ABOUT THE SPEAKER
John Wilbanks - Data Commons Advocate
Imagine the discoveries that could result from a giant pool of freely available health and genomic data. John Wilbanks is working to build it.

Why you should listen

Performing a medical or genomic experiment on a human requires informed consent and careful boundaries around privacy. But what if the data that results, once scrubbed of identifying marks, was released into the wild? At WeConsent.us, John Wilbanks thinks through the ethical and procedural steps to create an open, massive, mine-able database of data about health and genomics from many sources. One step: the Portable Legal Consent for Common Genomics Research (PLC-CGR), an experimental bioethics protocol that would allow any test subject to say, "Yes, once this experiment is over, you can use my data, anonymously, to answer any other questions you can think of." Compiling piles of test results in one place, Wilbanks suggests, would turn genetic info into big data--giving researchers the potential to spot patterns that simply aren't viewable up close. 

A campaigner for the wide adoption of data sharing in science, Wilbanks is also a Senior Fellow with the Kauffman Foundation, a Research Fellow at Lybba and supported by Sage Bionetworks

In February 2013, the US government responded to a We the People petition spearheaded by Wilbanks and signed by 65,000 people, and announced a plan to open up taxpayer-funded research data and make it available for free.

More profile about the speaker
John Wilbanks | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2012

John Wilbanks: Let's pool our medical data

John Wilbanks: Raccogliamo i nostri dati sanitari

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Quando ricevete cure mediche, o prendete parte ad una ricerca medica, la privacy è importante; regole rigide limitano quello che i ricercatori possono vedere e sapere di voi. Se invece i vostri dati potessero essere usati, in maniera anonima, da chiunque stia cercando di provare un'ipotesi? John Wilbanks si chiede se il desiderio di proteggere la nostra privacy non stia rallentando la ricerca e se aprire i dati medici possa portare ad un'ondata di innovazioni in campo medico.
- Data Commons Advocate
Imagine the discoveries that could result from a giant pool of freely available health and genomic data. John Wilbanks is working to build it. Full bio

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00:15
So I have badcattivo newsnotizia, I have good newsnotizia,
0
98
3061
Ho buone notizie, ho cattive notizie
00:19
and I have a taskcompito.
1
3159
1865
e ho un compito.
00:20
So the badcattivo newsnotizia is that we all get sickmalato.
2
5024
2943
La cattiva notizia è che ci ammaliamo tutti.
00:23
I get sickmalato. You get sickmalato.
3
7967
2272
Mi ammalo io. Vi ammalate voi.
00:26
And everyogni one of us getsprende sickmalato, and the questiondomanda really is,
4
10239
2542
E tutti noi ci ammaliamo, e la domanda è:
00:28
how sickmalato do we get? Is it something that killsuccide us?
5
12781
2877
quanto ci ammaliamo? È una malattia che ci uccide?
00:31
Is it something that we survivesopravvivere?
6
15658
1345
È una cosa a cui riusciamo a sopravvivere?
00:32
Is it something that we can treattrattare?
7
17003
1928
È una cosa che possiamo curare?
00:34
And we'venoi abbiamo gottenottenuto sickmalato as long as we'venoi abbiamo been people.
8
18931
3256
E ci ammaliamo da sempre.
00:38
And so we'venoi abbiamo always lookedguardato for reasonsmotivi to explainspiegare why we get sickmalato.
9
22187
3486
Abbiamo sempre di spiegarci perché ci ammaliamo.
00:41
And for a long time, it was the godsdi Dio, right?
10
25673
1957
Per molto tempo sono stati gli dei, giusto?
00:43
The godsdi Dio are angryarrabbiato with me, or the godsdi Dio are testinganalisi me,
11
27630
3154
Gli dei sono arrabbiati con me, o gli dei mi stanno mettendo alla prova,
00:46
right? Or God, singularsingolare, more recentlyrecentemente,
12
30784
2416
giusto? O Dio, al singolare, più di recente,
00:49
is punishingpunire me or judginga giudicare me.
13
33200
2664
mi sta punendo o mi sta giudicando.
00:51
And as long as we'venoi abbiamo lookedguardato for explanationsspiegazioni,
14
35864
2680
E nel cercare spiegazioni,
00:54
we'venoi abbiamo woundferita up with something that getsprende closerpiù vicino and closerpiù vicino to sciencescienza,
15
38544
3711
siamo giunti a un qualcosa che si avvicina sempre di più alla scienza,
00:58
whichquale is hypothesesipotesi as to why we get sickmalato,
16
42255
2489
cioè delle ipotesi sul perché ci ammaliamo,
01:00
and as long as we'venoi abbiamo had hypothesesipotesi about why we get sickmalato, we'venoi abbiamo triedprovato to treattrattare it as well.
17
44744
4740
e da quando abbiamo avuto ipotesi sul perché ci ammaliamo, abbiamo anche cercato le cure.
01:05
So this is AvicennaAvicenna. He wroteha scritto a booklibro over a thousandmille yearsanni agofa calledchiamato "The CanonCanon of MedicineMedicina,"
18
49484
4033
Questo è Avicenna. Ha scritto un libro più di un migliaio di anni fa intitolato "Il Canone della Medicina"
01:09
and the rulesregole he laidlaid out for testinganalisi medicinesfarmaci
19
53517
2406
e le regole che ha formulato per testare i medicinali
01:11
are actuallyin realtà really similarsimile to the rulesregole we have todayoggi,
20
55923
1789
sono in realtà molto simili alle regole che abbiamo oggi,
01:13
that the diseasemalattia and the medicinemedicina mustdovere be the samestesso strengthforza,
21
57712
2945
che la malattia e la medicina devono avere la stessa forza,
01:16
the medicinemedicina needsesigenze to be purepuro, and in the endfine we need
22
60657
2397
la medicina deve essere pura e alla fine è necessario
01:18
to testTest it in people. And so if you put togetherinsieme these themestemi
23
63054
3141
sperimentarla sulle persone. Quindi mettendo insieme questi temi
01:22
of a narrativenarrazione or a hypothesisipotesi in humanumano testinganalisi,
24
66195
4465
di una narrazione o un'ipotesi di sperimentazione umana,
01:26
right, you get some beautifulbellissimo resultsrisultati,
25
70660
2656
si ottengono bellissimi risultati,
01:29
even when we didn't have very good technologiestecnologie.
26
73316
1442
anche senza avere grandi tecnologie.
01:30
This is a guy nameddi nome CarlosCarlos FinlayFinlay. He had a hypothesisipotesi
27
74758
3062
Quest'uomo si chiama Carlos Finlay. Ha fatto un'ipotesi
01:33
that was way outsideal di fuori the boxscatola for his time, in the latein ritardo 1800s.
28
77820
2905
che ai suoi tempi era assolutamente fuori dagli schemi, nel tardo 1800.
01:36
He thought yellowgiallo feverfebbre was not transmittedtrasmessa by dirtysporco clothingcapi di abbigliamento.
29
80725
2848
Pensava che la febbre gialla non si trasmettesse con gli indumenti sporchi.
01:39
He thought it was transmittedtrasmessa by mosquitoszanzare.
30
83573
2426
Pensava si trasmettesse tramite le zanzare.
01:41
And they laughedriso at him. For 20 yearsanni, they calledchiamato this guy
31
85999
2362
E ridevano di lui. Per 20 anni hanno chiamato quest'uomo
01:44
"the mosquitozanzara man." But he rancorse an experimentsperimentare in people,
32
88361
3489
"l'uomo zanzara". Ma poi ha fatto un esperimento sulle persone,
01:47
right? He had this hypothesisipotesi, and he testedtestato it in people.
33
91850
3103
Aveva questa ipotesi e l'ha sperimentata sulle persone.
01:50
So he got volunteersvolontari to go movemossa to CubaCuba and livevivere in tentstende
34
94953
4642
Ha chiesto a volontari di trasferirsi a Cuba e vivere in tende
01:55
and be voluntarilyvolontariamente infectedinfetto with yellowgiallo feverfebbre.
35
99595
3035
ed essere volontariamente infettati dalla febbre gialla.
01:58
So some of the people in some of the tentstende had dirtysporco clothesAbiti
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102630
3022
Alcune persone in alcune tende avevano indumenti sporchi
02:01
and some of the people were in tentstende that were fullpieno
37
105652
1219
e alcune persone erano in tende piene di zanzare
02:02
of mosquitoszanzare that had been exposedesposto to yellowgiallo feverfebbre.
38
106871
2256
che erano state esposte alla febbre gialla.
02:05
And it definitivelydefinitivamente proveddimostrato that it wasn'tnon era this magicMagia dustpolvere
39
109127
3401
E provò in maniera definitiva che non era la polvere magica
02:08
calledchiamato fomitesfomiti in your clothesAbiti that causedcausato yellowgiallo feverfebbre.
40
112528
3422
chiamata fomite negli indumenti che causava la febbre gialla.
02:11
But it wasn'tnon era untilfino a we testedtestato it in people that we actuallyin realtà knewconosceva.
41
115950
3376
Ma è stato solo dopo averlo sperimentato sulle persone che lo si è scoperto.
02:15
And this is what those people signedfirmato up for.
42
119326
1959
Ecco che cosa hanno sottoscritto queste persone.
02:17
This is what it lookedguardato like to have yellowgiallo feverfebbre in CubaCuba
43
121285
3090
Questo è quello che vuol dire avere la febbre gialla a Cuba
02:20
at that time. You sufferedsubito in a tenttenda, in the heatcalore, aloneda solo,
44
124375
4534
all'epoca. Si soffriva in una tenda, al caldo, soli,
02:24
and you probablyprobabilmente diedmorto.
45
128909
2696
e probabilmente se ne moriva.
02:27
But people volunteeredvolontariamente for this.
46
131605
3217
Ma la gente si è proposta come volontaria.
02:30
And it's not just a coolfreddo exampleesempio of a scientificscientifico designdesign
47
134822
3311
E non è solo un bell'esempio del progetto scientifico
02:34
of experimentsperimentare in theoryteoria. They alsoanche did this beautifulbellissimo thing.
48
138133
2913
di un esperimento in teoria. Hanno anche fatto questa bellissima cosa.
02:36
They signedfirmato this documentdocumento, and it's calledchiamato an informedinformato consentconsenso documentdocumento.
49
141046
3919
Hanno firmato questo documento, che si chiama documento di consenso informato.
02:40
And informedinformato consentconsenso is an ideaidea that we should be
50
144965
2513
Il consenso informato è un'idea di cui dovremmo
02:43
very proudorgoglioso of as a societysocietà, right? It's something that
51
147478
2226
essere fieri come società, giusto?
È una cosa
02:45
separatessepara us from the NazisNazisti at NurembergNuremberg,
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149704
2766
che ci distingue dai nazisti di Norimberga,
02:48
enforcedapplicate medicalmedico experimentationsperimentazione. It's the ideaidea
53
152470
2875
dalla sperimentazione medica forzata. È l'idea
02:51
that agreementaccordo to joinaderire a studystudia withoutsenza understandingcomprensione isn't agreementaccordo.
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155345
3788
che il consenso ad unirsi ad uno studio senza capirlo non è consenso.
02:55
It's something that protectsprotegge us from harmdanno, from huckstersimbonitori,
55
159133
4109
È una cosa che ci protegge da danni, dagli imbroglioni,
02:59
from people that would try to hoodwinklusingavano us into a clinicalclinico
56
163242
2853
dalle persone che cercano di ingannarci
03:01
studystudia that we don't understandcapire, or that we don't agreeessere d'accordo to.
57
166095
3752
con uno studio clinico che non capiamo, o su cui non siamo d'accordo.
03:05
And so you put togetherinsieme the threadfilo of narrativenarrazione hypothesisipotesi,
58
169847
4329
Mettete insieme il filo narrativo delle ipotesi,
03:10
experimentationsperimentazione in humansgli esseri umani, and informedinformato consentconsenso,
59
174176
2597
la sperimentazione sugli esseri umani e il consenso informato,
03:12
and you get what we call clinicalclinico studystudia, and it's how we do
60
176773
2665
e ottenete quello che chiamiamo lo studio clinico ed è così che si realizza
03:15
the vastvasto majoritymaggioranza of medicalmedico work. It doesn't really matterimporta
61
179438
3015
la maggior parte del lavoro medico.
Non importa
03:18
if you're in the northnord, the southSud, the eastest, the westovest.
62
182453
2342
se siete a nord, a sud, a est o a ovest.
03:20
ClinicalClinica studiesstudi formmodulo the basisbase of how we investigateindagare,
63
184795
4113
Gli studi clinici formano la base della ricerca,
03:24
so if we're going to look at a newnuovo drugdroga, right,
64
188908
1859
quindi quando testiamo un nuovo medicinale,
03:26
we testTest it in people, we drawdisegnare bloodsangue, we do experimentsesperimenti,
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190767
2998
lo sperimentiamo sulle persone, facciamo prelievi ed esperimenti,
03:29
and we gainguadagno consentconsenso for that studystudia, to make sure
66
193765
2329
e otteniamo il consenso per quello studio, per essere sicuri
03:31
that we're not screwingavvitamento people over as partparte of it.
67
196094
2649
che non stiamo imbrogliando le persone.
03:34
But the worldmondo is changingmutevole around the clinicalclinico studystudia,
68
198743
3664
Ma negli studi clinici le cose stanno cambiando,
03:38
whichquale has been fairlyabbastanza well establishedstabilito for tensdecine of yearsanni
69
202407
3366
mentre negli ultimi decenni, per non dire gli ultimi 50 o 100 anni,
03:41
if not 50 to 100 yearsanni.
70
205773
1900
era rimasto abbastanza immutato.
03:43
So now we're ablecapace to gatherraccogliere datadati about our genomesgenomi,
71
207673
3051
Ora siamo in grado di raccogliere dati sui genomi,
03:46
but, as we saw earlierprima, our genomesgenomi aren'tnon sono dispositivedispositivo.
72
210724
2860
ma, come abbiamo visto prima, i nostro genomi non sono conclusivi.
03:49
We're ablecapace to gatherraccogliere informationinformazione about our environmentambiente.
73
213584
2766
Siamo in grado di raccogliere informazioni sul nostro ambiente.
03:52
And more importantlyimportante, we're ablecapace to gatherraccogliere informationinformazione
74
216350
1910
E ancora più importante, siamo in grado di raccogliere informazioni
03:54
about our choicesscelte, because it turnsgiri out that what we think of
75
218260
2840
sulle nostre scelte, perché in fin dei conti quella che consideriamo
03:57
as our healthSalute is more like the interactioninterazione of our bodiescorpi,
76
221100
2720
come salute è soprattutto un'interazione tra il nostro corpo,
03:59
our genomesgenomi, our choicesscelte and our environmentambiente.
77
223820
3649
i nostri genomi, le nostre scelte e il nostro ambiente.
04:03
And the clinicalclinico methodsmetodi that we'venoi abbiamo got aren'tnon sono very good
78
227469
2744
I metodi clinici che abbiamo non sono molto buoni
04:06
at studyingstudiando that because they are basedbasato on the ideaidea
79
230213
2632
per studiarli, perché sono basati sull'idea
04:08
of person-to-personda persona a persona interactioninterazione. You interactinteragire
80
232845
1914
di un'interazione tra persone. Si interagisce
04:10
with your doctormedico and you get enrollediscritti in the studystudia.
81
234759
2095
con il dottore e si viene coinvolti nello studio.
04:12
So this is my grandfathernonno. I actuallyin realtà never metincontrato him,
82
236854
2615
Questo è mio nonno. Non l'ho mai conosciuto,
04:15
but he's holdingdetenzione my mommamma, and his genesgeni are in me, right?
83
239469
3795
ma tiene in braccio mia mamma e ho i suoi geni, giusto?
04:19
His choicesscelte rancorse throughattraverso to me. He was a smokerfumatore,
84
243264
2891
Le sue scelte scorrono dentro di me. Era un fumatore,
04:22
like mostmaggior parte people were. This is my sonfiglio.
85
246155
2584
come lo erano molte persone. Questo è mio figlio.
04:24
So my grandfather'snonno genesgeni go all the way throughattraverso to him,
86
248739
3442
I geni di mio nonno sono passati a lui,
04:28
and my choicesscelte are going to affectinfluenzare his healthSalute.
87
252181
2552
e le mie scelte influiranno sulla sua salute.
04:30
The technologytecnologia betweenfra these two picturesimmagini
88
254733
2694
I tipi di tecnologia che ha prodotto queste due immagini
04:33
cannotnon può be more differentdiverso, but the methodologymetodologia
89
257427
3673
non potrebbero essere più diverse, ma la metodologia
04:37
for clinicalclinico studiesstudi has not radicallyradicalmente changedcambiato over that time periodperiodo.
90
261100
4124
degli studi clinici non è cambiata radicalmente nell'ultimo periodo.
04:41
We just have better statisticsstatistica.
91
265224
2668
Abbiamo solo statistiche migliori.
04:43
The way we gainguadagno informedinformato consentconsenso was formedformato in largegrande partparte
92
267892
3452
La maniera in cui otteniamo il consenso informato si è in larga parte consolidata
04:47
after WorldMondo WarGuerra IIII, around the time that pictureimmagine was takenprese.
93
271344
2591
dopo la Seconda Guerra Mondiale, nel periodo in cui è stata scattata questa foto.
04:49
That was 70 yearsanni agofa, and the way we gainguadagno informedinformato consentconsenso,
94
273935
3934
Era 70 anni fa e il modo in cui otteniamo consenso informato,
04:53
this toolstrumento that was createdcreato to protectproteggere us from harmdanno,
95
277869
2877
questo strumento creato per proteggerci,
04:56
now createscrea silossilos. So the datadati that we collectraccogliere
96
280746
3666
ora crea dei silos. I dati che raccogliamo
05:00
for prostateprostata cancercancro or for Alzheimer'sMorbo di Alzheimer trialsprove
97
284412
2726
sul cancro alla prostata o per gli studi sull'Alzheimer
05:03
goesva into silossilos where it can only be used
98
287138
2615
vanno in silos dove possono essere utilizzati
05:05
for prostateprostata cancercancro or for Alzheimer'sMorbo di Alzheimer researchricerca.
99
289753
3224
per la ricerca sul cancro alla prostata o sull'Alzheimer.
05:08
Right? It can't be networkedin rete. It can't be integratedintegrato.
100
292977
2894
Giusto? Non possono essere messi in rete. Non possono essere integrati.
05:11
It cannotnon può be used by people who aren'tnon sono credentialedaccreditati.
101
295871
3533
Non possono essere usati da chi non è accreditato.
05:15
So a physicistfisico can't get accessaccesso to it withoutsenza filingdeposito paperworklavoro d'ufficio.
102
299404
2953
Quindi un medico non può avervi accesso senza ricorrere alla burocrazia.
05:18
A computercomputer scientistscienziato can't get accessaccesso to it withoutsenza filingdeposito paperworklavoro d'ufficio.
103
302357
3068
Un informatico non può accedervi senza ricorrere alla burocrazia.
05:21
ComputerComputer scientistsscienziati aren'tnon sono patientpaziente. They don't filefile paperworklavoro d'ufficio.
104
305425
4143
Gli informatici non sono pazienti. Non riempiono moduli.
05:25
And this is an accidentincidente. These are toolsutensili that we createdcreato
105
309568
3986
E questa è una disgrazia. Questi sono strumenti che abbiamo creato
05:29
to protectproteggere us from harmdanno, but what they're doing
106
313554
3267
per proteggerci da eventuali danni, ma quello che fanno
05:32
is protectingproteggere us from innovationinnovazione now.
107
316821
2530
è proteggerci dall'innovazione.
05:35
And that wasn'tnon era the goalobbiettivo. It wasn'tnon era the pointpunto. Right?
108
319351
3265
Questo non era l'obiettivo. Non era questo il punto. Giusto?
05:38
It's a sidelato effecteffetto, if you will, of a powerenergia we createdcreato
109
322616
2699
È un effetto collaterale, se volete, di un potere che abbiamo creato
05:41
to take us for good.
110
325315
2359
a nostro beneficio.
05:43
And so if you think about it, the depressingdeprimente thing is that
111
327674
3144
Quindi se ci pensate, la cosa deprimente è che
05:46
FacebookFacebook would never make a changemodificare to something
112
330818
2133
Facebook non sostituirebbe mai qualcosa
05:48
as importantimportante as an advertisingpubblicità algorithmalgoritmo
113
332951
2571
di importante come un algoritmo pubblicitario
05:51
with a samplecampione sizedimensione as smallpiccolo as a PhaseFase IIIIII clinicalclinico trialprova.
114
335522
4411
con uno campione piccolo come un esperimento clinico in fase 3.
05:55
We cannotnon può take the informationinformazione from pastpassato trialsprove
115
339933
3662
Non possiamo prendere informazioni da studi passati
05:59
and put them togetherinsieme to formmodulo statisticallystatisticamente significantsignificativo samplescampioni.
116
343595
4154
e metterli insieme per formare un campione statistico significativo.
06:03
And that sucksfa schifo, right? So 45 percentper cento of menuomini developsviluppare
117
347749
3484
Ed è un peccato, giusto? Il 45% degli uomini sviluppa
06:07
cancercancro. Thirty-eightTrentotto percentper cento of womendonne developsviluppare cancercancro.
118
351233
3097
il cancro. Il 38% delle donne sviluppano il cancro.
06:10
One in fourquattro menuomini diesmuore of cancercancro.
119
354330
2344
Un uomo su quattro muore di cancro.
06:12
One in fivecinque womendonne diesmuore of cancercancro, at leastmeno in the UnitedUniti d'America StatesStati.
120
356674
3556
Una donna su cinque muore di cancro, almeno negli Stati Uniti.
06:16
And threetre out of the fourquattro drugsfarmaci we give you
121
360230
2228
E tre medicinali dei quattro che somministriamo
06:18
if you get cancercancro failfallire. And this is personalpersonale to me.
122
362458
3513
per il cancro falliscono.
È una questione personale.
06:21
My sistersorella is a cancercancro survivorSurvivor.
123
365971
1963
Mia sorella è sopravvissuta al cancro.
06:23
My mother-in-lawsuocera is a cancercancro survivorSurvivor. CancerCancro sucksfa schifo.
124
367934
3589
Mia suocera è sopravvissuta al cancro. Il cancro fa schifo.
06:27
And when you have it, you don't have a lot of privacysulla privacy
125
371523
2190
E quando ce l'avete non avete molta privacy
06:29
in the hospitalospedale. You're nakednudo the vastvasto majoritymaggioranza of the time.
126
373713
3487
in ospedale. Siete nudi la maggior parte del tempo.
06:33
People you don't know come in and look at you and pokepoke you and prodprod you,
127
377200
3695
Gente che non conoscete arriva e vi guarda, vi pungola, vi punzecchia.
06:36
and when I tell cancercancro survivorssopravvissuti that this toolstrumento we createdcreato
128
380895
3441
Quando dico ai sopravvissuti al cancro che questo strumento che abbiamo creato
06:40
to protectproteggere them is actuallyin realtà preventingprevenzione theirloro datadati from beingessere used,
129
384336
3098
per proteggerli impedisce che i loro dati vengano utilizzati,
06:43
especiallyparticolarmente when only threetre to fourquattro percentper cento of people
130
387434
2050
in particolare quando solo il 3-4% delle persone
06:45
who have cancercancro ever even signsegno up for a clinicalclinico studystudia,
131
389484
2798
che hanno il cancro possono partecipare a uno studio clinico,
06:48
theirloro reactionreazione is not, "Thank you, God, for protectingproteggere my privacysulla privacy."
132
392282
3558
la reazione non è, "Grazie a Dio la mia privacy viene protetta."
06:51
It's outrageindignazione
133
395840
2697
È scandaloso,
06:54
that we have this informationinformazione and we can't use it.
134
398537
2125
avere queste informazioni e non potere usarle.
06:56
And it's an accidentincidente.
135
400662
2476
Ed è una disgrazia.
06:59
So the costcosto in bloodsangue and treasureTesoro of this is enormousenorme.
136
403138
3055
Il costo di tutto questo, in sangue e soldi, è enorme.
07:02
Two hundredcentinaio and twenty-sixventisei billionmiliardo a yearanno is spentspeso on cancercancro in the UnitedUniti d'America StatesStati.
137
406193
3655
226 miliardi all'anno vengono spesi per il cancro negli Stati Uniti.
07:05
FifteenQuindici anni hundredcentinaio people a day diemorire in the UnitedUniti d'America StatesStati.
138
409848
3219
Negli Stati Uniti muoiono 1500 persone al giorno.
07:08
And it's gettingottenere worsepeggio.
139
413067
2573
E sta peggiorando.
07:11
So the good newsnotizia is that some things have changedcambiato,
140
415640
2982
La buona notizia è che alcune cose sono cambiando,
07:14
and the mostmaggior parte importantimportante thing that's changedcambiato
141
418622
1553
e la cosa più importante che è cambiata
07:16
is that we can now measuremisurare ourselvesnoi stessi in waysmodi
142
420175
2338
è che possiamo misurare noi stessi in modi
07:18
that used to be the dominionDominion of the healthSalute systemsistema.
143
422513
3058
che erano prima dominio del sistema sanitario.
07:21
So a lot of people talk about it as digitaldigitale exhaustscarico.
144
425571
2158
Tanta gente ne parla come di uno scarico digitale.
07:23
I like to think of it as the dustpolvere that runspiste alonglungo behinddietro a my kidragazzo.
145
427729
3042
Mi piace pensarlo come la polvere che lascia dietro mio figlio.
07:26
We can reachraggiungere back and grabafferrare that dustpolvere,
146
430771
2376
Possiamo afferrare quella polvere
07:29
and we can learnimparare a lot about healthSalute from it, so if our choicesscelte
147
433147
2414
e possiamo imparare molto sulla salute, quindi se le nostre scelte
07:31
are partparte of our healthSalute, what we eatmangiare is a really importantimportante
148
435561
2680
fanno parte della nostra salute, quello che mangiamo è un aspetto
07:34
aspectaspetto of our healthSalute. So you can do something very simplesemplice
149
438241
2689
veramente importante per la nostra salute.
Potete fare una cosa molto semplice
07:36
and basicdi base and take a pictureimmagine of your foodcibo,
150
440930
1957
e basilare, fare una foto del vostro cibo,
07:38
and if enoughabbastanza people do that, we can learnimparare a lot about
151
442887
2884
e se lo fanno abbastanza persone possiamo imparare molto
07:41
how our foodcibo affectscolpisce our healthSalute.
152
445771
1425
su come il cibo influenzi la nostra salute.
07:43
One interestinginteressante thing that cameè venuto out of this — this is an appApp for iPhonesiPhones calledchiamato The EateryEatery
153
447196
4516
Una cosa interessante che ne è uscita -- questa è una app per iPhone chiamata The Eatery --
07:47
is that we think our pizzaPizza is significantlyin modo significativo healthierpiù sano
154
451712
2490
è che pensiamo che la nostra pizza sia significativamente più salutare
07:50
than other people'spersone di pizzaPizza is. Okay? (LaughterRisate)
155
454202
3438
della pizza degli altri. Ok?
(Risate)
07:53
And it seemssembra like a trivialbanale resultrisultato, but this is the sortordinare of researchricerca
156
457640
3608
E sembra un risultato banale, ma è un tipo di ricerca
07:57
that used to take the healthSalute systemsistema yearsanni
157
461248
2314
per la quale al sistema sanitario ci volevano
07:59
and hundredscentinaia of thousandsmigliaia of dollarsdollari to accomplishrealizzare.
158
463562
2293
anni e centinaia di migliaia di dollari.
08:01
It was donefatto in fivecinque monthsmesi by a startupavviare companyazienda of a couplecoppia of people.
159
465855
3724
È stato fatto da una startup di un paio di persone in cinque mesi.
08:05
I don't have any financialfinanziario interestinteresse in it.
160
469579
2624
Non ho nessun interesse finanziario in questo progetto.
08:08
But more nontriviallynontrivially, we can get our genotypesgenotipi donefatto,
161
472203
2696
Ma in modo meno banale, possiamo farci fare il nostro genotipo,
08:10
and althoughsebbene our genotypesgenotipi aren'tnon sono dispositivedispositivo, they give us cluesindizi.
162
474899
2818
e anche se i nostri genotipi non sono conclusivi, ci danno indizi.
08:13
So I could showmostrare you mineil mio. It's just A'sDi A, T'sDi T, C'sDi C and G'sDi G.
163
477717
2806
Vi posso mostrare il mio. Sono solo delle A, T, C e G.
08:16
This is the interpretationinterpretazione of it. As you can see,
164
480523
2232
Questa è la sua interpretazione. Come potete vedere,
08:18
I carrytrasportare a 32 percentper cento riskrischio of prostateprostata cancercancro,
165
482755
2600
sono portatore del 32% di rischio di cancro alla prostata,
08:21
22 percentper cento riskrischio of psoriasispsoriasi and a 14 percentper cento riskrischio of Alzheimer'sMorbo di Alzheimer diseasemalattia.
166
485355
4223
22% di rischio di psoriasi e 14% di rischio di Alzheimer.
08:25
So that meanssi intende, if you're a geneticistgenetista, you're freakingimpazzendo out,
167
489578
2607
Se siete un genetista significa che andate fuori di testa:
08:28
going, "Oh my God, you told everyonetutti you carrytrasportare the ApoEApoE E4 alleleallele. What's wrongsbagliato with you?"
168
492185
4034
"Oh mio Dio, hai detto a tutti di essere portatore dell'allele ApoE E4. Sarai mica scemo?"
08:32
Right? When I got these resultsrisultati, I startediniziato talkingparlando to doctorsmedici,
169
496219
3688
Giusto? Quando ho ricevuto questi risultati ho cominciato a parlare con i medici,
08:35
and they told me not to tell anyonechiunque, and my reactionreazione is,
170
499907
2409
e mi hanno detto di non dirlo a nessuno e la mia reazione è stata,
08:38
"Is that going to help anyonechiunque curecura me when I get the diseasemalattia?"
171
502316
3288
"Aiuterà qualcuno a curarmi quando avrò la malattia?"
08:41
And no one could tell me yes.
172
505604
3064
E nessuno ha potuto dirmi di sì.
08:44
And I livevivere in a webweb worldmondo where, when you shareCondividere things,
173
508668
2806
Vivo nel mondo del web, dove si condividono le cose,
08:47
beautifulbellissimo stuffcose happensaccade, not badcattivo stuffcose.
174
511474
2710
dove succedono cose belle, non cose brutte.
08:50
So I startediniziato puttingmettendo this in my slidediapositiva decksponti,
175
514184
1900
Ho cominciato a metterlo nelle mie slide
08:51
and I got even more obnoxiousodioso, and I wentandato to my doctormedico,
176
516084
2461
e sono diventato ancora più detestabile, sono andato dal mio medico
08:54
and I said, "I'd like to actuallyin realtà get my bloodworkesami del sangue.
177
518545
1982
e ho detto, "Vorrei avere le mie analisi del sangue.
08:56
Please give me back my datadati." So this is my mostmaggior parte recentrecente bloodworkesami del sangue.
178
520527
2790
Per favore, mi dia indietro i miei dati."
Queste sono le mie ultime analisi del sangue.
08:59
As you can see, I have highalto cholesterolcolesterolo.
179
523317
2369
Come potete vedere ho il colesterolo alto.
09:01
I have particularlysoprattutto highalto badcattivo cholesterolcolesterolo, and I have some
180
525686
2751
Ho il colesterolo cattivo particolarmente alto, e ho
09:04
badcattivo liverfegato numbersnumeri, but those are because we had a dinnercena partypartito with a lot of good winevino
181
528437
3003
pessimi dati sul fegato, ma questi sono dovuti alla cena a base di buon vino
09:07
the night before we rancorse the testTest. (LaughterRisate)
182
531440
2709
della sera prima delle analisi.
(Risate)
09:10
Right. But look at how non-computablenon calcolabile this informationinformazione is.
183
534149
4413
Bene. Ma guardate come sono poco utilizzabili queste informazioni.
09:14
This is like the photographfotografia of my granddadnonno holdingdetenzione my mommamma
184
538562
2974
Dal punto di vista dei dati, questa è come la fotografia di mio nonno
09:17
from a datadati perspectiveprospettiva, and I had to go into the systemsistema
185
541536
3599
che teneva in braccio mia madre.
E sono dovuto entrare nel sistema
09:21
and get it out.
186
545135
2162
e tirarli fuori.
09:23
So the thing that I'm proposingproponendo we do here
187
547297
3282
La cosa che sto proponendo di fare
09:26
is that we reachraggiungere behinddietro a us and we grabafferrare the dustpolvere,
188
550579
2416
è girarsi indietro e afferrare la polvere,
09:28
that we reachraggiungere into our bodiescorpi and we grabafferrare the genotypegenotipo,
189
552995
2978
entrare nel nostro corpo e prendere il genotipo,
09:31
and we reachraggiungere into the medicalmedico systemsistema and we grabafferrare our recordsrecord,
190
555973
2701
entrare nel sistema medico e recuperare i nostri dati,
09:34
and we use it to buildcostruire something togetherinsieme, whichquale is a commonspopolo.
191
558674
3440
e usarli per costruire qualcosa insieme, che sia un bene comune.
09:38
And there's been a lot of talk about commonsescommonses, right,
192
562114
3144
Si è parlato molto dei beni comuni,
09:41
here, there, everywhereovunque, right. A commonspopolo is nothing more
193
565258
2948
qua e là. Un bene comune non è niente di più
09:44
than a publicpubblico good that we buildcostruire out of privateprivato goodsmerce.
194
568206
2928
di un bene pubblico che costruiamo a partire da beni privati.
09:47
We do it voluntarilyvolontariamente, and we do it throughattraverso standardizedstandardizzata
195
571134
2769
Lo facciamo volontariamente, e lo facciamo attraverso
09:49
legallegale toolsutensili. We do it throughattraverso standardizedstandardizzata technologiestecnologie.
196
573903
2800
strumenti legali standardizzati. Lo facciamo tramite tecnologie standardizzate.
09:52
Right. That's all a commonspopolo is. It's something that we buildcostruire
197
576703
3271
Un bene comune è solo questo. È qualcosa che costruiamo
09:55
togetherinsieme because we think it's importantimportante.
198
579974
2520
insieme perché pensiamo che sia importante.
09:58
And a commonspopolo of datadati is something that's really uniqueunico,
199
582494
2632
Un bene comune di dati è qualcosa di veramente unico,
10:01
because we make it from our ownproprio datadati. And althoughsebbene
200
585126
2868
perché lo facciamo a partire dai nostri dati. Nonostante
10:03
a lot of people like privacysulla privacy as theirloro methodologymetodologia of controlcontrollo
201
587994
2287
a molte persone piaccia la privacy come metodologia di controllo
10:06
around datadati, and obsessossessionare around privacysulla privacy, at leastmeno
202
590281
2255
dei dati e siano ossessionate dalla privacy, almeno
10:08
some of us really like to shareCondividere as a formmodulo of controlcontrollo,
203
592536
3048
ad alcuni di noi piace la condivisione come forma di controllo.
10:11
and what's remarkablenotevole about digitaldigitale commonsescommonses
204
595584
2353
Quello che è straordinario dei beni comuni digitali
10:13
is you don't need a biggrande percentagepercentuale if your samplecampione sizedimensione is biggrande enoughabbastanza
205
597937
3532
è che non sono necessarie grosse percentuali se la dimensione del campione è tale
10:17
to generatecreare something massivemassiccio and beautifulbellissimo.
206
601469
2511
da generare qualcosa di bello ed enorme.
10:19
So not that manymolti programmersprogrammatori writeScrivi freegratuito softwareSoftware,
207
603980
2558
Pochi programmatori scrivono software libero,
10:22
but we have the ApacheApache webweb serverServer.
208
606538
2335
ma abbiamo il web server Apache.
10:24
Not that manymolti people who readleggere WikipediaWikipedia editmodificare,
209
608873
2697
Poche delle persone che leggono Wikipedia contribuiscono anche,
10:27
but it workslavori. So as long as some people like to shareCondividere
210
611570
4009
ma funziona.
Quindi finché ad alcuni piace condividere
10:31
as theirloro formmodulo of controlcontrollo, we can buildcostruire a commonspopolo, as long as we can get the informationinformazione out.
211
615579
3744
come forma di controllo, possiamo costruire un bene comune, se riusciamo ad avere le iinformazioni.
10:35
And in biologybiologia, the numbersnumeri are even better.
212
619323
2376
In biologia i numeri sono anche migliori.
10:37
So VanderbiltVanderbilt rancorse a studystudia askingchiede people, we'dsaremmo like to take
213
621699
2552
Vanderbilt ha condotto un esperimento chiedendo alle persone di prelevare
10:40
your biosamplesavanzamento, your bloodsangue, and shareCondividere them in a biobankBiobanca,
214
624251
3322
campioni biologici, sangue, e condividerli in una biobanca,
10:43
and only fivecinque percentper cento of the people optedAbbiamo optato out.
215
627573
2372
e solo in 5% delle persone hanno rinunciato.
10:45
I'm from TennesseeTennessee. It's not the mostmaggior parte science-positivescienza-positivo statestato
216
629945
3092
Sono del Tennessee. Non è tra gli stati più orientati alla scienza
10:48
in the UnitedUniti d'America StatesStati of AmericaAmerica. (LaughterRisate)
217
633037
3039
negli Stati Uniti.
(Risate)
10:51
But only fivecinque percentper cento of the people wanted out.
218
636076
2378
Ma solo il 5% delle persone hanno rinunciato.
10:54
So people like to shareCondividere, if you give them the opportunityopportunità and the choicescelta.
219
638454
4023
Alla gente piace condividere, se se ne dà loro la possibilità e la scelta.
10:58
And the reasonragionare that I got obsessedossessionato with this, besidesinoltre the obviousevidente familyfamiglia aspectsaspetti,
220
642477
4483
Il motivo per cui ne sono ossessionato, oltre agli ovvi coinvolgimenti famigliari,
11:02
is that I spendtrascorrere a lot of time around mathematiciansmatematici,
221
646960
3273
è che trascorro molto tempo con matematici,
11:06
and mathematiciansmatematici are drawndisegnato to placesposti where there's a lot of datadati
222
650233
2914
e i matematici sono attratti dai posti dove ci sono molti dati
11:09
because they can use it to teasecivettuole signalssegnali out of noiserumore.
223
653147
2943
perché li possono usare per identificare segnali dal rumore.
11:11
And those correlationscorrelazioni that they can teasecivettuole out, they're not
224
656090
2968
E queste correlazioni che riescono ad identificare non sono
11:14
necessarilynecessariamente causalcausale agentsagenti, but mathmatematica, in this day and ageetà,
225
659058
3872
necessariamente agenti causali, ma la matematica, nella nostra era
11:18
is like a giantgigante setimpostato of powerenergia toolsutensili
226
662930
2360
è come un gigantesco set di potenti strumenti
11:21
that we're leavingin partenza on the floorpavimento, not pluggedcollegato in in healthSalute,
227
665290
3875
che non facciamo funzionare per trarre un beneficio per la salute,
11:25
while we use handmano sawsSeghe.
228
669165
2312
e ci limitiamo a usare la sega manuale.
11:27
If we have a lot of shareddiviso genotypesgenotipi, and a lot of shareddiviso
229
671477
4438
Se abbiamo tanti genotipi condivisi e tanti risultati condivisi,
11:31
outcomesrisultati, and a lot of shareddiviso lifestylestile di vita choicesscelte,
230
675915
2748
tante scelte di stili di vita condivisi,
11:34
and a lot of shareddiviso environmentalambientale informationinformazione, we can startinizio
231
678663
2776
tante informazioni ambientali condivise, possiamo inziare
11:37
to teasecivettuole out the correlationscorrelazioni betweenfra subtlesottile variationsvariazioni
232
681439
2896
ad identificare le correlazioni tra sottili variazioni
11:40
in people, the choicesscelte they make and the healthSalute that they createcreare as a resultrisultato of those choicesscelte,
233
684335
5311
nella gente, le scelte che fanno e la salute che creano come risultato di queste scelte
11:45
and there's open-sourceopen-source infrastructureinfrastruttura to do all of this.
234
689646
2486
e c'è un'infrastruttura open-source per fare tutto ciò.
11:48
SageSalvia BionetworksBionetworks is a nonprofitsenza scopo di lucro that's builtcostruito a giantgigante mathmatematica systemsistema
235
692132
3094
Sage Bionetworks è una no profit che ha costruito un gigantesco sistema matematico
11:51
that's waitingin attesa for datadati, but there isn't any.
236
695226
4572
che aspetta solo dati che ancora non ci sono.
11:55
So that's what I do. I've actuallyin realtà startediniziato what we think is
237
699798
3888
Questo è quello che faccio. Ho iniziato quello che credo sia
11:59
the world'sIl mondo di first fullycompletamente digitaldigitale, fullycompletamente self-contributedauto-ha contribuito,
238
703686
3938
la prima ricerca clinica completamente digitale,
12:03
unlimitedillimitato in scopescopo, globalglobale in participationpartecipazione, ethicallyeticamente approvedapprovato
239
707624
5035
a contribuzione volontaria, con scopi illimitati, a partecipazione gobale,
12:08
clinicalclinico researchricerca studystudia where you contributecontribuire the datadati.
240
712659
3655
eticamente approvata in cui si può contribuire con i propri dati.
12:12
So if you reachraggiungere behinddietro a yourselfte stesso and you grabafferrare the dustpolvere,
241
716314
2206
Se afferrate la polvere che lasciate indietro,
12:14
if you reachraggiungere into your bodycorpo and grabafferrare your genomegenoma,
242
718520
2626
se prendete il genoma all'interno del vostro corpo,
12:17
if you reachraggiungere into the medicalmedico systemsistema and somehowin qualche modo extractestratto your medicalmedico recorddisco,
243
721146
3047
se entrate nel sistema medico e in qualche modo estraete i vostri dati sanitari,
12:20
you can actuallyin realtà go throughattraverso an onlinein linea informedinformato consentconsenso processprocesso --
244
724193
3323
potete sottoscrivere un consenso informato online --
12:23
because the donationdonazione to the commonspopolo mustdovere be voluntaryvolontario
245
727516
2646
perché le donazioni ai beni comuni devono essere volontarie
12:26
and it mustdovere be informedinformato -- and you can actuallyin realtà uploadcaricare
246
730162
2793
e devono essere informate -- e potete caricare
12:28
your informationinformazione and have it syndicatedsindacato to the
247
732955
2592
le vostre informazioni e trasmetterle
12:31
mathematiciansmatematici who will do this sortordinare of biggrande datadati researchricerca,
248
735547
3096
ai matematici che faranno questa specie di grande ricerca di dati.
12:34
and the goalobbiettivo is to get 100,000 in the first yearanno
249
738643
2856
L'obiettivo è averne 100 000 il primo anno
12:37
and a millionmilione in the first fivecinque yearsanni so that we have
250
741499
2358
e un milione nei primi cinque anni in modo da avere
12:39
a statisticallystatisticamente significantsignificativo cohortcoorte that you can use to take
251
743857
3834
un insieme statistico significativo che si possa usare
12:43
smallerpiù piccola samplecampione sizesdimensioni from traditionaltradizionale researchricerca
252
747691
2422
per prelevare piccoli campioni dalla ricerca tradizionale
12:46
and mapcarta geografica it againstcontro,
253
750113
1599
e confrontarli,
12:47
so that you can use it to teasecivettuole out those subtlesottile correlationscorrelazioni
254
751712
2922
in modo da usarli per districare quelle sottili correlazioni
12:50
betweenfra the variationsvariazioni that make us uniqueunico
255
754634
2529
tra le variazioni che ci rendono unici
12:53
and the kindstipi of healthSalute that we need to movemossa forwardinoltrare as a societysocietà.
256
757163
4024
e il tipo di salute di cui abbiamo bisogno per progredire come società.
12:57
And I've spentspeso a lot of time around other commonspopolo.
257
761187
3024
Ho passato molto tempo su altri beni comuni.
13:00
I've been around the earlypresto webweb. I've been around
258
764211
2680
C'ero all'inzio del web.
13:02
the earlypresto creativecreativo commonspopolo worldmondo, and there's fourquattro things
259
766891
2608
C'ero alla creazione dei creative commons e ci sono quattro cose
13:05
that all of these shareCondividere, whichquale is, they're all really simplesemplice.
260
769499
3354
che queste cose hanno in comune, ossia sono tutti molto semplici.
13:08
And so if you were to go to the websiteSito web and enrolliscriversi in this studystudia,
261
772853
2727
Se doveste entrare in un sito e iscrivervi per questo studio,
13:11
you're not going to see something complicatedcomplicato.
262
775580
2255
non vedrete niente di complicato.
13:13
But it's not simplisticsemplicistico. These things are weakdebole intentionallyapposta,
263
777835
5049
Ma non è semplicistico.
Queste cose sono intenzionalmente deboli,
13:18
right, because you can always addInserisci powerenergia and controlcontrollo to a systemsistema,
264
782884
3023
perché potete sempre aggiungere potere e controllo ad un sistema,
13:21
but it's very difficultdifficile to removerimuovere those things if you put them in at the beginninginizio,
265
785907
3964
ma è molto difficile rimuoverli se li si mette fin dall'inizio.
13:25
and so beingessere simplesemplice doesn't mean beingessere simplisticsemplicistico,
266
789871
2545
Quindi essere semplice non significa essere semplicistico
13:28
and beingessere weakdebole doesn't mean weaknessdebolezza.
267
792416
2184
ed essere debole non implica debolezza.
13:30
Those are strengthspunti di forza in the systemsistema.
268
794600
2351
Questi sono i punti di forza del sistema.
13:32
And openAperto doesn't mean that there's no moneyi soldi.
269
796951
2665
Aperto non significa che non ci sono soldi.
13:35
ClosedChiuso systemssistemi, corporationsaziende, make a lot of moneyi soldi
270
799616
3020
I sistemi chiusi, le aziende, guadagnano molto
13:38
on the openAperto webweb, and they're one of the reasonsmotivi why the openAperto webweb livesvite
271
802636
3539
dal web aperto e una delle ragioni per cui il web aperto vive
13:42
is that corporationsaziende have a vestedacquisito interestinteresse in the opennessapertura
272
806175
2827
è che le aziende hanno un legittimo interesse all'apertura
13:44
of the systemsistema.
273
809002
2334
del sistema.
13:47
And so all of these things are partparte of the clinicalclinico studystudia that we'venoi abbiamo createdcreato,
274
811336
3794
Quindi tutte queste cose fanno parte dello studio clinico che abbiamo creato.
13:51
so you can actuallyin realtà come in, all you have to be is 14 yearsanni oldvecchio,
275
815130
3429
Potete quindi accedere, basta che abbiate almeno 14 anni,
13:54
willingdisposto to signsegno a contractcontrarre that saysdice I'm not going to be a jerkJerk,
276
818559
2027
che siate disposti a firmare un contratto che dice che non farò lo stupido
13:56
basicallyfondamentalmente, and you're in.
277
820586
2665
e siete dentro.
13:59
You can startinizio analyzingl'analisi the datadati.
278
823251
1573
Potete iniziare ad analizzare i dati.
14:00
You do have to solverisolvere a CAPTCHACAPTCHA as well. (LaughterRisate)
279
824824
4159
Dovete anche inserire un CAPTCHA.
(Risate)
14:04
And if you'dfaresti like to buildcostruire corporateaziendale structuresstrutture on topsuperiore of it,
280
828983
3581
E se volete costruirci sopra una struttura aziendale,
14:08
that's okay too. That's all in the consentconsenso,
281
832564
3146
va bene anche quello. È tutto nel consenso,
14:11
so if you don't like those termscondizioni, you don't come in.
282
835710
2564
quindi se i termini non vi piacciono, non entrate.
14:14
It's very much the designdesign principlesi principi of a commonspopolo
283
838274
3092
Stiamo cercando di portare ai dati sanitari
14:17
that we're tryingprovare to bringportare to healthSalute datadati.
284
841366
2594
una struttura molto simile a quella del bene pubblico.
14:19
And the other thing about these systemssistemi is that it only takes
285
843960
2979
E l'altra cosa di questi sistemi è che ci vuole
14:22
a smallpiccolo numbernumero of really unreasonableirragionevole people workinglavoro togetherinsieme
286
846939
3179
solo un numero molto limitato di persone irragionevoli che lavorano insieme.
14:26
to createcreare them. It didn't take that manymolti people
287
850118
3182
per crearli.
Non ci sono volute molte persone
14:29
to make WikipediaWikipedia WikipediaWikipedia, or to keep it WikipediaWikipedia.
288
853300
3472
per fare di Wikipedia la Wiki che conosciamo, né per mantenerla tale.
14:32
And we're not supposedipotetico to be unreasonableirragionevole in healthSalute,
289
856772
2068
E si presume che non siamo irragionevoli in materia di salute,
14:34
and so I hateodiare this wordparola "patientpaziente."
290
858840
2276
quindi odio il termine "paziente".
14:37
I don't like beingessere patientpaziente when systemssistemi are brokenrotto,
291
861116
3167
Non mi piace essere paziente quando i sistemi non funzionano
14:40
and healthSalute carecura is brokenrotto.
292
864283
2627
e il sistema sanitario non funziona.
14:42
I'm not talkingparlando about the politicspolitica of healthSalute carecura, I'm talkingparlando about the way we scientificallyscientificamente approachapproccio healthSalute carecura.
293
866910
4164
Non sto parlando delle politiche sanitarie, sto parlando del nostro approccio scientifico al sistema sanitario.
14:46
So I don't want to be patientpaziente. And the taskcompito I'm givingdando to you
294
871074
3270
Quindi non voglio essere un paziente. Il compito che vi do
14:50
is to not be patientpaziente. So I'd like you to actuallyin realtà try,
295
874344
3046
è quello di non essere pazienti.
Quando tornate a casa
14:53
when you go home, to get your datadati.
296
877390
2717
voglio che proviate a raccogliere i vostri dati.
14:56
You'llYou'll be shockedscioccato and offendedoffeso and, I would betscommessa, outragedindignato,
297
880107
2717
Sarete sconvolti, offesi e scommetto indignati
14:58
at how harddifficile it is to get it.
298
882824
2876
dalle difficoltà per ottenerli.
15:01
But it's a challengesfida that I hopesperanza you'llpotrai take,
299
885700
2619
Ma è una sfida che spero accetterete
15:04
and maybe you'llpotrai shareCondividere it. Maybe you won'tnon lo farà.
300
888319
2461
e magari condividerete. Magari non lo farete.
15:06
If you don't have anyonechiunque in your familyfamiglia who'schi è sickmalato,
301
890780
1444
Se non avete nessun malato in famiglia
15:08
maybe you wouldn'tno be unreasonableirragionevole. But if you do,
302
892224
2993
magari non sarete irragionevoli.
Ma se li avete
15:11
or if you've been sickmalato, then maybe you would.
303
895217
2207
o se siete stati malati, magari lo farete.
15:13
And we're going to be ablecapace to do an experimentsperimentare in the nextIl prossimo severalparecchi monthsmesi
304
897424
3088
Saremo in grado di condurre un esperimento nei prossimi mesi
15:16
that letslascia us know exactlydi preciso how manymolti unreasonableirragionevole people are out there.
305
900512
3157
che ci dirà esattamente quante persone irragionevoli ci sono in giro.
15:19
So this is the AthenaAthena BreastAl seno HealthSalute NetworkRete. It's a studystudia
306
903669
2122
Questo è l'Athena Breast Health Network.
È una ricerca
15:21
of 150,000 womendonne in CaliforniaCalifornia, and they're going to
307
905791
3818
su 150 000 donne in California in cui rimanderanno
15:25
returnritorno all the datadati to the participantspartecipanti of the studystudia
308
909609
2718
tutti i dati ai partecipanti della ricerca
15:28
in a computablecalcolabile formmodulo, with one-clickabilityuno-clickability to loadcaricare it into
309
912327
3146
in forma leggibile, e basta un click per avere accesso
15:31
the studystudia that I've put togetherinsieme. So we'llbene know exactlydi preciso
310
915473
2616
alla ricerca che ho messo insieme.
Quindi sapremo esattamente
15:33
how manymolti people are willingdisposto to be unreasonableirragionevole.
311
918089
2304
quante persone sono disposte ad essere irragionevoli.
15:36
So what I'd endfine [with] is,
312
920393
2384
Voglio finire con una cosa:
15:38
the mostmaggior parte beautifulbellissimo thing I've learnedimparato sinceda I quitsmettere my joblavoro
313
922777
3320
la cosa più bella che ho imparato da quando ho lasciato il mio lavoro
15:41
almostquasi a yearanno agofa to do this, is that it really doesn't take
314
926097
3383
quasi un anno fa, per fare questo, è che non ci vogliono
15:45
very manymolti of us to achieveraggiungere spectacularspettacolare resultsrisultati.
315
929480
3808
molte persone per raggiungere risultati spettacolari.
15:49
You just have to be willingdisposto to be unreasonableirragionevole,
316
933288
2712
Bisogna solo essere disposti ad essere irragionevoli
15:51
and the riskrischio we're runningin esecuzione is not the riskrischio those 14 menuomini
317
936000
2331
e il rischio che corriamo non è il rischio che hanno corso
15:54
who got yellowgiallo feverfebbre rancorse. Right?
318
938331
1868
questi 14 uomini con la febbre gialla. Vero?
15:56
It's to be nakednudo, digitallydigitalmente, in publicpubblico. So you know more
319
940199
2861
Si tratta di essere esposti, digitalmente, in pubblico.
Sapete di più
15:58
about me and my healthSalute than I know about you. It's asymmetricasimmetrica now.
320
943060
3433
di me e della mia salute di quanto non sappia io di voi.
Ora c'è asimmetria.
16:02
And beingessere nakednudo and aloneda solo can be terrifyingterrificante.
321
946493
3630
Ed essere esposti e soli può essere terrificante.
16:06
But to be nakednudo in a groupgruppo, voluntarilyvolontariamente, can be quiteabbastanza beautifulbellissimo.
322
950123
4467
Ma essere esposti in un gruppo, volontariamente, può anche essere bello.
16:10
And so it doesn't take all of us.
323
954590
1888
Non dobbiamo farlo tutti.
16:12
It just takes all of some of us. Thank you.
324
956478
3006
Sono sufficienti alcuni di noi. Grazie.
16:15
(ApplauseApplausi)
325
959484
5590
(Applausi)
Translated by Anna Cristiana Minoli
Reviewed by Giulia Carletti

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ABOUT THE SPEAKER
John Wilbanks - Data Commons Advocate
Imagine the discoveries that could result from a giant pool of freely available health and genomic data. John Wilbanks is working to build it.

Why you should listen

Performing a medical or genomic experiment on a human requires informed consent and careful boundaries around privacy. But what if the data that results, once scrubbed of identifying marks, was released into the wild? At WeConsent.us, John Wilbanks thinks through the ethical and procedural steps to create an open, massive, mine-able database of data about health and genomics from many sources. One step: the Portable Legal Consent for Common Genomics Research (PLC-CGR), an experimental bioethics protocol that would allow any test subject to say, "Yes, once this experiment is over, you can use my data, anonymously, to answer any other questions you can think of." Compiling piles of test results in one place, Wilbanks suggests, would turn genetic info into big data--giving researchers the potential to spot patterns that simply aren't viewable up close. 

A campaigner for the wide adoption of data sharing in science, Wilbanks is also a Senior Fellow with the Kauffman Foundation, a Research Fellow at Lybba and supported by Sage Bionetworks

In February 2013, the US government responded to a We the People petition spearheaded by Wilbanks and signed by 65,000 people, and announced a plan to open up taxpayer-funded research data and make it available for free.

More profile about the speaker
John Wilbanks | Speaker | TED.com