ABOUT THE SPEAKER
Thomas Goetz - Healthcare communicator
Thomas Goetz is the co-founder of Iodine and author of "The Decision Tree: Taking Control of Your Health in the New Era of Personalized Medicine.”

Why you should listen

Thomas Goetz is the co-founder of Iodine, a new company that gives consumers better information -- and better visualizations -- of their health data. The former executive editor of Wired, Goetz has a Master's of Public Health from UC Berkeley. In 2010 he published The Decision Tree, a fascinating look at modern medical decisionmaking and technology. Former FDA commissioner Dr. David Kessler called the book "a game changer.” His next book, The Remedy, explores the germ theory of disease and the quest to cure tuberculosis.

More profile about the speaker
Thomas Goetz | Speaker | TED.com
TEDMED 2010

Thomas Goetz: It's time to redesign medical data

Thomas Goetz: É tempo de redesenhar os dados médicos

Filmed:
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O seu prontuário médico: é difícil de aceder, impossível de ler, e cheio de informações que o poderiam tornar mais saudável se soubesse como as usar. No TEDMED, Thomas Goetz analisa os dados médicos, fazendo um apelo para o seu redesenho tornando mais acessível as suas informações.
- Healthcare communicator
Thomas Goetz is the co-founder of Iodine and author of "The Decision Tree: Taking Control of Your Health in the New Era of Personalized Medicine.” Full bio

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00:15
I'm going to be talkingfalando to you
0
0
2000
Irei falar-vos
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about how we can taptoque
1
2000
2000
de como podemos explorar
00:19
a really underutilizedsubutilizado resourcerecurso in healthsaúde careCuidado,
2
4000
2000
um recurso bastante subaproveitado no sistema de saúde,
00:21
whichqual is the patientpaciente,
3
6000
2000
que é o paciente,
00:23
or, as I like to use the scientificcientífico termprazo,
4
8000
3000
ou -- para usar o termo científico --
00:26
people.
5
11000
2000
pessoas.
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Because we are all patientspacientes, we are all people.
6
13000
2000
Porque todos somos pacientes, todos somos pessoas.
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Even doctorsmédicos are patientspacientes at some pointponto.
7
15000
2000
Até os médicos são, por vezes, pacientes.
00:32
So I want to talk about that
8
17000
2000
Por isso quero falar
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as an opportunityoportunidade
9
19000
2000
de uma oportunidade
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that we really have failedfalhou to engagese empenhar with very well in this countrypaís
10
21000
3000
que realmente temos perdido neste país
00:39
and, in factfacto, worldwideno mundo todo.
11
24000
2000
e, de facto, em todo o mundo.
00:41
If you want to get at the biggrande partparte --
12
26000
2000
Se queremos chegar ao ponto principal --
00:43
I mean from a publicpúblico healthsaúde levelnível, where my trainingTreinamento is --
13
28000
3000
do ponto de vista de saúde pública, que é onde se insere o meu treino
00:46
you're looking at behavioralcomportamentais issuesproblemas.
14
31000
2000
estamos a olhar para problemas comportamentais,
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You're looking at things where people are actuallyna realidade givendado informationem formação,
15
33000
3000
estamos a olhar para coisas onde é dada informação às pessoas,
00:51
and they're not followingSegue throughatravés with it.
16
36000
2000
mas elas não a utilizam.
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It's a problemproblema that manifestsmanifesta-se itselfem si in diabetesdiabetes,
17
38000
4000
É um problema que se manifesta no diabetes,
00:57
obesityobesidade, manymuitos formsformas of heartcoração diseasedoença,
18
42000
2000
na obesidade, em muitas formas de doenças cardíacas,
00:59
even some formsformas of cancerCâncer -- when you think of smokingfumando.
19
44000
3000
até em algumas formas de cancro -- quando pensamos em fumadores.
01:02
Those are all behaviorscomportamentos where people know what they're supposedsuposto to do.
20
47000
3000
São tudo comportamentos que as pessoas sabem o que devem fazer.
01:05
They know what they're supposedsuposto to be doing,
21
50000
2000
Eles sabem o que devem fazer,
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but they're not doing it.
22
52000
2000
mas não o estão a fazer.
01:09
Now behaviorcomportamento changemudança is something
23
54000
2000
Mudanças de comportamento são um
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that is a long-standingde longa data problemproblema in medicineremédio.
24
56000
2000
antigo problema em medicina.
01:13
It goesvai all the way back to AristotleAristóteles.
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58000
2000
Tudo remonta a Aristóteles.
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And doctorsmédicos hateódio it, right?
26
60000
2000
Até os médios as odeiam, certo.
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I mean, they complainreclamar about it all the time.
27
62000
2000
Quero dizer, eles reclamam sobre isso constantemente.
01:19
We talk about it in termstermos of engagementnoivado, or non-complianceNão-conformidade.
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64000
3000
Quando falamos em termos de adesão ou não cumprimento,
01:22
When people don't take theirdeles pillspílulas,
29
67000
2000
quando as pessoas não tomam a medicação,
01:24
when people don't followSegue doctors'dos médicos ordersordens --
30
69000
2000
quando não seguem as indicações médicas.
01:26
these are behaviorcomportamento problemsproblemas.
31
71000
2000
Estes são problemas de comportamento.
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But for as much as clinicalclínico medicineremédio
32
73000
2000
Contudo, por muito que a medicina clínica
01:30
agonizesagoniza over behaviorcomportamento changemudança,
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75000
2000
lute por mudanças de comportamento,
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there's not a lot of work donefeito
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77000
2000
não há muito trabalho feito
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in termstermos of tryingtentando to fixconsertar that problemproblema.
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79000
3000
em termos de tentar resolver o problema.
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So the cruxCruzeiro do Sul of it
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82000
2000
Portanto, o ponto principal
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comesvem down to this notionnoção of decision-makingtomando uma decisão --
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84000
2000
acaba por ser esta noção de tomada de decisões --
01:41
givingdando informationem formação to people in a formFormato
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86000
2000
dar informação às pessoas de forma
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that doesn't just educateeducar them
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88000
2000
a não apenas educa-las
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or informinformar them,
40
90000
2000
ou informa-las,
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but actuallyna realidade leadsconduz them to make better decisionsdecisões,
41
92000
2000
mas, de forma a leva-las a tomar melhores decisões,
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better choicesescolhas in theirdeles livesvidas.
42
94000
2000
melhores escolhas nas suas vidas.
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One partparte of medicineremédio, thoughApesar,
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96000
2000
No entanto, uma parte da medicina
01:53
has facedenfrentou the problemproblema of behaviorcomportamento changemudança prettybonita well,
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98000
4000
tem encarado o problema de mudanças de comportamento bastante bem,
01:57
and that's dentistryOdontologia.
45
102000
2000
essa parte é a medicina dentária.
01:59
DentistryOdontologia mightpoderia seemparecem -- and I think it is --
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104000
2000
Dentistas podem ser vistos -- e eu acho que são --
02:01
manymuitos dentistsdentistas would have to acknowledgereconhecer
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106000
2000
muitos dentistas terão de reconhecer
02:03
it's somewhatum pouco of a mundanemundano backwaterRemanso of medicineremédio.
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108000
2000
como uma parte mundana e pouco popular da medicina.
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Not a lot of coollegal, sexysexy stuffcoisa happeningacontecendo in dentistryOdontologia.
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110000
3000
Não há muitas coisas fixes ou sensuais a acontecer na medicina dentária.
02:08
But they have really takenocupado this problemproblema of behaviorcomportamento changemudança
50
113000
3000
Mas, eles realmente pegaram no problema de mudança de comportamento
02:11
and solvedresolvido it.
51
116000
2000
e resolveram-no.
02:13
It's the one great preventivepreventivo healthsaúde successsucesso
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118000
2000
É o maior sucesso da medicina preventiva
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we have in our healthsaúde careCuidado systemsistema.
53
120000
2000
que temos no nosso sistema de saúde.
02:17
People brushescova and flossfio dental theirdeles teethdentes.
54
122000
2000
Pessoas a lavar os dentes e usar fio dental.
02:19
They don't do it as much as they should, but they do it.
55
124000
3000
Não o fazem tantas vezes quanto deviam, mas fazem-no.
02:22
So I'm going to talk about one experimentexperimentar
56
127000
2000
Portanto, eu vou falar de uma experiência
02:24
that a fewpoucos dentistsdentistas in ConnecticutConnecticut
57
129000
2000
que alguns dentistas em Connecticut
02:26
cookedcozinhou up about 30 yearsanos agoatrás.
58
131000
2000
prepararam há uns 30 anos.
02:28
So this is an oldvelho experimentexperimentar, but it's a really good one,
59
133000
2000
Esta é uma experiência antiga, mas é uma realmente boa,
02:30
because it was very simplesimples,
60
135000
2000
porque é muito simples,
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so it's an easyfácil storyhistória to tell.
61
137000
2000
logo, é uma história fácil de contar.
02:34
So these ConnecticutConnecticut dentistsdentistas decideddecidiu
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139000
2000
Estes dentistas de Connecticut decidiram
02:36
that they wanted to get people to brushescova theirdeles teethdentes and flossfio dental theirdeles teethdentes more oftenfrequentemente,
63
141000
3000
que queriam que as pessoas lavassem os dentes e usassem fio dental mais vezes.
02:39
and they were going to use one variablevariável:
64
144000
2000
E utilizaram uma variável:
02:41
they wanted to scaresusto them.
65
146000
2000
Eles queriam assustá-los.
02:43
They wanted to tell them how badmau it would be
66
148000
3000
Eles queriam dizer-lhes quão mau seria
02:46
if they didn't brushescova and flossfio dental theirdeles teethdentes.
67
151000
2000
se eles não lavassem os dentes nem usassem fio dental.
02:48
They had a biggrande patientpaciente populationpopulação.
68
153000
3000
Eles tinham uma grande população de pacientes.
02:51
They divideddividido them up into two groupsgrupos.
69
156000
2000
Dividiram-na em dois grupos.
02:53
They had a low-fearbaixo-medo populationpopulação,
70
158000
2000
Tinham uma população com pouco medo,
02:55
where they basicallybasicamente gavedeu them a 13-minute-minuto presentationapresentação,
71
160000
2000
onde eles basicamente deram uma apresentação de 13 minutos,
02:57
all basedSediada in scienceCiência,
72
162000
2000
toda baseada em ciência,
02:59
but told them that, if you didn't brushescova and flossfio dental your teethdentes,
73
164000
3000
mas disseram-lhes que se eles não lavassem os dentes nem usassem fio dental,
03:02
you could get gumpastilha elástica diseasedoença. If you get gumpastilha elástica diseasedoença, you will loseperder your teethdentes,
74
167000
3000
iriam ter doenças nas gengivas, e se tivessem doenças nas gengivas, iam perder os dentes,
03:05
but you'llvocê vai get denturesdentaduras, and it won'tnão vai be that badmau.
75
170000
2000
mas poderiam usar dentadura, o que não é assim tão mau.
03:07
So that was the low-fearbaixo-medo groupgrupo.
76
172000
2000
Portanto este era o grupo com pouco medo.
03:09
The high-fearalta-medo groupgrupo, they laidliderar it on really thickGrosso.
77
174000
3000
No grupo com muito medo, eles exageraram bastante.
03:12
They showedmostrou bloodysangrento gumsgengivas.
78
177000
2000
Mostraram-lhes gengivas sangrentas,
03:14
They showedmostrou pussgato oozingescorrendo out from betweenentre theirdeles teethdentes.
79
179000
3000
mostraram-lhes pus que saía por entre os dentes,
03:17
They told them that theirdeles teethdentes were going to fallcair out.
80
182000
2000
disseram-lhes que os seus dentes iam cair,
03:19
They said that they could have infectionsinfecções
81
184000
2000
que poderiam apanhar infeções,
03:21
that would spreadespalhar from theirdeles jawsmandíbulas to other partspartes of theirdeles bodiescorpos,
82
186000
3000
que se poderiam espalhar para os maxilares e para outras partes do corpo
03:24
and ultimatelyem última análise, yes, they would loseperder theirdeles teethdentes.
83
189000
2000
e que no fim, sim, iriam perder os dentes.
03:26
They would get denturesdentaduras, and if you got denturesdentaduras,
84
191000
2000
Poderiam usar dentaduras, mas se as tivessem de usar
03:28
you weren'tnão foram going to be ablecapaz to eatcomer corn-on-the-cobsobreo-espiga de milho,
85
193000
2000
não seriam capazes de comer maçarocas de milho,
03:30
you weren'tnão foram going to be ablecapaz to eatcomer applesmaçãs,
86
195000
2000
não seriam capazes de comer maçãs,
03:32
you weren'tnão foram going to be ablecapaz to eatcomer steakbife.
87
197000
2000
não seriam capazes de comer bifes,
03:34
You'llVocê vai eatcomer mushpirão for the restdescansar of your life.
88
199000
2000
iriam comer papas para o resto da vida.
03:36
So go brushescova and flossfio dental your teethdentes.
89
201000
3000
Portanto, vai lavar os dentes e usar fio dental.
03:39
That was the messagemensagem. That was the experimentexperimentar.
90
204000
2000
Essa era a mensagem, essa era a experiência.
03:41
Now they measuredmedido one other variablevariável.
91
206000
2000
Eles mediram também outra variável.
03:43
They wanted to capturecapturar one other variablevariável,
92
208000
2000
Eles queriam capturar outra variável,
03:45
whichqual was the patients'dos pacientes sensesentido of efficacyeficácia.
93
210000
3000
que era o sentido de eficácia nos pacientes.
03:48
This was the notionnoção of whetherse the patientspacientes feltsentiu
94
213000
2000
Era a noção de se os pacientes sentiam
03:50
that they actuallyna realidade would go aheadadiante and brushescova and flossfio dental theirdeles teethdentes.
95
215000
3000
que iriam, de facto, começar a lavar os dentes e usar fio dental.
03:53
So they askedperguntei them at the beginningcomeçando,
96
218000
2000
Então eles perguntaram-lhes no inicio,
03:55
"Do you think you'llvocê vai actuallyna realidade be ablecapaz to stickbastão with this programprograma?"
97
220000
2000
"Acha que vai realmente ser capaz de cumprir o programa?"
03:57
And the people who said, "Yeah, yeah. I'm prettybonita good about that,"
98
222000
2000
e as pessoas que disseram, "Sim, sim acho que sim"
03:59
they were characterizedcaracterizado as highAlto efficacyeficácia,
99
224000
2000
eram caracterizadas como alta eficácia,
04:01
and the people who said,
100
226000
2000
e as pessoas que diziam,
04:03
"EhNão é, I never get around to brushingescovar and flossinguso do fio dental as much as I should,"
101
228000
2000
"Eh, eu acabo sempre por nunca lavar os dentes e usar fio dental tanto quanto devia"
04:05
they were characterizedcaracterizado as lowbaixo efficacyeficácia.
102
230000
2000
eram caracterizadas como baixa eficácia.
04:07
So the upshotresultado was this.
103
232000
3000
Então a ideia central era esta.
04:10
The upshotresultado of this experimentexperimentar
104
235000
2000
A ideia central da experiência
04:12
was that fearmedo was not really a primaryprimário drivermotorista
105
237000
3000
era se o medo era ou não um motor primário
04:15
of the behaviorcomportamento at all.
106
240000
2000
do comportamento.
04:17
The people who brushedescovado and flossedusado o fio dental theirdeles teethdentes
107
242000
2000
As pessoas que lavavam os dentes e usavam fio dental
04:19
were not necessarilynecessariamente the people
108
244000
2000
não eram necessariamente as pessoas
04:21
who were really scaredassustada about what would happenacontecer --
109
246000
2000
que estavam muito assustadas com o que poderia acontecer --
04:23
it's the people who simplysimplesmente feltsentiu that they had the capacitycapacidade
110
248000
3000
eram pessoas que simplesmente sentiam que tinham a capacidade
04:26
to changemudança theirdeles behaviorcomportamento.
111
251000
2000
de modificar o seu comportamento.
04:28
So fearmedo showedmostrou up as not really the drivermotorista.
112
253000
3000
O medo mostrado não era realmente o motor;
04:31
It was the sensesentido of efficacyeficácia.
113
256000
3000
era o sentido de eficácia.
04:34
So I want to isolateisolar this,
114
259000
2000
Eu quero isolar isto,
04:36
because it was a great observationobservação --
115
261000
2000
porque foi uma grande observação --
04:38
30 yearsanos agoatrás, right, 30 yearsanos agoatrás --
116
263000
2000
30 anos atrás, sim, há 30 anos --
04:40
and it's one that's laidliderar fallowpousio in researchpesquisa.
117
265000
3000
que não foi enfatizada na investigação.
04:43
It was a notionnoção that really cameveio out
118
268000
2000
Foi a noção que realmente veio a lume
04:45
of AlbertAlbert Bandura'sA Bandura work,
119
270000
2000
do trabalho de Albert Bandura,
04:47
who studiedestudou whetherse
120
272000
2000
que estudou se
04:49
people could get a sensesentido of empowermentfortalecimento.
121
274000
3000
as pessoas poderiam obter um sentido de capacitação.
04:52
The notionnoção of efficacyeficácia basicallybasicamente boilsferver down to one -- that
122
277000
3000
A noção de eficácia resume-se basicamente à
04:55
if somebodyalguém believesacredita that they have the capacitycapacidade to changemudança theirdeles behaviorcomportamento.
123
280000
3000
crença que as pessoas têm na sua capacidade de mudar o seu comportamento.
04:58
In healthsaúde careCuidado termstermos, you could characterizecaracterizar this
124
283000
3000
Nos cuidados de saúde, poderiamos caracterizar isto
05:01
as whetherse or not somebodyalguém feelssente
125
286000
2000
como se a pessoa sente, ou não
05:03
that they see a pathcaminho towardsem direção better healthsaúde,
126
288000
2000
que consegue ver um caminho na direção de uma melhor saúde.
05:05
that they can actuallyna realidade see theirdeles way towardsem direção gettingobtendo better healthsaúde,
127
290000
2000
se, realmente, se conseguem ver a ficar mais saudáveis.
05:07
and that's a very importantimportante notionnoção.
128
292000
2000
E essa é uma noção muito importante.
05:09
It's an amazingsurpreendente notionnoção.
129
294000
2000
É uma noção fantástica.
05:11
We don't really know how to manipulatemanipular it, thoughApesar, that well.
130
296000
3000
Contudo, nós ainda não sabemos como a manipular muito bem.
05:14
ExceptExceto, maybe we do.
131
299000
3000
Ou, talvez saibamos.
05:17
So fearmedo doesn't work, right? FearMedo doesn't work.
132
302000
2000
Portanto o medo não funciona, certo, o medo não funciona.
05:19
And this is a great exampleexemplo
133
304000
2000
Este é um ótimo exemplo
05:21
of how we haven'tnão tem learnedaprendido that lessonlição at all.
134
306000
3000
de como não aprendemos a lição, de todo.
05:24
This is a campaigncampanha from the AmericanAmericana DiabetesDiabetes AssociationAssociação.
135
309000
3000
Esta é uma campanha da Associação Americana do Diabetes.
05:27
This is still the way we're communicatingcomunicando messagesmensagens about healthsaúde.
136
312000
3000
Esta é ainda a forma como comunicamos mensagens acerca da saúde.
05:30
I mean, I showedmostrou my three-year-oldtrês anos de idade this slidedeslizar last night,
137
315000
3000
Quero dizer, eu mostrei ao meu filho de três anos esta imagem ontem à noite,
05:33
and he's like, "PapaPapa, why is an ambulanceambulância in these people'spovos homescasas?"
138
318000
4000
e ele disse, "Pai, porque é que está uma ambulância na casa destas pessoas?"
05:37
And I had to explainexplicar, "They're tryingtentando to scaresusto people."
139
322000
3000
e eu tive de explicar, "Eles estão a tentar assustar as pessoas."
05:40
And I don't know if it workstrabalho.
140
325000
2000
E não sei se funciona.
05:42
Now here'saqui está what does work:
141
327000
2000
Agora aqui está o que funciona,
05:44
personalizedpersonalizado informationem formação workstrabalho.
142
329000
2000
informação personalizada funciona.
05:46
Again, BanduraBandura recognizedreconhecido this
143
331000
2000
Novamente, Bandura reconheceu isto
05:48
yearsanos agoatrás, decadesdécadas agoatrás.
144
333000
2000
há anos, há décadas..
05:50
When you give people specificespecífico informationem formação
145
335000
2000
Quando damos informações específicas às pessoas
05:52
about theirdeles healthsaúde, where they standficar de pé,
146
337000
2000
acerca da sua saúde, onde se encontram,
05:54
and where they want to get to, where they mightpoderia get to,
147
339000
2000
e onde querem chegar, e como podem lá chegar,
05:56
that pathcaminho, that notionnoção of a pathcaminho --
148
341000
2000
aquele caminho, aquela noção de caminho,
05:58
that tendstende to work for behaviorcomportamento changemudança.
149
343000
2000
que tende a funcionar nas mudanças de comportamento.
06:00
So let me just spoolcarretel it out a little bitpouco.
150
345000
2000
Deixem-me só elaborar um pouco.
06:02
So you startcomeçar with personalizedpersonalizado datadados, personalizedpersonalizado informationem formação
151
347000
3000
Nós começamos com dados personalizados, informação personalizada,
06:05
that comesvem from an individualIndividual,
152
350000
2000
que vem de um individuo,
06:07
and then you need to connectconectar it to theirdeles livesvidas.
153
352000
3000
e então temos de a conectar com as suas vidas.
06:10
You need to connectconectar it to theirdeles livesvidas,
154
355000
2000
Necessitamos de a ligar às suas vidas,
06:12
hopefullyesperançosamente not in a fear-basedbaseada no medo way, but one that they understandCompreendo.
155
357000
2000
de preferência de uma forma não assustadora, mas de uma forma em que possam entender.
06:14
Okay, I know where I sitsentar. I know where I'm situatedsituado.
156
359000
3000
Okay, eu sei onde estou. Sei onde estou situado.
06:17
And that doesn't just work for me in termstermos of abstractabstrato numbersnúmeros --
157
362000
3000
E isso não funciona para mim em termos de números abstractos,
06:20
this overloadsobrecarga of healthsaúde informationem formação
158
365000
2000
este excesso de informação médica
06:22
that we're inundatedinundado with.
159
367000
2000
em que somos inundados,
06:24
But it actuallyna realidade hitsexitos home.
160
369000
2000
que realmente nos atinge.
06:26
It's not just hittingbatendo us in our headscabeças; it's hittingbatendo us in our heartscorações.
161
371000
2000
Só não nos toca nas cabeças, toca-nos nos corações.
06:28
There's an emotionalemocional connectionconexão to informationem formação
162
373000
2000
Há uma ligação emocional à informação
06:30
because it's from us.
163
375000
2000
porque é nossa.
06:32
That informationem formação then needsprecisa to be connectedconectado to choicesescolhas,
164
377000
3000
Essa informação tem de estar conectada às nossas opções,
06:35
needsprecisa to be connectedconectado to a rangealcance of optionsopções,
165
380000
2000
tem de estar ligada a uma amplitude de opções,
06:37
directionsinstruções that we mightpoderia go to --
166
382000
2000
orientações a que podemos recorrer --
06:39
trade-offstrade-offs, benefitsbenefícios.
167
384000
2000
trocas, benefícios.
06:41
FinallyFinalmente, we need to be presentedapresentado with a clearClaro pointponto of actionaçao.
168
386000
3000
Finalmente, tem de nos ser apresentada uma ação clara.
06:44
We need to connectconectar the informationem formação
169
389000
2000
Temos de conectar a informação
06:46
always with the actionaçao,
170
391000
2000
sempre com a ação,
06:48
and then that actionaçao feedsfeeds back
171
393000
2000
e então essa ação liga-se
06:50
into differentdiferente informationem formação,
172
395000
2000
a uma informação diferente,
06:52
and it createscria, of coursecurso, a feedbackcomentários looploop.
173
397000
2000
e cria, naturalmente, um círculo de feedback.
06:54
Now this is a very well-observedBem observado and well-establishedbem estabelecida notionnoção
174
399000
3000
Agora esta é uma noção bem observada e bem establecida
06:57
for behaviorcomportamento changemudança.
175
402000
2000
da mudança de comportamento.
06:59
But the problemproblema is that things -- in the upper-rightsuperior-direito cornercanto there --
176
404000
3000
Contudo, o problema são aquelas coisas aqui no canto superior direito,
07:02
personalizedpersonalizado datadados, it's been prettybonita hardDifícil to come by.
177
407000
2000
dados personalizados, são muito difíceis de arranjar.
07:04
It's a difficultdifícil and expensivecaro commoditymercadoria,
178
409000
3000
É um bem difícil e dispendioso,
07:07
untilaté now.
179
412000
2000
até agora.
07:09
So I'm going to give you an exampleexemplo, a very simplesimples exampleexemplo of how this workstrabalho.
180
414000
3000
Eu vou dar-vos um exemplo, um exemplo bem simples de como isto funciona.
07:12
So we'venós temos all seenvisto these. These are the "your speedRapidez limitlimite" signssinais.
181
417000
3000
Todos nós vimos estes. Estes são exemplos dos nossos sinais de limite de velocidade.
07:15
You've seenvisto them all around,
182
420000
2000
Todos os viram por aí,
07:17
especiallyespecialmente these daysdias as radarsradares are cheapermais barato.
183
422000
2000
especialmente hoje com os radares mais baratos.
07:19
And here'saqui está how they work in the feedbackcomentários looploop.
184
424000
2000
E aqui está como eles trabalham num circulo de feedback.
07:21
So you startcomeçar with the personalizedpersonalizado datadados
185
426000
2000
Começamos com os dados personalizados
07:23
where the speedRapidez limitlimite on the roadestrada that you are at that pointponto
186
428000
2000
onde o limite de velocidade no ponto da estrada onde nos encontramos
07:25
is 25,
187
430000
2000
é 25,
07:27
and, of coursecurso, you're going fasterMais rápido than that.
188
432000
2000
e, claro, vão mais depressa que o estipulado.
07:29
We always are. We're always going aboveacima the speedRapidez limitlimite.
189
434000
3000
Vamos sempre. Vamos sempre acima do limite de velocidade.
07:32
The choiceescolha in this casecaso is prettybonita simplesimples.
190
437000
2000
A escolha neste caso é bastante simples.
07:34
We eitherou keep going fastvelozes, or we slowlento down.
191
439000
2000
Podemos continuar a ir acima, ou podemos abrandar.
07:36
We should probablyprovavelmente slowlento down,
192
441000
2000
Provavelmente devemos abrandar,
07:38
and that pointponto of actionaçao is probablyprovavelmente now.
193
443000
2000
e o tempo para essa ação é provavelmente agora.
07:40
We should take our foot off the pedalpedal right now,
194
445000
3000
Devemos tirar o pé do pedal agora mesmo.
07:43
and generallygeralmente we do. These things are shownmostrando to be prettybonita effectiveeficaz
195
448000
3000
E, geralmente, nós tiramos; estas coisas têm-se mostrado bastante eficientes.
07:46
in termstermos of gettingobtendo people to slowlento down.
196
451000
2000
em termos de levar as pessoas a abrandar.
07:48
They reducereduzir speedsvelocidades by about fivecinco to 10 percentpor cento.
197
453000
2000
Elas reduzem a velocidade em 5 a 10%.
07:50
They last for about fivecinco milesmilhas,
198
455000
2000
E mantêm-na durante uns 8 Km,
07:52
in whichqual casecaso we put our foot back on the pedalpedal.
199
457000
2000
depois disso, metemos novamente o pé no acelerador.
07:54
But it workstrabalho, and it even has some healthsaúde repercussionsrepercussões.
200
459000
2000
Mas funciona, e até tem algumas repercussões na saúde.
07:56
Your bloodsangue pressurepressão mightpoderia dropsolta a little bitpouco.
201
461000
2000
A pressão arterial pode descer um pouco.
07:58
Maybe there's fewermenos accidentsacidentes, so there's publicpúblico healthsaúde benefitsbenefícios.
202
463000
3000
Talvez hajam menos acidentes, portanto há benefícios para a saúde pública.
08:01
But by and largeampla, this is a feedbackcomentários looploop
203
466000
2000
Grosso modo, isto é um círculo de feedback
08:03
that's so niftynifty and too rareraro.
204
468000
3000
que é tão atraente e tão raro.
08:06
Because in healthsaúde careCuidado, mosta maioria healthsaúde careCuidado,
205
471000
2000
Porque nos cuidados de saúde, na maioria dos cuidados de saúde,
08:08
the datadados is very removedremovido from the actionaçao.
206
473000
3000
os dados estão muito afastados da ação.
08:11
It's very difficultdifícil to linelinha things up so neatlyordenadamente.
207
476000
3000
É muito difícil ordenar as coisas tão precisamente.
08:14
But we have an opportunityoportunidade.
208
479000
2000
Mas nós temos uma oportunidade.
08:16
So I want to talk about, I want to shiftmudança now to think about
209
481000
2000
Eu quero falar sobre, quero mudar para pensar sobre
08:18
how we deliverentregar healthsaúde informationem formação in this countrypaís,
210
483000
2000
como nós entregamos a informação médica neste país,
08:20
how we actuallyna realidade get informationem formação.
211
485000
3000
como nós, na realidade, obtemos a informação.
08:23
This is a pharmaceuticalfarmacêutico adde Anúncios.
212
488000
3000
Este é um anúncio farmacêutico.
08:26
ActuallyNa verdade, it's a spoofparódia. It's not a realreal pharmaceuticalfarmacêutico adde Anúncios.
213
491000
2000
Na verdade, é uma imitação, não é um anúncio farmacêutico real.
08:28
Nobody'sDe ninguém had the brilliantbrilhante ideaidéia
214
493000
2000
Ainda ninguém teve a brilhante ideia
08:30
of callingligando theirdeles drugdroga HavidolHavidol quitebastante yetainda.
215
495000
3000
de chamar o seu medicamento de Habidol.
08:34
But it looksparece completelycompletamente right.
216
499000
2000
Mas parece completamente certo.
08:36
So it's exactlyexatamente the way we get
217
501000
2000
É exatamente a maneira como obtemos
08:38
healthsaúde informationem formação and pharmaceuticalfarmacêutico informationem formação,
218
503000
3000
informação médica e informação farmacêutica,
08:41
and it just soundssoa perfectperfeito.
219
506000
2000
e simplesmente soa perfeito.
08:43
And then we turnvirar the pagepágina of the magazinerevista,
220
508000
2000
Mas então nós viramos a página da revista
08:45
and we see this --
221
510000
3000
e vemos isto, certo, vemos isto.
08:48
now this is the pagepágina the FDAFDA requiresexige pharmaceuticalfarmacêutico companiesempresas
222
513000
3000
Esta é a página que a FDA requer que as companhias farmacêuticas
08:51
to put into theirdeles adsPublicidades, or to followSegue theirdeles adsPublicidades,
223
516000
3000
coloquem nos seus anúncios, ou a seguir aos seus anúncios.
08:54
and to me, this is one of the mosta maioria
cynicalcínico exercisesexercícios in medicineremédio.
224
519000
4000
E para mim, este é um dos exercícios cínicos em medicina.
08:58
Because we know.
225
523000
2000
Porque nós sabemos.
09:00
Who amongentre us would actuallyna realidade say that people readler this?
226
525000
2000
Quem entre nós realmente diz que as pessoas lêem isto?
09:02
And who amongentre us would actuallyna realidade say
227
527000
2000
E quem entre nós diria
09:04
that people who do try to readler this
228
529000
2000
que as pessoas que realmente tentam ler
09:06
actuallyna realidade get anything out of it?
229
531000
2000
conseguem realmente entender alguma coisa?
09:08
This is a bankruptfalido effortesforço
230
533000
2000
Este é um esforço falido
09:10
at communicatingcomunicando healthsaúde informationem formação.
231
535000
3000
na comunicação de informação médica.
09:13
There is no good faith in this.
232
538000
2000
Não há boa vontade nisto.
09:15
So this is a differentdiferente approachabordagem.
233
540000
2000
Então esta é uma abordagem diferente.
09:17
This is an approachabordagem that has been developeddesenvolvido
234
542000
3000
Esta é uma abordagem que tem sido desenvolvida
09:20
by a couplecasal researcherspesquisadores at DartmouthDartmouth MedicalMédica SchoolEscola,
235
545000
3000
por um dois de investigadores na Escola Médica de Dartmouth,
09:23
LisaLisa SchwartzSchwartz and StevenSteven WoloshinWoloshin.
236
548000
2000
Lisa Schwartz e Steven Woloshin.
09:25
And they createdcriada this thing calledchamado the "drugdroga factsfatos boxcaixa."
237
550000
3000
Eles criaram esta coisa chamada caixa de factos sobre medicamentos.
09:28
They tooktomou inspirationinspiração from, of all things,
238
553000
2000
Eles tiveram inspiração, de todas as coisas possíveis,
09:30
Cap'nCap ' n CrunchCrunch.
239
555000
2000
dos cereais Cap',n Crunch.
09:32
They wentfoi to the nutritionalnutricional informationem formação boxcaixa
240
557000
3000
Eles foram à caixa de informação nutricional
09:35
and saw that what workstrabalho for cerealcereal, workstrabalho for our foodComida,
241
560000
3000
e viram que o que funciona para os cereais e funciona para a nossa comida,
09:38
actuallyna realidade helpsajuda people understandCompreendo what's in theirdeles foodComida.
242
563000
3000
realmente ajuda as pessoas a entenderem o que está nos seus alimentos.
09:42
God forbidproibido we should use that samemesmo standardpadrão
243
567000
2000
Deus nos salve de usarmos o mesmo patamar
09:44
that we make Cap'nCap ' n CrunchCrunch liveviver by
244
569000
2000
que exigimos que os Crap'n Crunch sigam
09:46
and bringtrazer it to drugdroga companiesempresas.
245
571000
3000
e traze-lo para as companhias farmacêuticas.
09:49
So let me just walkandar throughatravés this quicklyrapidamente.
246
574000
2000
Deixem-me apenas seguir isto rapidamente.
09:51
It saysdiz very clearlyclaramente what the drugdroga is for, specificallyespecificamente who it is good for,
247
576000
3000
Diz claramente para o que é o medicamento, especificamente para quem é benéfico,
09:54
so you can startcomeçar to personalizepersonalizar your understandingcompreensão
248
579000
2000
portanto podemos começar a personalizar o nosso entendimento
09:56
of whetherse the informationem formação is relevantrelevante to you
249
581000
2000
se a informação é relevante para vocês
09:58
or whetherse the drugdroga is relevantrelevante to you.
250
583000
2000
ou se o medicamento é relevante para vocês.
10:00
You can understandCompreendo exactlyexatamente what the benefitsbenefícios are.
251
585000
3000
Podem entender exatamente quais são os benefícios.
10:03
It isn't this kindtipo of vaguevago promisepromessa that it's going to work no matterimportam what,
252
588000
3000
Esta não é um tipo de promessa vaga de que vai funcionar independentemente de tudo o resto,
10:06
but you get the statisticsEstatisticas for how effectiveeficaz it is.
253
591000
3000
vocês obtêm a estatística de quão eficiente é.
10:09
And finallyfinalmente, you understandCompreendo what those choicesescolhas are.
254
594000
3000
Finalmente, entendem quais são as opções.
10:12
You can startcomeçar to unpackdescompactar the choicesescolhas involvedenvolvido
255
597000
2000
Podem começar a retirar as escolhas envolvidas
10:14
because of the sidelado effectsefeitos.
256
599000
2000
por causa dos efeitos secundários.
10:16
EveryCada time you take a drugdroga, you're walkingcaminhando into a possiblepossível sidelado effectefeito.
257
601000
3000
De cada vez que tomamos um medicamento, estamos a caminhar para um possível efeito secundário.
10:19
So it spellsfeitiços those out in very cleanlimpar \ limpo termstermos,
258
604000
2000
Então isto mostra-os em termos muito claros.
10:21
and that workstrabalho.
259
606000
2000
E funciona.
10:23
So I love this. I love that drugdroga factsfatos boxcaixa.
260
608000
2000
Então nós adoramos isto. Adoramos a caixa de factos sobre medicamentos.
10:25
And so I was thinkingpensando about,
261
610000
2000
Eu estava a pensar sobre,
10:27
what's an opportunityoportunidade that I could have
262
612000
2000
que oportunidade teria
10:29
to help people understandCompreendo informationem formação?
263
614000
3000
para ajudar as pessoas a entender informação?
10:32
What's anotheroutro latentlatente bodycorpo of informationem formação that's out there
264
617000
4000
Que outro grupo de informação latente está por aí
10:36
that people are really not puttingcolocando to use?
265
621000
3000
que as pessoas não estão realmente a usar.
10:39
And so I cameveio up with this: lablaboratório testteste resultsresultados.
266
624000
3000
Então eu lembrei-me disto: resultados laboratoriais.
10:42
BloodSangue testteste resultsresultados are this great sourcefonte of informationem formação.
267
627000
3000
Resultados de análises ao sangue são uma boa fonte de informação.
10:45
They're packedembalado with informationem formação.
268
630000
2000
Eles estão repletos de informação.
10:47
They're just not for us. They're not for people. They're not for patientspacientes.
269
632000
3000
Eles apenas não são para nós. Não são para pessoas, não são para pacientes.
10:50
They go right to doctorsmédicos.
270
635000
2000
São bons para médicos.
10:52
And God forbidproibido -- I think manymuitos doctorsmédicos, if you really askedperguntei them,
271
637000
3000
E Deus nos salve -- Eu penso que muitos médicos, se nós lhes perguntarmos,
10:55
they don't really understandCompreendo all this stuffcoisa eitherou.
272
640000
3000
eles também não entendem todas estas coisas.
10:58
This is the worstpior presentedapresentado informationem formação.
273
643000
3000
Esta é a pior forma de apresentar informação.
11:01
You askpergunte TufteTufte, and he would say,
274
646000
3000
Perguntem ao Tufle, e ele diria
11:04
"Yes, this is the absoluteabsoluto worstpior presentationapresentação of informationem formação possiblepossível."
275
649000
3000
"Sim, esta é a pior forma possível de apresentar informação"
11:07
What we did at WiredCom fio
276
652000
2000
O que nós fizemos na Wired
11:09
was we wentfoi, and I got our graphicgráfico designdesenhar departmentdepartamento
277
654000
2000
foi ir ao nosso departamento de design gráfico
11:11
to re-imaginere-imaginar these lablaboratório reportsrelatórios.
278
656000
2000
para redesenhar estes relatórios laboratoriais.
11:13
So that's what I want to walkandar you throughatravés.
279
658000
2000
É isso que eu quero mostrar-vos.
11:15
So this is the generalgeral bloodsangue work before,
280
660000
3000
Este é um relatório sanguíneo geral antes,
11:18
and this is the after, this is what we cameveio up with.
281
663000
2000
e este é depois, é ao que nós chegámos.
11:20
The after takes what was fourquatro pagesPáginas --
282
665000
2000
O depois pega no que eram quatro páginas --
11:22
that previousanterior slidedeslizar was actuallyna realidade
283
667000
2000
o anterior diapositivo era, na verdade,
11:24
the first of fourquatro pagesPáginas of datadados
284
669000
2000
a primeira de quatro páginas de dados
11:26
that's just the generalgeral bloodsangue work.
285
671000
2000
e isso apenas para uma análise geral ao sangue.
11:28
It goesvai on and on and on, all these valuesvalores, all these numbersnúmeros you don't know.
286
673000
3000
O relatório estende-se por aí fora, com todos aqueles valores, todos aquelas números que desconhecemos.
11:31
This is our one-pageuma página summaryResumo.
287
676000
3000
Este é o nosso sumário de uma página.
11:34
We use the notionnoção of colorcor.
288
679000
2000
Nós usámos a noção de cor.
11:36
It's an amazingsurpreendente notionnoção that colorcor could be used.
289
681000
3000
É uma noção fantástica de que podemos usar cor.
11:39
So on the top-levelde nível superior you have your overallNo geral resultsresultados,
290
684000
3000
Então no nível superior temos os resultados gerais,
11:42
the things that mightpoderia jumpsaltar out at you from the fine printimpressão.
291
687000
3000
as coisas que poderiam ser notadas nas letras pequenas.
11:45
Then you can drillbroca down
292
690000
2000
Depois podem descer
11:47
and understandCompreendo how actuallyna realidade we put your levelnível in contextcontexto,
293
692000
3000
e entender como pusemos o vosso nível em contexto,
11:50
and we use colorcor to illustrateilustrar
294
695000
2000
e usámos a cor para ilustrar
11:52
exactlyexatamente where your valuevalor fallscai.
295
697000
2000
exatamente onde o vosso valor se insere.
11:54
In this casecaso, this patientpaciente is slightlylevemente at riskrisco of diabetesdiabetes
296
699000
3000
Neste caso, o paciente tem um risco ligeiro de diabetes
11:57
because of theirdeles glucoseglicose levelnível.
297
702000
2000
devido ao seu nível de glucose.
11:59
LikewiseDa mesma forma, you can go over your lipidslípidos
298
704000
2000
Da mesma forma, podem analisar os seus lípidos
12:01
and, again, understandCompreendo what your overallNo geral cholesterolcolesterol levelnível is
299
706000
3000
e, novamente, entender qual o seu nível geral de colesterol
12:04
and then breakpausa down into the HDLHDL and the LDLLDL if you so chooseescolher.
300
709000
3000
e depois dividir entre o HDL e o LDL, se assim entenderem.
12:07
But again, always usingusando colorcor
301
712000
2000
Mas, novamente, sempre usando cor
12:09
and personalizedpersonalizado proximityproximidade
302
714000
2000
e proximidade personalizada
12:11
to that informationem formação.
303
716000
2000
à informação.
12:13
All those other valuesvalores,
304
718000
2000
Todos aqueles valores,
12:15
all those pagesPáginas and pagesPáginas of valuesvalores that are fullcheio of nothing,
305
720000
2000
todas aquelas páginas e páginas de valores cheios de nada,
12:17
we summarizeresumir.
306
722000
2000
nós reduzimos.
12:19
We tell you that you're okay, you're normalnormal.
307
724000
2000
Nós dizemo-vos que estão okay, são normais.
12:21
But you don't have to wadepasseio throughatravés it. You don't have to go throughatravés the junklixo.
308
726000
3000
Mas não têm de batalhar pela informação. Não têm de ir por todo o lixo.
12:24
And then we do two other very importantimportante things
309
729000
2000
E depois nós fazemos mais duas coisas muito importantes
12:26
that kindtipo of help fillencher in this feedbackcomentários looploop:
310
731000
2000
aquele tipo de ajuda que entra no círculo de feedback.
12:28
we help people understandCompreendo in a little more detaildetalhe
311
733000
2000
Nós ajudamos pessoas a entender num pouco mais de detalhe
12:30
what these valuesvalores are and what they mightpoderia indicateindicar.
312
735000
3000
o que aqueles valores são e o que eles podem indicar.
12:33
And then we go a furthermais distante stepdegrau -- we tell them what they can do.
313
738000
3000
Vamos ainda um passo mais longe: Nós dizemos o que devem fazer.
12:36
We give them some insightdiscernimento
314
741000
2000
Lançamos alguma luz
12:38
into what choicesescolhas they can make, what actionsações they can take.
315
743000
3000
sobre as opções que podem tomar, que acções podem tomar.
12:41
So that's our generalgeral bloodsangue work testteste.
316
746000
3000
Então esta é a nossa análise geral ao sangue.
12:44
Then we wentfoi to CRPCRP testteste.
317
749000
2000
Fomos depois ao exame CRP.
12:46
In this casecaso, it's a sinpecado of omissionomissão.
318
751000
2000
Neste caso é um pecado de omissão.
12:48
They have this hugeenorme amountmontante of spaceespaço,
319
753000
2000
Eles têm este espaço enorme,
12:50
and they don't use it for anything, so we do.
320
755000
2000
e não o usam para nada, nós usamos.
12:52
Now the CRPCRP testteste is oftenfrequentemente donefeito
321
757000
2000
Agora um teste CRP é muitas vezes feito
12:54
followingSegue a cholesterolcolesterol testteste,
322
759000
2000
a seguir a um teste de colesterol,
12:56
or in conjunctionconjunção with a cholesterolcolesterol testteste.
323
761000
2000
ou em conjunto com o teste de colesterol.
12:58
So we take the boldnegrito stepdegrau
324
763000
2000
Nós tomamos o passo ousado
13:00
of puttingcolocando the cholesterolcolesterol informationem formação on the samemesmo pagepágina,
325
765000
3000
de colocar a informação de colesterol na mesma página,
13:03
whichqual is the way the doctormédico is going to evaluateAvalie it.
326
768000
2000
que é a forma como o médico a vai analisar.
13:05
So we thought the patientpaciente mightpoderia actuallyna realidade want to know the contextcontexto as well.
327
770000
3000
Então nós pensamos que o paciente pode querer também esse contexto.
13:08
It's a proteinproteína that showsmostra up
328
773000
2000
É uma proteína que aparece
13:10
when your bloodsangue vesselsembarcações mightpoderia be inflamedinflamado,
329
775000
2000
quando os vasos sanguíneos podem estar inflamados,
13:12
whichqual mightpoderia be a riskrisco for heartcoração diseasedoença.
330
777000
2000
o que pode ser um risco para doenças cardíacas.
13:14
What you're actuallyna realidade measuringmedindo
331
779000
2000
O que estão realmente a medir
13:16
is spelledsoletrado out in cleanlimpar \ limpo languagelíngua.
332
781000
2000
é dito numa linguagem clara.
13:18
Then we use the informationem formação
333
783000
2000
Então usamos a informação
13:20
that's already in the lablaboratório reportrelatório.
334
785000
2000
que já está no relatório laboratorial.
13:22
We use the person'spessoas ageera and theirdeles gendergênero
335
787000
2000
Usamos a informação da idade e sexo da pessoa
13:24
to startcomeçar to fillencher in the personalizedpersonalizado risksriscos.
336
789000
3000
para ver os riscos personalizados.
13:27
So we startcomeçar to use the datadados we have
337
792000
2000
Começamos a usar os dados que temos
13:29
to runcorre a very simplesimples calculationCálculo
338
794000
2000
para fazer um simples cálculo
13:31
that's on all sortstipos of onlineconectados calculatorscalculadoras
339
796000
2000
que está em todo o tipo de calculadores online
13:33
to get a sensesentido of what the actualreal riskrisco is.
340
798000
3000
para obter uma imagem de qual é o risco real.
13:36
The last one I'll showexposição you is a PSAPSA testteste.
341
801000
2000
O último que irei mostrar-vos é um teste PSA.
13:38
Here'sAqui é the before, and here'saqui está the after.
342
803000
3000
Aqui está o antes, e aqui está o depois.
13:41
Now a lot of our effortesforço on this one --
343
806000
2000
Muito do nosso esforço neste --
13:43
as manymuitos of you probablyprovavelmente know,
344
808000
2000
como muitos de vocês provavelmente saberão,
13:45
a PSAPSA testteste is a very controversialcontroverso testteste.
345
810000
2000
o teste PSA é bastante controverso.
13:47
It's used to testteste for prostatepróstata cancerCâncer,
346
812000
2000
É usado para testar para cancro da próstata,
13:49
but there are all sortstipos of reasonsrazões
347
814000
2000
mas existem muitas razões
13:51
why your prostatepróstata mightpoderia be enlargedampliado.
348
816000
2000
para a vossa próstata estar inchada.
13:53
And so we spentgasto a good dealacordo of our time
349
818000
2000
Nós perdemos muito do nosso tempo
13:55
indicatingindicando that.
350
820000
2000
a indicar isso.
13:57
We again personalizedpersonalizado the risksriscos.
351
822000
2000
Nós, novamente, personalizamos os riscos.
13:59
So this patientpaciente is in theirdeles 50s,
352
824000
2000
O paciente estão nos 50s,
14:01
so we can actuallyna realidade give them a very precisepreciso estimateestimativa
353
826000
2000
então podemos dar uma estimativa muito precisa
14:03
of what theirdeles riskrisco for prostatepróstata cancerCâncer is.
354
828000
2000
de qual é o seu risco de cancro da próstata.
14:05
In this casecaso it's about 25 percentpor cento, basedSediada on that.
355
830000
3000
Neste caso é cerca de 25%, baseado nisso.
14:08
And then again, the follow-upFollow-up actionsações.
356
833000
3000
E, novamente, as ações que se devem seguir.
14:11
So our costcusto for this was lessMenos than 10,000 dollarsdólares, all right.
357
836000
3000
O nosso custo para isto foi menos de $10,000.
14:14
That's what WiredCom fio magazinerevista spentgasto on this.
358
839000
3000
Isso foi o que a revista Wired gastou nisto.
14:17
Why is WiredCom fio magazinerevista doing this?
359
842000
2000
Porque é que a revista Wired está a fazer isto?
14:19
(LaughterRiso)
360
844000
3000
(Risos)
14:22
QuestBusca DiagnosticsDiagnósticos and LabCorpLabCorp,
361
847000
2000
Quest Diagnostics e LabCorp,
14:24
the two largestmaiores lablaboratório testingtestando companiesempresas --
362
849000
3000
as duas maiores companhias de testes laboratoriais:
14:27
last yearano, they madefeito profitslucros of over 700 millionmilhão dollarsdólares
363
852000
3000
No último ano eles tiveram lucros acima de 700 milhões de dólares
14:30
and over 500 millionmilhão dollarsdólares respectivelyrespectivamente.
364
855000
3000
e acima de 500 milhões de dólares, respetivamente.
14:33
Now this is not a problemproblema of resourcesRecursos;
365
858000
2000
Portanto, este não é um problema de recursos,
14:35
this is a problemproblema of incentivesincentivos.
366
860000
3000
é um problema de incentivos.
14:38
We need to recognizereconhecer that the targetalvo of this informationem formação
367
863000
3000
Necessitamos de reconhecer que o alvo desta informação
14:41
should not be the doctormédico, should not be the insuranceseguro companyempresa.
368
866000
3000
não deve ser o médico, não deve ser a companhia de seguros;
14:44
It should be the patientpaciente.
369
869000
2000
deve ser o paciente.
14:46
It's the personpessoa who actuallyna realidade, in the endfim,
370
871000
2000
É a pessoa que, realmente, no final
14:48
is going to be havingtendo to changemudança theirdeles livesvidas
371
873000
2000
terá de mudar a sua vida
14:50
and then startcomeçar adoptingadoção newNovo behaviorscomportamentos.
372
875000
2000
e começar a adotar novos comportamentos.
14:52
This is informationem formação that is incrediblyincrivelmente powerfulpoderoso.
373
877000
2000
Esta é informação que é incrivelmente poderosa.
14:54
It's an incrediblyincrivelmente powerfulpoderoso catalystcatalisador to changemudança.
374
879000
3000
É um incrível catalisador para a mudança.
14:57
But we're not usingusando it. It's just sittingsentado there.
375
882000
2000
Mas, nós não a estamos a usar; está aí parada.
14:59
It's beingser lostperdido.
376
884000
2000
Está a ser perdida.
15:01
So I want to just offeroferta fourquatro questionsquestões
377
886000
2000
Então eu quero apenas oferecer quatro questões
15:03
that everycada patientpaciente should askpergunte,
378
888000
2000
que todos os pacientes devem perguntar,
15:05
because I don't actuallyna realidade expectEspero people
379
890000
2000
porque eu não espero que as pessoas realmente
15:07
to startcomeçar developingem desenvolvimento these lablaboratório testteste reportsrelatórios.
380
892000
2000
comessem a desenvolver este tipo de relatórios.
15:09
But you can createcrio your ownpróprio feedbackcomentários looploop.
381
894000
2000
Mas vocês podem criar o vosso círculo de feedback.
15:11
AnybodyNinguém can createcrio theirdeles feedbackcomentários looploop by askingPerguntando these simplesimples questionsquestões:
382
896000
3000
Qualquer pessoa pode criar o seu próprio círculo de feedback perguntando estas simples questões:
15:14
Can I have my resultsresultados?
383
899000
2000
Posso ter os meus resultados?
15:16
And the only acceptableaceitável answerresponda is --
384
901000
2000
E a única resposta aceitável é --
15:18
(AudienceAudiência: Yes.) -- yes.
385
903000
2000
(Audiência: Sim) -- sim.
15:20
What does this mean? Help me understandCompreendo what the datadados is.
386
905000
2000
O que é que isto significa? Ajude-me a entender o que são estes dados.
15:22
What are my optionsopções? What choicesescolhas are now on the tablemesa?
387
907000
3000
Quais são as minhas opções? Quais são as escolhas em cima da mesa?
15:25
And then, what's nextPróximo?
388
910000
2000
Então, o que se segue?
15:27
How do I integrateintegrar this informationem formação
389
912000
2000
Como é que eu integro esta informação
15:29
into the longermais longo coursecurso of my life?
390
914000
2000
na minha vida a longo prazo?
15:32
So I want to windvento up by just showingmostrando
391
917000
2000
Eu queria terminar mostrando
15:34
that people have the capacitycapacidade to understandCompreendo this informationem formação.
392
919000
2000
que as pessoas têm a capacidade de entender esta informação.
15:36
This is not beyondalém the graspaperto of ordinarycomum people.
393
921000
3000
Isto não está para além do alcance das pessoas normais.
15:39
You do not need to have the educationEducação levelnível of people in this roomquarto.
394
924000
3000
Não precisam de ter o nível de educação das pessoas desta sala.
15:42
OrdinaryOrdinário people are capablecapaz of understandingcompreensão this informationem formação,
395
927000
3000
Pessoas normais são capazes de entender esta informação,
15:45
if we only go to the effortesforço of presentingapresentando it to them
396
930000
3000
se nós fizermos o esforço de a apresenrtar
15:48
in a formFormato that they can engagese empenhar with.
397
933000
2000
numa forma a que eles podem aderir.
15:50
And engagementnoivado is essentialessencial here,
398
935000
2000
Aqui a adesão é essencial,
15:52
because it's not just givingdando them informationem formação;
399
937000
2000
porque não é apenas dar-lhes a informação,
15:54
it's givingdando them an opportunityoportunidade to actAja.
400
939000
2000
É dar-lhes uma oportunidade para agir.
15:56
That's what engagementnoivado is. It's differentdiferente from complianceconformidade.
401
941000
2000
É isso que é adesão, é diferente de conformidade.
15:58
It workstrabalho totallytotalmente differentdiferente from the way we talk about behaviorcomportamento
402
943000
3000
Funciona de forma totalmente diferente da forma como falamos de comportamento
16:01
in medicineremédio todayhoje.
403
946000
2000
na medicina de hoje.
16:03
And this informationem formação is out there.
404
948000
2000
E esta informação está por aí.
16:05
I've been talkingfalando todayhoje about latentlatente informationem formação,
405
950000
2000
Tenho estado a falar de informação latente,
16:07
all this informationem formação that existsexiste in the systemsistema
406
952000
2000
toda esta informação que existe no sistema
16:09
that we're not puttingcolocando to use.
407
954000
2000
mas que não é utilizada
16:11
But there are all sortstipos of other bodiescorpos of informationem formação
408
956000
2000
Contudo, existem muitos tipos de informação
16:13
that are comingchegando onlineconectados,
409
958000
2000
que estão a ser disponibilizados online.
16:15
and we need to recognizereconhecer the capacitycapacidade of this informationem formação
410
960000
3000
E temos de reconhecer a capacidade desta informação
16:18
to engagese empenhar people, to help people
411
963000
2000
para envolver as pessoas, para as ajudar
16:20
and to changemudança the coursecurso of theirdeles livesvidas.
412
965000
2000
e para mudar o curso das suas vidas.
16:22
Thank you very much.
413
967000
2000
Muito obrigado.
16:24
(ApplauseAplausos)
414
969000
3000
(Aplausos)
Translated by Pedro Pinheiro
Reviewed by Wanderley Jesus

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ABOUT THE SPEAKER
Thomas Goetz - Healthcare communicator
Thomas Goetz is the co-founder of Iodine and author of "The Decision Tree: Taking Control of Your Health in the New Era of Personalized Medicine.”

Why you should listen

Thomas Goetz is the co-founder of Iodine, a new company that gives consumers better information -- and better visualizations -- of their health data. The former executive editor of Wired, Goetz has a Master's of Public Health from UC Berkeley. In 2010 he published The Decision Tree, a fascinating look at modern medical decisionmaking and technology. Former FDA commissioner Dr. David Kessler called the book "a game changer.” His next book, The Remedy, explores the germ theory of disease and the quest to cure tuberculosis.

More profile about the speaker
Thomas Goetz | Speaker | TED.com