ABOUT THE SPEAKER
Joel Selanikio - Health and technology activist
Dr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges.

Why you should listen

A practicing pediatrician, former Wall Street computer consultant, and former epidemiologist at the Centers for Disease Control, Dr. Joel Selanikio is the CEO of DataDyne, a social business working in fields such as international development and global health.

Selanikio started to experiment with electronic data capture back when the Palm Pilot was cutting edge technology. In the years since then, he has helped to experiment with the growing potential and availability of technology--and the growing ubiquity of the cloud. Combining the two has led to systems such as Magpi mobile data collection software. Previously known as "EpiSurveyor," the service now has over 20,000 users in more than 170 countries.

Selanikio holds a bachelor's degree from Haverford College, a medical degree from Brown University, and he is a graduate of the Epidemic Intelligence Service fellowship of the CDC. He continues to practice clinical pediatrics as an Assistant Professor at Georgetown University and on the Emergency Response Team of the International Rescue Committee.

More profile about the speaker
Joel Selanikio | Speaker | TED.com
TEDxAustin

Joel Selanikio: The big-data revolution in health care

Joel Selanikio: I semi inaspettati della rivoluzione dei big data nel settore sanitario

Filmed:
745,046 views

La raccolta a livello mondiale dei dati del settore sanitario era una scienza imperfetta: gli impiegati vagavano per i villaggi di casa in casa, facendo domande, annotando risposte su moduli cartacei per poi inserirli in un computer -- e basandosi su queste informazioni frammentate, le nazioni prendevano grosse decisioni. L'appassionato di dati, Joel Selanikio, parla della profonda trasformazione nella raccolta di dati del settore sanitario nell'ultima decennio. Partendo dal Palm Pilot e Hotmail si è giunti ai moderni sistemi basati sul cloud. (Filmato a TEDxAustin.)
- Health and technology activist
Dr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges. Full bio

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00:12
There's an oldvecchio jokescherzo about a coppoliziotto who'schi è walkinga passeggio his beatbattere
0
717
2439
C'è una vecchia barzelletta su un poliziotto
che sta facendo la ronda
00:15
in the middlein mezzo of the night,
1
3156
1295
nel mezzo della notte,
00:16
and he comesviene acrossattraverso a guy undersotto a streetstrada lamplampada
2
4451
2365
e s'imbatte in un ragazzo sotto un lampione
00:18
who'schi è looking at the groundterra and movingin movimento from sidelato to sidelato,
3
6816
2531
che sta fissando il terreno,
muovendosi da un lato all'altro,
00:21
and the coppoliziotto askschiede him what he's doing.
4
9347
1859
il poliziotto gli chiede cosa sta facendo.
00:23
The guys saysdice he's looking for his keyschiavi.
5
11206
1959
Il ragazzo gli dice che sta
cercando le chiavi
00:25
So the coppoliziotto takes his time and lookssembra over
6
13165
2580
Il poliziotto si ferma,
si mette a cercare
00:27
and kindgenere of makesfa a little matrixmatrice and lookssembra
7
15745
1637
fa una griglia e cerca
00:29
for about two, threetre minutesminuti. No keyschiavi.
8
17382
3051
per due o tre minuti. Niente.
00:32
The coppoliziotto saysdice, "Are you sure? Hey buddycompagno,
9
20433
2966
Il poliziotto dice, "Sei sicuro?'
00:35
are you sure you lostperduto your keyschiavi here?"
10
23399
1880
Sicuro di aver perso le chiavi?
00:37
And the guy saysdice, "No, no, actuallyin realtà I lostperduto them
11
25279
1379
E il ragazzo, "No, veramente
00:38
down at the other endfine of the streetstrada,
12
26658
1525
le ho perse dall'altra parte della strada,
00:40
but the lightleggero is better here."
13
28183
5984
ma qui c'è più luce."
00:46
There's a conceptconcetto that people talk about nowadaysal giorno d'oggi
14
34167
1793
C'è un concetto di cui la gente parla ai giorni nostri
00:47
calledchiamato biggrande datadati, and what they're talkingparlando about
15
35960
2234
si chiama big data e si riferisce
00:50
is all of the informationinformazione that we're generatinggeneratrice
16
38194
2166
alla mole di informazioni
che stiamo generando
00:52
throughattraverso our interactioninterazione with and over the InternetInternet,
17
40360
2665
attraverso l'interazione con il web e nel web,
00:55
everything from FacebookFacebook and TwitterTwitter
18
43025
1942
a partire da Facebook e Twitter
00:56
to musicmusica downloadsdownload, moviesfilm, streamingstreaming, all this kindgenere of stuffcose,
19
44967
4077
fino al download della musica, dei film,
allo streaming e via dicendo,
01:01
the livevivere streamingstreaming of TEDTED.
20
49044
1875
lo streaming in diretta di TED.
01:02
And the folksgente who work with biggrande datadati, for them,
21
50919
2761
La gente che lavora con i big data,
01:05
they talk about that theirloro biggestmaggiore problemproblema is
22
53680
1771
afferma che il più grande problema sia
01:07
we have so much informationinformazione,
23
55451
1912
il fatto che abbiamo troppe informazioni,
01:09
the biggestmaggiore problemproblema is, how do we organizeorganizzare all that informationinformazione?
24
57363
3492
e la domande principale è:
come organizziamo tutta queste informazioni?
01:12
I can tell you that workinglavoro in globalglobale healthSalute,
25
60855
2392
Per me che lavoro nel settore sanitario mondiale,
01:15
that is not our biggestmaggiore problemproblema.
26
63247
2872
non è questo il problema più grande.
01:18
Because for us, even thoughanche se the lightleggero
27
66119
1570
Perché per noi, anche se preferiamo
01:19
is better on the InternetInternet,
28
67689
3157
la luce a internet,
01:22
the datadati that would help us solverisolvere the problemsi problemi
29
70846
2320
i dati che potrebbero aiutarci a risolvere i problemi
01:25
we're tryingprovare to solverisolvere is not actuallyin realtà presentpresente on the InternetInternet.
30
73166
3386
che stiamo affrontando non si trovano nel web.
01:28
So we don't know, for exampleesempio, how manymolti people
31
76552
1847
Non sappiamo, per esempio, quante persone adesso
01:30
right now are beingessere affectedinfluenzato by disastersdisastri
32
78399
2594
siano state colpite da catastrofi
01:32
or by conflictconflitto situationssituazioni.
33
80993
2336
o vivono situazioni di conflitto.
01:35
We don't know for really basicallyfondamentalmente any of the clinicscliniche
34
83329
3743
Non sappiamo nulla degli ambulatori
nei paesi in via di sviluppo,
01:39
in the developingin via di sviluppo worldmondo, whichquale onesquelli have medicinesfarmaci
35
87072
2193
quali hanno i farmaci
01:41
and whichquale onesquelli don't.
36
89265
1460
e quali no.
01:42
We have no ideaidea of what the supplyfornitura chaincatena is for those clinicscliniche.
37
90725
3172
Non abbiamo idea di come sia organizzata la distribuzione dei farmaci di quegli ambulatori.
01:45
We don't know -- and this is really amazingStupefacente to me --
38
93897
2860
Non sappiamo - e questo mi sorprende -
01:48
we don't know how manymolti childrenbambini were bornNato,
39
96757
2901
quanti bambini sono nati,
01:51
or how manymolti childrenbambini there are in BoliviaBolivia
40
99658
2946
o quanti bambini ci sono in Bolivia,
01:54
or BotswanaBotswana or BhutanBhutan.
41
102604
3154
Botswana o Bhutan.
01:57
We don't know how manymolti kidsbambini diedmorto last weeksettimana
42
105758
1922
Non sappiamo quanti bambini
siano morti la scorsa settimana
01:59
in any of those countriespaesi.
43
107680
1401
in questi paesi.
02:01
We don't know the needsesigenze of the elderlyanziano, the mentallymentalmente illmalato.
44
109081
3372
Non conosciamo le necessità degli anziani
o dei malati di mente.
02:04
For all of these differentdiverso criticallycriticamente importantimportante problemsi problemi
45
112453
3239
Di tutti quei problemi significativamente importanti
02:07
or criticallycriticamente importantimportante areasle zone that we want to solverisolvere problemsi problemi in,
46
115692
3001
o quei settori cruciali in cui vogliamo
risolvere i problemi,
02:10
we basicallyfondamentalmente know nothing at all.
47
118693
5112
non sappiamo nulla.
02:15
And partparte of the reasonragionare why we don't know anything at all
48
123805
2623
E questo, in parte, è dovuto al fatto che
02:18
is that the informationinformazione technologytecnologia systemssistemi
49
126428
2252
i sistemi informatici
02:20
that we use in globalglobale healthSalute to find the datadati
50
128680
3525
impiegati nel settore sanitario per trovare dati
02:24
to solverisolvere these problemsi problemi is what you see here.
51
132205
2945
per risolvere questi problemi
si riassumono in questo.
02:27
And this is about a 5,000-year-old-anni technologytecnologia.
52
135150
2258
Parliamo di un sistema tecnologico di 5000 anni fa.
02:29
Some of you maypuò have used it before.
53
137408
1052
Alcuni di voi potrebbero averlo già usato.
02:30
It's kindgenere of on its way out now, but we still use it
54
138460
2320
Sembra stia passando di moda,
ma noi continuiamo ad usarlo
02:32
for 99 percentper cento of our stuffcose.
55
140780
2091
per il 99 per cento delle attività.
02:34
This is a papercarta formmodulo, and what you're looking at
56
142871
4009
Quello che vedete è un modulo
02:38
is a papercarta formmodulo in the handmano of a MinistryMinistero of HealthSalute nurseinfermiera
57
146880
3366
nelle mani di un'infermiera
del ministero della salute indonesiano
02:42
in IndonesiaIndonesia who is trampingmarciare out acrossattraverso the countrysidecampagna
58
150246
3288
che sta attraversando
tutta la campagna indonesiana
02:45
in IndonesiaIndonesia on, I'm sure, a very hotcaldo and humidumido day,
59
153534
3581
in una giornata sicuramente calda e afosa,
02:49
and she is going to be knockingbussare on thousandsmigliaia of doorsporte
60
157115
2725
andrà bussando di porta in porta
02:51
over a periodperiodo of weekssettimane or monthsmesi,
61
159840
1946
per settimane o mesi,
02:53
knockingbussare on the doorsporte and sayingdetto, "ExcuseScusa me,
62
161786
2448
dicendo, "Scusate,
02:56
we'dsaremmo like to askChiedere you some questionsle domande.
63
164234
2172
vorremmo farvi alcune domande.
02:58
Do you have any childrenbambini? Were your childrenbambini vaccinatedvaccinati?"
64
166406
3671
Avete bambini? Sono vaccinati?"
03:02
Because the only way we can actuallyin realtà find out
65
170077
1848
Perché l'unico modo per scoprire
03:03
how manymolti childrenbambini were vaccinatedvaccinati in the countrynazione of IndonesiaIndonesia,
66
171925
2883
quanti bambini sono vaccinati in Indonesia,
03:06
what percentagepercentuale were vaccinatedvaccinati, is actuallyin realtà not
67
174808
2653
i dati in percentuale, non è
03:09
on the InternetInternet but by going out and knockingbussare on doorsporte,
68
177461
2900
attraverso internet ma chiedendo in ogni casa,
03:12
sometimesa volte tensdecine of thousandsmigliaia of doorsporte.
69
180361
2871
a volte in migliaia di case.
03:15
SometimesA volte it takes monthsmesi to even yearsanni
70
183232
2376
A volte tutto questo richiede mesi
03:17
to do something like this.
71
185608
1726
o addirittura anni.
03:19
You know, a censuscensimento of IndonesiaIndonesia
72
187334
2141
Un censimento di tutta l'Indonesia
03:21
would probablyprobabilmente take two yearsanni to accomplishrealizzare.
73
189475
1832
richiederebbe forse due anni.
03:23
And the problemproblema, of coursecorso, with all of this is that
74
191307
2645
E in tutto questo il problema, ovviamente,
03:25
with all those papercarta formsforme — and I'm tellingraccontare you
75
193952
1785
sono tutti quei moduli - e vi dico che
03:27
we have papercarta formsforme for everyogni possiblepossibile thing.
76
195737
2212
abbiamo moduli per qualsiasi cosa.
03:29
We have papercarta formsforme for vaccinationvaccinazione surveyssondaggi.
77
197949
2703
Abbiamo moduli per i sondaggi sulle vaccinazioni.
03:32
We have papercarta formsforme to tracktraccia people who come into clinicscliniche.
78
200652
3374
Abbiamo moduli per risalire a coloro
che vengono in ambulatorio.
03:36
We have papercarta formsforme to tracktraccia drugdroga suppliesforniture,
79
204026
2795
Abbiamo moduli per annotare le forniture di farmaci,
03:38
bloodsangue suppliesforniture, all these differentdiverso papercarta formsforme
80
206821
2804
sacche di sangue, tutti questi tipi di moduli
03:41
for manymolti differentdiverso topicstemi,
81
209625
1725
per questioni diverse,
03:43
they all have a singlesingolo commonComune endpointendpoint,
82
211350
2232
hanno tutti qualcosa in comune,
03:45
and the commonComune endpointendpoint lookssembra something like this.
83
213582
2665
che assomiglia a questo.
03:48
And what we're looking at here is a truckfulQuando o'o ' datadati.
84
216247
4284
E quello che ci ritroviamo di fronte è una marea di dati.
03:52
This is the datadati from a singlesingolo vaccinationvaccinazione coveragecopertura surveysondaggio
85
220531
4619
Questi dati riguardano solo la copertura vaccinale
03:57
in a singlesingolo districtquartiere in the countrynazione of ZambiaZambia
86
225150
2215
di un singolo distretto dello Zambia
03:59
from a fewpochi yearsanni agofa that I participatedpartecipato in.
87
227365
2128
a cui avevo preso parte alcuni anni fa.
04:01
The only thing anyonechiunque was tryingprovare to find out
88
229493
2557
L'unia cosa che tutti cercavano di scoprire
04:04
is what percentagepercentuale of ZambianZambia childrenbambini are vaccinatedvaccinati,
89
232050
3103
era la percentuale di bambini vaccinati in Zambia,
04:07
and this is the datadati, collectedraccolto on papercarta over weekssettimane
90
235153
3179
e questi sono i dati, materiale cartaceo
accumulato durante settimane
04:10
from a singlesingolo districtquartiere, whichquale is something like a countycontea
91
238332
2874
in un solo distretto, l'equivalente di una contea
04:13
in the UnitedUniti d'America StatesStati.
92
241206
1340
negli Stati Uniti.
04:14
You can imagineimmaginare that, for the entireintero countrynazione of ZambiaZambia,
93
242546
2108
Pensate a questo per tutto lo Zambia,
04:16
answeringsegreteria just that singlesingolo questiondomanda
94
244654
3574
rispondere a quella sola domanda
04:20
lookssembra something like this.
95
248228
1948
equivale a questo.
04:22
TruckCamion after truckcamion after truckcamion
96
250176
2655
Camion e camion e camion
04:24
filledpieno with stackpila after stackpila after stackpila of datadati.
97
252831
3461
pieni di cataste e cataste e cataste di dati.
04:28
And what makesfa it even worsepeggio is that
98
256292
1328
E quel che è peggio
04:29
that's just the beginninginizio,
99
257620
1938
è che è solo l'inizio,
04:31
because onceuna volta you've collectedraccolto all that datadati,
100
259558
1974
perché una volta in possesso di tutti i dati,
04:33
of coursecorso someone'sdi qualcuno going to have to --
101
261532
1593
ovviamente qualcuno dovrà -
04:35
some unfortunatesfortunato personpersona is going to have to typetipo that into a computercomputer.
102
263125
3292
uno sfortunato dovrà inserire i dati nel pc.
04:38
When I was a graduatediplomato studentalunno, I actuallyin realtà was
103
266417
2046
Quando ero neolaureato,
04:40
that unfortunatesfortunato personpersona sometimesa volte.
104
268463
2003
ero io quella persona sfortunata.
04:42
I can tell you, I oftenspesso wasn'tnon era really payingpagare attentionAttenzione.
105
270466
3011
Posso dirvi che spesso non prestavo molta attenzione.
04:45
I probablyprobabilmente madefatto a lot of mistakeserrori when I did it
106
273477
1818
Forse avrò fatto anche tanti errori
04:47
that no one ever discoveredscoperto, so datadati qualityqualità goesva down.
107
275295
2825
mai scoperti, contribuendo ad abbassare
la qualità dei dati.
04:50
But eventuallyinfine that datadati hopefullyfiduciosamente getsprende typeddigitato into a computercomputer,
108
278120
3152
Alla fine, per fortuna, quei dati vengono inseriti nel computer,
04:53
and someonequalcuno can begininizio to analyzeanalizzare it,
109
281272
1767
e qualcuno può iniziare ad analizzarli,
04:55
and onceuna volta they have an analysisanalisi and a reportrapporto,
110
283039
2716
Una volta che i dati sono stati analizzati e presentati,
04:57
hopefullyfiduciosamente then you can take the resultsrisultati of that datadati collectioncollezione
111
285755
3299
si spera che poi quei risultati
05:01
and use it to vaccinatevaccinare childrenbambini better.
112
289054
2147
possano essere utilizzati
per vaccinare meglio i bambini.
05:03
Because if there's anything worsepeggio
113
291201
2909
Perché se esiste qualcosa di peggio
05:06
in the fieldcampo of globalglobale publicpubblico healthSalute,
114
294110
2346
nel settore sanitario mondiale,
05:08
I don't know what's worsepeggio than allowingpermettendo childrenbambini on this planetpianeta
115
296456
2729
non so cosa ci sia di peggio che permettere che i bambini
05:11
to diemorire of vaccine-preventableprevenibili da vaccino diseasesmalattie,
116
299185
3140
muoiano di malattie prevenibili con un vaccino,
05:14
diseasesmalattie for whichquale the vaccinevaccino costscosti a dollardollaro.
117
302325
3510
malattie il cui vaccino costa un dollaro.
05:17
And millionsmilioni of childrenbambini diemorire of these diseasesmalattie everyogni yearanno.
118
305835
3088
Milioni di bambini muoiono di queste malattie ogni anno.
05:20
And the factfatto is, millionsmilioni is a grossschifoso estimatestima because
119
308923
3462
Milioni è una cifra approssimativa perché
05:24
we don't really know how manymolti kidsbambini diemorire eachogni yearanno of this.
120
312385
3005
non sappiamo realmente quanti bambini
muoiono così ogni anno.
05:27
What makesfa it even more frustratingfrustrante is that
121
315390
2352
La cosa più frustrante è che
05:29
the datadati entryiscrizione partparte, the partparte that I used to do as a gradGrad studentalunno,
122
317742
3099
l'inserimento dei dati, quello che facevo da neolaureato,
05:32
can take sometimesa volte sixsei monthsmesi.
123
320841
1970
può portar via fino a sei mesi.
05:34
SometimesA volte it can take two yearsanni to typetipo that informationinformazione
124
322811
2276
A volte ci vogliono due anni per inserire quelle informazioni,
05:37
into a computercomputer, and sometimesa volte, actuallyin realtà not infrequentlydi rado,
125
325087
3336
e a volte, non di rado,
05:40
it actuallyin realtà never happensaccade.
126
328423
1988
ciò non avviene.
05:42
Now try and wrapavvolgere your headcapo around that for a secondsecondo.
127
330411
2257
Per un momento cercate di riflettere su questo concetto.
05:44
You just had teamssquadre of hundredscentinaia of people.
128
332668
2442
C'erano squadre di centinaia di persone.
05:47
They wentandato out into the fieldcampo to answerrisposta a particularparticolare questiondomanda.
129
335110
2366
Sono partiti cercando risposte a una precisa domanda.
05:49
You probablyprobabilmente spentspeso hundredscentinaia of thousandsmigliaia of dollarsdollari
130
337476
2467
Avranno speso centinaia di migliaia di dollari
05:51
on fuelcarburante and photocopyingfotocopiatrice and perper diemDiem,
131
339943
3844
per la benzina, le fotocopie, le trasferte
05:55
and then for some reasonragionare, momentumimpulso is lostperduto
132
343787
2353
e poi per qualche ragione svanisce l'entusiasmo
05:58
or there's no moneyi soldi left,
133
346140
1311
o non ci sono più soldi,
05:59
and all of that comesviene to nothing
134
347451
2405
e tutto svanisce
06:01
because no one actuallyin realtà typestipi it into the computercomputer at all.
135
349856
2647
perché nessuno ha inserito i dati nel computer.
06:04
The processprocesso just stopsfermate. HappensAccade all the time.
136
352503
3310
Il processo si ferma. Succede tutte le volte.
06:07
This is what we basebase our decisionsdecisioni on in globalglobale healthSalute:
137
355813
2933
Questo è quello su cui basiamo
le nostre decisioni nel settore sanitario:
06:10
little datadati, oldvecchio datadati, no datadati.
138
358746
4898
pochi dati, vecchi dati, nessun dato.
06:15
So back in 1995, I beganiniziato to think about waysmodi
139
363644
2567
Nel 1995, ho cominciato a pensare a vari modi
06:18
in whichquale we could improveMigliorare this processprocesso.
140
366211
2154
con i quali poter migliorare questo processo.
06:20
Now 1995, obviouslyovviamente that was quiteabbastanza a long time agofa.
141
368365
2798
Ovviamente il 1995 è già passato da un pezzo.
06:23
It kindgenere of frightensspaventa me to think of how long agofa that was.
142
371163
2382
Quasi mi fa paura pensare a quanto tempo sia passato.
06:25
The topsuperiore moviefilm of the yearanno was
143
373545
2194
Uno dei migliori film del'anno era
06:27
"DieDie HardDisco rigido with a VengeanceVendetta."
144
375739
1182
"Die Hard- Duri a morire"
06:28
As you can see, BruceBruce WillisWillis had a lot more haircapelli back then.
145
376921
2783
Bruce Willis aveva molti più capelli neri allora.
06:31
I was workinglavoro in the CentersCentri for DiseaseMalattia ControlControllo,
146
379704
2384
Lavoravo nel centro per la prevenzione
e controllo delle malattie
06:34
and I had a lot more haircapelli back then as well.
147
382088
3043
e anch'io avevo più capelli neri di adesso.
06:37
But to me, the mostmaggior parte significantsignificativo thing that I saw in 1995
148
385131
3342
Ma per me, la cosa più importante che ho visto nel 1995
06:40
was this.
149
388473
1454
era questo.
06:41
HardDisco rigido for us to imagineimmaginare, but in 1995,
150
389927
2641
Difficile da immaginare oggi, ma nel 1995
06:44
this was the ultimatefinale eliteelite mobilemobile devicedispositivo.
151
392568
3598
era il più recente dispositivo portatile d'elite.
06:48
Right? It wasn'tnon era an iPhoneiPhone. It wasn'tnon era a GalaxyGalaxy phoneTelefono.
152
396166
2372
OK, non era un iPhone né un Galaxy.
06:50
It was a PalmPalma PilotPilota.
153
398538
1478
Era un Palm Pilot.
06:52
And when I saw the PalmPalma PilotPilota for the first time, I thought,
154
400016
3564
E quando ho visto un Palm Pilot per la prima volta, ho pensato,
06:55
why can't we put the formsforme on these PalmPalma PilotsPiloti
155
403580
2527
perché non caricare i moduli su questi Palm Pilot
06:58
and go out into the fieldcampo just carryingportando one PalmPalma PilotPilota,
156
406107
2872
e andare in giro con un Palm Pilot,
07:00
whichquale can holdtenere the capacitycapacità of tensdecine of thousandsmigliaia
157
408979
3117
che può contenere decine di migliaia
07:04
of papercarta formsforme? Why don't we try to do that?
158
412096
2181
di moduli? Perché non provarci?
07:06
Because if we can do that, if we can actuallyin realtà just
159
414277
2748
Perché se possiamo farlo, se possiamo
07:09
collectraccogliere the datadati electronicallyelettronicamente, digitallydigitalmente,
160
417025
2514
memorizzare i dati in formato elettronico, digitale
07:11
from the very beginninginizio,
161
419539
1903
sin dall'inizio,
07:13
we can just put a shortcutscorciatoia right throughattraverso that wholetotale processprocesso
162
421442
3017
creiamo una scorciatoia per l'intero processo
07:16
of typingdigitando,
163
424459
3222
di inserimento dei dati,
07:19
of havingavendo somebodyqualcuno typetipo that stuffcose into the computercomputer.
164
427681
1983
qualcuno che possa inserirli nel computer.
07:21
We can skipSalta straightdritto to the analysisanalisi
165
429664
1959
Possiamo passare direttamente all'analisi
07:23
and then straightdritto to the use of the datadati to actuallyin realtà savesalvare livesvite.
166
431623
3075
e poi all'uso dei dati per salvare realmente delle vite.
07:26
So that's actuallyin realtà what I beganiniziato to do.
167
434698
2515
Ed è quello che ho cominciato a fare.
07:29
WorkingLavorando at CDCCDC, I beganiniziato to travelviaggio to differentdiverso programsprogrammi
168
437213
3334
Lavorando al CDC, ho iniziato a partecipare
a diversi programmi
07:32
around the worldmondo and to traintreno them in usingutilizzando PalmPalma PilotsPiloti
169
440547
4069
sparsi per il mondo, insegnando l'uso dei Palm Pilot
07:36
to do datadati collectioncollezione insteadanziché of usingutilizzando papercarta.
170
444616
2525
al posto dei moduli cartacei per memorizzare i dati.
07:39
And it actuallyin realtà workedlavorato great.
171
447141
2109
E andò molto bene.
07:41
It workedlavorato exactlydi preciso as well as anybodynessuno would have predictedprevisto.
172
449250
2665
Andò esattamente come previsto.
07:43
What do you know? DigitalDigitale datadati collectioncollezione
173
451915
2233
Avete capito? La raccolta digitale dei dati
07:46
is actuallyin realtà more efficientefficiente than collectingraccolta on papercarta.
174
454148
2271
è molto più efficiente di quella cartacea.
07:48
While I was doing it, my businessattività commerciale partnercompagno, RoseRosa,
175
456419
2364
Mentre stavo facendo questo,
la mia collega Rose
07:50
who'schi è here with her husbandmarito, MatthewMatthew, here in the audiencepubblico,
176
458783
2817
che è qui tra il pubblico con suo marito Matthew,
07:53
RoseRosa was out doing similarsimile stuffcose for the AmericanAmericano RedRosso CrossCroce.
177
461600
3177
Rose stava svolgendo la stessa cosa
per la Croce Rossa Americana
07:56
The problemproblema was, after a fewpochi yearsanni of doing that,
178
464777
2065
Il problema era che, dopo un po' di anni,
07:58
I realizedrealizzato I had donefatto -- I had been to maybe
179
466842
2740
mi resi conto che avevo partecipato
08:01
sixsei or sevenSette programsprogrammi, and I thought,
180
469582
2718
a sei o sette programmi e pensai,
08:04
you know, if I keep this up at this paceritmo,
181
472300
2310
se continuassi a mantenere questo ritmo,
08:06
over my wholetotale careercarriera, maybe I'm going to go
182
474610
1654
per tutta la mia carriera, potrei riuscire a
08:08
to maybe 20 or 30 programsprogrammi.
183
476264
2277
partecipare a 20 o 30 programmi.
08:10
But the problemproblema is, 20 or 30 programsprogrammi,
184
478541
3229
La questione è che, 20 o 30 programmi,
08:13
like, trainingformazione 20 or 30 programsprogrammi to use this technologytecnologia,
185
481770
2973
addomesticare 20 o 30 programmi a usare la tecnologia,
08:16
that is a tinyminuscolo dropfar cadere in the bucketsecchio.
186
484743
2206
è una minuscola goccia nell'oceano.
08:18
The demandrichiesta for this, the need for datadati to runcorrere better programsprogrammi,
187
486949
4039
La richiesta, l'esigenza di far funzionare
meglio i programmi è enorme,
08:22
just withinentro healthSalute, not to mentioncitare all of the other fieldsi campi
188
490988
2736
per lo meno nell'ambito sanitario, per non parlare degli
08:25
in developingin via di sviluppo countriespaesi, is enormousenorme.
189
493724
2166
altri settori nei paesi in via di sviluppo.
08:27
There are millionsmilioni and millionsmilioni and millionsmilioni of programsprogrammi,
190
495890
4010
Ci sono milioni e milioni e milioni di programmi,
08:31
millionsmilioni of clinicscliniche that need to tracktraccia drugsfarmaci,
191
499900
2535
milioni di ambulatori che devono tracciare i farmaci,
08:34
millionsmilioni of vaccinevaccino programsprogrammi.
192
502435
1299
milioni di campagne per le vaccinazioni.
08:35
There are schoolsscuole that need to tracktraccia attendancepresenze.
193
503734
2057
Ci sono scuole che devono annotare le frequenze.
08:37
There are all these differentdiverso things
194
505791
2005
Ci sono tutti questi vari aspetti
08:39
for us to get the datadati that we need to do.
195
507796
2095
da tener presente per ottenere i nostri dati.
08:41
And I realizedrealizzato, if I kepttenere up the way that I was doing,
196
509891
4526
E mi sono accorto che se avessi continuato
sulla stessa strada,
08:46
I was basicallyfondamentalmente hardlyquasi going to make any impacturto
197
514417
3243
sarebbe stato difficile lasciare il segno
08:49
by the endfine of my careercarriera.
198
517660
1832
entro la fine della mia carriera.
08:51
And so I beganiniziato to wrackwrack my braincervello
199
519492
2155
Ho cominciato a tormentarmi,
08:53
tryingprovare to think about, you know,
200
521647
1143
a cercare una soluzione,
08:54
what was the processprocesso that I was doing,
201
522790
1518
a pensare al procedimento utilizzato,
08:56
how was I trainingformazione folksgente, and what were the bottlenecksColli di bottiglia
202
524308
2856
come istruivo la gente, quali erano i colli di bottiglia
08:59
and what were the obstaclesostacoli to doing it fasterPiù veloce
203
527164
2813
e gli ostacoli che mi impedivano di essere
09:01
and to doing it more efficientlyin modo efficiente?
204
529977
1520
più veloce ed efficiente?
09:03
And unfortunatelypurtroppo, after thinkingpensiero about this for some time,
205
531497
3143
Sfortunatamente, dopo averci pensato per un po',
09:06
I realizedrealizzato -- I identifiedidentificato the mainprincipale obstacleostacolo.
206
534640
3452
mi resi conto -- riuscìi a identificare il principale ostacolo.
09:10
And the mainprincipale obstacleostacolo, it turnedtrasformato out,
207
538092
1977
E l'ostacolo principale, venne fuori,
09:12
and this is a sadtriste realizationrealizzazione,
208
540069
1835
ed è una triste constatazione,
09:13
the mainprincipale obstacleostacolo was me.
209
541904
2268
il principale ostacolo ero io.
09:16
So what do I mean by that?
210
544172
2196
Cosa voglio dire?
09:18
I had developedsviluppato a processprocesso wherebyper cui
211
546368
2488
Avevo sviluppato un procedimento in cui
09:20
I was the centercentro of the universeuniverso of this technologytecnologia.
212
548856
5045
io ero al centro di
questo universo tecnologico.
09:25
If you wanted to use this technologytecnologia, you had to get in touchtoccare with me.
213
553901
2989
Se volevate avere accesso alla tecnologia,
dovevate contattare me.
09:28
That meanssi intende you had to know I existedesistito.
214
556890
2106
Ovvero, dovevate sapere della mia esistenza.
09:30
Then you had to find the moneyi soldi to paypagare for me
215
558996
1474
Dovevate cercare soldi per potermi pagare
09:32
to flyvolare out to your countrynazione
216
560470
1486
il volo per venire a trovarti,
09:33
and the moneyi soldi to paypagare for my hotelHotel
217
561956
1548
il soggiorno in hotel
09:35
and my perper diemDiem and my dailyquotidiano rateVota.
218
563504
2760
e per pagare la mia trasferta.
09:38
So you could be talkingparlando about 10,000 or 20,000 or 30,000 dollarsdollari
219
566264
2949
Stiamo parlando di 10 000, 20 000 o 30 000 dollari
09:41
if I actuallyin realtà had the time or it fitin forma my scheduleprogramma
220
569213
2582
a patto che io avessi tempo
e ci fosse spazio nella mia agenda
09:43
and I wasn'tnon era on vacationVacanze.
221
571795
1947
o che non fossi in vacanza.
09:45
The pointpunto is that anything, any systemsistema that dependsdipende
222
573742
2897
Il fatto è che qualsiasi cosa o sistema che dipenda
09:48
on a singlesingolo humanumano beingessere or two or threetre or fivecinque humanumano beingsesseri,
223
576639
2870
da un solo individuo o due, tre, cinque individui
09:51
it just doesn't scalescala.
224
579509
1736
non può avanzare.
09:53
And this is a problemproblema for whichquale we need to scalescala
225
581245
2021
E per questo è necessario far progredire
09:55
this technologytecnologia and we need to scalescala it now.
226
583266
2997
questa tecnologia e dobbiamo farlo adesso.
09:58
And so I beganiniziato to think of waysmodi in whichquale I could basicallyfondamentalmente
227
586263
2222
Così cominciai a pensare a vari modi in cui
10:00
take myselfme stessa out of the pictureimmagine.
228
588485
2384
sarei potuto uscire dal progetto.
10:02
And, you know, I was thinkingpensiero,
229
590869
4496
Stavo pensando
10:07
how could I take myselfme stessa out of the pictureimmagine
230
595365
2096
a come sarei potuto scomparire
10:09
for quiteabbastanza some time.
231
597461
1809
per un po' di tempo.
10:11
You know, I'd been trainedallenato that the way that
232
599270
2157
Sono stato formato basandomi sulla logica per cui
10:13
you distributedistribuire technologytecnologia withinentro internationalinternazionale developmentsviluppo
233
601427
2722
la distribuzione della tecnologia
su scala internazionale
10:16
is always consultant-basedConsulente-base.
234
604149
2027
è sempre fondata sull'attività di un consulente.
10:18
It's always guys that look prettybella much like me
235
606176
2977
Si tratta di persone più o meno come me
10:21
flyingvolante from countriespaesi that look prettybella much like this
236
609153
2301
che vengono da paesi come questo,
10:23
to other countriespaesi with people with darkerpiù scuro skinpelle.
237
611454
3106
diretti a paesi con persone dalla pelle più scura.
10:26
And you go out there, and you spendtrascorrere moneyi soldi on airfarebiglietto aereo
238
614560
2445
Va lì, spendi soldi in tasse aeree,
10:29
and you spendtrascorrere time and you spendtrascorrere perper diemDiem
239
617005
3510
trascorri del tempo, spendi i tuoi soldi
10:32
and you spendtrascorrere [on a] hotelHotel and you spendtrascorrere all that stuffcose.
240
620515
2112
e paghi un hotel, e così via.
10:34
As farlontano as I knewconosceva, that was the only way
241
622627
1851
Per quanto ne so io, era l'unico modo
10:36
you could distributedistribuire technologytecnologia, and I couldn'tnon poteva figurefigura out a way around it.
242
624478
3269
per poter portare la tecnologia,
non me ne veniva in mente un altro.
10:39
But the miraclemiracolo that happenedè accaduto,
243
627747
2671
Poi accadde il miracolo.
10:42
I'm going to call it HotmailHotmail for shortcorto.
244
630418
2750
Lo chiamerò Hotmail per farla breve.
10:45
Now you maypuò not think of HotmailHotmail as beingessere miraculousmiracoloso,
245
633168
2181
Forse per voi Hotmail non è miracoloso,
10:47
but for me it was miraculousmiracoloso, because I noticedsi accorse,
246
635349
2913
ma per me lo era perché mi resi conto,
10:50
just as I was wrestlinglotta with this problemproblema,
247
638262
2566
proprio mentre cercavo di affrontare il problema,
10:52
I was workinglavoro in sub-SaharanSub-sahariana AfricaAfrica mostlysoprattutto at the time.
248
640828
3414
allora lavoravo per lo più nell'Africa subsahariana,
10:56
I noticedsi accorse that everyogni sub-SaharanSub-sahariana AfricanAfricano healthSalute workerlavoratore
249
644242
2589
mi resi conto che lì
ogni impiegato del settore sanitario
10:58
that I was workinglavoro with had a HotmailHotmail accountaccount.
250
646831
4108
con cui lavoravo, aveva un account Hotmail.
11:02
And I thought, it struckcolpito me,
251
650939
2144
La cosa mi colpì e pensai,
11:05
wait a minuteminuto, I know that the HotmailHotmail people
252
653083
2615
aspetta, di sicuro i dipendenti Hotmail
11:07
surelycertamente didn't flyvolare to the MinistryMinistero of HealthSalute of KenyaKenia
253
655698
2716
non vanno fino in Kenya per insegnare
ai dipendenti del ministero della Sanità
11:10
to traintreno people in how to use HotmailHotmail.
254
658414
2711
come si usa Hotmail.
11:13
So these guys are distributingdistribuzione technologytecnologia.
255
661125
2487
Quello che fanno è distribuire la tecnologia.
11:15
They're gettingottenere softwareSoftware capacitycapacità out there
256
663612
2004
Esportano le capacità del software
11:17
but they're not actuallyin realtà flyingvolante around the worldmondo.
257
665616
2009
senza dover nemmeno viaggiare.
11:19
I need to think about this some more.
258
667625
1560
Dovevo riflettere di più su questo concetto.
11:21
While I was thinkingpensiero about it, people startediniziato usingutilizzando
259
669185
2173
Mentre pensavo a questo,
la gente aveva cominciato a usare
11:23
even more things just like this, just as we were.
260
671358
3200
sempre più questi strumenti, proprio come noi.
11:26
They startediniziato usingutilizzando LinkedInLinkedIn and FlickrFlickr
261
674558
1210
Iniziarono a usare Linkedin, Flickr,
11:27
and GmailGmail and GoogleGoogle MapsMappe, all these things.
262
675768
2761
Gmail, Google Maps e tante altre cose.
11:30
Of coursecorso, all of these things are cloud-basedBasato su cloud
263
678529
2726
Si tratta di servizi basati sul cloud
11:33
and don't requirerichiedere any trainingformazione.
264
681255
2206
per cui non è richiesta nessuna formazione.
11:35
They don't requirerichiedere any programmersprogrammatori.
265
683461
1600
Non c'è bisogno di programmatori.
11:37
They don't requirerichiedere any consultantsconsulenti, because
266
685061
1709
Non c'è bisogno di consulenti, perché
11:38
the businessattività commerciale modelmodello for all these businessesaziende
267
686770
2394
la strategia per tutti questi strumenti
11:41
requiresrichiede that something be so simplesemplice we can use it ourselvesnoi stessi
268
689164
2997
richiede che ogni cosa sia così semplice
da poter essere usata pur avendo
11:44
with little or no trainingformazione.
269
692161
1185
una formazione scarsa o nulla.
11:45
You just have to hearsentire about it and go to the websiteSito web.
270
693346
2614
Lo sentite nominare e andate diretti sul sito web.
11:47
And so I thought, what would happenaccadere if we builtcostruito softwareSoftware
271
695960
4365
Pensai, cosa succederebbe
se costruissi un software
11:52
to do what I'd been consultingconsulenza in?
272
700325
2011
che faccia quello che faccio io?
11:54
InsteadInvece of trainingformazione people how
273
702336
1434
Invece di istruire le persone su come
11:55
to put formsforme ontosu mobilemobile devicesdispositivi,
274
703770
2850
caricare i moduli sui dispositivi portatili,
11:58
let's createcreare softwareSoftware that letslascia them do it themselvesloro stessi
275
706620
2284
creiamo software che li facciano
lavorare autonomamente
12:00
with no trainingformazione and withoutsenza me beingessere involvedcoinvolti?
276
708904
1890
senza formazione e senza ricorrere a me.
12:02
And that's exactlydi preciso what we did.
277
710794
1804
Ed è quello che abbiamo fatto.
12:04
So we createdcreato softwareSoftware calledchiamato MagpiMagPi,
278
712598
3684
Abbiamo creato un software chiamato Magpi,
12:08
whichquale has an onlinein linea formmodulo creatorCreatore.
279
716282
1877
che genera dei moduli direttamente on line.
12:10
No one has to speakparlare to me.
280
718159
1151
Nessuno deve rivolgersi a me.
12:11
You just have to hearsentire about it and go to the websiteSito web.
281
719310
2694
Lo sentite nominare e andate direttamente sul sito.
12:14
You can createcreare formsforme, and onceuna volta you've createdcreato the formsforme,
282
722004
2747
Si possono creare moduli,
e una volta che sono stati creati
12:16
you pushspingere them to a varietyvarietà of commonComune mobilemobile phonestelefoni.
283
724751
2340
è possibile inviarli a tutti i dispositivi portatili.
12:19
ObviouslyOvviamente nowadaysal giorno d'oggi, we'venoi abbiamo movedmosso pastpassato PalmPalma PilotsPiloti
284
727091
2475
Naturalmente oggi si è passati dai Palm Pilot
12:21
to mobilemobile phonestelefoni.
285
729566
1328
ai cellulari.
12:22
And it doesn't have to be a smartphonesmartphone.
286
730894
1132
E non devono essere per forza smartphone.
12:24
It can be a basicdi base phoneTelefono like the phoneTelefono on the right there,
287
732026
2707
Vanno bene anche i cellulari come quello lì a destra,
12:26
you know, the basicdi base kindgenere of SymbianSymbian phoneTelefono
288
734733
1336
il modello base di telefono Symbian
12:28
that's very commonComune in developingin via di sviluppo countriespaesi.
289
736069
2466
molto diffuso nei paesi in via di sviluppo.
12:30
And the great partparte about this is, it's just like HotmailHotmail.
290
738535
3999
La parte più importante di tutto questo è
che funziona come Hotmail.
12:34
It's cloud-basedBasato su cloud, and it doesn't requirerichiedere any trainingformazione,
291
742534
2334
Un modello basato sul cloud. senza bisogno di formazione,
12:36
programmingprogrammazione, consultantsconsulenti.
292
744868
2040
programmazione o consulenza.
12:38
But there are some additionalUlteriori benefitsbenefici as well.
293
746908
1936
Ci sono anche ulteriori vantaggi.
12:40
Now we knewconosceva, when we builtcostruito this systemsistema,
294
748844
1955
Allora sapevamo,
quando abbiamo costruito il sistema,
12:42
the wholetotale pointpunto of it, just like with the PalmPalma PilotsPiloti,
295
750799
2293
che la questione di fondo, come per i Palm Pilot,
12:45
was that you'dfaresti have to, you'dfaresti be ablecapace to
296
753092
2604
era essere in grado di
12:47
collectraccogliere the datadati and immediatelysubito uploadcaricare the datadati and get your datadati setimpostato.
297
755696
3191
raccogliere dati, caricarli subito e averli già a disposizione.
12:50
But what we foundtrovato, of coursecorso, sinceda it's alreadygià on a computercomputer,
298
758887
2437
Ma abbiamo scoperto, poiché lavoriamo sempre con un computer,
12:53
we can deliverconsegnare instantimmediato mapsmappe and analysisanalisi and graphingrappresentare graficamente.
299
761324
3188
che possiamo fornire direttamente
mappe, analisi e grafici.
12:56
We can take a processprocesso that tookha preso two yearsanni
300
764512
2251
Abbiamo preso un processo
che durava due anni
12:58
and compresscomprimere that down to the spacespazio of fivecinque minutesminuti.
301
766763
3222
e l'abbiamo compresso fino ad arrivare a cinque minuti.
13:01
UnbelievableIncredibile improvementsmiglioramenti in efficiencyefficienza.
302
769985
2506
Straordinari miglioramenti in efficienza.
13:04
Cloud-basedBasato su cloud, no trainingformazione, no consultantsconsulenti, no me.
303
772491
4766
Basati sul cloud, senza formazione,
senza consulenza, senza di me.
13:09
And I told you that in the first fewpochi yearsanni
304
777257
2323
Vi ho detto che nei primi anni di formazione
13:11
of tryingprovare to do this the old-fashionedvecchio stile way,
305
779580
1827
quando utilizzavo il vecchio metodo,
13:13
going out to eachogni countrynazione,
306
781407
1292
recandomi nei vari paesi,
13:14
we reachedraggiunto about, I don't know,
307
782699
3054
siamo riusci a formare,
13:17
probablyprobabilmente trainedallenato about 1,000 people.
308
785753
2118
credo, circa 1000 persone.
13:19
What happenedè accaduto after we did this?
309
787871
1803
E dopo?
13:21
In the secondsecondo threetre yearsanni, we had 14,000 people
310
789674
2506
Nei successivi tre anni, 14 000 persone
13:24
find the websiteSito web, signsegno up, and startinizio usingutilizzando it to collectraccogliere datadati,
311
792180
3193
hanno visitato il sito, si sono iscritte e
hanno iniziato a usarlo per raccogliere dati,
13:27
datadati for disasterdisastro responserisposta,
312
795373
1502
dati per i soccorsi nelle catastrofi,
13:28
CanadianCanadese pigmaiale farmersagricoltori trackingpuntamento pigmaiale diseasemalattia and pigmaiale herdsmandrie,
313
796875
4748
gli allevatori canadesi annotavano
le mandrie e le malattie dei maiali,
13:33
people trackingpuntamento drugdroga suppliesforniture.
314
801623
2415
le persone annotavano i rifornimenti di farmaci.
13:36
One of my favoritefavorito examplesesempi, the IRCIRC,
315
804038
1942
Uno degli esempi che preferisco, l'IRC,
13:37
InternationalInternazionale RescueSalvataggio CommitteeComitato,
316
805980
1629
Organizzazione Internazionale per
l'assistenza ai rifugiati,
13:39
they have a programprogramma where semi-literatesemi-literate midwivesostetriche
317
807609
3237
hanno un programma in cui
delle levatrici semi-alfabetizzate
13:42
usingutilizzando $10 mobilemobile phonestelefoni
318
810846
2427
usano cellulari da 10 dollari
13:45
sendinviare a texttesto messagemessaggio usingutilizzando our softwareSoftware
319
813273
2209
inviano sms attraverso i nostri software
13:47
onceuna volta a weeksettimana with the numbernumero of birthsNati nel
320
815482
2209
una volta alla settimana,
indicando il numero di nascite
13:49
and the numbernumero of deathsmorti, whichquale gives IRCIRC
321
817691
2313
e morti, dando ad IRC
13:52
something that no one in globalglobale healthSalute has ever had:
322
820004
2599
qualcosa che nessun'altro
nel settore sanitario mondiale ha mai avuto:
13:54
a nearvicino real-timetempo reale systemsistema of countingconteggio babiesbambini,
323
822603
3637
un controllo in tempo reale del numero dei neonati,
13:58
of knowingsapendo how manymolti kidsbambini are bornNato,
324
826240
1492
conoscere il numero delle nascite,
13:59
of knowingsapendo how manymolti childrenbambini there are
325
827732
1676
quanti bambini ci sono
14:01
in SierraSierra LeoneLeone, whichquale is the countrynazione where this is happeningavvenimento,
326
829408
2782
in Sierra Leone, il paese dove questo sta succedendo,
14:04
and knowingsapendo how manymolti childrenbambini diemorire.
327
832190
3204
e conoscere quanti bambini sono morti.
14:07
PhysiciansMedici for HumanUmano RightsDiritti --
328
835394
1597
I medici per i diritti umani --
14:08
this is movingin movimento a little bitpo outsideal di fuori the healthSalute fieldcampo
329
836991
2479
questo esula un po' dal settore sanitario --
14:11
they are gatheringraduno, they're basicallyfondamentalmente trainingformazione people
330
839470
2865
stanno radunando, formando persone
14:14
to do rapestupro examsesami in CongoCongo, where this is an epidemicepidemico,
331
842335
3364
per effettuare esami clinici nei casi di abusi sessuali
in Congo, dove tutto questo
14:17
a horribleorribile epidemicepidemico,
332
845699
1748
sembra un'epidemia,
14:19
and they're usingutilizzando our softwareSoftware to documentdocumento
333
847447
2171
e fanno ricorso ai nostri software per documentare
14:21
the evidenceprova they find, includingCompreso photographicallyfotograficamente,
334
849618
2972
le prove che trovano, incluse le fotografie,
14:24
so that they can bringportare the perpetratorsautori to justicegiustizia.
335
852590
4152
in modo da portare i colpevoli in tribunale.
14:28
CamfedCamfed, anotherun altro charitycarità basedbasato out of the U.K.,
336
856742
3683
Camfed, ente di beneficenza con sede nel Regno Unito,
14:32
CamfedCamfed payspaga girls'ragazze' familiesfamiglie to keep them in schoolscuola.
337
860425
3748
paga le famiglie affinché le loro figlie vadano a scuola.
14:36
They understandcapire this is the mostmaggior parte significantsignificativo interventionintervento
338
864173
1873
Credono sia l'intervento più significativo
14:38
they can make. They used to tracktraccia the dispersementsdispersements,
339
866046
3284
che possano fare.
Tengono traccia dei pagamenti,
14:41
the attendancepresenze, the gradesgradi, on papercarta.
340
869330
1986
delle frequenze, dei voti su carta.
14:43
The turnaroundgirarsi time betweenfra a teacherinsegnante
341
871316
1608
Trascorrevano da due a tre anni tra il momento in cui
14:44
writingscrittura down gradesgradi or attendancepresenze
342
872924
1726
l'insegnante annotava voti o presenze
14:46
and gettingottenere that into a reportrapporto was about two to threetre yearsanni.
343
874650
2610
e il rapporto finale.
14:49
Now it's realvero time, and because this is suchcome
344
877260
2230
Ora avviene in tempo reale, perché abbiamo
14:51
a low-costa basso costo systemsistema and basedbasato in the cloudnube, it costscosti,
345
879490
2940
un sistema economico basato sul cloud,
14:54
for the entireintero fivecinque countriespaesi that CamfedCamfed runspiste this in
346
882430
3434
per tutti e cinque i paesi in cui Camfed ha aiutato
14:57
with tensdecine of thousandsmigliaia of girlsragazze,
347
885864
1932
decine di migliaia di ragazze,
14:59
the wholetotale costcosto combinedcombinato is 10,000 dollarsdollari a yearanno.
348
887796
3358
costa 10 000 dollari all'anno.
15:03
That's lessDi meno than I used to get
349
891154
1801
Una cifra inferiore a quella che
15:04
just travelingviaggiante out for two weekssettimane to do a consultationconsultazione.
350
892955
5071
mi pagavano per fare consulenza per una o due settimane.
15:10
So I told you before that
351
898026
2136
Quindi, come ho già detto
15:12
when we were doing it the old-fashionedvecchio stile way, I realizedrealizzato
352
900162
2192
quando utilizzavamo il vecchio metodo,
mi resi conto
15:14
all of our work was really addingaggiungendo up to just a dropfar cadere in the bucketsecchio --
353
902354
2898
che stavamo soltanto aggiungendo una goccia
nell'oceano --
15:17
10, 20, 30 differentdiverso programsprogrammi.
354
905252
2226
10, 20, 30 programmi diversi.
15:19
We'veAbbiamo madefatto a lot of progressprogresso, but I recognizericonoscere
355
907478
2275
Abbiamo fatto molti progressi, ma ammetto
15:21
that right now, even the work that we'venoi abbiamo donefatto
356
909753
2157
che adesso, anche la formazione fatta con
15:23
with 14,000 people usingutilizzando this,
357
911910
2404
14 000 persone,
15:26
is still a dropfar cadere in the bucketsecchio. But something'sc'è qualcosa che non changedcambiato.
358
914314
2946
continua ad essere una goccia nell'oceano. Ma qualcosa
è cambiato.
15:29
And I think it should be obviousevidente.
359
917260
1216
Ed è ovvio.
15:30
What's changedcambiato now is,
360
918476
2091
Quello che è cambiato adesso è che,
15:32
insteadanziché of havingavendo a programprogramma in whichquale we're scalingscalata at suchcome a slowlento rateVota
361
920567
3578
invece di avere un programma in cui avanzavamo
molto lentamente
15:36
that we can never reachraggiungere all the people who need us,
362
924145
3198
senza poter raggiungere tutti quelli che avevano
bisogno di noi,
15:39
we'venoi abbiamo madefatto it unnecessarynon necessario for people to get reachedraggiunto by us.
363
927343
3659
abbiamo reso inutile la nostra consulenza.
15:43
We'veAbbiamo createdcreato a toolstrumento that letslascia programsprogrammi
364
931002
3076
Abbiamo creato uno strumento che permette
ai programmi
15:46
keep kidsbambini in schoolscuola, tracktraccia the numbernumero of babiesbambini
365
934078
3155
di controllare i bambini a scuola, registrare il numero
15:49
that are bornNato and the numbernumero of babiesbambini that diemorire,
366
937233
2804
delle nascite e delle morti di neonati,
15:52
to catchcatturare criminalscriminali and successfullycon successo prosecuteperseguire them,
367
940037
3623
arrestare i criminali e processarli,
15:55
to do all these differentdiverso things to learnimparare more
368
943660
2690
svolgere tutti questi compiti, essere sempre
15:58
about what's going on, to understandcapire more, to see more,
369
946350
5117
aggiornati, conoscere, vedere sempre più,
16:03
and to savesalvare livesvite and improveMigliorare livesvite.
370
951467
3971
e salvare vite, migliorare le vite.
16:07
Thank you.
371
955438
1997
Grazie.
16:09
(ApplauseApplausi)
372
957435
3987
(Applausi)

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ABOUT THE SPEAKER
Joel Selanikio - Health and technology activist
Dr. Joel Selanikio combines technology and data to help solve global health challenges.

Why you should listen

A practicing pediatrician, former Wall Street computer consultant, and former epidemiologist at the Centers for Disease Control, Dr. Joel Selanikio is the CEO of DataDyne, a social business working in fields such as international development and global health.

Selanikio started to experiment with electronic data capture back when the Palm Pilot was cutting edge technology. In the years since then, he has helped to experiment with the growing potential and availability of technology--and the growing ubiquity of the cloud. Combining the two has led to systems such as Magpi mobile data collection software. Previously known as "EpiSurveyor," the service now has over 20,000 users in more than 170 countries.

Selanikio holds a bachelor's degree from Haverford College, a medical degree from Brown University, and he is a graduate of the Epidemic Intelligence Service fellowship of the CDC. He continues to practice clinical pediatrics as an Assistant Professor at Georgetown University and on the Emergency Response Team of the International Rescue Committee.

More profile about the speaker
Joel Selanikio | Speaker | TED.com