TED2006
Larry Brilliant: My wish: Help me stop pandemics
Larry Brilliant quiere detener las pandemias
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Al aceptar el premio TED del 2006, el Dr. Larry Brilliant habla acerca de cómo se erradicó del planeta la viruela y hace un llamamiento por un nuevo sistema global que pueda identificar y contener pandemias antes de que se extiendan.
Larry Brilliant - Epidemiologist, philanthropist
TED Prize winner Larry Brilliant has spent his career solving the ills of today -- from overseeing the last smallpox cases to saving millions from blindness -- and building technologies of the future. Now, as Chair of the Skoll Global Threats Fund, he's redefining how we solve the world's biggest problems. Full bio
TED Prize winner Larry Brilliant has spent his career solving the ills of today -- from overseeing the last smallpox cases to saving millions from blindness -- and building technologies of the future. Now, as Chair of the Skoll Global Threats Fund, he's redefining how we solve the world's biggest problems. Full bio
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I'm the luckiest guy in the world.
0
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2000
Soy la persona más afortunada del mundo.
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I got to see the last case of killer smallpox in the world.
1
3000
4000
Tuve la oportunidad de ver el último caso de viruela letal en el mundo.
00:32
I was in India this past year,
2
7000
2000
Estuve en India el año pasado
00:34
and I may have seen the last cases of polio in the world.
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9000
4000
y puede que haya visto el último caso de polio en el mundo.
00:40
There's nothing that makes you feel more -- the blessing and the honor
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15000
4000
No hay nada que te haga sentir más, la bendición y el honor
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of working in a program like that than to know
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19000
4000
de trabajar en un programa como ese, que saber
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that something that horrible no longer exists.
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23000
3000
que algo tan horrible ya no existe.
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So, I'm going to tell -- (Applause) --
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27000
2000
Así que, voy a decirles --(Aplausos)--
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so, I'm going to show you some dirty pictures.
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31000
3000
así que, voy a enseñarles algunas fotos impactantes.
00:59
They are difficult to watch, but you should look at them with optimism
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34000
6000
Son duras de ver, pero deberían verlas con optimismo
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because the horror of these pictures will be matched
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40000
5000
porque el horror de estas fotos será contrastado
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by the uplifting quality of knowing that they no longer exist.
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45000
4000
con saber que eso ya no existe.
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But first I'm going to tell you a little bit about my own journey.
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50000
4000
Pero, primero voy a contarles un poco acerca de mi viaje.
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My background is not exactly the conventional medical education
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55000
3000
Mi formación no es, exactamente, convencional
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that you might expect.
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58000
2000
como podrían esperar.
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When I was an intern in San Francisco,
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62000
3000
Cuando era un interno en San Francisco,
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I heard about a group of Native Americans
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65000
3000
supe acerca de un grupo de Nativos Americanos
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who had taken over Alcatraz Island,
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68000
2000
que habían tomado la Isla de Alcatraz,
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and a Native American who wanted to give birth on that island,
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70000
3000
y de una Nativa Americana que quería dar a luz allí,
01:38
and no other doctor wanted to go and help her give birth.
19
73000
4000
y ningún médico quería ir a ayudarla.
01:42
I went out to Alcatraz, and I lived on the island for several weeks.
20
77000
3000
Yo fui a Alcatraz y viví en la isla durante varias semanas.
01:46
She gave birth; I caught the baby; I got off the island;
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81000
3000
Ella dio a luz, yo la asistí, me fui de la isla,
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I landed in San Francisco; and all the press wanted to talk to me
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84000
4000
volví a San Francisco y toda la prensa quería hablar conmigo
01:53
because my three weeks on the island made me an expert in Indian affairs.
23
88000
4000
porque mis tres semanas en la isla me habían convertido en un experto en asuntos indígenas.
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I wound up on every television show.
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93000
2000
Aparecí en todos los programas de televisión.
02:00
Someone saw me on television; they called me up; and they asked me
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95000
3000
Alguien me vio en televisión, me llamaron, y me preguntaron
02:03
if I'd like to be in a movie and to play a young doctor
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98000
3000
si me gustaría actuar en una película interpretando un joven médico
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for a bunch of rock and roll stars who were traveling in a bus ride
27
101000
3000
de un grupo de estrellas de rock que viajaban en bus
02:09
from San Francisco to England. And I said, yes, I would do that,
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104000
4000
desde San Francisco hasta Inglaterra. Y yo acepté,
02:13
so I became the doctor in an absolutely awful movie
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108000
4000
y me convertí en el médico de una película horrorosa
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called "Medicine Ball Caravan."
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112000
3000
titulada "Medicine Ball Caravan."
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Now, you know from the '60s,
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115000
2000
Ustedes saben de los 60,
02:22
you're either on the bus or you're off the bus.
32
117000
3000
o te subes al bus o no estás en el bus.
02:25
I was on the bus. My wife and I, of 37 years, joined the bus.
33
120000
3000
Yo estaba en el bus. Mi esposa y yo a los 37 años nos subimos al bus.
02:28
Our bus ride took us from San Francisco to London.
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123000
3000
Nuestro viaje en bus nos llevó desde San Francisco hasta Londres.
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We switched buses at the big pond. We then got on two more buses
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126000
4000
Nos cambiamos de buses en el gran charco. De ahí, tomamos dos buses más
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and we drove through Turkey and Iran, Afghanistan,
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130000
3000
y manejamos a través de Turquía e Irán, Afganistán,
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over the Khyber Pass, into Pakistan, like every other young doctor.
37
133000
5000
por el paso Khyber hacia Pakistán, como cualquier otro médico joven.
02:43
This is us at the Khyber Pass, and that's our bus.
38
138000
2000
Estos somos nosotros en el paso Khyber y ese es nuestro bus.
02:45
We had some difficulty getting over the Khyber Pass,
39
140000
3000
Tuvimos algunas dificultades para sobrepasar el paso Khyber,
02:49
but we wound up in India.
40
144000
2000
pero terminamos en la India.
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And then, like everyone else in our generation,
41
147000
2000
Y, entonces, como todos los de nuestra generación,
02:54
we went to live in a Himalayan monastery.
42
149000
2000
fuimos a vivir a un monasterio himalayo.
02:56
(Laughter)
43
151000
2000
(Risas)
03:00
This is just like a residency program,
44
155000
2000
Es igual que un programa de médico residente,
03:02
for those of you that are in medical school.
45
157000
2000
para aquellos de ustedes que estudien medicina.
03:04
And we studied with a wise man, a guru named Karoli Baba,
46
159000
6000
Y estudiamos con un hombre sabio, un gurú llamado Karoli Baba,
03:10
who then told me to get rid of the dress,
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165000
3000
que luego me dijo que me quitara el vestido,
03:13
put on a three-piece suit,
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168000
2000
me ponga un traje de tres piezas,
03:15
go join the United Nations as a diplomat
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170000
3000
vaya a unirme a las Naciones Unidas como un diplomático
03:18
and work for the World Health Organization.
50
173000
3000
y trabaje para la Organización Mundial de la Salud.
03:21
And he made an outrageous prediction that smallpox would be eradicated,
51
176000
4000
E hizo una predicción escandalosa de que la viruela sería erradicada,
03:25
and that this was God's gift to humanity
52
180000
3000
y de que este era el regalo de Dios a la humanidad
03:28
because of the hard work of dedicated scientists.
53
183000
3000
por el duro trabajo de científicos entregados.
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And that prediction came true, and this little girl is Rahima Banu,
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186000
5000
Y esa predicción se hizo realidad, y esta pequeña niña es Rahima Banu,
03:36
and she was the last case of killer smallpox in the world.
55
191000
4000
y ella fue el último caso de viruela asesina en el mundo.
03:40
And this document is the certificate that the global commission signed
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195000
5000
Y este documento es el certificado que la comisión mundial firmó
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certifying the world to have eradicated the first disease in history.
57
200000
5000
asegurando al mundo haber erradicado la primera enfermedad de la historia.
03:51
The key to eradicating smallpox was early detection, early response.
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206000
6000
La clave para la erradicación de la viruela fue detección temprana, respuesta temprana
03:57
I'm going to ask you to repeat that: early detection, early response.
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212000
4000
Les voy a pedir que lo repitan: detección temprana, respuesta temprana.
04:01
Can you say that?
60
216000
2000
¿Pueden repetirlo?
04:03
Audience: Early detection, early response.
61
218000
2000
Audiencia: Detección temprana, respuesta temprana.
04:05
Larry Brilliant: Smallpox was the worst disease in history.
62
220000
3000
Larry Brilliant: La viruela fue la peor enfermedad en la historia.
04:08
It killed more people than all the wars in history.
63
223000
3000
Mató a más personas que todas las guerras en la historia.
04:11
In the last century, it killed 500 million people.
64
226000
5000
En el último siglo produjo 500 millones de muertes.
04:17
More than two -- you're reading about Larry Page already,
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232000
3000
Más de dos --ya estás leyendo acerca de Larry Page,
04:20
somebody reads very fast. (Laughter)
66
235000
2000
alguien lee muy rápido. (Risas)
04:22
In the year that Larry Page and Sergey Brin --
67
237000
3000
En el año en que Larry Page y Sergey Brin --
04:25
with whom I have a certain affection and a new affiliation --
68
240000
3000
con quienes tengo un cierto afecto y una nueva afiliación --
04:28
in the year in which they were born,
69
243000
2000
en el año en que ellos nacieron,
04:30
two million people died of smallpox.
70
245000
3000
dos millones de personas murieron de viruela.
04:33
We declared smallpox eradicated in 1980.
71
248000
4000
Declaramos erradicada la viruela en 1980.
04:38
This is the most important slide that I've ever seen in public health
72
253000
4000
Esta es la diapositiva más importante que yo he visto en salud pública
04:42
because it shows you to be the richest and the strongest,
73
257000
4000
porque te muestra que ser el más rico o el más fuerte,
04:46
and to be kings and queens of the world,
74
261000
2000
ser rey o reina,
04:48
did not protect you from dying of smallpox.
75
263000
2000
no te protegía de morir de viruela.
04:50
Never can you doubt that we are all in this together.
76
265000
4000
Nunca debemos dudar de que esto nos concierne a todos.
04:55
But to see smallpox from the perspective of a sovereign
77
270000
4000
Pero, ver la viruela desde la perspectiva de un soberano
04:59
is the wrong perspective.
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274000
2000
es asumir la perspectiva incorrecta.
05:01
You should see it from the perspective of a mother
79
276000
3000
Deberían verlo desde la perspectiva de una madre
05:04
watching her child develop this disease and standing by helplessly.
80
279000
4000
observando cómo su hijo desarrolla esta enfermedad sin ser capaz de hacer algo.
05:08
Day one, day two, day three, day four, day five, day six.
81
283000
11000
Día uno, día dos, día tres, día cuatro, día cinco, día seis.
05:19
You're a mother and you're watching your child,
82
294000
3000
Eres madre y observas a tu hijo,
05:22
and on day six, you see pustules that become hard.
83
297000
5000
y en el día seis, ves pústulas que se endurecen.
05:27
Day seven, they show the classic scars of smallpox umbilication.
84
302000
6000
Día siete: se ven las cicatrices clásicas de la umbilicación de la viruela.
05:33
Day eight.
85
308000
1000
Día ocho.
05:34
And Al Gore said earlier that the most photographed image in the world,
86
309000
5000
Y Al Gore dijo que la imagen más fotografiada del mundo,
05:39
the most printed image in the world,
87
314000
2000
la imagen que más se ha impreso en el mundo,
05:41
was that of the Earth. But this was in 1974,
88
316000
3000
era la de la Tierra. Pero esto era en 1974,
05:44
and as of that moment this photograph was the photograph
89
319000
3000
y, desde ese momento, esta foto fue la foto
05:47
that was the most widely printed
90
322000
2000
que más se imprimió,
05:49
because we printed two billion copies of this photograph,
91
324000
3000
porque nosotros imprimimos dos mil millones de copias de esta foto,
05:52
and we took them hand to hand, door to door,
92
327000
3000
y las llevamos de mano a mano, puerta a puerta,
05:55
to show people and ask them if there was smallpox in their house
93
330000
5000
para mostrarla a la gente y preguntarles si tenían la viruela
06:00
because that was our surveillance system. We didn't have Google;
94
335000
4000
porque ese era nuestro sistema de vigilancia. No teníamos Google,
06:04
we didn't have web crawlers; we didn't have computers.
95
339000
3000
no teníamos arañas web, no teníamos computadoras.
06:08
By day nine, you look at this picture, and you're horrified.
96
343000
5000
Para el día nueve, ustedes miran está foto y están horrorizados.
06:13
I look at this picture and I say, "Thank God"
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348000
2000
Yo miro esta foto y digo, "Gracias a Dios"
06:15
because it's clear that this is only an ordinary case of smallpox,
98
350000
4000
porque está claro que este es solamente un caso ordinario de viruela,
06:19
and I know this child will live.
99
354000
2000
y sé que esta niño vivirá.
06:22
And by day 13, the lesions are scabbing, his eyelids are swollen,
100
357000
5000
Y para el día trece, se están formando costras en las lesiones, sus párpados están inflamados,
06:27
but you know this child has no other secondary infection.
101
362000
4000
pero ya se sabe que esta niño no tiene una infección secundaria.
06:31
And by day 20, while he will be scarred for life, he will live.
102
366000
5000
Y para el día 20, a pesar de que tendrá cicatrices de por vida, vivirá.
06:36
There are other kinds of smallpox that are not like that.
103
371000
4000
Hay otros tipos de viruela que no son así.
06:40
This is confluent smallpox,
104
375000
2000
Esta es la viruela confluente,
06:42
in which there isn't a single place on the body where you could put a finger
105
377000
4000
en la cual no hay lugar alguno en el cuerpo donde puedas poner un dedo
06:46
and not be covered by lesions.
106
381000
3000
y no estar cubierto de lesiones.
06:49
Flat smallpox, which killed 100 percent of people who got it.
107
384000
4000
Viruela plana, que mató al 100% de los que la padecieron.
06:53
And hemorrhagic smallpox, the most cruel of all,
108
388000
4000
Y viruela hemorrágica, la más cruel de todas,
06:57
which had a predilection for pregnant women.
109
392000
3000
que tenía una predilección por las mujeres embarazadas.
07:00
I've probably had 50 women die. They all had hemorrhagic smallpox.
110
395000
4000
Yo probablemente haya tenido 50 mujeres que murieron. Todas tenían viruela hemorrágica.
07:04
I've never seen anybody die from it who wasn't a pregnant woman.
111
399000
3000
Yo no he visto a nadie morir de ella sin ser una mujer embarazada.
07:09
In 1967, the WHO embarked on what was an outrageous program
112
404000
3000
En 1967 la OMS se embarcó en lo que era un impresionante programa
07:12
to eradicate a disease.
113
407000
2000
para erradicar una enfermedad.
07:14
In that year, there were 34 countries affected with smallpox.
114
409000
4000
En ese año había 34 países afectados por la viruela.
07:18
By 1970, we were down to 18 countries.
115
413000
4000
Para 1970, habíamos bajado a 18 países.
07:22
1974, we were down to five countries.
116
417000
2000
En 1974, habíamos bajado a 5 países.
07:24
But in that year, smallpox exploded throughout India.
117
419000
5000
Pero en ese año, la viruela explotó a lo largo de toda la India.
07:29
And India was the place where smallpox made its last stand.
118
424000
5000
Y India fue el lugar donde la viruela libró su última batalla.
07:34
In 1974, India had a population of 600 million.
119
429000
3000
En 1974, India tenía una población de 600 millones.
07:37
There are 21 linguistic states in India,
120
432000
3000
Existen 21 lenguas en India,
07:40
which is like saying 21 different countries.
121
435000
3000
que es como decir 21 países distintos.
07:43
There are 20 million people on the road at any time in buses
122
438000
3000
Hay 20 millones de personas en las calles en todo momento, en buses
07:46
and trains, walking, 500,000 villages, 120 million households,
123
441000
6000
y trenes, caminando, 500 000 aldeas, 120 millones de hogares,
07:52
and none of them wanted to report if they had a case of smallpox in their house
124
447000
5000
y ninguno de ellos quería reportar si habían tenido un caso de viruela en su casa
07:57
because they thought that smallpox was the visitation of a deity,
125
452000
3000
porque ellos creían que la viruela era la visita de una deidad,
08:00
Shitala Mata, the cooling mother,
126
455000
2000
Shitala Mata, la madre frío,
08:02
and it was wrong to bring strangers into your house
127
457000
4000
y estaba mal traer a extraños dentro de tu hogar
08:06
when the deity was in the house. No incentive to report smallpox.
128
461000
5000
cuando una deidad está en casa. No había incentivo para reportar la viruela.
08:11
It wasn't just India that had smallpox deities;
129
466000
3000
No solo era India la que tenía deidades de la viruela,
08:14
smallpox deities were prevalent all over the world.
130
469000
4000
prevalecían alrededor de todo el mundo.
08:18
So, how we eradicated smallpox was -- max vaccination wouldn't work.
131
473000
5000
Así, la forma como erradicamos la viruela fue --las vacunaciones masivas no funcionarían.
08:23
You could vaccinate everybody in India,
132
478000
2000
Podías vacunar a todos en India,
08:25
but one year later there'll be 21 million new babies,
133
480000
3000
pero un año más tarde habrán 21 millones de nuevos bebés,
08:28
which was then the population of Canada.
134
483000
2000
que en esa época era la población de Canadá.
08:30
It wouldn't do just to vaccinate everyone.
135
485000
3000
Simplemente no sería suficiente vacunar a todo el mundo.
08:33
You had to find every single case of smallpox in the world
136
488000
3000
Tenías que encontrar cada caso de viruela en el mundo
08:36
at the same time and draw a circle of immunity around it.
137
491000
3000
al mismo tiempo y dibujar un círculo de inmunidad alrededor de él.
08:39
And that's what we did.
138
494000
2000
Y eso fue lo que hicimos.
08:42
In India alone, my 150,000 best friends and I
139
497000
3000
Solamente en India, mis 150 000 mejores amigos y yo
08:45
went door to door with that same picture
140
500000
4000
fuimos de puerta en puerta con la misma fotografía
08:49
to every single house in India. We made over one billion house calls.
141
504000
4000
a cada casa en la India. Hicimos más de mil millones de visitas.
08:54
And in the process, I learned something very important.
142
509000
4000
Y en el proceso, aprendí algo muy importante.
08:58
Every time we did a house-to-house search,
143
513000
3000
Cada vez que hacíamos una búsqueda de casa en casa,
09:02
we had a spike in the number of reports of smallpox.
144
517000
5000
teníamos un pico en el número de reportes de viruela
09:08
When we didn't search, we had the illusion that there was no disease.
145
523000
4000
Cuando no buscábamos, teníamos la ilusión de que no había enfermedad.
09:12
When we did search, we had the illusion that there was more disease.
146
527000
4000
Cuando buscábamos, teníamos la ilusión de que había más enfermedad.
09:17
A surveillance system was necessary
147
532000
2000
Un sistema de vigilancia era necesario
09:19
because what we needed was early detection, early response.
148
534000
5000
porque lo que necesitábamos era detección temprana y respuesta temprana.
09:26
So, we searched and we searched, and we found
149
541000
3000
Así, buscamos y buscamos, y encontramos
09:29
every case of smallpox in India. We had a reward.
150
544000
3000
cada caso de viruela en India. Ofrecimos una recompensa.
09:32
We raised the reward. We continued to increase the reward.
151
547000
4000
Subimos la recompensa. Volvimos a subir la recompensa.
09:36
We had a scorecard that we wrote on every house.
152
551000
4000
Teníamos una hoja de puntajes que escribíamos en cada casa.
09:40
And as we did that, the number of reported cases in the world dropped to zero,
153
555000
5000
Y, mientras hacíamos eso, el número de casos reportados en el mundo bajó a cero,
09:45
and in 1980 we declared the globe free of smallpox.
154
560000
6000
y en 1980 declaramos al mundo libre de viruela.
09:51
It was the largest campaign in United Nations history until the Iraq war.
155
566000
6000
Fue la campaña más grande en la historia de las Naciones Unidas hasta la guerra de Iraq.
09:57
150,000 people from all over the world,
156
572000
5000
150 000 personas de todo el mundo,
10:02
doctors of every race, religion, culture and nation,
157
577000
3000
médicos de todas las razas, religiones, culturas y naciones,
10:05
who fought side by side, brothers and sisters, with each other,
158
580000
5000
que pelearon lado a lado, hermanos y hermanas, uno con otro,
10:10
not against each other, in a common cause to make the world better.
159
585000
5000
no uno contra otro, en una causa común de hacer un mundo mejor.
10:16
But smallpox was the fourth disease that was intended for eradication.
160
591000
4000
Pero la viruela fue la cuarta enfermedad que se pretendía erradicar.
10:20
We failed three other times.
161
595000
2000
Fallamos otras tres veces.
10:22
We failed against malaria, yellow fever and yaws.
162
597000
3000
Fallamos en contra de la malaria, la fiebre amarilla y la frambesia (pian).
10:25
But soon we may see polio eradicated.
163
600000
4000
Pero puede que pronto veamos erradicado el polio.
10:29
But the key to eradicating polio is early detection, early response.
164
604000
5000
Pero la clave para erradicar el polio es la detección temprana y la respuesta temprana.
10:35
This may be the year we eradicate polio --
165
610000
3000
Este podría ser el año que erradiquemos el polio --
10:38
that will make it the second disease in history.
166
613000
3000
eso la haría la segunda enfermedad en la Historia.
10:41
And David Heymann, who's watching this on the webcast --
167
616000
4000
Y David Heymann, quién está viendo esto en el webcast --
10:45
David, keep on going. We're close. We're down to four countries.
168
620000
5000
David, sigue avanzando. Estamos cerca. Estamos en los últimos cuatro países.
10:50
(Applause)
169
625000
5000
(Aplausos)
10:56
I feel like Hank Aaron. Barry Bonds can replace me any time.
170
631000
4000
Me siento como Hank Aaron. Barry Bonds puede reemplazarme en cualquier momento.
11:00
Let's get another disease off the list of terrible things to worry about.
171
635000
5000
Saquemos otra enfermedad de la lista de cosas terribles de las que tenemos que preocuparnos.
11:05
I was just in India working on the polio program.
172
640000
3000
Hace poco estuve en India trabajando en el programa contra el polio.
11:08
The polio surveillance program is four million people going door to door.
173
643000
6000
El programa de vigilancia contra el polio supone cuatro millones de personas yendo de puerta en puerta.
11:14
That is the surveillance system.
174
649000
2000
Ese es el sistema de vigilancia.
11:16
But we need to have early detection, early response.
175
651000
4000
Pero necesitamos conseguir detección temprana, respuesta temprana.
11:20
Blindness, the same thing. The key to discovering blindness
176
655000
4000
Lo mismo con la ceguera. La clave para descubrir la ceguera
11:24
is doing epidemiological surveys and finding out the causes of blindness
177
659000
5000
es hacer inspecciones epidemiológicas y encontrar las causas de la ceguera
11:29
so you can mount the correct response.
178
664000
2000
para poder ofrecer un respuesta correcta.
11:32
The Seva Foundation was started by a group of alumni
179
667000
4000
La Fundación Seva la iniciaron un grupo de ex alumnos
11:36
of the smallpox eradication program who,
180
671000
3000
del programa de erradicación de la viruela quienes
11:39
having climbed the highest mountain,
181
674000
3000
habiendo escalado la montaña más alta,
11:42
tasted the elixir of the success of eradicating a disease,
182
677000
5000
saborearon el elixir del éxito de haber erradicado una enfermedad,
11:47
wanted to do it again.
183
682000
2000
y querían hacerlo de nuevo.
11:49
And over the last 27 years, Seva's programs in 15 countries
184
684000
4000
Y durante los últimos 27 años, los pogramas de Seva en 15 países
11:53
have given back sight to more than two million blind people.
185
688000
4000
han devuelto la vista a más de dos millones de personas ciegas.
11:57
Seva got started because we wanted to apply these lessons
186
692000
4000
Seva se inició porque queríamos aplicar esas lecciones
12:01
of surveillance and epidemiology
187
696000
2000
de vigilancia y epidemiología
12:03
to something which nobody else was looking at
188
698000
3000
a algo que nadie consideraba
12:06
as a public health issue: blindness,
189
701000
3000
un problema de salud pública: la ceguera,
12:09
which heretofore had been thought of only as a clinical disease.
190
704000
3000
que hasta ese momento se había considerado solamente como una enfermedad clínica.
12:12
In 1980, Steve Jobs gave me that computer, which is Apple number 12,
191
707000
6000
En 1980 Steve Jobs me dio esa computadora, que es la Apple número 12,
12:18
and it's still in Kathmandu, and it's still working,
192
713000
3000
y todavía está en Kathmandu, y todavía está funcionando,
12:21
and we ought to go get it and auction it off and make more money for Seva.
193
716000
4000
y deberíamos ir a conseguirla y subastarla para conseguir más dinero para Seva.
12:26
And we conducted the first Nepal survey ever done for health,
194
721000
4000
Y realizamos el primer estudio de la salud en Nepal,
12:30
and the first nationwide blindness survey ever done,
195
725000
3000
y el primer estudio nacional de ceguera realizado en el mundo,
12:33
and we had astonishing results.
196
728000
2000
y tuvimos resultados sorprendentes.
12:35
Instead of finding out what we thought was the case --
197
730000
3000
En lugar de encontrar lo que pensábamos --
12:38
that blindness was caused mostly by glaucoma and trachoma --
198
733000
4000
que la ceguera era causada en su mayoría por glaucoma y tracoma --
12:42
we were astounded to find out that blindness was caused instead by cataract.
199
737000
6000
nos sorprendimos al encontrar que la ceguera era en realidad causada por cataratas.
12:48
You can't cure or prevent what you don't know is there.
200
743000
5000
No puedes curar o prevenir lo que no sabes que está ahí.
12:55
In your TED packages there's a DVD, "Infinite Vision,"
201
750000
4000
En sus paquetes de TED hay un DVD, "Visión Infinita"
12:59
about Dr. V and the Aravind Eye Hospital.
202
754000
3000
sobre el Dr. V y el Hospital de la Vista de Aravind.
13:02
I hope that you will take a look at it.
203
757000
2000
Espero que lo miren.
13:04
Aravind, which started as a Seva project,
204
759000
2000
Aravind, que comenzó como un proyecto del Seva,
13:06
is now the world's largest and best eye hospital.
205
761000
3000
es ahora el mejor y más grande hospital de la vista del mundo.
13:09
This year, that one hospital will give back sight
206
764000
3000
Este año, ese hospital por sí solo, le devolverá la vista
13:12
to more than 300,000 people in Tamil Nadu, India.
207
767000
4000
a más de 300 000 personas en Tamil Nadu, India.
13:16
(Applause)
208
771000
4000
(Aplausos)
13:20
Bird flu. I stand here as a representative of all terrible things --
209
775000
4000
Gripe aviar. Yo me paro aquí como un representante de todas las cosas terribles --
13:24
this might be the worst.
210
779000
2000
esta podría ser la peor.
13:27
The key to preventing or mitigating pandemic bird flu
211
782000
4000
La clave para prevenir o mitigar una gripe aviar pandémica
13:31
is early detection and rapid response.
212
786000
3000
es la detección temprana y la respuesta temprana.
13:34
We will not have a vaccine or adequate supplies of an antiviral
213
789000
5000
No tendremos una vacuna o suministros suficientes de antivirales
13:39
to combat bird flu if it occurs in the next three years.
214
794000
4000
para combatir la gripe aviar si ocurre en los próximos tres años.
13:43
WHO stages the progress of a pandemic.
215
798000
4000
La OMS establece niveles en el desarrollo de una pandemia.
13:47
We are now at stage three on the pandemic alert stage,
216
802000
4000
En este momento estamos en el nivel tres en la escala de alerta pandémica,
13:51
with just a little bit of human-to-human transmission,
217
806000
4000
con solo un poco de transmisión humano-a-humano,
13:55
but no human-to-human-to-human sustained transmission.
218
810000
4000
pero sin transmisión sostenida de humano-a-humano-a-humano.
13:59
The moment WHO says we've moved to category four,
219
814000
4000
En el momento en que la OMS diga que nos hemos movido a la categoría cuatro,
14:03
this will not be like Katrina. The world as we know it will stop.
220
818000
5000
esto no será como Katrina. El mundo como lo conocemos se detendrá.
14:08
There'll be no airplanes flying.
221
823000
2000
No habrá aviones volando.
14:10
Would you get in an airplane with 250 people you didn't know,
222
825000
3000
¿Te subirías a un avión con 250 personas que no conoces,
14:13
coughing and sneezing, when you knew that some of them
223
828000
3000
tosiendo y estornudando, cuando sabes que algunos de ellos
14:16
might carry a disease that could kill you,
224
831000
2000
podrían portar una enfermedad que te podría matar,
14:18
for which you had no antivirals or vaccine?
225
833000
2000
para la cual no tienes drogas antivirales o vacunas?
14:21
I did a study of the top epidemiologists in the world in October.
226
836000
5000
Realicé un estudio de los epidemiólogos más importantes del mundo en octubre.
14:26
I asked them -- these are all fluologists and specialists in influenza --
227
841000
4000
Les pregunté -- todos investigadores de la gripe y especialistas en gripe --
14:30
and I asked them the questions you'd like to ask them.
228
845000
3000
y les hice las preguntas que a ustedes les gustaría hacerles.
14:33
What do you think the likelihood is that there'll be a pandemic?
229
848000
3000
¿Cuál es la probabilidad de que haya una pandemia?
14:36
If it happens, how bad do you think it will be?
230
851000
3000
Si ocurre, ¿qué tan terrible cree que sea?
14:39
15 percent said they thought there'd be a pandemic within three years.
231
854000
5000
El 15% dijo que pensaban que habría una pandemia dentro de los próximos tres años.
14:44
But much worse than that,
232
859000
2000
Pero mucho peor que eso,
14:46
90 percent said they thought there'd be a pandemic
233
861000
3000
el 90% dijo que pensaba que habría una pandemia
14:49
within your children or your grandchildren's lifetime.
234
864000
3000
durante la vida de sus hijos o sus nietos.
14:53
And they thought that if there was a pandemic,
235
868000
3000
Y ellos pensaban que si había una pandemia,
14:57
a billion people would get sick.
236
872000
2000
mil millones de personas se enfermarían.
15:00
As many as 165 million people would die.
237
875000
3000
Y 165 millones morirían.
15:03
There would be a global recession and depression
238
878000
3000
Habría una recesión y depresión global
15:06
as our just-in-time inventory system
239
881000
2000
mientras nuestro sistema de inventarios justo-a-tiempo
15:08
and the tight rubber band of globalization broke,
240
883000
3000
y el tenso elástico de la globalización se rompían,
15:12
and the cost to our economy of one to three trillion dollars
241
887000
4000
y el costo para nuestra economía de uno a tres millones de millones de dólares
15:16
would be far worse for everyone than merely 100 million people dying
242
891000
5000
sería mucho peor para todos que los solamente 100 millones de muertos
15:21
because so many more people would lose their job
243
896000
3000
porque mucha más gente perdería su trabajo
15:24
and their healthcare benefits
244
899000
2000
y sus beneficios de salud
15:26
that the consequences are almost unthinkable.
245
901000
2000
que las consecuencias son casi impensables.
15:30
And it's getting worse because travel is getting so much better.
246
905000
4000
Y está empeorando, porque viajar está siendo cada vez mejor.
15:37
Let me show you a simulation of what a pandemic looks like
247
912000
4000
Déjenme mostrarles una simulación de cómo se ve una pandemia
15:42
so we know what we're talking about.
248
917000
2000
para que sepamos de qué estamos hablando.
15:45
Let's assume, for example, that the first case occurs in South Asia.
249
920000
4000
Asumamos, por ejemplo, que el primer caso ocurra en Asia del Sur.
15:50
It initially goes quite slowly.
250
925000
2000
Al inicio avanza lentamente.
15:52
You get two or three discrete locations.
251
927000
3000
Tienes dos o tres locaciones discretas.
15:57
Then there'll be secondary outbreaks, and the disease will spread
252
932000
5000
Luego habrá brotes secundarios y la enfermedad se propagará
16:02
from country to country so fast that you won't know what hit you.
253
937000
4000
de país a país tan rápido que no sabrás qué te golpeó.
16:06
Within three weeks it will be everywhere in the world.
254
941000
4000
Dentro de tres semanas estará en todo el mundo.
16:10
Now, if we had an "undo" button, and we could go back and isolate it
255
945000
6000
Si tuviéramos un botón de deshacer y pudiéramos regresar y aislarlo
16:16
and grab it when it first started. If we could find it early,
256
951000
3000
y detenerlo cuando recién comenzó. Si pudiéramos encontrarlo temprano
16:19
and we had early detection and early response,
257
954000
3000
y tuviéramos detección temprana y respuesta temprana,
16:22
and we could put each one of those viruses in jail --
258
957000
3000
y pudiéramos poner a cada uno de esos virus en la cárcel --
16:25
that's the only way to deal with something like a pandemic.
259
960000
5000
esa es la única manera de lidiar con algo como una pandemia.
16:32
And let me show you why that is.
260
967000
2000
Y déjenme enseñarles por qué es eso.
16:35
We have a joke. This is an epidemic curve, and everyone in medicine,
261
970000
4000
Tenemos una broma. Esta es una curva de una epidemia y todos en medicina,
16:39
I think, ultimately gets to know what it is.
262
974000
2000
creo, finalmente llegan a saber qué es.
16:41
But the joke is, an epidemiologist likes to arrive at an epidemic
263
976000
4000
Pero la broma es, a un epidemiólogo le gusta llegar a una epidemia
16:45
right here and ride to glory on the downhill curve.
264
980000
3000
justo aquí y montar hasta la gloria en la curva de bajada.
16:49
But you don't get to do that usually.
265
984000
2000
Pero uno generalmente no consigue eso.
16:51
You usually arrive right about here.
266
986000
3000
Uno generalmente llega más o menos aquí.
16:54
What we really want is to arrive right here, so we can stop the epidemic.
267
989000
5000
Lo que realmente queremos es llegar aquí, para que podamos detener la pandemia.
16:59
But you can't always do that. But there's an organization
268
994000
3000
Pero no siempre puedes hacer eso. Pero hay una organización
17:02
that has been able to find a way to learn when the first cases occur,
269
997000
5000
que ha podido encontrar una forma de conocer cuándo ocurre un primer caso,
17:07
and that is called GPHIN.
270
1002000
2000
y se llama GPHIN.
17:09
It's the Global Public Health Information Network.
271
1004000
3000
Es la Red Global de Información de Salud Pública.
17:12
And that simulation that I showed you that you thought was bird flu --
272
1007000
4000
Y esa simulación que les mostré y que pensaron que era gripe aviar,
17:16
that was SARS. And SARS is the pandemic that did not occur.
273
1011000
4000
era SARS. Y SARS es la pandemia que no ocurrió.
17:20
And it didn't occur because GPHIN found the pandemic-to-be of SARS
274
1015000
7000
Y no ocurrió porque GPHIN supo ver la potencial pandemia de SARS
17:27
three months before WHO actually announced it,
275
1022000
6000
tres meses antes que la OMS lo anunciara,
17:33
and because of that we were able to stop the SARS pandemic.
276
1028000
4000
y por eso pudimos detener la pandemia de SARS.
17:37
And I think we owe a great debt of gratitude to GPHIN and to Ron St. John,
277
1032000
5000
Y yo creo que le debemos nuestra gratitud a GPHIN y a Ron St. John,
17:42
who I hope is in the audience some place -- over there --
278
1037000
3000
quien espero esté en la audiencia en algún lugar -- ahí --
17:45
who's the founder of GPHIN.
279
1040000
2000
él es el fundador de GPHIN.
17:47
(Applause)
280
1042000
1000
(Aplausos)
17:48
Hello, Ron.
281
1043000
2000
Hola Ron.
17:50
(Applause)
282
1045000
8000
(Aplausos)
17:58
And TED has flown Ron here from Ottawa, where GPHIN is located,
283
1053000
4000
Y TED trajo a Ron desde Ottawa, donde GPHIN se encuentra
18:03
because not only did GPHIN find SARS early, but
284
1058000
5000
porque GPHIN no solo encontró el SARS temprano, sino
18:08
you may have seen last week that Iran announced that they had bird flu in Iran,
285
1063000
6000
pueden haber visto la semana pasada que Irán anunció que tenían gripe aviar en Irán,
18:14
but GPHIN found the bird flu in Iran not February 14 but last September.
286
1069000
6000
pero GPHIN encontró la gripe aviar en Irán no el 14 de febrero, sino en setiembre pasado.
18:20
We need an early-warning system
287
1075000
2000
Necesitamos un sistema de alerta temprana
18:22
to protect us against the things that are humanity's worst nightmare.
288
1077000
5000
que nos proteja de las cosas que constituyen la peor pesadilla de la humanidad.
18:27
And so my TED wish is based on the common denominator of these experiences.
289
1082000
6000
Así, mi deseo TED está basado en el común denominador en estas experiencias.
18:33
Smallpox -- early detection, early response.
290
1088000
2000
Viruela -- detección temprana, respuesta temprana.
18:35
Blindness, polio -- early detection, early response.
291
1090000
4000
Cegera, polio -- detección temprana, respuesta temprana.
18:39
Pandemic bird flu -- early detection, early response. It is a litany.
292
1094000
5000
Gripe aviar pandémica -- detección temprana, respuesta temprana. Es una letanía.
18:44
It is so obvious that our only way of dealing with these new diseases
293
1099000
5000
Es tan obvio que nuestra única forma de lidiar con estas nuevas enfermedades
18:49
is to find them early and to kill them before they spread.
294
1104000
5000
es encontrarlas temprano y matarlas antes de que se extiendan.
18:54
So, my TED wish is for you to help build a global system,
295
1109000
4000
Así, mi deseo en TED es que ustedes ayuden a crear un sistema global,
18:58
an early-warning system,
296
1113000
2000
un sistema de alerta temprana,
19:00
to protect us against humanity's worst nightmares.
297
1115000
4000
que nos proteja contra las peores pesadillas de la humanidad.
19:04
And what I thought I would call it is "Early Detection,"
298
1119000
5000
Y pensé llamarlo Early Detection (Detección Temprana)
19:11
but it should really be called "Total Early Detection."
299
1126000
5000
pero debería llamarse Total Early Detection (Detección Temprana Total)
19:16
(Laughter)
300
1131000
2000
(Risas)
19:18
(Applause)
301
1133000
8000
(Aplausos)
19:31
But in all seriousness --
302
1146000
2000
Pero, hablando en serio --
19:33
because this idea is birthed in TED,
303
1148000
3000
como esta idea nació en TED,
19:36
I would like it to be a legacy of TED, and I'd like to call it
304
1151000
6000
me gustaría que sea un legado de TED y me gustaría llamarla
19:42
the "International System for Total Early Disease Detection."
305
1157000
5000
International System for Total Early Disease Detection (Sistema Internacional de Detección Temprana Total de Enfermedades)
19:51
And INSTEDD then becomes our mantra.
306
1166000
4000
Y INSTEDD se convierte en nuestro mantra.
19:58
So instead of a hidden pandemic of bird flu,
307
1173000
3000
Así, en lugar de tener una pandemia escondida de gripe aviar,
20:01
we find it and immediately contain it.
308
1176000
2000
la encontramos e inmediatamente la contendremos.
20:04
Instead of a novel virus caused by bio-terror or bio-error,
309
1179000
4000
En lugar de un novel virus causado por bio-terror o bio-error,
20:08
or shift or drift, we find it, and we contain it.
310
1183000
5000
o cambio o deriva antigénicos, lo encontramos y lo contenemos.
20:13
Instead of industrial accidents like oil spills or the catastrophe in Bhopal,
311
1188000
5000
En lugar de accidentes industriales como derrames de petróleo o la catástrofe en Bhopal,
20:18
we find them, and we respond to them.
312
1193000
4000
los encontramos y respondemos a ellos.
20:22
Instead of famine, hidden until it is too late, we detect it, and we respond.
313
1197000
6000
En lugar de hambruna, escondida hasta que es demasiado tarde, la detectamos y respondemos.
20:29
And instead of a system,
314
1204000
2000
Y en lugar de un sistema,
20:31
which is owned by a government and hidden in the bowels of government,
315
1206000
4000
de propiedad del gobierno y escondido en las entrañas del gobierno,
20:35
let's build an early detection system
316
1210000
2000
construyamos un sistema de detección temprana
20:37
that's freely available to anyone in the world in their own language.
317
1212000
4000
que esté disponible libremente para cualquier persona en el mundo en su idioma.
20:42
Let's make it transparent, non-governmental,
318
1217000
4000
Hagámoslo transparente, no gubernamental,
20:47
not owned by any single country or company,
319
1222000
3000
que su dueño no sea ninguna sola compañía o país,
20:50
housed in a neutral country, with redundant backup
320
1225000
3000
alojado en un país neutral, con copia de seguridad redundante
20:53
in a different time zone and a different continent,
321
1228000
4000
en un diferente huso horario y en un diferente continente,
20:57
and let's build it on GPHIN. Let's start with GPHIN.
322
1232000
4000
y construyámoslo sobre GPHIN. Comencemos con GPHIN.
21:01
Let's increase the websites that they crawl from 20,000 to 20 million.
323
1236000
5000
Aumentemos la cantidad de páginas web que revisa de 20 000 a 20 millones.
21:06
Let's increase the languages they crawl from seven to 70, or more.
324
1241000
6000
Aumentemos las lenguas en los que busca de siete a 70 o más.
21:12
Let's build in outbound confirmation messages
325
1247000
3000
Construyamos mensajes de confirmación de salida
21:15
using text messages or SMS or instant messaging
326
1250000
4000
usando mensajes de texto o SMS o mensajería instantánea
21:19
to find out from people who are within 100 meters of the rumor that you hear
327
1254000
4000
para averiguar de la gente que está dentro de 100 metros a la redonda acerca del rumor que escuchas
21:23
if it is, in fact, valid.
328
1258000
2000
si es que es en verdad válido.
21:25
And let's add satellite confirmation.
329
1260000
2000
Y agreguemos confirmación por satélite.
21:27
And we'll add Gapminder's amazing graphics to the front end.
330
1262000
4000
Y agregaremos los sorprendentes gráficos de Gapminder en la información final.
21:31
And we'll grow it as a moral force in the world,
331
1266000
4000
Y creceremos como una fuerza moral en el mundo,
21:35
finding out those terrible things before anybody else knows about them,
332
1270000
5000
encontrando esas cosas terribles antes que alguien más sepa de ellas,
21:40
and sending our response to them. So that next year,
333
1275000
4000
y mandándoles nuestra respuesta. Para que el próximo año,
21:44
instead of us meeting here,
334
1279000
2000
en lugar de encontrarnos nosotros acá,
21:46
lamenting how many terrible things there are in the world,
335
1281000
3000
lamentándonos de cuántas cosas terribles hay en el mundo,
21:49
we will have pulled together, used the unique skills
336
1284000
3000
habremos trabajado juntos, usando las habilidades únicas
21:52
and the magic of this community,
337
1287000
4000
y la magia de esta comunidad,
21:56
and be proud that we have done everything we can to stop pandemics,
338
1291000
3000
y estaremos orgullosos de que hemos hecho todo lo posible para detener las pandemias,
21:59
other catastrophes, and change the world beginning right now.
339
1294000
5000
otras catástrofes y cambiar el mundo, empezando ahora.
22:04
(Applause)
340
1299000
18000
(Aplausos)
22:23
Chris Anderson: An amazing presentation. First of all,
341
1318000
4000
Chris Anderson: Una presentación sorprendente. Antes que nada,
22:27
just so everyone understands, you're saying that by building --
342
1322000
4000
para que todo el mundo lo entienda, tú dices que construyendo --
22:31
by creating web crawlers, looking on the Internet for patterns,
343
1326000
5000
creando, arañas web, buscando patrones en Internet,
22:36
they can detect something suspicious before WHO,
344
1331000
6000
podemos detectar algo sospechoso antes que la OMS,
22:42
before anyone else can see it?
345
1337000
2000
¿antes que alguien más pueda verlo?
22:44
Just explain. Give an example of how that could possibly be true.
346
1339000
3000
Solo explícalo. Da un ejemplo de cómo se podría realizar.
22:47
Larry Brilliant: First of all, you're not mad about the copyright violation?
347
1342000
3000
Larry Brilliant: Antes que nada, ¿no estás molesto por las violaciones de los derechos de autor?
22:50
CA: No. I love it. (Laughter)
348
1345000
2000
CA: No. Me encanta.
22:53
LB: Well, you know, as Ron St. John -- I hope you'll go and meet him
349
1348000
3000
LB: Bueno, ustedes saben, como Ron St. John -- y espero que vayan y lo conozcan
22:56
in the dinner afterwards and talk to him --
350
1351000
3000
luego en la cena y hablen con él --
22:59
When he started GPHIN -- In 1997, there was an outbreak of bird flu.
351
1354000
6000
Cuando empezó GPHIN en 1997, había un brote de gripe aviar.
23:05
H5N1. It was in Hong Kong. And a remarkable doctor in Hong Kong
352
1360000
4000
H5N1. Era en Hong Kong. Y un notable médico en Hong Kong
23:09
responded immediately by slaughtering 1.5 million chickens and birds,
353
1364000
6000
respondió inmediatamente sacrificando 1.5 millones de pollos y otras aves,
23:15
and they stopped that outbreak in its tracks.
354
1370000
3000
y eso detuvo el avance del brote.
23:18
Immediate detection, immediate response.
355
1373000
3000
Detección inmediata, respuesta inmediata.
23:21
Then a number of years went by,
356
1376000
2000
Luego algunos años pasaron
23:23
and there were a lot of rumors about bird flu.
357
1378000
2000
y habían muchos rumores acerca de la gripe aviar.
23:25
Ron and his team in Ottawa began to crawl the web,
358
1380000
4000
Ron y su equipo en Ottawa comenzaron a rastrear la red,
23:29
only crawling 20,000 different websites, mostly periodicals,
359
1384000
5000
rastreando solamente 20 000 páginas distintas, sobretodo periódicos,
23:34
and they read about and heard about a concern of a lot of children
360
1389000
5000
y leían y escuchaban acerca de una preocupación sobre mucho niños
23:39
who had high fever and symptoms of bird flu.
361
1394000
3000
que tenían altas fiebres y síntomas de gripe aviar.
23:42
They reported this to WHO. WHO took a little while taking action
362
1397000
5000
Reportaron esto a la OMS. La OMS se demoró un poco en reaccionar
23:47
because WHO will only receive a report from a government,
363
1402000
5000
porque la OMS solo recibía reportes de un gobierno,
23:52
because it's the United Nations.
364
1407000
2000
porque son las Naciones Unidas.
23:54
But they were able to point to WHO and let them know
365
1409000
4000
Pero lograron llegar a la OMS y hacerles saber
23:58
that there was this surprising and unexplained cluster of illnesses
366
1413000
4000
que había un sorprendente e inexplicable cúmulo de enfermedades
24:02
that looked like bird flu.
367
1417000
2000
que parecían ser la gripe aviar.
24:04
That turned out to be SARS.
368
1419000
2000
Eso terminó siendo SARS.
24:06
That's how the world found out about SARS.
369
1421000
2000
Así fue como el mundo supo de SARS.
24:08
And because of that we were able to stop SARS.
370
1423000
4000
Y por eso fuimos capaces de detener SARS.
24:12
Now, what's really important is that, before there was GPHIN,
371
1427000
3000
Ahora, lo que es realmente importante es que, antes de que existiera GPHIN,
24:15
100 percent of all the world's reports of bad things --
372
1430000
4000
el 100% de los reportes del mundo acerca de cosas malas --
24:19
whether you're talking about famine or you're talking about bird flu
373
1434000
3000
aún si estás hablando de hambruna o si estás hablando de gripe aviar
24:22
or you're talking about Ebola --
374
1437000
2000
o si estás hablando de Ébola --
24:24
100 percent of all those reports came from nations.
375
1439000
3000
100% de esos reportes venían de naciones.
24:27
The moment these guys in Ottawa, on a budget of 800,000 dollars a year,
376
1442000
5000
En el momento en que esos tipos en Ottawa, con un presupuesto de 800 000 dólares al año,
24:32
got cracking, 75 percent of all the reports in the world came from GPHIN,
377
1447000
6000
comenzaron a trabajar, el 75% de los reportes en el mundo venía de GPHIN,
24:38
25 percent of all the reports in the world
378
1453000
2000
25% de los reportes en el mundo
24:40
came from all the other 180 nations.
379
1455000
2000
venían de las otras 180 naciones.
24:43
Now, here's what's real interesting,
380
1458000
2000
Ahora, esto es lo realmente interesante,
24:45
after they'd been working for a couple years,
381
1460000
3000
luego de haber estado trabajando por un par de años,
24:48
what do you think happened to those nations?
382
1463000
3000
¿qué creen que les pasó a esas naciones?
24:51
They felt pretty stupid, so they started sending in their reports earlier.
383
1466000
3000
Se sintieron bastante estúpidos y empezaron a mandar sus reportes más temprano.
24:54
Now their reporting percentage is down to 50 percent
384
1469000
3000
Ahora su porcentaje de los reportes ha bajado al 50%
24:57
because other nations have started to report.
385
1472000
3000
porque otras naciones han comenzado a reportar.
25:00
So, can you find diseases early by crawling the web?
386
1475000
4000
Así que, ¿puedes encontrar enfermedades temprano rastreando la red?
25:04
Of course you can. Can you find it even earlier than GPHIN does now?
387
1479000
5000
Claro que sí. ¿Puedes encontrarlas todavía más temprano de lo que lo hace GPHIN ahora?
25:09
Of course you can. You saw that they found SARS
388
1484000
3000
Claro que se puede. Ustedes vieron que encontraron SARS
25:12
using their Chinese web crawler a full six weeks
389
1487000
4000
usando una araña web china seis semanas completas
25:16
before they found it using their English web crawler.
390
1491000
4000
antes de que lo encontraran usando la araña web en inglés.
25:20
Well, they're only crawling in seven languages.
391
1495000
2000
Bueno, ellos solo están rastreando en siete lenguas.
25:22
These bad viruses really don't have any intention of showing up
392
1497000
3000
Estos virus malvados realmente no tiene intención alguna de aparecer
25:25
first in English or Spanish or French.
393
1500000
2000
primero en inglés o español o francés.
25:27
(Laughter)
394
1502000
1000
(Risas)
25:28
So, yes, I want to take GPHIN; I want to build on it;
395
1503000
6000
Así que, sí, yo quiero tomar GPHIN, quiero construir sobre él,
25:34
I want to add all the languages of the world that we possibly can;
396
1509000
4000
yo quiero agregar todas las lenguas del mundo posibles,
25:38
I want to make this open to everybody
397
1513000
2000
yo quiero hacer esto abierto para todos
25:40
so that the health officer in Nairobi or in Patna, Bihar
398
1515000
3000
para que la autoridad de salud en Nairobi o en Patna, Bihar
25:43
will have as much access to it as the folks in Ottawa or in CDC;
399
1518000
5000
tenga tanto acceso a él como los tipos en Ottawa o en la CDC,
25:48
and I want to make it part of our culture that there is a community
400
1523000
4000
y quiero hacerlo parte de nuestra cultura que exista una comunidad
25:52
of people who are watching out for the worst nightmares of humanity,
401
1527000
4000
de gente que está cuidándonos de las peores pesadillas de la humanidad,
25:56
and that it's accessible to everyone.
402
1531000
2000
y que es accesible por todos.
ABOUT THE SPEAKER
Larry Brilliant - Epidemiologist, philanthropistTED Prize winner Larry Brilliant has spent his career solving the ills of today -- from overseeing the last smallpox cases to saving millions from blindness -- and building technologies of the future. Now, as Chair of the Skoll Global Threats Fund, he's redefining how we solve the world's biggest problems.
Why you should listen
Larry Brilliant's career path, as unlikely as it is inspirational, has proven worthy of his surname. Trained as a doctor, he was living in a Himalayan monastery in the early 1970s when his guru told him he should help rid the world of smallpox. He joined the World Health Organization's eradication project, directed efforts to eliminate the disease in India and eventually presided over the last case of smallpox on the planet.
Not content with beating a single disease, he founded the nonprofit Seva Foundation, which has cured more than two million people of blindness in 15 countries through innovative surgery, self-sufficient eye care systems and low-cost manufacturing of intraocular lenses. Outside the medical field, he found time to cofound the legendary online community The Well, and run two public tech companies. Time and WIRED magazines call him a "technology visionary."
His 2006 TED Prize wish drew on both sides of his career: He challenged the TED community to help him build a global early-response system to spot new diseases as quickly as they emerge. Called InSTEDD, the system has grown into a network of 100 digital detection partners, which provide tools that help the UN, WHO and CDC track potential pandemics.
Shortly after he won the TED Prize, Google executives asked Brilliant to run their new philanthropic arm, Google.org. So, between consulting on the WHO's polio eradication project and designing a disease-surveillance network, he harnessed Google's brains and billions in a mix of for-profit and nonprofit ventures tackling the global problems of disease, poverty and climate change. Today, Brilliant is Chair of the Skoll Global Threats Fund, where he heads a team whose mission is to confront global threats imperiling humanity: pandemics, climate change, water security, nuclear proliferation and Middle East conflict.
Larry Brilliant | Speaker | TED.com