TEDxAustin
Joel Selanikio: The big-data revolution in health care
Joel Selanikio: As sementes surpreendentes da revolução de Big data em assistência médica
Filmed:
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A coleta de dados relacionados à Saúde Global era uma ciência imperfeita: trabalhadores percorriam vilas para bater de porta em porta e fazer perguntas, escreviam as respostas em formulários de papel e faziam a entrada dos dados -- e a partir dessa informação incompleta, países tomavam enormes decisões. O "geek" de informática, Joel Selanikio, fala sobre a grande mudança na coleta de dados de saúde na última década -- começando com o Palm Pilot e Hotmail, e agora mudando para o armazenamento em nuvem.
(Filmado no TEDxAustin.)
Joel Selanikio - Health and technology activist
Dr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges. Full bio
Dr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges. Full bio
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00:12
There's an old joke about a cop who's walking his beat
0
717
2439
Tem uma velha piada sobre um policial,
fazendo patrulha no meio da noite,
00:15
in the middle of the night,
1
3156
1295
00:16
and he comes across a guy under a street lamp
2
4451
2365
e ele encontra um homem,
embaixo de um poste,
embaixo de um poste,
00:18
who's looking at the ground and moving from side to side,
3
6816
2531
andando de um lado para o outro
e olhando para o chão,
e olhando para o chão,
00:21
and the cop asks him what he's doing.
4
9347
1859
e o policial pergunta
o que ele está fazendo.
o que ele está fazendo.
00:23
The guys says he's looking for his keys.
5
11206
1959
O homem diz que está procurando
seu jogo de chaves.
seu jogo de chaves.
00:25
So the cop takes his time and looks over
6
13165
2580
Então, o policial olha para o chão,
00:27
and kind of makes a little matrix and looks
7
15745
1637
e começa a procurar,
00:29
for about two, three minutes. No keys.
8
17382
3051
durante uns dois, três minutos.
Nada das chaves.
Nada das chaves.
00:32
The cop says, "Are you sure? Hey buddy,
9
20433
2966
O policial diz: "Você tem certeza, amigo,
00:35
are you sure you lost your keys here?"
10
23399
1880
tem certeza de que perdeu
as chaves aqui?"
as chaves aqui?"
00:37
And the guy says, "No, no, actually I lost them
11
25279
1379
E o homem responde: "Não, não.
Na verdade, eu as perdi
Na verdade, eu as perdi
00:38
down at the other end of the street,
12
26658
1525
ali, no outro lado da rua,
00:40
but the light is better here."
13
28183
5984
mas aqui embaixo do poste
a iluminação é melhor."
a iluminação é melhor."
00:46
There's a concept that people talk about nowadays
14
34167
1793
Atualmente, as pessoas vêm
discutindo um conceito
discutindo um conceito
00:47
called big data, and what they're talking about
15
35960
2234
chamado "Big data", que é
00:50
is all of the information that we're generating
16
38194
2166
toda informação que geramos
00:52
through our interaction with and over the Internet,
17
40360
2665
através da nossa interação
com ou pela Internet,
com ou pela Internet,
00:55
everything from Facebook and Twitter
18
43025
1942
desde Facebook e Twitter
00:56
to music downloads, movies, streaming, all this kind of stuff,
19
44967
4077
até downloads de músicas, filmes,
streaming, todas essas coisas,
streaming, todas essas coisas,
01:01
the live streaming of TED.
20
49044
1875
[incluindo] a transmissão ao vivo do TED.
01:02
And the folks who work with big data, for them,
21
50919
2761
E o pessoal que trabalha com Big data,
01:05
they talk about that their biggest problem is
22
53680
1771
eles dizem que o maior problema
que enfrentam
que enfrentam
01:07
we have so much information,
23
55451
1912
é que nós temos tanta informação,
01:09
the biggest problem is, how do we organize all that information?
24
57363
3492
que o maior problema é: como organizar
toda essa informação?
toda essa informação?
01:12
I can tell you that working in global health,
25
60855
2392
Eu trabalho na área de Saúde Global,
01:15
that is not our biggest problem.
26
63247
2872
e posso dizer que nosso problema
não é esse.
não é esse.
01:18
Because for us, even though the light
27
66119
1570
Porque, para nós, mesmo que
01:19
is better on the Internet,
28
67689
3157
na Internet o conhecimento seja melhor,
01:22
the data that would help us solve the problems
29
70846
2320
os dados que nos ajudariam a resolver
01:25
we're trying to solve is not actually present on the Internet.
30
73166
3386
nossos problemas não estão na Internet.
01:28
So we don't know, for example, how many people
31
76552
1847
Então, não sabemos, por exemplo,
quantas pessoas
quantas pessoas
01:30
right now are being affected by disasters
32
78399
2594
estão, neste momento, sendo afetadas por
01:32
or by conflict situations.
33
80993
2336
desastres ou situações de conflito.
01:35
We don't know for really basically any of the clinics
34
83329
3743
A gente não sabe quais das clínicas
nos países
nos países
01:39
in the developing world, which ones have medicines
35
87072
2193
em desenvolvimento têm remédio
01:41
and which ones don't.
36
89265
1460
e quais não têm.
01:42
We have no idea of what the supply chain is for those clinics.
37
90725
3172
Não fazemos ideia da logística de
abastecimento de nenhuma dessas clínicas.
abastecimento de nenhuma dessas clínicas.
01:45
We don't know -- and this is really amazing to me --
38
93897
2860
Não sabemos -- e acho isso
impressionante --
impressionante --
01:48
we don't know how many children were born,
39
96757
2901
não sabemos quantas crianças nasceram,
01:51
or how many children there are in Bolivia
40
99658
2946
ou quantas crianças existem na Bolívia,
01:54
or Botswana or Bhutan.
41
102604
3154
ou no Botsuana, ou no Butão.
01:57
We don't know how many kids died last week
42
105758
1922
Não sabemos quantas crianças morreram
01:59
in any of those countries.
43
107680
1401
semana passada nesses países.
02:01
We don't know the needs of the elderly, the mentally ill.
44
109081
3372
Não sabemos do que os idosos
ou os doentes mentais precisam.
ou os doentes mentais precisam.
02:04
For all of these different critically important problems
45
112453
3239
Para todos esses problemas fundamentais
02:07
or critically important areas that we want to solve problems in,
46
115692
3001
ou essas áreas fundamentais onde
queremos resolver problemas,
queremos resolver problemas,
02:10
we basically know nothing at all.
47
118693
5112
basicamente não sabemos absolutamente nada.
02:15
And part of the reason why we don't know anything at all
48
123805
2623
E não sabemos absolutamente nada, em parte,
02:18
is that the information technology systems
49
126428
2252
porque a tecnologia
dos sistemas de informação
dos sistemas de informação
02:20
that we use in global health to find the data
50
128680
3525
que usamos na Saúde Global
para conseguir os dados necessários
para conseguir os dados necessários
02:24
to solve these problems is what you see here.
51
132205
2945
para solucionar nossos problemas
é o que vocês veem aqui.
é o que vocês veem aqui.
02:27
And this is about a 5,000-year-old technology.
52
135150
2258
E essa é uma tecnologia
de aproximadamente 5.000 anos.
de aproximadamente 5.000 anos.
Alguns de vocês já devem tê-la usado antes.
02:29
Some of you may have used it before.
53
137408
1052
02:30
It's kind of on its way out now, but we still use it
54
138460
2320
Já está meio que sumindo agora,
mas ainda a usamos
mas ainda a usamos
02:32
for 99 percent of our stuff.
55
140780
2091
para 99% de nossas coisas.
02:34
This is a paper form, and what you're looking at
56
142871
4009
Este é um formulário de papel,
e o que vocês estão vendo
e o que vocês estão vendo
02:38
is a paper form in the hand of a Ministry of Health nurse
57
146880
3366
é um papel na mão de uma enfermeira
do Ministério da Saúde
do Ministério da Saúde
02:42
in Indonesia who is tramping out across the countryside
58
150246
3288
que está avançando
pelo interior da Indonésia
pelo interior da Indonésia
02:45
in Indonesia on, I'm sure, a very hot and humid day,
59
153534
3581
em um dia muito quente e úmido,
tenho certeza,
tenho certeza,
02:49
and she is going to be knocking on thousands of doors
60
157115
2725
e ela vai bater em milhares de portas
02:51
over a period of weeks or months,
61
159840
1946
durante semanas ou meses,
02:53
knocking on the doors and saying, "Excuse me,
62
161786
2448
batendo nas portas e dizendo:
"Com licença,
"Com licença,
02:56
we'd like to ask you some questions.
63
164234
2172
gostaríamos de fazer algumas perguntas.
02:58
Do you have any children? Were your children vaccinated?"
64
166406
3671
Você tem filhos? Seus filhos
tomaram vacina?"
tomaram vacina?"
03:02
Because the only way we can actually find out
65
170077
1848
Porque a única maneira
de realmente descobrir
de realmente descobrir
03:03
how many children were vaccinated in the country of Indonesia,
66
171925
2883
quantas crianças tomaram
vacina na Indonésia,
vacina na Indonésia,
03:06
what percentage were vaccinated, is actually not
67
174808
2653
qual é a porcentagem de crianças
vacinadas, não é
vacinadas, não é
03:09
on the Internet but by going out and knocking on doors,
68
177461
2900
pela Internet, mas indo de porta em porta,
03:12
sometimes tens of thousands of doors.
69
180361
2871
às vezes, dezenas de milhares de portas.
03:15
Sometimes it takes months to even years
70
183232
2376
Às vezes, demora meses ou até anos
03:17
to do something like this.
71
185608
1726
para fazer algo desse tipo.
03:19
You know, a census of Indonesia
72
187334
2141
Sabe, um censo na Indonésia provavelmente
03:21
would probably take two years to accomplish.
73
189475
1832
demoraria uns dois anos para ser concluído.
03:23
And the problem, of course, with all of this is that
74
191307
2645
E, claro, o problema com tudo isso é que,
03:25
with all those paper forms — and I'm telling you
75
193952
1785
com todos esses formulários -- e,
vou te contar,
vou te contar,
03:27
we have paper forms for every possible thing.
76
195737
2212
nós temos formulários para todas
as coisas possíveis.
as coisas possíveis.
03:29
We have paper forms for vaccination surveys.
77
197949
2703
Temos formulários para estudos
sobre vacinação.
sobre vacinação.
03:32
We have paper forms to track people who come into clinics.
78
200652
3374
Temos formulários para acompanhar
as pessoas que entram nas clínicas.
as pessoas que entram nas clínicas.
03:36
We have paper forms to track drug supplies,
79
204026
2795
Temos formulários para acompanhar
fornecimentos de remédios,
fornecimentos de remédios,
03:38
blood supplies, all these different paper forms
80
206821
2804
de sangue, todos esses
formulários diferentes
formulários diferentes
03:41
for many different topics,
81
209625
1725
para vários propósitos diferentes,
03:43
they all have a single common endpoint,
82
211350
2232
todos têm um fim comum,
03:45
and the common endpoint looks something like this.
83
213582
2665
e esse fim comum parece
mais ou menos com isso.
mais ou menos com isso.
03:48
And what we're looking at here is a truckful o' data.
84
216247
4284
O que estamos vendo é
um caminhão de dados.
um caminhão de dados.
03:52
This is the data from a single vaccination coverage survey
85
220531
4619
Esses são os dados de um único
estudo sobre vacinação
estudo sobre vacinação
03:57
in a single district in the country of Zambia
86
225150
2215
em um único distrito de Zâmbia,
03:59
from a few years ago that I participated in.
87
227365
2128
no qual participei alguns anos atrás.
04:01
The only thing anyone was trying to find out
88
229493
2557
A única coisa que estávamos
tentando descobrir
tentando descobrir
04:04
is what percentage of Zambian children are vaccinated,
89
232050
3103
era quantas crianças zambienses
haviam sido vacinadas,
haviam sido vacinadas,
04:07
and this is the data, collected on paper over weeks
90
235153
3179
e esses são os dados,
coletados em papel durante semanas,
coletados em papel durante semanas,
04:10
from a single district, which is something like a county
91
238332
2874
de um único distrito, o que equivale,
mais ou menos,
mais ou menos,
04:13
in the United States.
92
241206
1340
a um condado nos Estados Unidos.
04:14
You can imagine that, for the entire country of Zambia,
93
242546
2108
Imagine que,
para todo o Zâmbia,
para todo o Zâmbia,
04:16
answering just that single question
94
244654
3574
a resposta para essa única pergunta
04:20
looks something like this.
95
248228
1948
parece mais ou menos com isso.
04:22
Truck after truck after truck
96
250176
2655
Caminhões e caminhões e caminhões,
04:24
filled with stack after stack after stack of data.
97
252831
3461
cheios de pilhas e pilhas e
pilhas de dados.
pilhas de dados.
04:28
And what makes it even worse is that
98
256292
1328
E o pior é que
04:29
that's just the beginning,
99
257620
1938
isso é só o começo,
04:31
because once you've collected all that data,
100
259558
1974
porque, depois que você coletar
todos os dados,
todos os dados,
04:33
of course someone's going to have to --
101
261532
1593
alguém terá que --
04:35
some unfortunate person is going to have to type that into a computer.
102
263125
3292
uma pessoa infeliz terá que digitar isso
em um computador.
em um computador.
04:38
When I was a graduate student, I actually was
103
266417
2046
Quando eu estava completando
meu mestrado,
meu mestrado,
04:40
that unfortunate person sometimes.
104
268463
2003
eu era aquela pessoa infeliz, às vezes.
04:42
I can tell you, I often wasn't really paying attention.
105
270466
3011
E, vou admitir, não estava sempre
prestando atenção.
prestando atenção.
04:45
I probably made a lot of mistakes when I did it
106
273477
1818
Provavelmente cometi vários erros
04:47
that no one ever discovered, so data quality goes down.
107
275295
2825
que ninguém nunca descobriu,
então os dados perdem qualidade.
então os dados perdem qualidade.
04:50
But eventually that data hopefully gets typed into a computer,
108
278120
3152
Mas, no fim, espera-se que os dados
sejam todos digitados,
sejam todos digitados,
04:53
and someone can begin to analyze it,
109
281272
1767
e alguém pode começar a analisá-los,
04:55
and once they have an analysis and a report,
110
283039
2716
e quando tiver uma análise e um relatório,
04:57
hopefully then you can take the results of that data collection
111
285755
3299
espera-se que você possa usar
os resultados da coleta de dados
os resultados da coleta de dados
05:01
and use it to vaccinate children better.
112
289054
2147
para vacinar crianças
de maneira mais eficiente.
de maneira mais eficiente.
05:03
Because if there's anything worse
113
291201
2909
Porque se existe algo pior
05:06
in the field of global public health,
114
294110
2346
no campo da saúde pública mundial,
05:08
I don't know what's worse than allowing children on this planet
115
296456
2729
eu não sei o que é pior
do que deixar crianças nesse planeta
do que deixar crianças nesse planeta
05:11
to die of vaccine-preventable diseases,
116
299185
3140
morrerem de doenças evitáveis
05:14
diseases for which the vaccine costs a dollar.
117
302325
3510
por meio de vacinas que custam um dólar.
05:17
And millions of children die of these diseases every year.
118
305835
3088
E milhões de crianças morrem
dessas doenças todos os anos.
dessas doenças todos os anos.
05:20
And the fact is, millions is a gross estimate because
119
308923
3462
E o fato é que "milhões"
é uma estimativa, porque
é uma estimativa, porque
05:24
we don't really know how many kids die each year of this.
120
312385
3005
não sabemos exatamente quantas
crianças morrem disso todos os anos.
crianças morrem disso todos os anos.
05:27
What makes it even more frustrating is that
121
315390
2352
Ainda mais frustrante é que
05:29
the data entry part, the part that I used to do as a grad student,
122
317742
3099
a digitalização dos dados, aquilo que
eu fazia durante meu mestrado,
eu fazia durante meu mestrado,
05:32
can take sometimes six months.
123
320841
1970
pode demorar seis meses.
05:34
Sometimes it can take two years to type that information
124
322811
2276
Às vezes, pode demorar dois anos
para digitar essa informação
para digitar essa informação
05:37
into a computer, and sometimes, actually not infrequently,
125
325087
3336
e, outras vezes, até frequentemente,
05:40
it actually never happens.
126
328423
1988
essa digitalização nunca acontece.
05:42
Now try and wrap your head around that for a second.
127
330411
2257
Agora, tente imaginar isso
por um segundo.
por um segundo.
05:44
You just had teams of hundreds of people.
128
332668
2442
Você montou times
de centenas de pessoas.
de centenas de pessoas.
05:47
They went out into the field to answer a particular question.
129
335110
2366
Eles foram atrás da resposta
para uma pergunta.
para uma pergunta.
05:49
You probably spent hundreds of thousands of dollars
130
337476
2467
Você provavelmente gastou
centenas de milhares de dólares
centenas de milhares de dólares
05:51
on fuel and photocopying and per diem,
131
339943
3844
em gasolina e cópias e diárias,
05:55
and then for some reason, momentum is lost
132
343787
2353
e então, por alguma razão,
o ímpeto se perde,
o ímpeto se perde,
05:58
or there's no money left,
133
346140
1311
ou não há mais dinheiro,
05:59
and all of that comes to nothing
134
347451
2405
e tudo aquilo não valeu para nada,
06:01
because no one actually types it into the computer at all.
135
349856
2647
porque ninguém nem digita
os dados no computador.
os dados no computador.
06:04
The process just stops. Happens all the time.
136
352503
3310
O processo simplesmente para.
Acontece sempre.
Acontece sempre.
06:07
This is what we base our decisions on in global health:
137
355813
2933
É nisso que baseamos nossas
decisões relacionadas à Saúde Global:
decisões relacionadas à Saúde Global:
06:10
little data, old data, no data.
138
358746
4898
poucos dados, dados velhos,
nenhum dado.
nenhum dado.
06:15
So back in 1995, I began to think about ways
139
363644
2567
Então, em 1995, eu comecei
a pensar em novas maneiras
a pensar em novas maneiras
06:18
in which we could improve this process.
140
366211
2154
de melhorar esse processo.
06:20
Now 1995, obviously that was quite a long time ago.
141
368365
2798
Bem, 1995 foi, obviamente,
há muito tempo.
há muito tempo.
06:23
It kind of frightens me to think of how long ago that was.
142
371163
2382
É meio assustador pensar
que faz tanto tempo assim.
que faz tanto tempo assim.
06:25
The top movie of the year was
143
373545
2194
O filme mais popular do ano era
06:27
"Die Hard with a Vengeance."
144
375739
1182
"Duro de Matar - A Vingança."
06:28
As you can see, Bruce Willis had a lot more hair back then.
145
376921
2783
Como podem ver, o Bruce Willis
tinha muito mais cabelo naquela época.
tinha muito mais cabelo naquela época.
06:31
I was working in the Centers for Disease Control,
146
379704
2384
Eu trabalhava no Centro Norte-Americano
para Controle e Prevenção de Doenças (CDC)
para Controle e Prevenção de Doenças (CDC)
06:34
and I had a lot more hair back then as well.
147
382088
3043
e também tinha muito mais cabelo
naquela época.
naquela época.
06:37
But to me, the most significant thing that I saw in 1995
148
385131
3342
Mas para mim, a coisa mais
significativa que vi
significativa que vi
06:40
was this.
149
388473
1454
em 1995 foi isso.
06:41
Hard for us to imagine, but in 1995,
150
389927
2641
Difícil de imaginar, mas, em 1995,
06:44
this was the ultimate elite mobile device.
151
392568
3598
esse era o dispositivo móvel
de última moda.
de última moda.
06:48
Right? It wasn't an iPhone. It wasn't a Galaxy phone.
152
396166
2372
Né? Não era um iPhone.
Não era um Galaxy.
Não era um Galaxy.
06:50
It was a Palm Pilot.
153
398538
1478
Era um Palm Pilot.
06:52
And when I saw the Palm Pilot for the first time, I thought,
154
400016
3564
E quando eu vi o Palm Pilot
pela primeira vez, pensei:
pela primeira vez, pensei:
06:55
why can't we put the forms on these Palm Pilots
155
403580
2527
por que não podemos colocar
os formulários nesses Palm Pilots
os formulários nesses Palm Pilots
06:58
and go out into the field just carrying one Palm Pilot,
156
406107
2872
e ir a campo carregando só um Palm Pilot,
07:00
which can hold the capacity of tens of thousands
157
408979
3117
que tem capacidade de armazenar
dezenas de milhares
dezenas de milhares
07:04
of paper forms? Why don't we try to do that?
158
412096
2181
de formulários de papel?
Por que não tentamos fazer isso?
Por que não tentamos fazer isso?
07:06
Because if we can do that, if we can actually just
159
414277
2748
Porque se fizermos isso,
se conseguirmos simplesmente
se conseguirmos simplesmente
07:09
collect the data electronically, digitally,
160
417025
2514
coletar os dados eletronicamente,
em formato digital,
em formato digital,
07:11
from the very beginning,
161
419539
1903
desde o começo,
07:13
we can just put a shortcut right through that whole process
162
421442
3017
a gente cria um atalho
para todo aquele processo
para todo aquele processo
07:16
of typing,
163
424459
3222
de digitar, de precisar de alguém
07:19
of having somebody type that stuff into the computer.
164
427681
1983
para digitar tudo aquilo
em um computador.
em um computador.
07:21
We can skip straight to the analysis
165
429664
1959
Podemos pular direto para a análise
07:23
and then straight to the use of the data to actually save lives.
166
431623
3075
e depois direto para o uso dos dados
para salvar vidas.
para salvar vidas.
07:26
So that's actually what I began to do.
167
434698
2515
E foi exatamente isso que comecei a fazer.
07:29
Working at CDC, I began to travel to different programs
168
437213
3334
Trabalhando no CDC, eu viajei
para vários programas
para vários programas
07:32
around the world and to train them in using Palm Pilots
169
440547
4069
ao redor do mundo para treiná-los
na utilização dos Palm Pilots,
na utilização dos Palm Pilots,
07:36
to do data collection instead of using paper.
170
444616
2525
em vez de usarem papel
para coletarem os dados.
para coletarem os dados.
07:39
And it actually worked great.
171
447141
2109
E, na verdade, funcionou bem.
07:41
It worked exactly as well as anybody would have predicted.
172
449250
2665
Funcionou tão bem quanto
qualquer um teria previsto.
qualquer um teria previsto.
07:43
What do you know? Digital data collection
173
451915
2233
Quem teria adivinhado?
A coleta digital de dados
A coleta digital de dados
07:46
is actually more efficient than collecting on paper.
174
454148
2271
é na verdade mais eficiente
do que coletar usando papel,
do que coletar usando papel,
07:48
While I was doing it, my business partner, Rose,
175
456419
2364
Enquanto eu estava fazendo isso,
minha parceira, Rose,
minha parceira, Rose,
07:50
who's here with her husband, Matthew, here in the audience,
176
458783
2817
que está aqui na plateia
com Matthew, o marido dela,
com Matthew, o marido dela,
07:53
Rose was out doing similar stuff for the American Red Cross.
177
461600
3177
Rose estava fazendo coisas parecidas
para a Cruz Vermelha Americana.
para a Cruz Vermelha Americana.
07:56
The problem was, after a few years of doing that,
178
464777
2065
O problema era que,
depois de alguns anos fazendo isso,
depois de alguns anos fazendo isso,
07:58
I realized I had done -- I had been to maybe
179
466842
2740
eu percebi que tinha feito -- eu tinha ido
08:01
six or seven programs, and I thought,
180
469582
2718
a seis ou sete programas, e pensei:
08:04
you know, if I keep this up at this pace,
181
472300
2310
"Sabe, se eu continuar nesse ritmo,
08:06
over my whole career, maybe I'm going to go
182
474610
1654
durante toda minha carreira, eu vou
08:08
to maybe 20 or 30 programs.
183
476264
2277
a mais ou menos 20 ou 30 programas."
08:10
But the problem is, 20 or 30 programs,
184
478541
3229
Mas o problema é que 20 ou 30 programas,
08:13
like, training 20 or 30 programs to use this technology,
185
481770
2973
tipo, treinar 20 ou 30 programas
para usar essa tecnologia,
para usar essa tecnologia,
08:16
that is a tiny drop in the bucket.
186
484743
2206
isso é só uma gota no oceano.
08:18
The demand for this, the need for data to run better programs,
187
486949
4039
A demanda, a necessidade de dados
para administrar
para administrar
08:22
just within health, not to mention all of the other fields
188
490988
2736
programas melhores
em países em desenvolvimento,
em países em desenvolvimento,
08:25
in developing countries, is enormous.
189
493724
2166
não só em saúde,
mas em outros áreas, é enorme.
mas em outros áreas, é enorme.
08:27
There are millions and millions and millions of programs,
190
495890
4010
Existem milhões e milhões
e milhões de programas,
e milhões de programas,
08:31
millions of clinics that need to track drugs,
191
499900
2535
milhões de clínicas que precisam
controlar seus remédios,
controlar seus remédios,
08:34
millions of vaccine programs.
192
502435
1299
milhões de programas de vacinação.
08:35
There are schools that need to track attendance.
193
503734
2057
Há escolas que precisam
tomar nota de presença.
tomar nota de presença.
08:37
There are all these different things
194
505791
2005
Existem todas essas coisas diferentes,
08:39
for us to get the data that we need to do.
195
507796
2095
sobre as quais precisamos coletar dados.
08:41
And I realized, if I kept up the way that I was doing,
196
509891
4526
E percebi que se continuasse
do mesmo jeito,
do mesmo jeito,
08:46
I was basically hardly going to make any impact
197
514417
3243
basicamente não ia causar
impacto nenhum
impacto nenhum
08:49
by the end of my career.
198
517660
1832
até o final da minha carreira.
08:51
And so I began to wrack my brain
199
519492
2155
Então, comecei a quebrar a cabeça,
08:53
trying to think about, you know,
200
521647
1143
tentando pensar no processo
08:54
what was the process that I was doing,
201
522790
1518
que estava realizando,
como estava treinando o pessoal
como estava treinando o pessoal
08:56
how was I training folks, and what were the bottlenecks
202
524308
2856
e quais eram os impedimentos
e quais eram os
e quais eram os
08:59
and what were the obstacles to doing it faster
203
527164
2813
obstáculos para treiná-los de forma
09:01
and to doing it more efficiently?
204
529977
1520
mais rápida e eficiente?
09:03
And unfortunately, after thinking about this for some time,
205
531497
3143
E, infelizmente, depois de pensar
por um tempo,
por um tempo,
09:06
I realized -- I identified the main obstacle.
206
534640
3452
eu percebi -- descobri o maior obstáculo.
09:10
And the main obstacle, it turned out,
207
538092
1977
E o obstáculo principal era, na verdade,
09:12
and this is a sad realization,
208
540069
1835
e isso foi uma descoberta triste,
09:13
the main obstacle was me.
209
541904
2268
eu era o obstáculo principal.
09:16
So what do I mean by that?
210
544172
2196
Então, o que eu quero dizer com isso?
09:18
I had developed a process whereby
211
546368
2488
Eu tinha desenvolvido
um processo no qual
um processo no qual
09:20
I was the center of the universe of this technology.
212
548856
5045
eu era o centro do universo
da tecnologia.
da tecnologia.
09:25
If you wanted to use this technology, you had to get in touch with me.
213
553901
2989
Se você quisesse usar essa tecnologia,
tinha que falar comigo.
tinha que falar comigo.
09:28
That means you had to know I existed.
214
556890
2106
O que significa saber que eu existia.
09:30
Then you had to find the money to pay for me
215
558996
1474
E depois você tinha que arranjar
dinheiro para pagar
dinheiro para pagar
09:32
to fly out to your country
216
560470
1486
minha viagem de avião até seu país
09:33
and the money to pay for my hotel
217
561956
1548
e dinheiro para pagar o meu hotel
09:35
and my per diem and my daily rate.
218
563504
2760
e a minha cota diária.
09:38
So you could be talking about 10,000 or 20,000 or 30,000 dollars
219
566264
2949
Então, estamos falando de $10.000
ou $20.000 ou $30.000,
ou $20.000 ou $30.000,
09:41
if I actually had the time or it fit my schedule
220
569213
2582
se eu ainda tivesse tempo, ou se
conseguisse espaço em minha agenda
conseguisse espaço em minha agenda
09:43
and I wasn't on vacation.
221
571795
1947
e não estivesse de férias.
09:45
The point is that anything, any system that depends
222
573742
2897
O que eu quero dizer é que qualquer coisa,
ou sistema, que dependa
ou sistema, que dependa
09:48
on a single human being or two or three or five human beings,
223
576639
2870
de um único ser humano, ou três,
ou quatro seres humanos,
ou quatro seres humanos,
09:51
it just doesn't scale.
224
579509
1736
simplesmente não funciona
em grande escala.
em grande escala.
09:53
And this is a problem for which we need to scale
225
581245
2021
E nós precisamos de tecnologia
em grande escala para
em grande escala para
09:55
this technology and we need to scale it now.
226
583266
2997
resolver esse problema
e precisamos dela agora.
e precisamos dela agora.
09:58
And so I began to think of ways in which I could basically
227
586263
2222
Então, comecei a pensar
em modos de, basicamente,
em modos de, basicamente,
10:00
take myself out of the picture.
228
588485
2384
me excluir do processo.
10:02
And, you know, I was thinking,
229
590869
4496
E, sabe, eu estava pensando em
10:07
how could I take myself out of the picture
230
595365
2096
como me excluir do processo
10:09
for quite some time.
231
597461
1809
por bastante tempo.
10:11
You know, I'd been trained that the way that
232
599270
2157
Sabe, me ensinaram que a distribuição
10:13
you distribute technology within international development
233
601427
2722
de tecnologia desenvolvida
internacionalmente
internacionalmente
10:16
is always consultant-based.
234
604149
2027
é sempre baseada em consultas.
10:18
It's always guys that look pretty much like me
235
606176
2977
São sempre uns caras que parecem
mais ou menos comigo,
mais ou menos comigo,
10:21
flying from countries that look pretty much like this
236
609153
2301
indo de países que parecem
mais ou menos com esse
mais ou menos com esse
10:23
to other countries with people with darker skin.
237
611454
3106
para outros países com pessoas
de pele mais escura.
de pele mais escura.
10:26
And you go out there, and you spend money on airfare
238
614560
2445
E você vai até lá e gasta dinheiro
com passagem
com passagem
10:29
and you spend time and you spend per diem
239
617005
3510
e gasta tempo
e gasta dinheiro em diárias
e gasta dinheiro em diárias
10:32
and you spend [on a] hotel and you spend all that stuff.
240
620515
2112
e gasta com hotel e
gasta com todas essas coisas.
gasta com todas essas coisas.
10:34
As far as I knew, that was the only way
241
622627
1851
Pelo que eu sabia, esse era o único jeito
10:36
you could distribute technology, and I couldn't figure out a way around it.
242
624478
3269
de distribuir tecnologia
e não existia outro.
e não existia outro.
10:39
But the miracle that happened,
243
627747
2671
Mas o milagre que aconteceu,
10:42
I'm going to call it Hotmail for short.
244
630418
2750
vou apelidá-lo de Hotmail.
10:45
Now you may not think of Hotmail as being miraculous,
245
633168
2181
Bom, você pode não achar
que o Hotmail é milagroso,
que o Hotmail é milagroso,
10:47
but for me it was miraculous, because I noticed,
246
635349
2913
mas para mim ele foi,
porque eu percebi,
porque eu percebi,
10:50
just as I was wrestling with this problem,
247
638262
2566
justo quando estava tentando
resolver esse problema,
resolver esse problema,
10:52
I was working in sub-Saharan Africa mostly at the time.
248
640828
3414
eu estava trabalhando
na África Subsaariana naquela época.
na África Subsaariana naquela época.
10:56
I noticed that every sub-Saharan African health worker
249
644242
2589
Eu percebi que todos os profissionais
de saúde da África Subsaariana
de saúde da África Subsaariana
10:58
that I was working with had a Hotmail account.
250
646831
4108
que estavam trabalhando comigo
tinham uma conta no Hotmail.
tinham uma conta no Hotmail.
11:02
And I thought, it struck me,
251
650939
2144
E eu pensei: "Espera um pouco,
11:05
wait a minute, I know that the Hotmail people
252
653083
2615
eu sei que o pessoal do Hotmail
11:07
surely didn't fly to the Ministry of Health of Kenya
253
655698
2716
com certeza não veio até
o Ministério da Saúde do Quênia
o Ministério da Saúde do Quênia
11:10
to train people in how to use Hotmail.
254
658414
2711
para ensinar as pessoas a usar o Hotmail.
11:13
So these guys are distributing technology.
255
661125
2487
Então, esses caras estão
distribuindo tecnologia.
distribuindo tecnologia.
11:15
They're getting software capacity out there
256
663612
2004
Estão distribuindo a capacidade
de utilizar o software deles,
de utilizar o software deles,
11:17
but they're not actually flying around the world.
257
665616
2009
mas eles não estão viajando
o mundo inteiro.
o mundo inteiro.
11:19
I need to think about this some more.
258
667625
1560
Eu preciso pensar um pouco mais
sobre isso."
sobre isso."
11:21
While I was thinking about it, people started using
259
669185
2173
Enquanto eu estava pensando,
as pessoas começaram a usar
as pessoas começaram a usar
11:23
even more things just like this, just as we were.
260
671358
3200
mais coisas parecidas,
nós inclusive.
nós inclusive.
11:26
They started using LinkedIn and Flickr
261
674558
1210
Eles começaram a usar Linkedln e Flickr
11:27
and Gmail and Google Maps, all these things.
262
675768
2761
e Gmail e Google Maps,
todas essas coisas.
todas essas coisas.
11:30
Of course, all of these things are cloud-based
263
678529
2726
Claro, todas essas coisas funcionam
com armazenamento em nuvem
com armazenamento em nuvem
11:33
and don't require any training.
264
681255
2206
e não exigem nenhum tipo de treinamento.
11:35
They don't require any programmers.
265
683461
1600
Não exigem programadores.
11:37
They don't require any consultants, because
266
685061
1709
Não exigem consultores, porque
11:38
the business model for all these businesses
267
686770
2394
o modelo empresarial
de todos esses serviços
de todos esses serviços
11:41
requires that something be so simple we can use it ourselves
268
689164
2997
exige que o serviço seja tão simples
que possamos usá-lo
que possamos usá-lo
11:44
with little or no training.
269
692161
1185
com pouco ou nenhum treinamento.
11:45
You just have to hear about it and go to the website.
270
693346
2614
Você só precisa ouvir falar e visitar o site.
11:47
And so I thought, what would happen if we built software
271
695960
4365
E então eu pensei: "O que aconteceria
se construíssemos um software
se construíssemos um software
11:52
to do what I'd been consulting in?
272
700325
2011
que fizesse o que eu estava fazendo
em minhas consultas?
em minhas consultas?
11:54
Instead of training people how
273
702336
1434
Em vez de ensinar as pessoas
11:55
to put forms onto mobile devices,
274
703770
2850
a colocar formulários
em dispositivos móveis,
em dispositivos móveis,
11:58
let's create software that lets them do it themselves
275
706620
2284
vamos criar um software que permita
que eles façam isso sozinhos,
que eles façam isso sozinhos,
12:00
with no training and without me being involved?
276
708904
1890
sem treinamento e sem precisar de mim."
12:02
And that's exactly what we did.
277
710794
1804
E foi exatamente isso que fizemos.
12:04
So we created software called Magpi,
278
712598
3684
Então, criamos um software
chamado Magpi,
chamado Magpi,
12:08
which has an online form creator.
279
716282
1877
que cria formulários online.
12:10
No one has to speak to me.
280
718159
1151
Ninguém precisa falar comigo.
12:11
You just have to hear about it and go to the website.
281
719310
2694
Você só precisa ouvir falar nele
e visitar o site.
e visitar o site.
12:14
You can create forms, and once you've created the forms,
282
722004
2747
Você pode criar formulários e,
depois que você cria os formulários,
depois que você cria os formulários,
12:16
you push them to a variety of common mobile phones.
283
724751
2340
você os envia para diversos
telefones celulares comuns.
telefones celulares comuns.
12:19
Obviously nowadays, we've moved past Palm Pilots
284
727091
2475
Obviamente, hoje em dia,
fomos além dos Palm Pilots
fomos além dos Palm Pilots
12:21
to mobile phones.
285
729566
1328
e passamos a usar celulares.
12:22
And it doesn't have to be a smartphone.
286
730894
1132
E não precisa ser um "smartphone".
12:24
It can be a basic phone like the phone on the right there,
287
732026
2707
Pode ser um celular básico,
como aquele ali à direita,
como aquele ali à direita,
12:26
you know, the basic kind of Symbian phone
288
734733
1336
sabe, um celular básico
de plataforma Symbian,
de plataforma Symbian,
12:28
that's very common in developing countries.
289
736069
2466
que é muito comum
em países em desenvolvimento.
em países em desenvolvimento.
12:30
And the great part about this is, it's just like Hotmail.
290
738535
3999
E o bom disso é que é igual ao Hotmail.
12:34
It's cloud-based, and it doesn't require any training,
291
742534
2334
É baseado em nuvem
e não exige nenhum treinamento,
e não exige nenhum treinamento,
12:36
programming, consultants.
292
744868
2040
programação, consultores.
12:38
But there are some additional benefits as well.
293
746908
1936
Mas há alguns outros benefícios também.
12:40
Now we knew, when we built this system,
294
748844
1955
Agora, nós sabíamos,
quando construímos esse sistema,
quando construímos esse sistema,
12:42
the whole point of it, just like with the Palm Pilots,
295
750799
2293
o objetivo dele,
assim como os Palm Pilots,
assim como os Palm Pilots,
12:45
was that you'd have to, you'd be able to
296
753092
2604
era que você poderia
12:47
collect the data and immediately upload the data and get your data set.
297
755696
3191
coletar os dados
e imediatamente fazer o upload deles.
e imediatamente fazer o upload deles.
12:50
But what we found, of course, since it's already on a computer,
298
758887
2437
Mas o que descobrimos é que,
como já está num computador,
como já está num computador,
12:53
we can deliver instant maps and analysis and graphing.
299
761324
3188
podemos fornecer mapas,
análises e gráficos instantâneos.
análises e gráficos instantâneos.
12:56
We can take a process that took two years
300
764512
2251
Pegamos um processo
que demorava dois anos
que demorava dois anos
12:58
and compress that down to the space of five minutes.
301
766763
3222
e transformamos esse tempo
em cinco minutos.
em cinco minutos.
13:01
Unbelievable improvements in efficiency.
302
769985
2506
Melhoras inacreditáveis em eficiência.
13:04
Cloud-based, no training, no consultants, no me.
303
772491
4766
Armazenamento em nuvem,
sem treinamento, sem mim.
sem treinamento, sem mim.
13:09
And I told you that in the first few years
304
777257
2323
E eu falei que nos primeiros anos
13:11
of trying to do this the old-fashioned way,
305
779580
1827
tentando fazer isso de um jeito antiquado,
13:13
going out to each country,
306
781407
1292
indo de país em país,
13:14
we reached about, I don't know,
307
782699
3054
nós alcançamos mais ou menos, não sei,
13:17
probably trained about 1,000 people.
308
785753
2118
provavelmente treinamos
umas mil pessoas.
umas mil pessoas.
13:19
What happened after we did this?
309
787871
1803
O que aconteceu depois que fizemos isso?
13:21
In the second three years, we had 14,000 people
310
789674
2506
No segundo período de três anos,
14.000 pessoas
14.000 pessoas
13:24
find the website, sign up, and start using it to collect data,
311
792180
3193
acharam o site, se inscreveram
e começaram a usá-lo para coletar dados,
e começaram a usá-lo para coletar dados,
13:27
data for disaster response,
312
795373
1502
dados de reação a desastres,
13:28
Canadian pig farmers tracking pig disease and pig herds,
313
796875
4748
fazendeiros canadenses monitorando
doenças suínas e rebanhos de porcos,
doenças suínas e rebanhos de porcos,
13:33
people tracking drug supplies.
314
801623
2415
pessoas monitorando remessas
de remédios.
de remédios.
13:36
One of my favorite examples, the IRC,
315
804038
1942
Um dos meus exemplos favoritos, o IRC
13:37
International Rescue Committee,
316
805980
1629
(Comitê Internacional de Resgate),
13:39
they have a program where semi-literate midwives
317
807609
3237
eles têm um programa
em que parteiras semianalfabetas,
em que parteiras semianalfabetas,
13:42
using $10 mobile phones
318
810846
2427
com celulares que custam $10 dólares,
13:45
send a text message using our software
319
813273
2209
usam nosso software para enviar
uma mensagem de texto
uma mensagem de texto
13:47
once a week with the number of births
320
815482
2209
toda semana, com o número de nascimentos
13:49
and the number of deaths, which gives IRC
321
817691
2313
e o número de mortes, o que dá ao IRC
13:52
something that no one in global health has ever had:
322
820004
2599
algo que ninguém jamais teve
na Saúde Global:
na Saúde Global:
13:54
a near real-time system of counting babies,
323
822603
3637
um sistema de contagem de bebês
em tempo real,
em tempo real,
13:58
of knowing how many kids are born,
324
826240
1492
que sabe quantas crianças nascem,
13:59
of knowing how many children there are
325
827732
1676
que sabe quantas crianças existem
14:01
in Sierra Leone, which is the country where this is happening,
326
829408
2782
em Serra Leoa, que é onde isso
está acontecendo,
está acontecendo,
14:04
and knowing how many children die.
327
832190
3204
e que sabe quantas crianças morrem.
14:07
Physicians for Human Rights --
328
835394
1597
A organização Physicians
for Human Rights --
for Human Rights --
14:08
this is moving a little bit outside the health field —
329
836991
2479
estamos saindo um pouco
da área de saúde --
da área de saúde --
14:11
they are gathering, they're basically training people
330
839470
2865
eles estão reunindo,
estão basicamente treinando pessoas
estão basicamente treinando pessoas
14:14
to do rape exams in Congo, where this is an epidemic,
331
842335
3364
a fazer exames de estupro no Congo,
onde isso é uma epidemia,
onde isso é uma epidemia,
14:17
a horrible epidemic,
332
845699
1748
uma epidemia horrível,
14:19
and they're using our software to document
333
847447
2171
e eles estão usando nosso software
para documentar
para documentar
14:21
the evidence they find, including photographically,
334
849618
2972
as evidências que eles acham,
inclusive fotograficamente,
inclusive fotograficamente,
14:24
so that they can bring the perpetrators to justice.
335
852590
4152
para que possam condenar os criminosos.
14:28
Camfed, another charity based out of the U.K.,
336
856742
3683
A Camfed, outra organização de caridade
sediada no Reino Unido,
sediada no Reino Unido,
14:32
Camfed pays girls' families to keep them in school.
337
860425
3748
paga às famílias para que mantenham
as meninas na escola.
as meninas na escola.
14:36
They understand this is the most significant intervention
338
864173
1873
Eles compreendem que essa
é a intervenção mais
é a intervenção mais
14:38
they can make. They used to track the dispersements,
339
866046
3284
impactante que podem fazer.
Eles monitoravam as despesas,
Eles monitoravam as despesas,
14:41
the attendance, the grades, on paper.
340
869330
1986
a presença, as notas, no papel.
14:43
The turnaround time between a teacher
341
871316
1608
O tempo gasto desde o professor
14:44
writing down grades or attendance
342
872924
1726
escrever as notas ou a presença
14:46
and getting that into a report was about two to three years.
343
874650
2610
até passar isso para um relatório
era de cerca de dois ou três anos.
era de cerca de dois ou três anos.
14:49
Now it's real time, and because this is such
344
877260
2230
Agora é em tempo real, e por ser um
14:51
a low-cost system and based in the cloud, it costs,
345
879490
2940
sistema tão barato e baseado
em nuvem, ele custa,
em nuvem, ele custa,
14:54
for the entire five countries that Camfed runs this in
346
882430
3434
em todos os cinco países em que
o Camfed conduz esse trabalho,
o Camfed conduz esse trabalho,
14:57
with tens of thousands of girls,
347
885864
1932
com dezenas de milhares de meninas,
14:59
the whole cost combined is 10,000 dollars a year.
348
887796
3358
o custo total é de $10.000 por ano.
15:03
That's less than I used to get
349
891154
1801
É menos do que eu costumava
ganhar só para
ganhar só para
15:04
just traveling out for two weeks to do a consultation.
350
892955
5071
viajar por duas semanas
para fazer uma consulta.
para fazer uma consulta.
15:10
So I told you before that
351
898026
2136
Então, eu falei antes que,
15:12
when we were doing it the old-fashioned way, I realized
352
900162
2192
quando estávamos fazendo isso
da maneira antiquada, percebi que
da maneira antiquada, percebi que
15:14
all of our work was really adding up to just a drop in the bucket --
353
902354
2898
todo o trabalho que estávamos fazendo
era só uma gota no oceano --
era só uma gota no oceano --
15:17
10, 20, 30 different programs.
354
905252
2226
10, 20, 30 programas diferentes.
15:19
We've made a lot of progress, but I recognize
355
907478
2275
Progredimos bastante, mas reconheço que
15:21
that right now, even the work that we've done
356
909753
2157
agora, mesmo o trabalho que realizamos
15:23
with 14,000 people using this,
357
911910
2404
com 14.000 pessoas usando isso,
15:26
is still a drop in the bucket. But something's changed.
358
914314
2946
ainda é uma gota no oceano.
Mas uma coisa mudou.
Mas uma coisa mudou.
15:29
And I think it should be obvious.
359
917260
1216
E acho que deve ser óbvio.
15:30
What's changed now is,
360
918476
2091
O que mudou agora é que,
15:32
instead of having a program in which we're scaling at such a slow rate
361
920567
3578
em vez de um programa que cresce
em um ritmo muito lento,
em um ritmo muito lento,
15:36
that we can never reach all the people who need us,
362
924145
3198
que nunca pode alcançar todas as pessoas
que precisam de nós,
que precisam de nós,
15:39
we've made it unnecessary for people to get reached by us.
363
927343
3659
agora não precisamos mais
alcançar as pessoas.
alcançar as pessoas.
15:43
We've created a tool that lets programs
364
931002
3076
Criamos uma ferramenta
que permite que programas
que permite que programas
15:46
keep kids in school, track the number of babies
365
934078
3155
mantenham crianças na escola,
monitorem o número de bebês
monitorem o número de bebês
15:49
that are born and the number of babies that die,
366
937233
2804
que nascem e de bebês que morrem,
15:52
to catch criminals and successfully prosecute them,
367
940037
3623
apanhem e condenem criminosos
de maneira eficaz,
de maneira eficaz,
15:55
to do all these different things to learn more
368
943660
2690
façam todas essas coisas para saber mais
15:58
about what's going on, to understand more, to see more,
369
946350
5117
sobre o que está acontecendo,
para entender mais, para ver mais,
para entender mais, para ver mais,
16:03
and to save lives and improve lives.
370
951467
3971
e para salvar vidas e melhorar vidas.
16:07
Thank you.
371
955438
1997
Obrigado.
16:09
(Applause)
372
957435
3987
(Aplausos)
ABOUT THE SPEAKER
Joel Selanikio - Health and technology activistDr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges.
Why you should listen
A practicing pediatrician, former Wall Street computer consultant, and former epidemiologist at the Centers for Disease Control, Dr. Joel Selanikio is the CEO of DataDyne, a social business working in fields such as international development and global health.
Selanikio started to experiment with electronic data capture back when the Palm Pilot was cutting edge technology. In the years since then, he has helped to experiment with the growing potential and availability of technology--and the growing ubiquity of the cloud. Combining the two has led to systems such as Magpi mobile data collection software. Previously known as "EpiSurveyor," the service now has over 20,000 users in more than 170 countries.
Selanikio holds a bachelor's degree from Haverford College, a medical degree from Brown University, and he is a graduate of the Epidemic Intelligence Service fellowship of the CDC. He continues to practice clinical pediatrics as an Assistant Professor at Georgetown University and on the Emergency Response Team of the International Rescue Committee.
Joel Selanikio | Speaker | TED.com