3461
ممتلئة بكومة بعد كومة بعد كومة من البيانات.
04:28
And what makes it even worse is that
98
256292
1328
ومايجعلها أسوأ حتى
04:29
that's just the beginning,
99
257620
1938
هو أن تلك هي البداية فقط
04:31
because once you've collected all that data,
100
259558
1974
لأنه حالما تكون قد جمعت كل هذه البيانات
04:33
of course someone's going to have to --
101
261532
1593
طبعا هناك شخص ما يجب عليه ذلك --
04:35
some unfortunate person is going to have to type that into a computer.
102
263125
3292
شخص بائس سيجب عليه أن ينقل تلك البيانات إلى الكمبيوتر.
04:38
When I was a graduate student, I actually was
103
266417
2046
عندما كنت طالبا في الدراسات العليا, كنت في الحقيقة
04:40
that unfortunate person sometimes.
104
268463
2003
هذا الشخص البائس أحيانا.
04:42
I can tell you, I often wasn't really paying attention.
105
270466
3011
أستطيع أن أخبركم, في الغالب لم أكن أعطي انتباها حقا.
04:45
I probably made a lot of mistakes when I did it
106
273477
1818
أنا على الأرجح قمت بالكثير من الأخطاء عندما فعلتها
04:47
that no one ever discovered, so data quality goes down.
107
275295
2825
واللتي لم يكتشفها أحد أبدا, وبالتالي تنخفض دقة البيانات.
04:50
But eventually that data hopefully gets typed into a computer,
108
278120
3152
ولكن في الأخير تلك البيانات نأمل أنها قد تم إدخالها إلى الكمبيوتر,
04:53
and someone can begin to analyze it,
109
281272
1767
وبالتالي شخصا ما يكون باستطاعته تحليلها
04:55
and once they have an analysis and a report,
110
283039
2716
وحالما يحصلون على تحليلٍ وتقرير,
04:57
hopefully then you can take the results of that data collection
111
285755
3299
آملين ثم يكون يكون باستطاعتك أخذ نتائج مجموعة البيانات تلك
05:01
and use it to vaccinate children better.
112
289054
2147
واستعمالها من أجل تلقيح أفضل للأطفال.
05:03
Because if there's anything worse
113
291201
2909
لأنه ان كان هناك أي شيئ أسوأ
05:06
in the field of global public health,
114
294110
2346
في مجال الصحة العامة العالمية,
05:08
I don't know what's worse than allowing children on this planet
115
296456
2729
أنا لا أعلم ماهو أسوأ السماح للأطفال على هذا الكوكب
05:11
to die of vaccine-preventable diseases,
116
299185
3140
أن يموتوا بسبب امراض يمكن الوقاية منها باللقاحات,
05:14
diseases for which the vaccine costs a dollar.
117
302325
3510
أمراض تكلف لقاحاتها دولار واحد.
05:17
And millions of children die of these diseases every year.
118
305835
3088
والملايين من الأطفال يموتون بسبب هذه الأمراض كل سنة.
05:20
And the fact is, millions is a gross estimate because
119
308923
3462
والحقيقة هي, الملايين هو تقدير جسيم لأننا
05:24
we don't really know how many kids die each year of this.
120
312385
3005
لانعلم حقيقة كم عدد الأطفال اللذين يموتون كل سنة بسبب هذه الأمراض.
05:27
What makes it even more frustrating is that
121
315390
2352
مايجعلها حتى اكثر إحباطا أن
05:29
the data entry part, the part that I used to do as a grad student,
122
317742
3099
جرز إدخال البيانات, الجزء اللذي كنت أعمل عليه حينما كنت طالبا,
05:32
can take sometimes six months.
123
320841
1970
تأخذ أحيانا ستة أشهر.
05:34
Sometimes it can take two years to type that information
124
322811
2276
بعض الأحيان تأخذ سنتين حتى يتم إدخال تلك المعلومات
05:37
into a computer, and sometimes, actually not infrequently,
125
325087
3336
إلى كمبيوتر, وأحيانا, في الحقيقة ليس نادرا,
05:40
it actually never happens.
126
328423
1988
لاتحدث في الأساس .
05:42
Now try and wrap your head around that for a second.
127
330411
2257
لتجرب أن تفكر قليلاً في هذا الموضوع .
05:44
You just had teams of hundreds of people.
128
332668
2442
لقد قمت لتوك بإرسال مجموعات من مئات من الناس.
05:47
They went out into the field to answer a particular question.
129
335110
2366
توجهوا إلى الميدان للإجابة عن سؤال محدد.
05:49
You probably spent hundreds of thousands of dollars
130
337476
2467
على الأغلب فقد صرفت مئات الآلاف من الدولارات
05:51
on fuel and photocopying and per diem,
131
339943
3844
على الوقود ونسخ الأوراق والبدل اليومي,
05:55
and then for some reason, momentum is lost
132
343787
2353
وبعدها لسبب يختفي النشاط
05:58
or there's no money left,
133
346140
1311
أو لا يتبقى أي مال
05:59
and all of that comes to nothing
134
347451
2405
وكل هذا يذهب هباءً
06:01
because no one actually types it into the computer at all.
135
349856
2647
لأن أحداً لم يقم بكتابة كل هذه المعلومات على الحاسوب .
06:04
The process just stops. Happens all the time.
136
352503
3310
يتوقف العمل . وهذا يحدث دوماً .
06:07
This is what we base our decisions on in global health:
137
355813
2933
وما نبني عليه قراراتنا بالصحة العالمية هو التالي :
06:10
little data, old data, no data.
138
358746
4898
قليل من المعلومات , معلومات قديمة , أو لا معلومات على الإطلاق .
06:15
So back in 1995, I began to think about ways
139
363644
2567
لذا وبالعودة إلى عام 1995 , بدأت بالتفكير بطرائق
06:18
in which we could improve this process.
140
366211
2154
تمكننا من تحسين هذه العملية .
06:20
Now 1995, obviously that was quite a long time ago.
141
368365
2798
من الواضح أن 1995 قد مر عليها الكثير من الزمن .
06:23
It kind of frightens me to think of how long ago that was.
142
371163
2382
أحياناً يرعبني التفكير بكم مضى من الوقت على ذلك .
06:25
The top movie of the year was
143
373545
2194
كان أنجح فلم في تلك السنة هو :
06:27
"Die Hard with a Vengeance."
144
375739
1182
"Die Hard with a Vengeance."
06:28
As you can see, Bruce Willis had a lot more hair back then.
145
376921
2783
وكما ترون "بروس ويليس" كان لديه شعرٌ أكثر بكثير من الآن .
06:31
I was working in the Centers for Disease Control,
146
379704
2384
وكنت أعمل في مراكز السيطرة على الأمراض
06:34
and I had a lot more hair back then as well.
147
382088
3043
وأنا أيضاً كان لدي شعرٌ أكثر بكثير من الآن .
06:37
But to me, the most significant thing that I saw in 1995
148
385131
3342
ولكن بالنسبة إلي فأكثر شيء مميز رأيته في عام 1995
06:40
was this.
149
388473
1454
كان هذا .
06:41
Hard for us to imagine, but in 1995,
150
389927
2641
من الصعب علينا أن نصدق ذلك , ولكن في عام 1995
06:44
this was the ultimate elite mobile device.
151
392568
3598
كان هذا هو الهاتف المحمول الأفضل على الإطلاق .
06:48
Right? It wasn't an iPhone. It wasn't a Galaxy phone.
152
396166
2372
أليس كذلك ؟ لم يكن جهاز أيفون . ولم يكن هاتف جالاكسي .
06:50
It was a Palm Pilot.
153
398538
1478
كان جهاز Palm Pilot.
06:52
And when I saw the Palm Pilot for the first time, I thought,
154
400016
3564
وعندما شاهدت هذا الجهاز لأول مرة قلت في نفسي :
06:55
why can't we put the forms on these Palm Pilots
155
403580
2527
لماذا لانضع الاستبيانات على هذه الأجهزة
06:58
and go out into the field just carrying one Palm Pilot,
156
406107
2872
ونتنقل بالميدان حاملين جهازً واحداً منها
07:00
which can hold the capacity of tens of thousands
157
408979
3117
والتي بإمكانها أن تخزن عشرات الآلاف
07:04
of paper forms? Why don't we try to do that?
158
412096
2181
من الاستبيانات الورقية ؟ لماذا لا نجرب هذا ؟
07:06
Because if we can do that, if we can actually just
159
414277
2748
لأنه وإن أمكننا أن نقوم بذلك , إذا أمكننا بالفعل
07:09
collect the data electronically, digitally,
160
417025
2514
أن نجمع البيانات إلكترونياً ورقمياً
07:11
from the very beginning,
161
419539
1903
منذ البداية
07:13
we can just put a shortcut right through that whole process
162
421442
3017
عندها يمكننا أنا نختصر بعملية
07:16
of typing,
163
424459
3222
الكتابة هذه,
07:19
of having somebody type that stuff into the computer.
164
427681
1983
أن يقوم شخص ما بإدخال المعلومات إلى الحاسوب .
07:21
We can skip straight to the analysis
165
429664
1959
بهذه الطريقة نتجه فوراً للتحليل
07:23
and then straight to the use of the data to actually save lives.
166
431623
3075
وبعدها إلى استعمال هذه المعلومات بشكل فعلي لإنقاذ حياة الناس .
07:26
So that's actually what I began to do.
167
434698
2515
لذا , هذا ما بدأت فعلياً به .
07:29
Working at CDC, I began to travel to different programs
168
437213
3334
وبحكم عملي في مراكز مكافحة الأمراض , بدأت بالسفر لبرامج مختلفة
07:32
around the world and to train them in using Palm Pilots
169
440547
4069
حول العالم لادربهم على استعمال أجهزة الـ Palm Pilot
07:36
to do data collection instead of using paper.
170
444616
2525
للقيام بعملية جمع البيانات عوضاً عن الورق .
07:39
And it actually worked great.
171
447141
2109
وفي الواقع فقد نجحت الفكرة نجاحاً كبيراً .
07:41
It worked exactly as well as anybody would have predicted.
172
449250
2665
نجحت بالضبط كما كان أي أحد ليتوقع لها أن تنجح .
07:43
What do you know? Digital data collection
173
451915
2233
وقد تبين لنا بالفعل أن جمع البيانات رقمياً
07:46
is actually more efficient than collecting on paper.
174
454148
2271
فعالٌ أكثر من الجمع على الورق .
07:48
While I was doing it, my business partner, Rose,
175
456419
2364
وبالمزامنة مع قيامي بهذا العمل كانت شريكتي بالعمل "روز"
07:50
who's here with her husband, Matthew, here in the audience,
176
458783
2817
والتي هي هنا الآن بين الحضور مع زوجها "ماثيو"
07:53
Rose was out doing similar stuff for the American Red Cross.
177
461600
3177
كانت تقوم بشيء مشابه لما كنت أقوم به للصليب الأحمر الأمريكي .
07:56
The problem was, after a few years of doing that,
178
464777
2065
المشكلة كانت أنه وبعد أن مر عليَّ بضع سنين وأنا أقوم بذلك ,
07:58
I realized I had done -- I had been to maybe
179
466842
2740
أدركت أنني قد .... لقد سافرت تقريباً
08:01
six or seven programs, and I thought,
180
469582
2718
لست أو سبع برامج , وفكرت
08:04
you know, if I keep this up at this pace,
181
472300
2310
أنني وإن حافظت على هذا المنوال
08:06
over my whole career, maybe I'm going to go
182
474610
1654
على طول مسيرتي المهنية , ربما سأصل
08:08
to maybe 20 or 30 programs.
183
476264
2277
إلى ما يقارب العشرين أو الثلاثين برنامجاً .
08:10
But the problem is, 20 or 30 programs,
184
478541
3229
تكمن المشكلة أن عشرين أو ثلاثين برنامجاً
08:13
like, training 20 or 30 programs to use this technology,
185
481770
2973
وتدريب عشرين أو ثلاثين برنامجاً على استخدام هذه التقنية
08:16
that is a tiny drop in the bucket.
186
484743
2206
هو مجرد غيض من فيض .
08:18
The demand for this, the need for data to run better programs,
187
486949
4039
الطلب على هذا , والحاجة للمعلومات لتسير البرامج بشكل أفضل
08:22
just within health, not to mention all of the other fields
188
490988
2736
فقط في مجال الصحة , ناهيك عن باقي المجالات
08:25
in developing countries, is enormous.
189
493724
2166
هائلةٌ في البلدان النامية .
08:27
There are millions and millions and millions of programs,
190
495890
4010
هناك الملايين من البرامج ,
08:31
millions of clinics that need to track drugs,
191
499900
2535
والملايين من العيادات بحاجة إلى تتبع الأدوية ,
08:34
millions of vaccine programs.
192
502435
1299
والملايين من برامج اللقاحات .
08:35
There are schools that need to track attendance.
193
503734
2057
هناك مدارس بحاجة إلى تتبع الحضور فيها .
08:37
There are all these different things
194
505791
2005
هناك كل هذه الأشياء المختلفة
08:39
for us to get the data that we need to do.
195
507796
2095
التي علينا جمع البيانات من أجلها .
08:41
And I realized, if I kept up the way that I was doing,
196
509891
4526
وأدركتُ أنني إذا استمريت على هذا المنوال
08:46
I was basically hardly going to make any impact
197
514417
3243
فإنني بالكاد سوف أحدث تغييراً وأثراً
08:49
by the end of my career.
198
517660
1832
عند نهاية مسيرتي المهنية .
08:51
And so I began to wrack my brain
199
519492
2155
لذا بدأت أرهق دماغي
08:53
trying to think about, you know,
200
521647
1143
بمحاولة التفكير
08:54
what was the process that I was doing,
201
522790
1518
بماهية العملية التي كنت أقوم بها ,
08:56
how was I training folks, and what were the bottlenecks
202
524308
2856
وكيف كنت أدرب أولائك الناس , وما هي الصعوبات
08:59
and what were the obstacles to doing it faster
203
527164
2813
وما هي العقبات أمام قيامنا بها بشكل أسرع
09:01
and to doing it more efficiently?
204
529977
1520
وأكثر كفاءة ؟
09:03
And unfortunately, after thinking about this for some time,
205
531497
3143
وللأسف وبعد التفكير بهذا الأمر لفترة
09:06
I realized -- I identified the main obstacle.
206
534640
3452
أدركتُ أنني قد حددت العقبة الأساسية .
09:10
And the main obstacle, it turned out,
207
538092
1977
والعقبة الأساسية كما تبين في نهاية الأمر
09:12
and this is a sad realization,
208
540069
1835
وهذا اكتشاف محزن ,
09:13
the main obstacle was me.
209
541904
2268
أن العقبة الأساسية كانت أنا .
09:16
So what do I mean by that?
210
544172
2196
ما معنى كلامي هذا ؟
09:18
I had developed a process whereby
211
546368
2488
لقد طورت عملية كنت فيها
09:20
I was the center of the universe of this technology.
212
548856
5045
أنا مركز الكون لهذه التقنية .
09:25
If you wanted to use this technology, you had to get in touch with me.
213
553901
2989
إذا أردت أن تستعمل هذه التقنية فعلك أن تتواصل معي .
09:28
That means you had to know I existed.
214
556890
2106
وهذا يعني أن عليك أن تعلم بوجودي .
09:30
Then you had to find the money to pay for me
215
558996
1474
ثم عليك أن تجد المال الكافي لتدفع لي
09:32
to fly out to your country
216
560470
1486
لأسافر إلى بلدك
09:33
and the money to pay for my hotel
217
561956
1548
والمال الكافي لتغطية إقامتي في الفندق
09:35
and my per diem and my daily rate.
218
563504
2760
وأن تؤمن لي بدل يومي ومعدل عملي اليومي .
09:38
So you could be talking about 10,000 or 20,000 or 30,000 dollars
219
566264
2949
لذا فأنت تتحدث عم مبلغ يقارب عشرة أو عشرين أو ثلاثين ألف دولار .
09:41
if I actually had the time or it fit my schedule
220
569213
2582
هذا إذا كان لدي متسع من الوقت بجدول أعمالي
09:43
and I wasn't on vacation.
221
571795
1947
ولم أكن في إجازة .
09:45
The point is that anything, any system that depends
222
573742
2897
النتيجة هي أن أي شيء , أي نظام يعتمد في عمله
09:48
on a single human being or two or three or five human beings,
223
576639
2870
على شخص واحد أو شخصين أو ثلاثة أو خمس أشخاص ,
09:51
it just doesn't scale.
224
579509
1736
غير قابل للتوسيع .
09:53
And this is a problem for which we need to scale
225
581245
2021
وهذه مشكلة لأننا بحاجة إلى توسيع
09:55
this technology and we need to scale it now.
226
583266
2997
نطاق هذه التقنية , ونحن بحاجة إلى توسيعها الآن .
09:58
And so I began to think of ways in which I could basically
227
586263
2222
لذا بدأت بالتفكير بطرقٍ أستطيع بها أن
10:00
take myself out of the picture.
228
588485
2384
أخرج نفسي من المعادلة .
10:02
And, you know, I was thinking,
229
590869
4496
وكما تعرفون كنت أفكر
10:07
how could I take myself out of the picture
230
595365
2096
بكيفية إخراجي من المعادلة
10:09
for quite some time.
231
597461
1809
لفترة لا بأس بها .
10:11
You know, I'd been trained that the way that
232
599270
2157
عُلِّمتُ أن الطريقة التي
10:13
you distribute technology within international development
233
601427
2722
توزع بها التكنولوجيا في إطار التنمية الدولية
10:16
is always consultant-based.
234
604149
2027
دائماً تقوم على أساس استشاري .
10:18
It's always guys that look pretty much like me
235
606176
2977
دائماً ما يكون شخص يبدو مثلي
10:21
flying from countries that look pretty much like this
236
609153
2301
يسافر بالطائرة من بلدان تبدو كهذه
10:23
to other countries with people with darker skin.
237
611454
3106
إلى بلدان يعيش فيها أناس بألوان أغمق .
10:26
And you go out there, and you spend money on airfare
238
614560
2445
وعندما تصل إلى هناك , تنفق مالاً على أجرة الطيارة
10:29
and you spend time and you spend per diem
239
617005
3510
وتنفق وقتاً وبدلاً يومياً
10:32
and you spend [on a] hotel and you spend all that stuff.
240
620515
2112
وتنفق مالاً على أجرة الفندق وكل هذه الأمور .
10:34
As far as I knew, that was the only way
241
622627
1851
وهذه كانت الطريقة الوحيدة التي كنت أعرفها
10:36
you could distribute technology, and I couldn't figure out a way around it.
242
624478
3269
لنشر التقنية , ولم أستطع أن أجد طريقة أسرع وأوفر .
10:39
But the miracle that happened,
243
627747
2671
ولكن المعجزة التي حصلت بعد ذلك ,
10:42
I'm going to call it Hotmail for short.
244
630418
2750
سأطلق عليها اسم Hotmail للاختصار .
10:45
Now you may not think of Hotmail as being miraculous,
245
633168
2181
قد لا ترون Hotmail على أنه خارق
10:47
but for me it was miraculous, because I noticed,
246
635349
2913
لكن بالنسبة إلي كان خارقاً بسبب ما لاحظته
10:50
just as I was wrestling with this problem,
247
638262
2566
عندما كنت أتصارع مع هذه المشكلة
10:52
I was working in sub-Saharan Africa mostly at the time.
248
640828
3414
كنت أعمل في جنوب الصحراء الكبرى في أفريقيا معظم ذلك الوقت .
10:56
I noticed that every sub-Saharan African health worker
249
644242
2589
ما لاحظته هو أنا كل عامل في جنوب الصحراء الكبرى في أفريقيا
10:58
that I was working with had a Hotmail account.
250
646831
4108
لديه حسابٌ على Hotmail .
11:02
And I thought, it struck me,
251
650939
2144
عندها صدمتني فكرة
11:05
wait a minute, I know that the Hotmail people
252
653083
2615
أنني أعرف وبالتأكيد
11:07
surely didn't fly to the Ministry of Health of Kenya
253
655698
2716
أن المسؤولين عن Hotmail لم يسافروا إلى وزارة الصحة في كينيا
11:10
to train people in how to use Hotmail.
254
658414
2711
ليدربوا الناس على استعمال Hotmail .
11:13
So these guys are distributing technology.
255
661125
2487
وهؤلاء الأشخاص ينشرون تقنية .
11:15
They're getting software capacity out there
256
663612
2004
وهم ينشرون برمجياتٍ في تلك المناطق
11:17
but they're not actually flying around the world.
257
665616
2009
ولكنهم لا يسافرون حول العالم للقيام بذلك .
11:19
I need to think about this some more.
258
667625
1560
أحتاج أن أفكر في هذا لبعض من الوقت .
11:21
While I was thinking about it, people started using
259
669185
2173
وبينما كنت أفكر بذاك الموضوع , بدأ الناس في المكان الذي كنا فيه
11:23
even more things just like this, just as we were.
260
671358
3200
باستخدام المزيد من التقنيات التي تشبه Hotmail .
11:26
They started using LinkedIn and Flickr
261
674558
1210
بدأوا باستخدام Linkedin و Flicker
11:27
and Gmail and Google Maps, all these things.
262
675768
2761
و Gmail و خرائط Google وكل هذه التقنيات .
11:30
Of course, all of these things are cloud-based
263
678529
2726
وبالطبع كل هذه التقنيات هي مبنية على أساس النظراء
11:33
and don't require any training.
264
681255
2206
ولا تتطلب أي تدريب .
11:35
They don't require any programmers.
265
683461
1600
ولا تتطلب أي مبرمجين .
11:37
They don't require any consultants, because
266
685061
1709
ولا تتطلب أي مستشارين ,
11:38
the business model for all these businesses
267
686770
2394
لأن نموذج الأعمال لجميع هذه الشركات
11:41
requires that something be so simple we can use it ourselves
268
689164
2997
يتطلب أن تكون هذه التقنيات بسيطة جداً لدرجة أنه يمكننا أن نستعملها
11:44
with little or no training.
269
692161
1185
بقليل من التدريب أو من دون تدريب على الإطلاق .
11:45
You just have to hear about it and go to the website.
270
693346
2614
كل ما عليك أن تقوم به هو أن تسمع عنها وتتصفح موقعها الالكتروني .
11:47
And so I thought, what would happen if we built software
271
695960
4365
وهكذا فكرت بالتالي , ما الذي سيحصل لو أننا بنينا تطبيقاً
11:52
to do what I'd been consulting in?
272
700325
2011
ليقوم بما كنت أقوم به ؟
11:54
Instead of training people how
273
702336
1434
فبدلاً من تدريب الأشخاص
11:55
to put forms onto mobile devices,
274
703770
2850
على كيفية تعبئة الاستمارات على أجهزة الهاتف النقال ,
11:58
let's create software that lets them do it themselves
275
706620
2284
لنبني تطبيقاً يسمح لهم بالقيام بذلك لوحدهم
12:00
with no training and without me being involved?
276
708904
1890
دون الحاجة إلى تدريب , ودون الحاجة إلي ؟
12:02
And that's exactly what we did.
277
710794
1804
وهذا ما فعلناه بالضبط .
12:04
So we created software called Magpi,
278
712598
3684
لذا بنينا تطبيقاً أطلقنا عليه اسم Magpi ,
12:08
which has an online form creator.
279
716282
1877
والذي يحتوي على منشأ استمارات عبر الإنترنت .
12:10
No one has to speak to me.
280
718159
1151
لم يعد أحد بحاجة إلى التحدث إلي .
12:11
You just have to hear about it and go to the website.
281
719310
2694
كل ما عليك أن تقوم به هو أن تسمع عنه وتتصفح موقعه الالكتروني .
12:14
You can create forms, and once you've created the forms,
282
722004
2747
يمكنك أن تنشأ استمارات , وبعد أن تنشئهم
12:16
you push them to a variety of common mobile phones.
283
724751
2340
توزعهم على أنواع متعددة من الهواتف النقالة .
12:19
Obviously nowadays, we've moved past Palm Pilots
284
727091
2475
بالطبع في هذه الأيام قد تجاوزنا فترة أجهزة الـ Palm Pilots ,
12:21
to mobile phones.
285
729566
1328
وانتقلنا إلى أجهزة الهاتف النقال .
12:22
And it doesn't have to be a smartphone.
286
730894
1132
وليس من الضرورة أن يكون هاتفاً ذكياً .
12:24
It can be a basic phone like the phone on the right there,
287
732026
2707
يمكن أن يكون هاتفاً جوالاً عادياً كالهاتف الموجود على اليمين هناك ,
12:26
you know, the basic kind of Symbian phone
288
734733
1336
كما تعلمون الهاتف النقال الأساسي الذي يعتمد نظام Symbian ,
12:28
that's very common in developing countries.
289
736069
2466
والمنتشر بكثرة في البلدان النامية .
12:30
And the great part about this is, it's just like Hotmail.
290
738535
3999
وأجمل ما في الأمر أنه مثل Hotmail تماماً .
12:34
It's cloud-based, and it doesn't require any training,
291
742534
2334
فهو يعتمد على أساس النظراء , ولا يحتاج إلى أي تدريب ,
12:36
programming, consultants.
292
744868
2040
أو برمجة أو استشارة .
12:38
But there are some additional benefits as well.
293
746908
1936
وهناك بعض الفوائد الإضافية أيضاً .
12:40
Now we knew, when we built this system,
294
748844
1955
ونحن نعلم الآن أننا عندما بنينا هذا النظام
12:42
the whole point of it, just like with the Palm Pilots,
295
750799
2293
كل الهدف منه كان , كما كان الهدف مع أجهزة الـ Palm Pilots ,
12:45
was that you'd have to, you'd be able to
296
753092
2604
أنه أصبح بإمكانك
12:47
collect the data and immediately upload the data and get your data set.
297
755696
3191
أن تجمع المعلومات وترفعها بشكل فوري , وبعدها تحصل على بنية المعلومات الخاصة بك .
12:50
But what we found, of course, since it's already on a computer,
298
758887
2437
واكتشفنا أنه يمكننا بما أن التطبيق على الحاسوب
12:53
we can deliver instant maps and analysis and graphing.
299
761324
3188
أن نزود المعلومات بالخرائط والتحاليل والمخططات بشكل فوري .
12:56
We can take a process that took two years
300
764512
2251
أصبح بإمكاننا أن نأخذ عمليةً كانت تستغرق سنتين
12:58
and compress that down to the space of five minutes.
301
766763
3222
ونضغطها إلى مدة خمس دقائق .
13:01
Unbelievable improvements in efficiency.
302
769985
2506
تطور لا يصدق بالكفاءة .
13:04
Cloud-based, no training, no consultants, no me.
303
772491
4766
مبني على أساس النظراء , لا يحتاج إلى تدريب , ولا إلى استشارة , وليس بحاجة إلي .
13:09
And I told you that in the first few years
304
777257
2323
وكما أخبرتكم أننا وبالسنوات الأولى من عملنا
13:11
of trying to do this the old-fashioned way,
305
779580
1827
عندما كنا نحاول أن نقوم به بالطريقة القديمة
13:13
going out to each country,
306
781407
1292
بالسفر إلى كل بلد على حدا
13:14
we reached about, I don't know,
307
782699
3054
دربنا تقريباً ....
13:17
probably trained about 1,000 people.
308
785753
2118
قرابة الألف شخص .
13:19
What happened after we did this?
309
787871
1803
ماذا حصل بعد أن قمنا بهذا ؟
13:21
In the second three years, we had 14,000 people
310
789674
2506
خلال الثلاث سنين التالية , تمكنا من جعل إلى أربعة عشر ألف شخص
13:24
find the website, sign up, and start using it to collect data,
311
792180
3193
يجدون الموقع ويسجلون به , ويبدأون باستخدامه لجمع البيانات ,
13:27
data for disaster response,
312
795373
1502
بيانات استجابةٍ للكوارث ,
13:28
Canadian pig farmers tracking pig disease and pig herds,
313
796875
4748
مربيي الخنازير الكنديين يتتبعون أمراض الخنازير وقطعانها ,
13:33
people tracking drug supplies.
314
801623
2415
وأناسٌ يتتبعون مؤن الأدوية .
13:36
One of my favorite examples, the IRC,
315
804038
1942
أحد الأمثلة المفضلة لدي , الـ IRC
13:37
International Rescue Committee,
316
805980
1629
منظمة الصليب الأحمر ,
13:39
they have a program where semi-literate midwives
317
807609
3237
لديهم برنامج حيث تمكنت القابلات شبه الأميات
13:42
using $10 mobile phones
318
810846
2427
وباستخدام أجهزة هاتف نقال قيمتها عشر دولارات
13:45
send a text message using our software
319
813273
2209
من إرسال رسائل نصية باستخدام تطبيقنا
13:47
once a week with the number of births
320
815482
2209
مرة أسبوعياً متضمنة عدد الولادات
13:49
and the number of deaths, which gives IRC
321
817691
2313
وعدد الوفيات , والتي أعطت الـ IRC
13:52
something that no one in global health has ever had:
322
820004
2599
شيئاً لم يستطع أي أحد يعمل في مجال الصحة العالمية أن يحصل عليه :
13:54
a near real-time system of counting babies,
323
822603
3637
نظام شبه آني لعد الأطفال ,
13:58
of knowing how many kids are born,
324
826240
1492
لمعرفة عدد الأطفال الذين يولدون
13:59
of knowing how many children there are
325
827732
1676
ولمعرفة عدد الأطفال الموجودين
14:01
in Sierra Leone, which is the country where this is happening,
326
829408
2782
في سيراليون , والتي هي البلد التي تمت فيها هذه العملية ,
14:04
and knowing how many children die.
327
832190
3204
ولمعرفة عدد وفيات الأطفال .
14:07
Physicians for Human Rights --
328
835394
1597
أطباء من أجل حقوق الإنسان
14:08
this is moving a little bit outside the health field —
329
836991
2479
-هذا موضوع يبتعد قليلاً عن مجال الصحة-
14:11
they are gathering, they're basically training people
330
839470
2865
يدربون الناس
14:14
to do rape exams in Congo, where this is an epidemic,
331
842335
3364
ليقوموا بإجراء فحوصات الاغتصاب في الكونغو , حيث هذا الأمر منتشر كالوباء
14:17
a horrible epidemic,
332
845699
1748
وباء فظيع
14:19
and they're using our software to document
333
847447
2171
ويستخدمون تطبيقنا ليوثقوا
14:21
the evidence they find, including photographically,
334
849618
2972
الأدلة التي يجدونها , بما فيها الصور
14:24
so that they can bring the perpetrators to justice.
335
852590
4152
ليتمكنوا من جلب مرتكبي هذه الجرائم للعدالة .
14:28
Camfed, another charity based out of the U.K.,
336
856742
3683
كامفيد , جمعيةٌ أخرى متمركزة خارج المملكة المتحدة ,
14:32
Camfed pays girls' families to keep them in school.
337
860425
3748
كامفيد تقوم بدفع أموال لعائلات الفتيات لإبفائهن في المدارس .
14:36
They understand this is the most significant intervention
338
864173
1873
وباعتقادهم أن هذا هو التدخل الأكثر أهمية
14:38
they can make. They used to track the dispersements,
339
866046
3284
الذي يستطيعون القيام به .
اعتادوا أن يتتبعوا الدفعات ,
اعتادوا أن يتتبعوا الدفعات ,
14:41
the attendance, the grades, on paper.
340
869330
1986
والحضور , والدرجات , والأوراق.
14:43
The turnaround time between a teacher
341
871316
1608
الفترة الزمنية ما بين أن يقوم المدرس
14:44
writing down grades or attendance
342
872924
1726
بتسجيل الحضور أوالدرجات
14:46
and getting that into a report was about two to three years.
343
874650
2610
وقيامه بإدخال هذه المعلومات إلى تقرير كانت قرابة السنتين إلى ثلاث سنوات .
14:49
Now it's real time, and because this is such
344
877260
2230
أما الآن فأصبحت بالوقت الحقيقي , ولأن هذه العملية
14:51
a low-cost system and based in the cloud, it costs,
345
879490
2940
منخفضة التكاليف جداً , ومبنية على أساس النظراء , فتكلفتها
14:54
for the entire five countries that Camfed runs this in
346
882430
3434
لكل البلدان الخمسة التي تعمل كامفيد فيها
14:57
with tens of thousands of girls,
347
885864
1932
وبعشرات الآلاف من الفتيات فيها
14:59
the whole cost combined is 10,000 dollars a year.
348
887796
3358
مجموع التكلفة كاملة هي عشر آلاف دولار سنوياً .
15:03
That's less than I used to get
349
891154
1801
هذا أقل مما كنت آخذ
15:04
just traveling out for two weeks to do a consultation.
350
892955
5071
فقط لقاء سفري لأسبوعين للقيام باستشارة .
15:10
So I told you before that
351
898026
2136
وكما أخبرتكم من قبل
15:12
when we were doing it the old-fashioned way, I realized
352
900162
2192
أنه عندما كنا نقوم بذلك بالطريقة التقليدية , أدركت
15:14
all of our work was really adding up to just a drop in the bucket --
353
902354
2898
أن كل العمل الذي كنا نقوم به هو مجرد غيض من فيض .
15:17
10, 20, 30 different programs.
354
905252
2226
عشرة أو عشرين أو ثلاثين برنامجاً مختلفاً .
15:19
We've made a lot of progress, but I recognize
355
907478
2275
لقد حققنا الكثير من التقدم , ولكني أدركت أيضاً
15:21
that right now, even the work that we've done
356
909753
2157
أننا وفي الوقت الحالي , وحتى بعد العمل الذي قمنا به
15:23
with 14,000 people using this,
357
911910
2404
مع أربعة عشر ألفاً من الناس الذين يستخدمون هذه التقنية
15:26
is still a drop in the bucket. But something's changed.
358
914314
2946
لا يزال غيضٌ من فيض . ولكن هناك ما تغير .
15:29
And I think it should be obvious.
359
917260
1216
وأظن أنه واضح جداً .
15:30
What's changed now is,
360
918476
2091
والذي تغير هو
15:32
instead of having a program in which we're scaling at such a slow rate
361
920567
3578
بدلاً من الاعتماد على برنامجٍ يكون التوسع فيه بطيء جداً
15:36
that we can never reach all the people who need us,
362
924145
3198
والذي لا يمكنن من الوصول إلى الأشخاص ال1ين بحاجتنا ,
15:39
we've made it unnecessary for people to get reached by us.
363
927343
3659
لقد جعلنا احتياج أولائك الأشخاص لوصولنا إليهم غير ضروري .
15:43
We've created a tool that lets programs
364
931002
3076
لقد صنعنا أدا ة تسمح لكل البرامج
15:46
keep kids in school, track the number of babies
365
934078
3155
بالإبقاء على الأطفال في المدارس , بتتبع عدد الأطفال
15:49
that are born and the number of babies that die,
366
937233
2804
الذي يولدون وعدد الأطفال الذين يموتون ,
15:52
to catch criminals and successfully prosecute them,
367
940037
3623
بإلقاء القبض على المجرمين ومحاكمتهم بنجاح ,
15:55
to do all these different things to learn more
368
943660
2690
للقيام بكل هذه الأمور المختلفة , لنعرف أكثر
15:58
about what's going on, to understand more, to see more,
369
946350
5117
عن ما يحدث , ولنفهم اكثر , ولنرى أكثر ,
16:03
and to save lives and improve lives.
370
951467
3971
ولإنقاذ حياة أشخاص ... ولتحسين حياة أشخاص .
16:07
Thank you.
371
955438
1997
شكراً لكم .
16:09
(Applause)
372
957435
3987
(تصفيق)
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