TEDxMidAtlantic
Erica Frenkel: The universal anesthesia machine
אריקה פרנקל: מכונת ההרדמה האוניברסלית
Filmed:
Readability: 4.1
399,268 views
מה אם אתם בניתוח והחשמל נפסק? אין אורות, אין חמצן -- וההרדמה שלכם מפסיקה לזרום. זה קורה בעקביות בבתי חולים מסביב לעולם, והופך ניתוחים פשוטים לטרגדיות. אריקה פרנקל מדגימה את הפיתרון: מכונת ההרדמה האוניברסלית.
Erica Frenkel - Medical technologist
At Gradian Health Systems, Erica Frenkel works to bring safe anesthesia to hospitals all over the world. Full bio
At Gradian Health Systems, Erica Frenkel works to bring safe anesthesia to hospitals all over the world. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
I'm going to talk to you today
0
0
2000
אני אדבר איתכם היום
00:17
about the design of medical technology for low resource settings.
1
2000
3000
על התכנון של טכנולוגיה רפואית למצבים של משאבים דלים.
00:20
I study health systems in these countries.
2
5000
2000
אני חוקרת מערכות רפואיות במדינות האלו.
00:22
And one of the major gaps in care,
3
7000
2000
ואחד מהפערים הגדולים בטיפול,
00:24
almost across the board,
4
9000
2000
כמעט בכל המקומות,
00:26
is access to safe surgery.
5
11000
2000
הוא גישה לניתוחים בטוחים.
00:28
Now one of the major bottlenecks that we've found
6
13000
3000
עכשיו אחד מצווארי הבקבוק העיקריים שמצאנו
00:31
that's sort of preventing both the access in the first place
7
16000
3000
שמונע גם את הגישה
00:34
and the safety of those surgeries that do happen
8
19000
2000
וגם את הביטחון של הניתוחים האלה שכן קורים
00:36
is anesthesia.
9
21000
2000
היא ההרדמה.
00:38
And actually, it's the model that we expect to work
10
23000
2000
ולמעשה, זה מודל שאנחנו מצפים שיעבוד
00:40
for delivering anesthesia
11
25000
2000
לאספקת הרדמה
00:42
in these environments.
12
27000
2000
בסביבות האלו.
00:44
Here we have a scene that you would find
13
29000
2000
כאן יש לנו סצנה שהייתם מוצאים
00:46
in any operating room across the U.S. or any other developed country.
14
31000
3000
בכל חדר ניתוח בארצות הברית או כל מדינה מפותחת אחרת.
00:49
In the background there
15
34000
2000
ברקע כאן
00:51
is a very sophisticated anesthesia machine.
16
36000
2000
יש מכונת הרדמה משוכללת.
00:53
And this machine is able
17
38000
2000
והמכונה הזו מסוגלת
00:55
to enable surgery and save lives
18
40000
2000
לאפשר ניתוחים ולהציל חיים
00:57
because it was designed
19
42000
2000
מפני שהיא תוכננה
00:59
with this environment in mind.
20
44000
2000
תוך מחשבה על הסביבה הזו.
01:01
In order to operate, this machine needs a number of things
21
46000
3000
כדי לעבוד, המכונה הזו צריכה מספר דברים
01:04
that this hospital has to offer.
22
49000
2000
שבית החולים יכול להציע.
01:06
It needs an extremely well-trained anesthesiologist
23
51000
3000
היא צריכה מרדים מאוד מיומן
01:09
with years of training with complex machines
24
54000
2000
עם שנים של הכשרה במכונות מסובכות
01:11
to help her monitor the flows of the gas
25
56000
3000
כדי לעזור לה לנטר את זרימת הגז
01:14
and keep her patients safe and anesthetized
26
59000
2000
ולשמור על המנותחים בטוחים ומורדמים
01:16
throughout the surgery.
27
61000
2000
במהלך הניתוח.
01:18
It's a delicate machine running on computer algorithms,
28
63000
3000
זו מכונה עדינה שרצה על אלגוריתמים ממוחשבים,
01:21
and it needs special care, TLC, to keep it up and running,
29
66000
3000
והיא צריכה טיפול עדין כדי שהיא תעבוד,
01:24
and it's going to break pretty easily.
30
69000
2000
והיא מתקלקלת דיי בקלות.
01:26
And when it does, it needs a team of biomedical engineers
31
71000
3000
וכשזה קורה, היא צריכה צוות של מהנדסים ביו מכאניים
01:29
who understand its complexities,
32
74000
2000
שמבינים את המורכבות שלה,
01:31
can fix it, can source the parts
33
76000
2000
יכולים לתקן אותה, יכולים להשיג חלקים
01:33
and keep it saving lives.
34
78000
2000
ולעזור לה להמשיך להציל חיים.
01:35
It's a pretty expensive machine.
35
80000
2000
זו מכונה דיי יקרה.
01:37
It needs a hospital
36
82000
2000
היא צריכה בית חולים
01:39
whose budget can allow it to support one machine
37
84000
2000
שהתקציב שלו יכול לאפשר מכונה אחת
01:41
costing upwards of 50 or $100,000.
38
86000
3000
שעולה 50 או 100,000$.
01:44
And perhaps most obviously,
39
89000
2000
ואולי הכי ברור,
01:46
and perhaps most importantly --
40
91000
2000
ואולי הכי חשוב --
01:48
and the path to concepts that we've heard about
41
93000
2000
והדרך לרעיונות ששמענו עליהם
01:50
kind of illustrate this --
42
95000
2000
מדגים את זה --
01:52
it needs infrastructure
43
97000
2000
היא צריכה תשתית
01:54
that can supply an uninterrupted source
44
99000
2000
שיכולה לספק מקור בלתי נפסק
01:56
of electricity, of compressed oxygen
45
101000
3000
של חשמל, של חמצן דחוס
01:59
and other medical supplies
46
104000
2000
ואת שאר האספקה הרפואית
02:01
that are so critical to the functioning
47
106000
2000
שכל כך חשובה לפעילות
02:03
of this machine.
48
108000
2000
של המכונה הזו.
02:05
In other words, this machine requires a lot of stuff
49
110000
3000
במילים אחרות, המכונה דורשת הרבה דברים
02:08
that this hospital cannot offer.
50
113000
2000
שבית החולים הזה לא יכול להציע.
02:10
This is the electrical supply
51
115000
2000
זו אספקת חשמל
02:12
for a hospital in rural Malawi.
52
117000
2000
לבית חולים באזורי הספר של מלאוי.
02:14
In this hospital,
53
119000
2000
בבית החולים הזה,
02:16
there is one person qualified to deliver anesthesia,
54
121000
2000
יש אשה אחת עם הכשרה לתת הרדמה,
02:18
and she's qualified
55
123000
2000
והיא מוסמכת
02:20
because she has 12, maybe 18 months
56
125000
2000
מפני שיש לה 12, אולי 18 חודשים
02:22
of training in anesthesia.
57
127000
2000
של הכשרה בהרדמה.
02:24
In the hospital and in the entire region
58
129000
2000
בבית החולים ובכל האזור
02:26
there's not a single biomedical engineer.
59
131000
2000
אין מהנדס ביו-רפואי יחיד.
02:28
So when this machine breaks,
60
133000
2000
אז כשהמכונה הזו מתקלקלת,
02:30
the machines they have to work with break,
61
135000
2000
המכונות שיש להם מתקלקלות,
02:32
they've got to try and figure it out, but most of the time, that's the end of the road.
62
137000
3000
הם צריכים לנסות להבין, אבל רוב הזמן, זה סוף הדרך.
02:35
Those machines go the proverbial junkyard.
63
140000
3000
המכונות האלה עוברות לבית הקברות.
02:38
And the price tag of the machine that I mentioned
64
143000
3000
והמחיר של המכונה שהזכרתי
02:41
could represent maybe a quarter or a third
65
146000
2000
יכול לייצג אולי רבע או שליש
02:43
of the annual operating budget
66
148000
2000
של תקציב הפעילות השנתי
02:45
for this hospital.
67
150000
2000
של בית החולים.
02:47
And finally, I think you can see that infrastructure is not very strong.
68
152000
3000
ולבסוף, אני חושבת שאתם יכולים לראות שהתשתית היא לא ממש חזקה.
02:50
This hospital is connected to a very weak power grid,
69
155000
3000
בית החולים הזה מחובר לרשת ממש חלשה,
02:53
one that goes down frequently.
70
158000
2000
אחת שנופלת הרבה.
02:55
So it runs frequently, the entire hospital,
71
160000
2000
אז לעיתים קרובות כל בית החולים,
02:57
just on a generator.
72
162000
2000
פועל רק על גנרטור.
02:59
And you can imagine, the generator breaks down
73
164000
2000
ואתם יכולים לדמיין, הגנרטור מתקלקל
03:01
or runs out of fuel.
74
166000
2000
או נגמר לו הדלק.
03:03
And the World Bank sees this
75
168000
2000
והבנק העולמי רואה את זה
03:05
and estimates that a hospital in this setting in a low-income country
76
170000
3000
ומעריך שבית חולים במצב כזה במדינה עם הכנסה נמוכה
03:08
can expect up to 18 power outages
77
173000
3000
יכול לצפות ל 18 הפסקות חשמל
03:11
per month.
78
176000
2000
בחודש.
03:13
Similarly compressed oxygen and other medical supplies
79
178000
2000
ובדומה, חמצן דחוס ואספקה רפואית אחרת
03:15
are really a luxury
80
180000
2000
הם באמת מותרות
03:17
and can often be out of stock
81
182000
2000
ויכולים רבות להיות חסרים
03:19
for months or even a year.
82
184000
2000
במשך חודשים ואפילו שנה.
03:21
So it seems crazy, but the model that we have right now
83
186000
3000
אז זה נראה מטורף, אבל המודל שיש לנו עכשיו
03:24
is taking those machines
84
189000
2000
לוקח את המכונות האלה
03:26
that were designed for that first environment that I showed you
85
191000
2000
שתוכננו לסביבה הראשונה שהראיתי לכם
03:28
and donating or selling them
86
193000
2000
ותורמים אותן או מוכרים אותן
03:30
to hospitals in this environment.
87
195000
3000
לבתי חולים בסביבות האלה.
03:33
It's not just inappropriate,
88
198000
2000
זה לא רק לא מתאים,
03:35
it becomes really unsafe.
89
200000
3000
זה נעשה ממש לא בטוח.
03:38
One of our partners at Johns Hopkins
90
203000
2000
אחד השותפים שלנו בבית החולים ג'ונס הופקינס
03:40
was observing surgeries in Sierra Leone
91
205000
3000
צפה בניתוחים בסיירה לאון
03:43
about a year ago.
92
208000
2000
בערך לפני שנה.
03:45
And the first surgery of the day happened to be an obstetrical case.
93
210000
3000
והניתוח הראשון ביום היה מילדותי במקרה.
03:48
A woman came in, she needed an emergency C-section
94
213000
3000
אישה הגיעה, והיתה זקוקה לניתוח קיסרי דחוף
03:51
to save her life and the life of her baby.
95
216000
3000
כדי להציל את חייה ואת חיי התינוק.
03:54
And everything began pretty auspiciously.
96
219000
2000
והכל התחיל בצורה טובה.
03:56
The surgeon was on call and scrubbed in.
97
221000
2000
המנתח היה מוכן והתכונן.
03:58
The nurse was there.
98
223000
2000
האחות הייתה שם.
04:00
She was able to anesthetize her quickly,
99
225000
2000
היא היתה מסוגלת להרדים אותה במהירות,
04:02
and it was important because of the emergency nature of the situation.
100
227000
3000
וזה היה חשוב בגלל הדחיפות של המצב.
04:05
And everything began well
101
230000
2000
והכל התחיל טוב
04:07
until the power went out.
102
232000
3000
עד שהחשמל הפסיק.
04:10
And now in the middle of this surgery,
103
235000
2000
ועכשיו באמצע הניתוח,
04:12
the surgeon is racing against the clock to finish his case,
104
237000
3000
המנתח נלחם נגד השעון כדי לסיים את הניתוח,
04:15
which he can do -- he's got a headlamp.
105
240000
2000
שהוא יכול - יש לו פנס ראש.
04:17
But the nurse is literally
106
242000
2000
אבל האחות מילולית
04:19
running around a darkened operating theater
107
244000
3000
רצה בחדר ניתוח חשוך
04:22
trying to find anything she can use to anesthetize her patient,
108
247000
2000
מנסה למצוא את כל דבר שהיא יכולה כדי להרדים את הפציינטית,
04:24
to keep her patient asleep.
109
249000
2000
כדי לשמור עליה מורדמת.
04:26
Because her machine doesn't work when there's no power.
110
251000
3000
מפני שהמכונה שלה לא עובדת כשאין חשמל.
04:30
And now this routine surgery that many of you have probably experienced,
111
255000
3000
ועכשיו הניתוח הרגיל הזה שרבות מכן בוודאי חוו,
04:33
and others are probably the product of,
112
258000
2000
ואחרים הם תוצר שלו,
04:35
has now become a tragedy.
113
260000
3000
הפך לטרגדיה.
04:38
And what's so frustrating is this is not a singular event;
114
263000
3000
ומה שכל כך מתסכל זה שזה לא מקרה מבודד;
04:41
this happens across the developing world.
115
266000
2000
זה קורה בכל העולם המתפתח.
04:43
35 million surgeries are attempted every year
116
268000
3000
35 מיליון ניתוחים נערכים כל שנה
04:46
without safe anesthesia.
117
271000
2000
בלי הרדמה בטוחה.
04:48
My colleague, Dr. Paul Fenton,
118
273000
2000
הקולגה שלי דר. פול פנטון,
04:50
was living this reality.
119
275000
2000
חי את המציאות הזו.
04:52
He was the chief of anesthesiology
120
277000
2000
הוא היה המרדים הראשי
04:54
in a hospital in Malawi, a teaching hospital.
121
279000
2000
בבית חולים במלאווי, בית חולים לימודי.
04:56
He went to work every day
122
281000
2000
הוא הלך לעבוד כל יום
04:58
in an operating theater like this one,
123
283000
2000
בחדר ניתוח כמו זה,
05:00
trying to deliver anesthesia and teach others how to do so
124
285000
3000
מנסה לספק הרדמה וללמד אחרים איך לעשות את זה
05:03
using that same equipment
125
288000
2000
עם אותו ציוד
05:05
that became so unreliable, and frankly unsafe,
126
290000
2000
שהפך לכל כך לא אמין, ולמעשה לא בטוח,
05:07
in his hospital.
127
292000
2000
בבית החולים שלו.
05:09
And after umpteen surgeries
128
294000
2000
ואחרי המון ניתוחים
05:11
and, you can imagine, really unspeakable tragedy,
129
296000
3000
ואתם יכולים לדמיין, טרגדיות באמת נוראיות,
05:14
he just said, "That's it. I'm done. That's enough.
130
299000
2000
הוא פשוט אמר, "זהו, אני סיימתי. זה מספיק.
05:16
There has to be something better."
131
301000
2000
חייב להיות משהו יותר טוב."
05:18
So he took a walk down the hall
132
303000
2000
אז הוא הלך במורד המסדרון
05:20
to where they threw all those machines that had just crapped out on them --
133
305000
2000
למקום בו זרקו את כל המכונות שפשוט התפגרו להם --
05:22
I think that's the scientific term --
134
307000
2000
אני חושבת שזה המושג המדעי --
05:24
and he just started tinkering.
135
309000
2000
והוא פשוט התחיל לשחק.
05:26
He took one part from here and another from there,
136
311000
2000
הוא לקח חלק אחד ממכונה אחת ואחר ממכונה אחרת,
05:28
and he tried to come up with a machine
137
313000
2000
והוא ניסה להגיע למכונה
05:30
that would work in the reality that he was facing.
138
315000
3000
שתעבוד במציאות שעמדה לפניו.
05:33
And what he came up with was this guy,
139
318000
3000
ומה שהוא הגיע אליו היה הבחור הזה,
05:36
the prototype for the Universal Anesthesia Machine --
140
321000
3000
אב הטיפוס של מכונת ההרדמה האוניברסלית --
05:39
a machine that would work
141
324000
2000
מכונה שתעבוד
05:41
and anesthetize his patients
142
326000
2000
ותרדים את החולים שלו
05:43
no matter the circumstances that his hospital had to offer.
143
328000
4000
לא משנה מה התנאים שהיו לבית החולים להציע.
05:47
Here it is back at home
144
332000
2000
הנה היא בבית
05:49
at that same hospital, developed a little further, 12 years later,
145
334000
3000
באותו בית חולים, מפותחת קצת יותר, 12 שנים מאוחר יותר,
05:52
working on patients from pediatrics to geriatrics.
146
337000
3000
עובדת עם חולים מילדים לגריאטריקה.
05:55
Now let me show you a little bit about how this machine works.
147
340000
3000
עכשיו תנו לי להראות לכם מעט על איך המכונה הזו עובדת.
05:58
Voila!
148
343000
2000
וואלה!
06:00
Here she is.
149
345000
2000
הנה היא.
06:02
When you have electricity,
150
347000
2000
כשיש לכם חשמל,
06:04
everything in this machine begins in the base.
151
349000
2000
הכל בתוך המכונה מתחיל בבסיס.
06:06
There's a built-in oxygen concentrator down there.
152
351000
3000
יש מרכז חמצן בנוי בתוכה שם למטה.
06:09
Now you've heard me mention oxygen a few times at this point.
153
354000
3000
עכשיו שמעתם אותי מזכירה חמצן כמה פעמים עד הנקודה הזו.
06:12
Essentially, to deliver anesthesia,
154
357000
2000
בעיקרון, כדי לתת הרדמה,
06:14
you want as pure oxygen as possible,
155
359000
2000
תרצו חמצן טהור ככל האפשר,
06:16
because eventually you're going to dilute it essentially
156
361000
2000
מפני שבסופו של דבר אתם תדללו אותו
06:18
with the gas.
157
363000
2000
בעיקרון עם הגז.
06:20
And the mixture that the patient inhales
158
365000
2000
והתערובת שהחולה שואף
06:22
needs to be at least a certain percentage oxygen
159
367000
2000
צריכה להכיל לפחות אחוז מסויים של חמצן
06:24
or else it can become dangerous.
160
369000
2000
אחרת היא יכולה להיות מסוכנת.
06:26
But so in here when there's electricity,
161
371000
2000
אבל ככה בפנים כשיש חשמל,
06:28
the oxygen concentrator takes in room air.
162
373000
3000
מרכז החמצן לוקח אויר מהחדר.
06:31
Now we know room air is gloriously free,
163
376000
3000
עכשיו אנחנו יודעים שאויר מהחדר הוא חופשי להפליא,
06:34
it is abundant,
164
379000
2000
הוא נמצא בשפע,
06:36
and it's already 21 percent oxygen.
165
381000
2000
וזה כבר 21 אחוז חמצן.
06:38
So all this concentrator does is take that room air in, filter it
166
383000
3000
אז כל מה שהמרכז הזה עושה הוא לקחת אויר מהחדר, לסנן אותו
06:41
and send 95 percent pure oxygen
167
386000
2000
ולהוציא חמצן ב95 אחוז
06:43
up and across here
168
388000
2000
דרך כאן
06:45
where it mixes with the anesthetic agent.
169
390000
3000
שם הוא מעורבב עם חומר ההרדמה.
06:48
Now before that mixture
170
393000
2000
עכשיו לפני שהתערובת הזו
06:50
hits the patient's lungs,
171
395000
2000
מגיעה לריאות של החולה,
06:52
it's going to pass by here --
172
397000
2000
היא תעבור פה --
06:54
you can't see it, but there's an oxygen sensor here --
173
399000
2000
אתם לא יכולים לראות את זה, אבל יש חיישן חמצן פה --
06:56
that's going to read out on this screen
174
401000
2000
שיראה על המסך פה
06:58
the percentage of oxygen being delivered.
175
403000
3000
את אחוז החמצן המסופק.
07:01
Now if you don't have power,
176
406000
2000
עכשיו אם אין חשמל,
07:03
or, God forbid, the power cuts out in the middle of surgery,
177
408000
3000
או, חס וחלילה, החשמל נפסק באמצע הניתוח,
07:06
this machine transitions automatically,
178
411000
2000
המכונה עוברת אוטומטית,
07:08
without even having to touch it,
179
413000
2000
ללא מגע אפילו,
07:10
to drawing in room air from this inlet.
180
415000
3000
למשוך אויר מהחדר דרך הכניסה הזו.
07:13
Everything else is the same.
181
418000
2000
כל השאר אותו הדבר.
07:15
The only difference is that now
182
420000
2000
ההבדל היחידי הוא שעכשיו
07:17
you're only working with 21 percent oxygen.
183
422000
3000
אתם עובדים רק עם 21 אחוז חמצן.
07:20
Now that used to be a dangerous guessing game,
184
425000
3000
עכשיו זה היה פעם משחק ניחוש מסוכן,
07:23
because you only knew if you had given too little oxygen once something bad happened.
185
428000
3000
מפני שרק ידעתם אם נתתם מעט מדי חמצן ברגע שמשהו רע קרה.
07:26
But we've put a long-life battery backup on here.
186
431000
3000
אבל שמנו סוללה מאריכת חייים שם בפנים.
07:29
This is the only part that's battery backed up.
187
434000
2000
זה החלק היחידי עם גיבוי סוללה.
07:31
But this gives control to the provider,
188
436000
2000
אבל זה נותן שליטה למפעיל,
07:33
whether there's power or not,
189
438000
2000
אם יש חשמל או לא,
07:35
because they can adjust the flow
190
440000
2000
מפני שהם יכולים לשנות את הזרימה
07:37
based on the percentage of oxygen they see that they're giving their patient.
191
442000
3000
בהתבסס על אחוז החמצן שהם רואים שהם נותנים לחולה.
07:40
In both cases,
192
445000
2000
בשני המקרים,
07:42
whether you have power or not,
193
447000
2000
בין אם יש לכם חשמל או לא,
07:44
sometimes the patient needs help breathing.
194
449000
2000
לפעמים ההחולה צריך עזרה בנשימה.
07:46
It's just a reality of anesthesia. The lungs can be paralyzed.
195
451000
3000
זו פשוט המציאות של ההרדמה. הריאות יכולות להיות משותקות.
07:49
And so we've just added this manual bellows.
196
454000
2000
אז רק הוספנו את המפוחים הידניים האלה.
07:51
We've seen surgeries for three or four hours
197
456000
3000
ראינו ניתוחים של שלוש או ארבע שעות
07:54
to ventilate the patient on this.
198
459000
3000
שהנשימו את החולה עם זה.
07:57
So it's a straightforward machine.
199
462000
3000
אז זו מכונה די ישירה.
08:00
I shudder to say simple;
200
465000
2000
אני רועדת להגיד פשוטה;
08:02
it's straightforward.
201
467000
2000
היא ישירה.
08:04
And it's by design.
202
469000
2000
והיא מתוכננת כך.
08:06
And you do not need to be
203
471000
2000
ואתם לא צריכים להיות
08:08
a highly trained, specialized anesthesiologist to use this machine,
204
473000
3000
מרדימים מומחים ומאומנים היטב כדי להשתמש במכונה הזו,
08:11
which is good because, in these rural district hospitals,
205
476000
3000
שזה טוב, כי בבתי החולים באזורים הכפריים האלה,
08:14
you're not going to get that level of training.
206
479000
3000
אתם לא תקבלו כזו רמה של הכשרה.
08:17
It's also designed for the environment that it will be used in.
207
482000
3000
היא גם מתוכננת לסביבה בה ישתמשו בה.
08:20
This is an incredibly rugged machine.
208
485000
2000
זו מכונה עמידה להפליא.
08:22
It has to stand up
209
487000
2000
היא צריכה לעמוד
08:24
to the heat and the wear and tear that happens
210
489000
2000
בלחץ ובשימוש שקורה
08:26
in hospitals in these rural districts.
211
491000
3000
בבתי חולים באזורים הכפריים האלה.
08:29
And so it's not going to break very easily,
212
494000
2000
אז היא לא תתקלקל בקלות,
08:31
but if it does, virtually every piece in this machine
213
496000
3000
אבל אם היא כן, ממש כל חלק במכונה
08:34
can be swapped out and replaced
214
499000
3000
יכול להיות מוחלף
08:37
with a hex wrench and a screwdriver.
215
502000
3000
עם מפתח אלן ומברג.
08:40
And finally, it's affordable.
216
505000
2000
ולבסוף, היא ברת השגה.
08:42
This machine comes in
217
507000
2000
המכונה הזו מגיעה
08:44
at an eighth of the cost
218
509000
2000
לשמינית ממחיר
08:46
of the conventional machine that I showed you earlier.
219
511000
3000
המכונה הרגילה שהראתי קודם.
08:49
So in other words, what we have here
220
514000
3000
אז במילים אחרות, מה שיש לנו פה
08:52
is a machine that can enable surgery and save lives
221
517000
3000
הוא מכונה שיכולה לאפשר ניתוחים ולהציל חיים
08:55
because it was designed for its environment,
222
520000
3000
מפני שהיא תוכננה לסביבה שלה
08:58
just like the first machine I showed you.
223
523000
2000
בדיוק כמו המכונה הראשונה שהראיתי לכם.
09:00
But we're not content to stop there.
224
525000
2000
אבל אנחנו לא רוצים לעצור פה.
09:02
Is it working?
225
527000
2000
היא עובדת?
09:04
Is this the design that's going to work in place?
226
529000
2000
האם זה התכנון שיעבוד במקום?
09:06
Well we've seen good results so far.
227
531000
2000
ובכן ראינו תוצאות טובות עד עכשיו.
09:08
This is in 13 hospitals in four countries,
228
533000
3000
זה ב 13 בתי חולים בארבע מדינות,
09:11
and since 2010,
229
536000
2000
ומאז 2010,
09:13
we've done well over 2,000 surgeries
230
538000
2000
עשינו יותר מ2,000 ניתוחים
09:15
with no clinically adverse events.
231
540000
2000
בלי שום ארועים קליניים בעייתיים.
09:17
So we're thrilled.
232
542000
2000
אז אנחנו מאושרים.
09:19
This really seems like a cost-effective, scalable solution
233
544000
4000
זה באמת נראה כמו פיתרון לא יקר וסקיילבילי
09:23
to a problem that's really pervasive.
234
548000
3000
לבעיה ממש נפוצה.
09:26
But we still want to be sure
235
551000
2000
אבל אנחנו עדיין רוצים להיות בטוחים
09:28
that this is the most effective and safe device
236
553000
2000
שזה באמת המכשיר הכי בטוח ואפקטיבי
09:30
that we can be putting into hospitals.
237
555000
2000
שאנחנו יכולים להכניס לבתי חולים.
09:32
So to do that we've launched a number of partnerships
238
557000
2000
אז כדי לעשות את זה השקנו מספר שותפויות
09:34
with NGOs and universities
239
559000
2000
עם ארגונים חוץ ממשלתיים ואוניברסיטאות
09:36
to gather data on the user interface,
240
561000
3000
כדי לאסוף מידע על ממשק המשתמש,
09:39
on the types of surgeries it's appropriate for
241
564000
2000
על סוגי הניתוחים שהיא מתאימה להם
09:41
and ways we can enhance the device itself.
242
566000
2000
ודרכים בהן אנחנו יכולים לשפר את המכשיר עצמו.
09:43
One of those partnerships
243
568000
2000
אחת השותפויות האלה
09:45
is with Johns Hopkins just here in Baltimore.
244
570000
3000
היא עם ג'ונס הופקינס ממש פה בבולטימור.
09:48
They have a really cool anesthesia simulation lab out in Baltimore.
245
573000
4000
יש להם מעבדת הרדמה ממש מגניבה בבולטימור.
09:52
So we're taking this machine
246
577000
2000
אז אנחנו לוקחים את המכונה
09:54
and recreating some of the operating theater crises
247
579000
3000
ויוצרים כמה ממשברי חדר הניתוח
09:57
that this machine might face
248
582000
2000
שהמכונה הזו אולי תעמוד מולן
09:59
in one of the hospitals that it's intended for,
249
584000
2000
באחד מבתי החולים שהיא מיועדת אליהם,
10:01
and in a contained, safe environment,
250
586000
3000
ובסביבה סגורה ובטוחה,
10:04
evaluating its effectiveness.
251
589000
2000
מעריכים את היעילות שלה.
10:06
We're then able to compare the results from that study
252
591000
3000
אז אפשר להשוות את התוצאות מהמחקר הזה
10:09
with real world experience,
253
594000
2000
עם נסיון מהעולם האמיתי,
10:11
because we're putting two of these in hospitals
254
596000
2000
מפני שאנחנו שמים שתיים כאלה בבתי חולים
10:13
that Johns Hopkins works with in Sierra Leone,
255
598000
2000
שג'ונס הופקינס עובד איתם בסיירה לאון,
10:15
including the hospital where that emergency C-section happened.
256
600000
3000
כולל בית החולים בו הניתוח הקיסרי הזה קרה.
10:20
So I've talked a lot about anesthesia, and I tend to do that.
257
605000
3000
אז דיברתי הרבה על הרדמה, ואני נוטה לעשות את זה.
10:23
I think it is incredibly fascinating
258
608000
2000
אני חושבת שזה ממש מדהים
10:25
and an important component of health.
259
610000
2000
וחלק חשוב של רפואה.
10:27
And it really seems peripheral, we never think about it,
260
612000
3000
וזה באמת נראה שולי, אנחנו אף פעם לא חושבים על זה,
10:30
until we don't have access to it,
261
615000
2000
עד שאין לנו גישה לזה,
10:32
and then it becomes a gatekeeper.
262
617000
2000
ואז היא נהיית שומרת השער.
10:34
Who gets surgery and who doesn't?
263
619000
2000
מי נכנס לניתוח ומי לא?
10:36
Who gets safe surgery and who doesn't?
264
621000
3000
מי עובר ניתוח בטוח ומי לא?
10:39
But you know, it's just one of so many ways
265
624000
3000
אבל אתם יודעים, זו רק אחת מכל כך הרבה דרכים
10:42
that design, appropriate design,
266
627000
3000
שעיצוב, עיצוב מתאים,
10:45
can have an impact on health outcomes.
267
630000
3000
יכול להשפיע על תוצאות בריאותיות.
10:48
If more people in the health delivery space
268
633000
2000
אם יותר אנשים באספקת הרפואה
10:50
really working on some of these challenges in low-income countries
269
635000
3000
שבאמת עובדים על כמה מהאתגרים האלה במדינות עם הכנסה נמוכה
10:53
could start their design process,
270
638000
2000
יוכלו להתחיל את תהליך העיצוב שלהם,
10:55
their solution search,
271
640000
2000
את חיפוש הפתרונות שלהם,
10:57
from outside of that proverbial box
272
642000
2000
מחוץ לקופסה
10:59
and inside of the hospital --
273
644000
2000
ובתוך בית החולים --
11:01
in other words, if we could design
274
646000
2000
במילים אחרות, אם נוכל לעצב
11:03
for the environment that exists in so many parts of the world,
275
648000
3000
לסביבה שקיימת בכל כך הרבה אזורים בעולם,
11:06
rather than the one that we wished existed --
276
651000
2000
במקום זו שאנו מקווים שתהייה קיימת --
11:08
we might just save a lot of lives.
277
653000
3000
אולי אפילו נציל הרבה חיים.
11:11
Thank you very much.
278
656000
2000
תודה רבה לכם.
11:13
(Applause)
279
658000
4000
(מחיאות כפיים)
ABOUT THE SPEAKER
Erica Frenkel - Medical technologistAt Gradian Health Systems, Erica Frenkel works to bring safe anesthesia to hospitals all over the world.
Why you should listen
Erica Frenkel helps lead Gradian Health Systems, a social enterprise enabling safe surgery through innovative anesthesia technology. She has been a Peace Corps volunteer, managed the Global Media AIDS Initiative for the Kaiser Family Foundation and helped shape public health initiatives as a consultant for the Clinton Foundation, the Liberian Ministry of Health, Merck Vaccines, and the Wellcome Trust.
Erica Frenkel | Speaker | TED.com