TED2006
Larry Brilliant: My wish: Help me stop pandemics
Larry Brilliant quer parar pandemias
Filmed:
Readability: 4.3
854,467 views
Ao receber o Prêmio TED 2006, o Dr. Larry Brilliant fala sobre como a varíola foi erradicada do planeta e apela por um novo sistema global que possa identificar e conter pandemias antes que elas se espalhem.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:25
I'm the luckiest guy in the world.
0
0
2000
Eu sou o cara mais sortudo do mundo.
00:28
I got to see the last case of killer smallpox in the world.
1
3000
4000
Eu pude ver o último caso de morte por varíola no mundo.
00:32
I was in India this past year,
2
7000
2000
Eu estava na Índia no ano passado,
00:34
and I may have seen the last cases of polio in the world.
3
9000
4000
e pude ver os últimos casos de poliomelite no mundo.
00:40
There's nothing that makes you feel more -- the blessing and the honor
4
15000
4000
Não há nada que faça você se sentir mais -- a bênção e a honra
00:44
of working in a program like that than to know
5
19000
4000
de trabalhar em um programa como esse do que saber
00:48
that something that horrible no longer exists.
6
23000
3000
que algo horrível que não existe mais.
00:52
So, I'm going to tell -- (Applause) --
7
27000
2000
Eu vou falar -- (Aplauso) --
00:56
so, I'm going to show you some dirty pictures.
8
31000
3000
Eu vou mostrar algumas imagens nojentas.
00:59
They are difficult to watch, but you should look at them with optimism
9
34000
6000
Elas são duras de ver, mas vocês deveriam olhar para elas com otimismo
01:05
because the horror of these pictures will be matched
10
40000
5000
porque o horror dessas imagens será combinado
01:10
by the uplifting quality of knowing that they no longer exist.
11
45000
4000
com o alívio de saber que elas não existem mais.
01:15
But first I'm going to tell you a little bit about my own journey.
12
50000
4000
Mas primeiro vou falar um pouco sobre a minha própria jornada.
01:20
My background is not exactly the conventional medical education
13
55000
3000
Minha formação não é exatamente a educação convencional em medicina
01:23
that you might expect.
14
58000
2000
que vocês podem imaginar.
01:27
When I was an intern in San Francisco,
15
62000
3000
Quando eu era um estagiário em São Francisco,
01:30
I heard about a group of Native Americans
16
65000
3000
fiquei sabendo de um grupo de Americanos Nativos
01:33
who had taken over Alcatraz Island,
17
68000
2000
que ocupara a Ilha de Alcatraz
01:35
and a Native American who wanted to give birth on that island,
18
70000
3000
e um Americana Nativa que queria dar à luz naquela ilha
01:38
and no other doctor wanted to go and help her give birth.
19
73000
4000
e não havia médico que quisesse ir para ajudá-la no parto.
01:42
I went out to Alcatraz, and I lived on the island for several weeks.
20
77000
3000
Eu fui para Alcatraz, e eu vivi na ilha por várias semanas.
01:46
She gave birth; I caught the baby; I got off the island;
21
81000
3000
Ela teve o parto, peguei o bebê, consegui sair da ilha,
01:49
I landed in San Francisco; and all the press wanted to talk to me
22
84000
4000
cheguei em São Francisco e toda a imprensa queria falar comigo
01:53
because my three weeks on the island made me an expert in Indian affairs.
23
88000
4000
porque minhas três semanas na ilha me tornaram um especialista em assuntos Indígenas.
01:58
I wound up on every television show.
24
93000
2000
Eu fui em cada programa de televisão.
02:00
Someone saw me on television; they called me up; and they asked me
25
95000
3000
Alguém me assistiu na televisão, eles me ligaram e me perguntaram
02:03
if I'd like to be in a movie and to play a young doctor
26
98000
3000
se eu gostaria de participar de um filme no papel de um jovem médico
02:06
for a bunch of rock and roll stars who were traveling in a bus ride
27
101000
3000
de um grupo de estrelas de rock and roll que estavam viajando em um ônibus
02:09
from San Francisco to England. And I said, yes, I would do that,
28
104000
4000
de São Francisco para a Inglaterra. E eu disse, sim, eu faria isso,
02:13
so I became the doctor in an absolutely awful movie
29
108000
4000
e me tornei o médico de um filme absolutamente ridículo
02:17
called "Medicine Ball Caravan."
30
112000
3000
chamado "Medicine Ball Caravan".
02:20
Now, you know from the '60s,
31
115000
2000
Vocês sabem sobre os anos 60,
02:22
you're either on the bus or you're off the bus.
32
117000
3000
ou você está dentro do ônibus ou você está fora do ônibus.
02:25
I was on the bus. My wife and I, of 37 years, joined the bus.
33
120000
3000
Eu estava no ônibus. Minha esposa e eu, de 37 anos, juntos no ônibus.
02:28
Our bus ride took us from San Francisco to London.
34
123000
3000
Nosso ônibus nos levou de São Francisco para Londres.
02:31
We switched buses at the big pond. We then got on two more buses
35
126000
4000
Nós mudamos de ônibus na grande lagoa. Nós então pegamos mais dois ônibus
02:35
and we drove through Turkey and Iran, Afghanistan,
36
130000
3000
e atravessamos a Turquia e o Irã, Afeganistão,
02:38
over the Khyber Pass, into Pakistan, like every other young doctor.
37
133000
5000
sobre a Passagem de Khyber, no Paquistão, como qualquer outro jovem médico.
02:43
This is us at the Khyber Pass, and that's our bus.
38
138000
2000
Somos nós na Passagem de Khyber e este é o nosso ônibus.
02:45
We had some difficulty getting over the Khyber Pass,
39
140000
3000
Nós tivemos algumas dificuldades para atravessar a Passagem de Khyber,
02:49
but we wound up in India.
40
144000
2000
mas chegamos na Índia.
02:52
And then, like everyone else in our generation,
41
147000
2000
E então, como todo mundo da nossa geração,
02:54
we went to live in a Himalayan monastery.
42
149000
2000
fomos morar em um mosteiro no Himalaia.
02:56
(Laughter)
43
151000
2000
(Risos)
03:00
This is just like a residency program,
44
155000
2000
É como se fosse um programa de residência,
03:02
for those of you that are in medical school.
45
157000
2000
para aqueles de vocês que estão na faculdade de medicina.
03:04
And we studied with a wise man, a guru named Karoli Baba,
46
159000
6000
E estudamos com um homem sábio, um guru chamado Karoli Baba,
03:10
who then told me to get rid of the dress,
47
165000
3000
que me falou para me livrar do vestido,
03:13
put on a three-piece suit,
48
168000
2000
vestir um terno de três peças,
03:15
go join the United Nations as a diplomat
49
170000
3000
ir para as Nações Unidas como diplomata
03:18
and work for the World Health Organization.
50
173000
3000
e trabalhar na Organização Mundial da Saúde.
03:21
And he made an outrageous prediction that smallpox would be eradicated,
51
176000
4000
E ele fez uma previsão ultrajante que a varíola seria erradicada,
03:25
and that this was God's gift to humanity
52
180000
3000
e que isso era um presente de Deus para a humanidade
03:28
because of the hard work of dedicated scientists.
53
183000
3000
em função do trabalho duro de cientistas dedicados.
03:31
And that prediction came true, and this little girl is Rahima Banu,
54
186000
5000
E essa predição se tornou realidade, e essa pequena menina é Rahima Banu,
03:36
and she was the last case of killer smallpox in the world.
55
191000
4000
ela foi o último caso de morte por varíola no mundo.
03:40
And this document is the certificate that the global commission signed
56
195000
5000
E esse documento é o certificado que a comissão global assinou
03:45
certifying the world to have eradicated the first disease in history.
57
200000
5000
certificando ao mundo que haviam erradicado a primeira doença na história.
03:51
The key to eradicating smallpox was early detection, early response.
58
206000
6000
A chave para erradicar a varíola foi detecção precoce, resposta precoce.
03:57
I'm going to ask you to repeat that: early detection, early response.
59
212000
4000
Eu peço que vocês repitam isso, detecção precoce, resposta precoce.
04:01
Can you say that?
60
216000
2000
Vocês podem dizer isso?
04:03
Audience: Early detection, early response.
61
218000
2000
Público: Detecção precoce, resposta precoce.
04:05
Larry Brilliant: Smallpox was the worst disease in history.
62
220000
3000
Larry Brilliant: A varíola foi a pior doença da história.
04:08
It killed more people than all the wars in history.
63
223000
3000
Matou mais pessoas que todas as guerras da história.
04:11
In the last century, it killed 500 million people.
64
226000
5000
No último século, matou 500 milhões de pessoas.
04:17
More than two -- you're reading about Larry Page already,
65
232000
3000
Mais que dois -- vocês já estão lendo sobre Larry Page,
04:20
somebody reads very fast. (Laughter)
66
235000
2000
alguém lê muito depressa. (Risos)
04:22
In the year that Larry Page and Sergey Brin --
67
237000
3000
No ano em que Larry Page e Sergey Brin --
04:25
with whom I have a certain affection and a new affiliation --
68
240000
3000
com quem eu tive certa afeição e uma nova afiliação --
04:28
in the year in which they were born,
69
243000
2000
no ano em que eles nasceram,
04:30
two million people died of smallpox.
70
245000
3000
dois milhões de pessoas morreram de varíola.
04:33
We declared smallpox eradicated in 1980.
71
248000
4000
Nós declaramos a varíola erradicada em 1980.
04:38
This is the most important slide that I've ever seen in public health
72
253000
4000
Este é o slide mais importante que já vi em saúde pública
04:42
because it shows you to be the richest and the strongest,
73
257000
4000
porque mostra que você pode ser o mais rico e o mais forte,
04:46
and to be kings and queens of the world,
74
261000
2000
e ser reis ou rainhas do mundo,
04:48
did not protect you from dying of smallpox.
75
263000
2000
que você não está protegido de morrer de varíola.
04:50
Never can you doubt that we are all in this together.
76
265000
4000
Você nunca pode duvidar de que estamos todos juntos nisso.
04:55
But to see smallpox from the perspective of a sovereign
77
270000
4000
Mas ver a varíola da perspectiva de um soberano
04:59
is the wrong perspective.
78
274000
2000
é a perspectiva errada.
05:01
You should see it from the perspective of a mother
79
276000
3000
Você deveria vê-la da perspectiva de uma mãe
05:04
watching her child develop this disease and standing by helplessly.
80
279000
4000
vendo seu filho desenvolver essa doença e permanecer impotente.
05:08
Day one, day two, day three, day four, day five, day six.
81
283000
11000
Dia um, dia dois, dia três, dia quatro, dia cinco, dia seis.
05:19
You're a mother and you're watching your child,
82
294000
3000
Você é uma mãe e você está vendo seu filho
05:22
and on day six, you see pustules that become hard.
83
297000
5000
e no dia seis, você vê pústulas que se tornam piores.
05:27
Day seven, they show the classic scars of smallpox umbilication.
84
302000
6000
Dia sete, elas mostram os sinais clássicos da umbilicação da varíola.
05:33
Day eight.
85
308000
1000
Dia oito.
05:34
And Al Gore said earlier that the most photographed image in the world,
86
309000
5000
E o Al Gore disse anteriormente que a imagem mais fotografada no mundo,
05:39
the most printed image in the world,
87
314000
2000
a imagem mais impressa no mundo,
05:41
was that of the Earth. But this was in 1974,
88
316000
3000
foi a da Terra. Mas isso foi em 1974,
05:44
and as of that moment this photograph was the photograph
89
319000
3000
e a partir do momento em que essa fotografia foi tirada
05:47
that was the most widely printed
90
322000
2000
essa foi a mais impressa
05:49
because we printed two billion copies of this photograph,
91
324000
3000
porque nós imprimimos dois milhões de cópias dessa fotografia,
05:52
and we took them hand to hand, door to door,
92
327000
3000
e distribuímos de mão em mão, de porta em porta
05:55
to show people and ask them if there was smallpox in their house
93
330000
5000
para mostrar às pessoas e perguntar se havia varíola em suas casas
06:00
because that was our surveillance system. We didn't have Google;
94
335000
4000
porque esse foi nosso sistema de vigilância. Nós não tínhamos Google,
06:04
we didn't have web crawlers; we didn't have computers.
95
339000
3000
não tínhamos indexadores web, não tínhamos computadores.
06:08
By day nine, you look at this picture, and you're horrified.
96
343000
5000
No dia nove, você olha para essa foto e você fica horrorizado.
06:13
I look at this picture and I say, "Thank God"
97
348000
2000
Eu vejo essa foto e digo, "Obrigado, Deus"
06:15
because it's clear that this is only an ordinary case of smallpox,
98
350000
4000
porque é claro que isso é apenas um caso ordinário de varíola,
06:19
and I know this child will live.
99
354000
2000
e sei que essa criança sobreviverá.
06:22
And by day 13, the lesions are scabbing, his eyelids are swollen,
100
357000
5000
E pelo dia 13, as lesões estão cicatrizando, suas pálpebras estão inchadas,
06:27
but you know this child has no other secondary infection.
101
362000
4000
mas você sabe que essa criança não tem outra infecção secundária.
06:31
And by day 20, while he will be scarred for life, he will live.
102
366000
5000
E no dia 20, quando ele será marcado por toda a vida, ele vai viver.
06:36
There are other kinds of smallpox that are not like that.
103
371000
4000
Há outros tipos de varíola que não são como essa.
06:40
This is confluent smallpox,
104
375000
2000
Essa é a varíola confluente,
06:42
in which there isn't a single place on the body where you could put a finger
105
377000
4000
na qual não há um único lugar no corpo em que você poderia colocar um dedo
06:46
and not be covered by lesions.
106
381000
3000
sem estar coberto de lesões.
06:49
Flat smallpox, which killed 100 percent of people who got it.
107
384000
4000
Varíola maligna, que matou 100 por cento das pessoas que foram infectadas.
06:53
And hemorrhagic smallpox, the most cruel of all,
108
388000
4000
E a varíola hemorrágica, a mais cruel de todas,
06:57
which had a predilection for pregnant women.
109
392000
3000
que tinha uma predileção por mulheres grávidas.
07:00
I've probably had 50 women die. They all had hemorrhagic smallpox.
110
395000
4000
Eu atendi provavelmente 50 mulheres que morreram. Todas elas tinham varíola hemorrágica.
07:04
I've never seen anybody die from it who wasn't a pregnant woman.
111
399000
3000
Eu nunca vi ninguém morrer disso que não fosse uma mulher grávida.
07:09
In 1967, the WHO embarked on what was an outrageous program
112
404000
3000
Em 1967, a OMS embarcou no que foi um ultrajante programa
07:12
to eradicate a disease.
113
407000
2000
para erradicar uma doença.
07:14
In that year, there were 34 countries affected with smallpox.
114
409000
4000
Naquele ano, havia 34 países afetados com varíola.
07:18
By 1970, we were down to 18 countries.
115
413000
4000
Em 1970, eram 18 países.
07:22
1974, we were down to five countries.
116
417000
2000
1974, eram cinco países.
07:24
But in that year, smallpox exploded throughout India.
117
419000
5000
Mas naquele ano, a varíola explodiu na Índia.
07:29
And India was the place where smallpox made its last stand.
118
424000
5000
E a Índia foi o lugar onde a varíola fez sua última morada.
07:34
In 1974, India had a population of 600 million.
119
429000
3000
Em 1974, a Índia tinha uma população de 600 milhões.
07:37
There are 21 linguistic states in India,
120
432000
3000
Havia 21 estados linguísticos na Índia,
07:40
which is like saying 21 different countries.
121
435000
3000
o que é como dizer 21 países diferentes.
07:43
There are 20 million people on the road at any time in buses
122
438000
3000
Há 20 milhões de pessoas na estrada em qualquer momento, em ônibus
07:46
and trains, walking, 500,000 villages, 120 million households,
123
441000
6000
e trens, caminhando, 500.000 aldeias e 120 milhões de casas,
07:52
and none of them wanted to report if they had a case of smallpox in their house
124
447000
5000
e nenhuma delas queria relatar se tinham um caso de varíola em suas casas
07:57
because they thought that smallpox was the visitation of a deity,
125
452000
3000
porque elas pensavam que a varíola era a visita de uma divindade,
08:00
Shitala Mata, the cooling mother,
126
455000
2000
Shitala Mata, a mãe arrefecida,
08:02
and it was wrong to bring strangers into your house
127
457000
4000
e que era errado trazer estrangeiros para dentro de suas casas
08:06
when the deity was in the house. No incentive to report smallpox.
128
461000
5000
quando a divindade estava na casa. Não havia incentivo para relatar a varíola.
08:11
It wasn't just India that had smallpox deities;
129
466000
3000
Não foi apenas na Índia que teve divindades da varíola,
08:14
smallpox deities were prevalent all over the world.
130
469000
4000
divindades da varíola foram predominantes em todo o mundo.
08:18
So, how we eradicated smallpox was -- max vaccination wouldn't work.
131
473000
5000
Então, como nós erradicamos a varíola foi -- vacinação em massa não adiantaria.
08:23
You could vaccinate everybody in India,
132
478000
2000
Você poderia vacinar todo mundo na Índia,
08:25
but one year later there'll be 21 million new babies,
133
480000
3000
mas um ano depois eles teriam 21 milhões de novos bebês,
08:28
which was then the population of Canada.
134
483000
2000
que era então a população do Canadá.
08:30
It wouldn't do just to vaccinate everyone.
135
485000
3000
Não daria apenas pra vacinar todo mundo.
08:33
You had to find every single case of smallpox in the world
136
488000
3000
Você tinha que encontrar cada caso de varíola no mundo
08:36
at the same time and draw a circle of immunity around it.
137
491000
3000
ao mesmo tempo e desenhar um círculo de imunidade em torno dele.
08:39
And that's what we did.
138
494000
2000
E foi isso o que fizemos.
08:42
In India alone, my 150,000 best friends and I
139
497000
3000
Na Índia apenas, meus 150.000 melhores amigos e eu
08:45
went door to door with that same picture
140
500000
4000
fomos de porta em porta com a mesma foto
08:49
to every single house in India. We made over one billion house calls.
141
504000
4000
a cada casa na Índia, Nós fizemos mais de um bilhão de visitas.
08:54
And in the process, I learned something very important.
142
509000
4000
E no processo, eu aprendi algumas coisas muito importantes.
08:58
Every time we did a house-to-house search,
143
513000
3000
Cada vez que nós fazíamos uma busca de casa em casa,
09:02
we had a spike in the number of reports of smallpox.
144
517000
5000
nós tínhamos um aumento no número de relatos de varíola.
09:08
When we didn't search, we had the illusion that there was no disease.
145
523000
4000
Quando nós não fazíamos a busca, nós tínhamos a ilusão de que não havia a doença.
09:12
When we did search, we had the illusion that there was more disease.
146
527000
4000
Quando fazíamos a busca, nós tínhamos a ilusão de que havia mais doença.
09:17
A surveillance system was necessary
147
532000
2000
Um sistema de vigilância era necessário
09:19
because what we needed was early detection, early response.
148
534000
5000
porque o que precisávamos era de detecção precoce, resposta precoce.
09:26
So, we searched and we searched, and we found
149
541000
3000
Então, procuramos e procuramos e encontramos
09:29
every case of smallpox in India. We had a reward.
150
544000
3000
cada caso de varíola na Índia. Nós tínhamos uma recompensa.
09:32
We raised the reward. We continued to increase the reward.
151
547000
4000
Nós aumentamos a recompensa. Continuamos a aumentar a recompensa.
09:36
We had a scorecard that we wrote on every house.
152
551000
4000
Tínhamos um cartão que preenchíamos em cada casa.
09:40
And as we did that, the number of reported cases in the world dropped to zero,
153
555000
5000
E como fizemos isso, o número de casos relatados no mundo caiu para zero,
09:45
and in 1980 we declared the globe free of smallpox.
154
560000
6000
e em 1980, nós declaramos o mundo livre da varíola.
09:51
It was the largest campaign in United Nations history until the Iraq war.
155
566000
6000
Foi a maior campanha da história das Nações Unidas até a guerra do Iraque.
09:57
150,000 people from all over the world,
156
572000
5000
150.000 pessoas de todo o mundo,
10:02
doctors of every race, religion, culture and nation,
157
577000
3000
médicos de todas as raças, religião, cultura e nação,
10:05
who fought side by side, brothers and sisters, with each other,
158
580000
5000
nós combatemos lado a lado, irmãos e irmãs, um com o outro,
10:10
not against each other, in a common cause to make the world better.
159
585000
5000
não contra o outro, por uma causa comum que é tornar o mundo melhor.
10:16
But smallpox was the fourth disease that was intended for eradication.
160
591000
4000
Mas a varíola foi a quarta doença que tentamos erradicar.
10:20
We failed three other times.
161
595000
2000
Nós falhamos outras três vezes.
10:22
We failed against malaria, yellow fever and yaws.
162
597000
3000
Falhamos contra a malária, febre amarela e bouba.
10:25
But soon we may see polio eradicated.
163
600000
4000
Mas em breve poderemos ver a poliomelite erradicada.
10:29
But the key to eradicating polio is early detection, early response.
164
604000
5000
Mas a chave para erradicar a poliomelite é detecção precoce, resposta precoce.
10:35
This may be the year we eradicate polio --
165
610000
3000
Este pode ser o ano em que erradicaremos a poliomelite --
10:38
that will make it the second disease in history.
166
613000
3000
que fará disto a segunda doença na história.
10:41
And David Heymann, who's watching this on the webcast --
167
616000
4000
E David Heymannn, que está nos assistindo pela webcast --
10:45
David, keep on going. We're close. We're down to four countries.
168
620000
5000
David, continue. Nós estamos perto. Já reduzimos para quatro países.
10:50
(Applause)
169
625000
5000
(Aplauso)
10:56
I feel like Hank Aaron. Barry Bonds can replace me any time.
170
631000
4000
Eu me sinto como Hank Aaron. Barry Bonds pode me substituir a qualquer momento.
11:00
Let's get another disease off the list of terrible things to worry about.
171
635000
5000
Vamos para outra doença da lista de coisas horríveis sobre as quais nos preocupamos.
11:05
I was just in India working on the polio program.
172
640000
3000
Eu estava na Índia trabalhando no programa da poliomelite.
11:08
The polio surveillance program is four million people going door to door.
173
643000
6000
O programa de vigilância da poliomelite é de quatro milhões de pessoas indo de porta em porta.
11:14
That is the surveillance system.
174
649000
2000
Esse é o sistema de vigilância.
11:16
But we need to have early detection, early response.
175
651000
4000
Mas precisamos de detecção precoce, resposta precoce.
11:20
Blindness, the same thing. The key to discovering blindness
176
655000
4000
Cegueira, a mesma coisa. A chave para descobrir a cegueira
11:24
is doing epidemiological surveys and finding out the causes of blindness
177
659000
5000
é fazer levantamentos epidemiológicos e encontrar as causas da cegueira
11:29
so you can mount the correct response.
178
664000
2000
então você pode montar a resposta correta.
11:32
The Seva Foundation was started by a group of alumni
179
667000
4000
A Fundação Seva começou com um grupo de alunos
11:36
of the smallpox eradication program who,
180
671000
3000
no programa de erradicação da varíola que
11:39
having climbed the highest mountain,
181
674000
3000
escalaram a montanha mais alta,
11:42
tasted the elixir of the success of eradicating a disease,
182
677000
5000
provaram o elixir do sucesso de erradicar uma doença,
11:47
wanted to do it again.
183
682000
2000
e quiseram fazer isso de novo.
11:49
And over the last 27 years, Seva's programs in 15 countries
184
684000
4000
E nos últimos 27 anos, o programa Seva, em 15 países
11:53
have given back sight to more than two million blind people.
185
688000
4000
tem devolvido a visão há mais de dois milhões de pessoas cegas.
11:57
Seva got started because we wanted to apply these lessons
186
692000
4000
Seva começou porque nós queríamos aplicar essas lições
12:01
of surveillance and epidemiology
187
696000
2000
de vigilância e epidemiologia
12:03
to something which nobody else was looking at
188
698000
3000
para algo que ninguém está vendo
12:06
as a public health issue: blindness,
189
701000
3000
como um assunto de saúde pública: cegueira,
12:09
which heretofore had been thought of only as a clinical disease.
190
704000
3000
que até então tinha sido considerada apenas uma doença clínica.
12:12
In 1980, Steve Jobs gave me that computer, which is Apple number 12,
191
707000
6000
Em 1980, Steve Jobs me deu esse computador, que é o Apple número 12,
12:18
and it's still in Kathmandu, and it's still working,
192
713000
3000
e ele está ainda em Kathmandu, e ainda está funcionando,
12:21
and we ought to go get it and auction it off and make more money for Seva.
193
716000
4000
e devemos buscá-lo e leiloá-lo e conseguir mais dinheiro para Seva.
12:26
And we conducted the first Nepal survey ever done for health,
194
721000
4000
E nós fizemos o primeiro levantamento de saúde já feito no Nepal,
12:30
and the first nationwide blindness survey ever done,
195
725000
3000
e o primeiro levantamento nacional de cegueira já feito,
12:33
and we had astonishing results.
196
728000
2000
e nós tivemos resultados espantosos.
12:35
Instead of finding out what we thought was the case --
197
730000
3000
Ao invés de encontrar o que pensávamos que era o caso --
12:38
that blindness was caused mostly by glaucoma and trachoma --
198
733000
4000
que a cegueira era causada principalmente por glaucoma e tracoma --
12:42
we were astounded to find out that blindness was caused instead by cataract.
199
737000
6000
ficamos espantados ao descobrir ao invés disso que a cegueira era causada por catarata.
12:48
You can't cure or prevent what you don't know is there.
200
743000
5000
Você não pode curar ou prevenir o que você não sabe que está lá.
12:55
In your TED packages there's a DVD, "Infinite Vision,"
201
750000
4000
Em seu pacote TED há um DVD, "Visão infinita",
12:59
about Dr. V and the Aravind Eye Hospital.
202
754000
3000
sobre o Dr V. e o Hospital Eye Aravind.
13:02
I hope that you will take a look at it.
203
757000
2000
Eu espero que vocês dêem uma olhada nele.
13:04
Aravind, which started as a Seva project,
204
759000
2000
Aravind, que começou como um projeto Seva,
13:06
is now the world's largest and best eye hospital.
205
761000
3000
é agora o maior e o melhor hospital de olhos do mundo.
13:09
This year, that one hospital will give back sight
206
764000
3000
Nesse ano, este hospital que vai devolver a visão
13:12
to more than 300,000 people in Tamil Nadu, India.
207
767000
4000
a mais de 300.000 pessoas em Tamil Nadu, Índia.
13:16
(Applause)
208
771000
4000
(Aplauso)
13:20
Bird flu. I stand here as a representative of all terrible things --
209
775000
4000
Gripe aviária. Estou aqui como um representante de todas as coisas terríveis --
13:24
this might be the worst.
210
779000
2000
essa pode ser a pior.
13:27
The key to preventing or mitigating pandemic bird flu
211
782000
4000
A chave para prevenir ou atenuar a pandemia da gripe aviária
13:31
is early detection and rapid response.
212
786000
3000
é detecção precoce e resposta rápida.
13:34
We will not have a vaccine or adequate supplies of an antiviral
213
789000
5000
Nós não teremos uma vacina ou fornecimento adequado de um antiviral
13:39
to combat bird flu if it occurs in the next three years.
214
794000
4000
para combater a gripe aviária se ela ocorrer nos próximos três anos.
13:43
WHO stages the progress of a pandemic.
215
798000
4000
A OMS definiu estágios para o progresso de uma pandemia.
13:47
We are now at stage three on the pandemic alert stage,
216
802000
4000
Nós estamos agora no estágio de alerta pandêmico,
13:51
with just a little bit of human-to-human transmission,
217
806000
4000
apenas com um pouco de transmissão de humano para humano,
13:55
but no human-to-human-to-human sustained transmission.
218
810000
4000
mas não há transmissão sustentada de humano para humano para humano.
13:59
The moment WHO says we've moved to category four,
219
814000
4000
No momento em que a OMS disser que nos movemos para a categoria quatro,
14:03
this will not be like Katrina. The world as we know it will stop.
220
818000
5000
isso não será como Katrina. O mundo como nós conhecemos vai parar.
14:08
There'll be no airplanes flying.
221
823000
2000
Não haverá aviões voando.
14:10
Would you get in an airplane with 250 people you didn't know,
222
825000
3000
Você pegaria um avião com 250 pessoas que você não conhece,
14:13
coughing and sneezing, when you knew that some of them
223
828000
3000
tossindo e espirrando, se você soubesse que algumas delas
14:16
might carry a disease that could kill you,
224
831000
2000
podem portar uma doença que poderia te matar,
14:18
for which you had no antivirals or vaccine?
225
833000
2000
para a qual não tivesse antiviral ou vacina?
14:21
I did a study of the top epidemiologists in the world in October.
226
836000
5000
Fiz um estudo com os epidemiologistas top do mundo em outubro.
14:26
I asked them -- these are all fluologists and specialists in influenza --
227
841000
4000
Perguntei a eles -- todos são especialistas em influenza e gripe --
14:30
and I asked them the questions you'd like to ask them.
228
845000
3000
e fiz questões que vocês gostariam de fazer a eles.
14:33
What do you think the likelihood is that there'll be a pandemic?
229
848000
3000
Qual é a probabilidade de que haverá uma pandemia?
14:36
If it happens, how bad do you think it will be?
230
851000
3000
Se acontecer, o quão ruim você acha que será?
14:39
15 percent said they thought there'd be a pandemic within three years.
231
854000
5000
15 por cento acham que haveria uma pandemia em três anos.
14:44
But much worse than that,
232
859000
2000
Mas muito pior que isso,
14:46
90 percent said they thought there'd be a pandemic
233
861000
3000
90 por cento acham que haveria uma pandemia
14:49
within your children or your grandchildren's lifetime.
234
864000
3000
durante a vida dos seus filhos ou dos seus netos.
14:53
And they thought that if there was a pandemic,
235
868000
3000
E eles acham que se houvesse uma pandemia,
14:57
a billion people would get sick.
236
872000
2000
um bilhão de pessoas adoeceriam.
15:00
As many as 165 million people would die.
237
875000
3000
E 165 milhões de pessoas morreriam.
15:03
There would be a global recession and depression
238
878000
3000
Haveria uma recessão e uma depressão global
15:06
as our just-in-time inventory system
239
881000
2000
quando nosso sistema de produção just-in-time
15:08
and the tight rubber band of globalization broke,
240
883000
3000
e o elástico apertado da globalização quebrassem
15:12
and the cost to our economy of one to three trillion dollars
241
887000
4000
e o custo para nossa economia de um a três trilhões de dólares
15:16
would be far worse for everyone than merely 100 million people dying
242
891000
5000
seria muito pior para todos do que meramente 100 milhões de pessoas morrendo
15:21
because so many more people would lose their job
243
896000
3000
porque muito mais pessoas perderiam seus empregos
15:24
and their healthcare benefits
244
899000
2000
e seus benefícios de saúde
15:26
that the consequences are almost unthinkable.
245
901000
2000
que as conseqüências são quase impensáveis.
15:30
And it's getting worse because travel is getting so much better.
246
905000
4000
E está ficando pior, porque está ficando mais fácil viajar.
15:37
Let me show you a simulation of what a pandemic looks like
247
912000
4000
Deixa me mostrar uma simulação do que uma pandemia parece
15:42
so we know what we're talking about.
248
917000
2000
então nós saberemos sobre o que estamos falando.
15:45
Let's assume, for example, that the first case occurs in South Asia.
249
920000
4000
Vamos considerar, por exemplo, que o primeiro caso ocorra no Sul da Ásia.
15:50
It initially goes quite slowly.
250
925000
2000
Inicialmente vai muito devagar.
15:52
You get two or three discrete locations.
251
927000
3000
Você atinge duas ou três localidades discretas.
15:57
Then there'll be secondary outbreaks, and the disease will spread
252
932000
5000
Então haverá surtos secundários e a doença se espalhará
16:02
from country to country so fast that you won't know what hit you.
253
937000
4000
de país a país, tão rápido que você não vai saber o que te atingiu.
16:06
Within three weeks it will be everywhere in the world.
254
941000
4000
Dentro de três semanas estará em todos os lugares do mundo.
16:10
Now, if we had an "undo" button, and we could go back and isolate it
255
945000
6000
Agora, se nós tivéssemos um botão de desfazer e pudéssemos voltar e isolar
16:16
and grab it when it first started. If we could find it early,
256
951000
3000
e conter isso quando começou. Se pudéssemos encontrar isso antes,
16:19
and we had early detection and early response,
257
954000
3000
e tivéssemos uma detecção e resposta precoce,
16:22
and we could put each one of those viruses in jail --
258
957000
3000
e pudéssemos pegar cada um daqueles vírus e colocar em uma prisão --
16:25
that's the only way to deal with something like a pandemic.
259
960000
5000
essa é a única forma de lidar com algo como uma pandemia.
16:32
And let me show you why that is.
260
967000
2000
E deixe-me mostrar porque é assim.
16:35
We have a joke. This is an epidemic curve, and everyone in medicine,
261
970000
4000
Nós temos uma piada. Isso é uma curva epidêmica, e todo mundo em medicina,
16:39
I think, ultimately gets to know what it is.
262
974000
2000
eu acho, um dia chega a saber o que é isso.
16:41
But the joke is, an epidemiologist likes to arrive at an epidemic
263
976000
4000
Mas a piada é, um epidemiologista gosta de chegar a uma epidemia
16:45
right here and ride to glory on the downhill curve.
264
980000
3000
bem aqui e cavalgar para a glória descendo o morro.
16:49
But you don't get to do that usually.
265
984000
2000
Mas, geralmente, você não consegue fazer isso.
16:51
You usually arrive right about here.
266
986000
3000
Geralmente, você chega próximo daqui.
16:54
What we really want is to arrive right here, so we can stop the epidemic.
267
989000
5000
O que nós realmente queremos é chegar aqui, assim nós podemos parar a epidemia.
16:59
But you can't always do that. But there's an organization
268
994000
3000
Mas nem sempre você pode fazer isso. Mas há uma organização
17:02
that has been able to find a way to learn when the first cases occur,
269
997000
5000
que foi capaz de encontrar uma forma de saber quando os primeiros casos ocorrem,
17:07
and that is called GPHIN.
270
1002000
2000
e ela se chama GPHIN.
17:09
It's the Global Public Health Information Network.
271
1004000
3000
É a Rede de Informação Global sobre Saúde Pública.
17:12
And that simulation that I showed you that you thought was bird flu --
272
1007000
4000
E a simulação que mostrei e que vocês pensaram que era da gripe aviária,
17:16
that was SARS. And SARS is the pandemic that did not occur.
273
1011000
4000
era da SARS. E a SARS é a pandemia que não ocorreu.
17:20
And it didn't occur because GPHIN found the pandemic-to-be of SARS
274
1015000
7000
E não ocorreu porque o GPHIN descobriu que a SARS poderia se tornar uma pandemia
17:27
three months before WHO actually announced it,
275
1022000
6000
três meses antes que a OMS a anunciasse,
17:33
and because of that we were able to stop the SARS pandemic.
276
1028000
4000
e por causa disso nós fomos capazes de conter a pandemia da SARS.
17:37
And I think we owe a great debt of gratitude to GPHIN and to Ron St. John,
277
1032000
5000
E acho que nós temos um grande débito de gratidão com o GPHIN e Ron St. John,
17:42
who I hope is in the audience some place -- over there --
278
1037000
3000
que eu espero que esteja na platéia em algum lugar -- lá --
17:45
who's the founder of GPHIN.
279
1040000
2000
que é o fundador do GPHIN.
17:47
(Applause)
280
1042000
1000
(Aplauso)
17:48
Hello, Ron.
281
1043000
2000
Oi, Ron.
17:50
(Applause)
282
1045000
8000
(Aplauso)
17:58
And TED has flown Ron here from Ottawa, where GPHIN is located,
283
1053000
4000
E TED trouxe Ron de Ottawa, onde GPHIN está localizado
18:03
because not only did GPHIN find SARS early, but
284
1058000
5000
porque não apenas o GPHIN encontrou SARS precocemente, mas
18:08
you may have seen last week that Iran announced that they had bird flu in Iran,
285
1063000
6000
vocês devem ter visto na última semana que o Irã anunciou que tinha gripe aviária no Irã,
18:14
but GPHIN found the bird flu in Iran not February 14 but last September.
286
1069000
6000
mas o GPHIN encontrou a gripe aviária no Irã não em 14 de fevereiro, mas em setembro passado.
18:20
We need an early-warning system
287
1075000
2000
Nós precisamos de um sistema de alarme precoce
18:22
to protect us against the things that are humanity's worst nightmare.
288
1077000
5000
para nos proteger contra as coisas que são o pior pesadelo da humanidade.
18:27
And so my TED wish is based on the common denominator of these experiences.
289
1082000
6000
E assim o meu desejo TED está baseado no denominador comum dessas experiências.
18:33
Smallpox -- early detection, early response.
290
1088000
2000
Varíola -- detecção precoce, resposta precoce.
18:35
Blindness, polio -- early detection, early response.
291
1090000
4000
Cegueira, poliomelite -- detecção precoce, resposta precoce.
18:39
Pandemic bird flu -- early detection, early response. It is a litany.
292
1094000
5000
Pandemia da gripe aviária -- detecção precoce, resposta precoce. É uma ladainha.
18:44
It is so obvious that our only way of dealing with these new diseases
293
1099000
5000
É tão óbvio que nossa única maneira de lidar com essas novas doenças
18:49
is to find them early and to kill them before they spread.
294
1104000
5000
é encontrá-las cedo e derrotá-las antes que elas se espalhem.
18:54
So, my TED wish is for you to help build a global system,
295
1109000
4000
Então, meu desejo TED é que vocês ajudem a construir um sistema global,
18:58
an early-warning system,
296
1113000
2000
um sistema de alarme precoce,
19:00
to protect us against humanity's worst nightmares.
297
1115000
4000
para nos proteger contra o pior pesadelo da humanidade.
19:04
And what I thought I would call it is "Early Detection,"
298
1119000
5000
E pensei em chamar como Detecção Precoce,
19:11
but it should really be called "Total Early Detection."
299
1126000
5000
mas realmente deveria ser chamado de Detecção Precoce Total.
19:16
(Laughter)
300
1131000
2000
(Risos)
19:18
(Applause)
301
1133000
8000
(Aplauso)
19:31
But in all seriousness --
302
1146000
2000
Mas com toda seriedade --
19:33
because this idea is birthed in TED,
303
1148000
3000
porque essa idéia nasceu no TED,
19:36
I would like it to be a legacy of TED, and I'd like to call it
304
1151000
6000
Eu gostaria que isso fosse um legado do TED, e eu gostaria de chamar isso de
19:42
the "International System for Total Early Disease Detection."
305
1157000
5000
Sistema Internacional para Detecção Precoce Total de Doenças.
19:51
And INSTEDD then becomes our mantra.
306
1166000
4000
E INSTEDD então se torna o nosso mantra.
19:58
So instead of a hidden pandemic of bird flu,
307
1173000
3000
Então ao invés de ser uma pandemia de gripe aviária escondida,
20:01
we find it and immediately contain it.
308
1176000
2000
vamos encontrá-la e imediatamente a contê-la.
20:04
Instead of a novel virus caused by bio-terror or bio-error,
309
1179000
4000
Ao invés de um novo vírus causado pelo bio-terror ou bio-erro,
20:08
or shift or drift, we find it, and we contain it.
310
1183000
5000
ou mudança ou deriva, vamos encontrá-lo e contê-lo.
20:13
Instead of industrial accidents like oil spills or the catastrophe in Bhopal,
311
1188000
5000
Ao invés de acidentes industriais como derramamentos de óleo ou a catástrofe em Bhopal,
20:18
we find them, and we respond to them.
312
1193000
4000
vamos encontrá-los, e responder a eles.
20:22
Instead of famine, hidden until it is too late, we detect it, and we respond.
313
1197000
6000
Ao invés de fome, escondida até que seja tarde demais, vamos detectá-la e responder a ela.
20:29
And instead of a system,
314
1204000
2000
Ao invés de um sistema,
20:31
which is owned by a government and hidden in the bowels of government,
315
1206000
4000
que é propriedade de um governo e escondido nas entranhas do governo,
20:35
let's build an early detection system
316
1210000
2000
vamos construir um sistema de detecção precoce
20:37
that's freely available to anyone in the world in their own language.
317
1212000
4000
que seja livre e acessível a qualquer um no mundo em seu próprio idioma.
20:42
Let's make it transparent, non-governmental,
318
1217000
4000
Vamos fazê-lo transparente, não governamental,
20:47
not owned by any single country or company,
319
1222000
3000
não pertencente a um único país ou empresa,
20:50
housed in a neutral country, with redundant backup
320
1225000
3000
situado em um país neutro, com backup redundante
20:53
in a different time zone and a different continent,
321
1228000
4000
em um fuso horário diferente e um continente diferente,
20:57
and let's build it on GPHIN. Let's start with GPHIN.
322
1232000
4000
e vamos construir isso em GPHIN. Vamos começar com o GPHIN.
21:01
Let's increase the websites that they crawl from 20,000 to 20 million.
323
1236000
5000
Vamos aumentar os websites que eles rastreiam de 20.000 para 20 milhões.
21:06
Let's increase the languages they crawl from seven to 70, or more.
324
1241000
6000
Vamos aumentar os idiomas que eles rastreiam de sete para 70, ou mais.
21:12
Let's build in outbound confirmation messages
325
1247000
3000
Vamos construir mensagens de confirmação
21:15
using text messages or SMS or instant messaging
326
1250000
4000
usando mensagens de texto ou SMS ou mensagens instantâneas
21:19
to find out from people who are within 100 meters of the rumor that you hear
327
1254000
4000
para descobrir pessoas que estão a 100 metros do rumor que você ouve
21:23
if it is, in fact, valid.
328
1258000
2000
se é de fato válido.
21:25
And let's add satellite confirmation.
329
1260000
2000
E vamos adicionar a confirmação por satélite.
21:27
And we'll add Gapminder's amazing graphics to the front end.
330
1262000
4000
E adicionaremos gráficos Gapminder surpreendentes na interface do usuário.
21:31
And we'll grow it as a moral force in the world,
331
1266000
4000
E faremos isso crescer como uma força moral no mundo,
21:35
finding out those terrible things before anybody else knows about them,
332
1270000
5000
e descobrir essas coisas terríveis antes que alguém saiba sobre elas,
21:40
and sending our response to them. So that next year,
333
1275000
4000
e enviar a nossa resposta a elas. Então no próximo ano,
21:44
instead of us meeting here,
334
1279000
2000
ao invés de nos encontrarmos aqui,
21:46
lamenting how many terrible things there are in the world,
335
1281000
3000
lamentando como existem muitas coisas terríveis no mundo,
21:49
we will have pulled together, used the unique skills
336
1284000
3000
nós teremos nos unido, usado as habilidades únicas
21:52
and the magic of this community,
337
1287000
4000
e a mágica dessa comunidade,
21:56
and be proud that we have done everything we can to stop pandemics,
338
1291000
3000
e teremos orgulho de ter feito tudo o que podemos para conter pandemias,
21:59
other catastrophes, and change the world beginning right now.
339
1294000
5000
outras catástrofes e mudar o mundo começando agora.
22:04
(Applause)
340
1299000
18000
(Aplauso)
22:23
Chris Anderson: An amazing presentation. First of all,
341
1318000
4000
Chris Anderson: Um apresentação surpreendente. Primeiramente,
22:27
just so everyone understands, you're saying that by building --
342
1322000
4000
apenas para entendermos, você está dizendo que ao construir --
22:31
by creating web crawlers, looking on the Internet for patterns,
343
1326000
5000
ao criar, indexadores web, procurando na internet por padrões,
22:36
they can detect something suspicious before WHO,
344
1331000
6000
eles podem detectar alguma coisa suspeita antes da OMS,
22:42
before anyone else can see it?
345
1337000
2000
antes que alguém possa vê-la?
22:44
Just explain. Give an example of how that could possibly be true.
346
1339000
3000
Apenas explique. Dê um exemplo de como isso poderia ser possível.
22:47
Larry Brilliant: First of all, you're not mad about the copyright violation?
347
1342000
3000
Larry Brilliant: Primeiramente, você não está louco sobre a violação dos direitos autorais?
22:50
CA: No. I love it. (Laughter)
348
1345000
2000
CA: Não. Eu amo isto.
22:53
LB: Well, you know, as Ron St. John -- I hope you'll go and meet him
349
1348000
3000
LB: Bem, você sabe, como Ron St John -- eu espero que você encontre com ele
22:56
in the dinner afterwards and talk to him --
350
1351000
3000
no jantar mais tarde e fale com ele --
22:59
When he started GPHIN -- In 1997, there was an outbreak of bird flu.
351
1354000
6000
Quando ele iniciou o GPHIN em 1997, houve um surto de gripe aviária.
23:05
H5N1. It was in Hong Kong. And a remarkable doctor in Hong Kong
352
1360000
4000
H5N1. Foi em Hong Kong. E um renomado médico em Hong Kong
23:09
responded immediately by slaughtering 1.5 million chickens and birds,
353
1364000
6000
respondeu imediatamente através do abate de 1.5 milhões de frangos e pássaros,
23:15
and they stopped that outbreak in its tracks.
354
1370000
3000
e eles pararam o surto em seus trilhos.
23:18
Immediate detection, immediate response.
355
1373000
3000
Detecção imediata, resposta imediata.
23:21
Then a number of years went by,
356
1376000
2000
Então, um número de anos passou,
23:23
and there were a lot of rumors about bird flu.
357
1378000
2000
e houve um monte de rumores sobre a gripe aviária.
23:25
Ron and his team in Ottawa began to crawl the web,
358
1380000
4000
Ron e sua equipe em Ottawa rastrearam a web,
23:29
only crawling 20,000 different websites, mostly periodicals,
359
1384000
5000
apenas rastrearam 20.000 websites diferentes, principalmente de periódicos,
23:34
and they read about and heard about a concern of a lot of children
360
1389000
5000
e eles leram e ouviram a respeito de uma preocupação com um monte de crianças
23:39
who had high fever and symptoms of bird flu.
361
1394000
3000
que tinham febre alta e sintomas de gripe aviária.
23:42
They reported this to WHO. WHO took a little while taking action
362
1397000
5000
Eles relataram isso à OMS. A OMS demorou um pouco para agir
23:47
because WHO will only receive a report from a government,
363
1402000
5000
porque a OMS recebeu apenas um relato de um governo,
23:52
because it's the United Nations.
364
1407000
2000
porque é das Nações Unidas.
23:54
But they were able to point to WHO and let them know
365
1409000
4000
Mas eles foram capazes de apontar para a OMS e fazer com que eles soubessem
23:58
that there was this surprising and unexplained cluster of illnesses
366
1413000
4000
que havia esse conjunto surpreendente e inexplicável de doenças
24:02
that looked like bird flu.
367
1417000
2000
que pareciam com gripe aviária.
24:04
That turned out to be SARS.
368
1419000
2000
Que acabou por ser a SARS.
24:06
That's how the world found out about SARS.
369
1421000
2000
E foi assim que o mundo descobriu a SARS.
24:08
And because of that we were able to stop SARS.
370
1423000
4000
E por causa disso nós fomos capazes de conter a SARS.
24:12
Now, what's really important is that, before there was GPHIN,
371
1427000
3000
Agora, o que realmente importa é que antes que houvesse o GPHIN,
24:15
100 percent of all the world's reports of bad things --
372
1430000
4000
100 por cento de todos os relatos mundiais de coisas ruins --
24:19
whether you're talking about famine or you're talking about bird flu
373
1434000
3000
se você está falando sobre fome ou sobre gripe aviária
24:22
or you're talking about Ebola --
374
1437000
2000
ou está falando sobre Ebola --
24:24
100 percent of all those reports came from nations.
375
1439000
3000
100 por cento de todos esses relatos vinham de nações.
24:27
The moment these guys in Ottawa, on a budget of 800,000 dollars a year,
376
1442000
5000
No momento em que esses rapazes em Ottawa, com um orçamento de 800.000 dólares por ano,
24:32
got cracking, 75 percent of all the reports in the world came from GPHIN,
377
1447000
6000
começaram a trabalhar, 75 por cento de todos os relatos no mundo vieram do GPHIN,
24:38
25 percent of all the reports in the world
378
1453000
2000
e 25 por cento de todos os relatos no mundo
24:40
came from all the other 180 nations.
379
1455000
2000
vieram de todas as outras 180 nações.
24:43
Now, here's what's real interesting,
380
1458000
2000
Aqui está o que é realmente interessante,
24:45
after they'd been working for a couple years,
381
1460000
3000
depois de estarem trabalhado por alguns anos,
24:48
what do you think happened to those nations?
382
1463000
3000
o que você acha que aconteceu com essas nações?
24:51
They felt pretty stupid, so they started sending in their reports earlier.
383
1466000
3000
Eles se sentiram muito estúpidas e começaram a enviar os seus relatos mais cedo.
24:54
Now their reporting percentage is down to 50 percent
384
1469000
3000
Agora seu percentual de relatos reduziu para 50 por cento
24:57
because other nations have started to report.
385
1472000
3000
porque as outras nações passaram a relatar.
25:00
So, can you find diseases early by crawling the web?
386
1475000
4000
Então, você pode encontrar doenças precocemente rastreando a web?
25:04
Of course you can. Can you find it even earlier than GPHIN does now?
387
1479000
5000
É claro que pode. Você pode encontrá-las mais cedo do que GPHIN encontra agora?
25:09
Of course you can. You saw that they found SARS
388
1484000
3000
É claro que pode. Você viu que eles descobriram a SARS
25:12
using their Chinese web crawler a full six weeks
389
1487000
4000
usando o rastreador da web chinês por seis semanas inteiras
25:16
before they found it using their English web crawler.
390
1491000
4000
antes que descobrissem usando o rastreador de web Inglês.
25:20
Well, they're only crawling in seven languages.
391
1495000
2000
Bem, eles estão rastreando em apenas sete línguas.
25:22
These bad viruses really don't have any intention of showing up
392
1497000
3000
Esses vírus ruins realmente não têm qualquer intenção de aparecer
25:25
first in English or Spanish or French.
393
1500000
2000
primeiro em Inglês, Espanhol ou Francês.
25:27
(Laughter)
394
1502000
1000
(Risos)
25:28
So, yes, I want to take GPHIN; I want to build on it;
395
1503000
6000
Então, sim, eu quero pegar o GPHIN, eu quero construir sobre ele,
25:34
I want to add all the languages of the world that we possibly can;
396
1509000
4000
quero adicionar todos os idiomas do mundo que sejam possíveis,
25:38
I want to make this open to everybody
397
1513000
2000
quero fazer isso aberto a todos
25:40
so that the health officer in Nairobi or in Patna, Bihar
398
1515000
3000
para que o gestor de saúde em Nairobi ou em Patna, Bihar
25:43
will have as much access to it as the folks in Ottawa or in CDC;
399
1518000
5000
tenha muito mais acesso a isso do que as pessoas em Ottawa ou no CDC,
25:48
and I want to make it part of our culture that there is a community
400
1523000
4000
e quero que isso faça parte de nossa cultura, que haja uma comunidade
25:52
of people who are watching out for the worst nightmares of humanity,
401
1527000
4000
de pessoas que cuidem dos piores pesadelos da humanidade,
25:56
and that it's accessible to everyone.
402
1531000
2000
e que isso seja acessível a 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