Есть старая шутка о полицейском,

который проводит ночью свой обход

и натыкается на парня под уличным фонарём,

который ходит из стороны в сторону
и смотрит себе под ноги.

Полицейский спросил его,
что он делает.

Парень ответил, что ищет ключи.

Полицейский решает помочь,

он осматривается и как бы
намечает зону поиска,

ищет две-три минуты...

Ключей нет.

Полицейский говорит: «А ты уверен?

Приятель, ты уверен, 
что ты здесь ключи потерял?»

И тот отвечает: «Нет, 
я вообще-то потерял их

на другом конце улицы,

но тут света больше».

(Смех)

В наше время много говорят
о больших данных

и о том, как в этих данных отражается
вся информация,

которую мы генерируем при взаимодействии

в интернете и через интернет,

всё, начиная с фейсбука и твиттера

и заканчивая скачиванием музыки,
фильмов, передачей данных,

а также прямыми трансляциями TED.

И люди, которые работают
с большими данными,

говорят, что их самая большая проблема —

информации слишком много.

Самая большая проблема — это как
упорядочить всю эту информацию?

Работая во всемирной охране
здоровья, я скажу,

что не это наша самая большая проблема.

Потому что хотя в интернете
света и больше,

но в нашем случае данных,
которые помогли бы решить наши задачи,

в интернете нет.

Поэтому, например, мы не знаем,

сколько людей сейчас
страдают от стихийных бедствий

или от конфликтов.

Мы не знаем, в сущности,
ни об одной из больниц

в развивающихся странах:

в какой из них есть лекарства,
а в какой нет.

Мы не имеем понятия, как
организованы поставки в эти больницы.

Мы не знаем — и это действительно
поразительно — мы не знаем,

сколько детей родилось
или сколько детей всего

в Боливии, Ботсване или Бутане.

Не знаем, сколько детей умерло за неделю

в любой из этих стран.

Мы не знаем, в чём нуждаются
престарелые и психически больные.

Обо всех этих критически важных проблемах

или критически важных областях,
в которых есть нерешённые проблемы,

мы практически ничего не знаем.

И одна из причин того,
что мы ничего не знаем,

в том, что информационные технологии,
которые мы используем в здравоохранении

для сбора информации об этих проблемах,
выглядят вот так.

Этой технологии примерно 5 000 лет.

Некоторые из вас её ещё помнят.

Сейчас она уходит в прошлое,

но мы до сих пор используем её
в 99% случаев.

Это формуляр.

Это формуляр

в руке медсестры министерства 
здравоохранения Индонезии,

которая идёт пешком по сельским районам

Индонезии в очень жаркий
и влажный день.

И она будет стучать в тысячи дверей

в течении недель или месяцев,

стучать в двери и говорить:

«Извините, мы хотим задать вам
несколько вопросов.

У вас есть дети?
Вашим детям делали прививки?»

Потому что единственный способ узнать,

скольким детям в Индонезии
были сделаны прививки,

каков процент привитых детей,

это не интернет, а хождение
от двери к двери.

Иногда это десятки тысяч дверей.

Иногда на это уходят месяцы
или даже годы.

Скажем, сбор сведений по Индонезии,

скорее всего, займёт два года.

И проблема со всеми данными в том,

что со всеми этими формулярами...

А формуляры у нас есть
для всех возможных случаев.

Есть формуляры
для опросов по вакцинации.

Есть формуляры для опросов
пациентов больниц.

Есть формуляры, чтобы отслеживать
снабжение лекарствами, донорской кровью, —

самые разнообразные формуляры
по всевозможным темам

оказываются в одном и том же месте,

и это место выглядит примерно так.

Тут вы видите машину, набитую данными.

Это данные одного только
опроса по вакцинации,

по одной только провинции Замбии,

в котором я участвовал
несколько лет назад.

Мы пытались узнать только одно:

какому проценту детей Замбии
были сделаны прививки.

Это бумаги с данными,
собранными за недели опросов

в одной провинции страны,

примерно соответствующей округу в США.

Вы можете представить,
что для Замбии целиком

собранные ответы на один этот вопрос

выглядят примерно так.

Машина, машина, машина,

полные пачками и пачками данных.

И что ещё хуже, это только начало.

Потому что когда вы собрали
все эти данные,

какой-то бедолага

будет вбивать это всё в компьютер.

Когда я учился в магистратуре,

я иногда был тем самым бедолагой.

Признаюсь, я не всегда был
слишком внимательным.

Вероятно, выполняя эту работу,
я наделал ошибок,

которые никто не заметил,
и качество данных стало хуже.

Но в конце концов, надеюсь,
эти данные попадут в компьютер

и кто-то начнёт их анализировать,

и после того, как отчёт будет готов,

есть надежда, что результаты
этого исследования будут использованы,

чтобы улучшить вакцинацию детей.

Потому что нет ничего хуже
в области всемирного здравоохранения...

Что может быть хуже в этом мире, 
чем позволять детям умирать

от болезней, предупреждаемых вакцинами?

Болезней, прививка от которых
стоит доллар.

И миллионы детей умирают
от этих болезней каждый год.

На самом деле, миллионы —
очень приблизительная оценка,

на самом деле мы не знаем,
сколько детей умирает каждый год.

Ещё больше раздражает то,
что ввод данных —

то, чем я занимался
как студент магистратуры, —

может иногда занять шесть месяцев.

Иногда на то, чтобы вбить эту информацию
в компьютер, уходит два года.

А иногда, не так уж редко,

это просто не делается.

Задумайтесь об этом на мгновение.

У вас были сотни людей в командах.

Они обошли эту местность,
чтобы ответить на конкретный вопрос.

Наверное, были истрачены
сотни тысяч долларов

на бензин, ксерокопии и сдельную оплату.

И затем по какой-то причине момент упущен

или деньги закончились,

и вся работа заканчивается ничем,

потому что никто не вносит
эти данные в компьютер.

Всё просто останавливается.

Такое случается всё время.

И на этом основываются решения
во всемирном здравоохранении:

мало данных, старые данные, нет данных.

Тогда, в 1995 году,

я начал думать о том,
как можно улучшить этот процесс.

1995 год был довольно-таки давно.

Мне даже страшновато думать,
как давно это было.

Главным фильмом года был
«Крепкий орешек 3: Возмездие».

И у Брюса Уиллиса тогда
было намного больше волóс.

Я работал в Центре по
контролю заболеваний,

и волóс у меня тогда тоже было больше.

Но самой важной вещью,
которую я увидел в 1995 году,

было вот это.

Трудно представить, но в 1995 году

это был суперэлитный мобильный аппарат.

Это не был айфон и не «Галакси».

Это был КПК PalmPilot.

И когда я его впервые увидел,
я подумал:

«Почему бы не загрузить
наши формуляры в эти устройства?»

И отправляться на местность
с одним только PalmPilot,

который может вместить содержимое
десятков тысяч бумажных формуляров.

Почему бы нам это не попробовать?

Ведь если это возможно,

действительно возможно собирать
данные в электронной форме

с самого начала,

мы сможем сразу пойти коротким путём, 
пропустив ту часть,

где кто-то должен вбивать их в компьютер.

Мы можем перейти сразу к анализу

и затем к использованию данных,
чтобы реально спасать жизни.

Итак, вот что я начал делать.

Работая в Центре по контролю
заболеваний, я ездил по миру

и учил сотрудников различных программ
использовать для сбора данных PalmPilot

вместо бумажных записей.

И это отлично работало.

Это работало так хорошо,
как все и предполагали.

А вы как думали?

Сбор цифровых данных более эффективен, 
чем сбор бумажных данных.

Пока я это делал, мой деловой партнёр —

Роуз, которая сегодня здесь в зале
со своим мужем Мэтью —

Роуз делала то же самое
для Американского Красного Креста.

Проблема была в том, 
что через несколько лет

я понял — я принял участие
в шести или семи программах,

и я подумал, что если буду
продолжать в том же духе,

за всю свою карьеру

я, может быть, приму участие
в 20 или 30 программах.

Но дело в том, что 20 или 30 программ,

обучение членов 20–30 программ
использовать эту технологию —

это как капля в море.

Потребность в данных, на основе которых
можно улучшать программы —

хотя бы в здравоохранении, не говоря
о других направлениях —

в развивающихся странах, она огромна.

Существуют миллионы, миллионы
и миллионы этих программ,

миллионам больниц 
нужен учёт лекарств,

миллионам — программ вакцинации.

Школам нужно следить за посещаемостью.

Есть множество вещей,
информация о которых нам нужна.

И я понял, что если буду
продолжать в том же духе,

я вряд ли смогу что-то изменить

за всю свою карьеру.

Так что я начал ломать голову,

размышляя о том, чем я занимался.

Как я тренировал народ,

и где были узкие места, и что мешало

делать это быстрее и эффективнее?

К сожалению, поразмыслив
об этом некоторое время,

я определил главную помеху.

И главной помехой, как выяснилось —

и это было грустное открытие —

главной помехой был я.

Что я имею в виду?

Я выстроил процесс,

в котором я был центральным звеном
этой технологии.

Чтобы применять эту технологию,
нужно было связаться со мной.

То есть вы должны были знать обо мне.

Затем вам нужно было найти денег,
чтобы оплатить мой приезд,

и заплатить за мою гостиницу,
суточные и зарплату.

Так что мы говорим
о 10, 20 или 30 тысячах долларов,

если у меня было время
и место в расписании,

и я не был в отпуске.

Суть в том,

что любая система,
которая зависит от одного человека

или двух, трёх или пяти человек —

она не масштабируется.

А тут проблема, для решения которой
нужно масштабировать технологию,

и нам нужно сделать это сейчас.

Так что я начал думать о вариантах,
при которых я могу

исключить себя из этой схемы.

И, знаете, я размышлял,

как я могу убрать себя из этой схемы,

довольно долго.

Меня учили, что когда ты
распространяешь технологию в сфере

международного развития,

она строится на консультантах.

Всегда есть парни,
примерно такие же, как я,

летающие из стран,
примерно таких, как эта,

в другие страны,
где кожа у людей темнее.

И ты отправляешься туда,
тратишь деньги на авиабилеты,

тратишь своё время и суточные,

оплачиваешь гостиницу и всё такое.

Насколько я знал, это был единственный
способ распространения технологий,

и я не мог придумать, как это обойти.

Но затем случилось чудо,

я его для краткости назову Hotmail.

Возможно, вам Hotmail
не кажется чем-то чудесным,

но для меня это было чудом,

потому что я заметил, как раз
когда я бился над этой проблемой —

я тогда работал в основном
в Тропической Африке —

я заметил, что у каждого
африканского медработника,

с которым я сотрудничал,
был адрес в Hotmail.

И тут до меня дошло: «Минуточку,

наверняка работники Hotmail не летают
в Министерство здравоохранения Кении,

чтобы учить людей пользоваться Hotmail.

Эти ребята распространяют технологию,
получают пользователей программы,

но по миру никто из них не летает.

Надо об этом ещё подумать».

Пока я об этом думал,

люди начали пользоваться
этими вещами ещё активнее, как и все мы.

Они начали использовать LinkedIn и Flickr,
Gmail, карты Google —

всё это.

Конечно, все эти сервисы
размещены в глобальной сети

и не требуют специального обучения.

Для них не нужны программисты.

Не нужны консультанты.

Потому что бизнес-модель
всех этих сервисов

обязывает их быть простыми,
чтобы их можно было использовать

без специального обучения.

Вы просто должны узнать о нём
и зайти на сайт.

Так что я подумал, что если
нам создать программное обеспечение

для сферы, в которой я консультирую?

Вместо того, чтобы учить, как заводить
формуляры на мобильных устройствах,

давайте создадим программу, которая
позволит это делать без обучения

и без моего участия.

Именно это мы и сделали.

Мы создали программу Magpi
для создания формуляров онлайн.

Не нужно со мной общаться,

достаточно просто услышать о программе
и зайти на её сайт.

Вы можете создать формуляры,
а, создав их,

вы можете их загрузить
в обычный мобильный телефон.

Разумеется, сейчас мы перешли
от PalmPilot к мобильным телефонам.

И это не должен быть смартфон,
это может быть простой телефон,

как телефон справа,
простой телефон на базе Symbian,

очень частый в развивающихся странах.

А самое лучшее в этом сервисе —
то, что он как Hotmail.

Он размещён в облаке

и не требует никаких тренингов,
программистов, консультантов.

Но есть ещё и дополнительные преимущества.

Когда мы создавали эту систему,

весь смысл был — как и c PalmPilot —

дать возможность собирать данные

и сразу загружать их
в готовом к обработке формате.

Конечно же, мы обнаружили,
поскольку данные уже в компьютере,

что можно сразу строить карты и диаграммы.

Мы можем взять процесс,
который занимал два года,

и ужать его до пяти минут.

Невероятное повышение эффективности.

Облачная технология без тренингов,
без консультантов, без меня.

Как я сказал, в первые пять лет,

пытаясь делать это по-старинке,

путешествуя в каждую страну,

мы, возможно, обучили около 1000 человек.

Что произошло после этого?

В следующие три года

14 000 человек нашли этот сайт

и стали собирать через него данные:

для мер против стихийных бедствий;

канадские свиноводы следят
за болезнями и поголовьем свиней;

для поставок медикаментов.

Один из моих любимых примеров — 
МКС, Международный комитет спасения.

У них есть программа,
в которой полуграмотные повитухи

с мобильными телефонами за 10 долларов

раз в неделю, используя нашу программу,
отправляют СМС-ки

с числом рождений и с числом смертей,

давая МКС то, чего не было
в международном здравоохранении:

систему подсчёта новорождённых
почти в реальном времени,

данные о том, сколько детей родилось,

о том, сколько детей в Сьерра-Леоне —

стране, где это происходит, —

и о том, сколько детей умерло.

«Врачи за правa человека» —

тут мы немного выходим
за рамки здравоохранения —

учат людей проводить осмотры после
изнасилования в Конго,

где это настоящая эпидемия,

ужасная эпидемия,

и они используют нашу программу
для сбора доказательств,

включая фотодокументы,

чтобы привлечь виновных к ответственности.

Еще одна организация, Camfed
(Компания за женское образование).

Camfed платит семьям девочек,
чтобы те учились в школе.

Они понимают, что это самое существенное,
что они могут сделать.

Они привыкли на бумаге отслеживать
выплаты и посещаемость.

Срок обработки сведений от учителя,
отмечающего уровень посещаемости,

до попадания в отчёт,
составлял от двух до трёх лет.

Сейчас это мгновения.

Поскольку эта система стóит так мало
и размещена в облаке,

она обходится — для всех пяти стран,
где Camfed её применяет,

с десятками тысяч девочек —

общая стоимость составляет
10 000 долларов в год.

Это меньше, чем я получал,

просто выезжая на две недели
для проведения консультаций.

Как я сказал раньше,
когда мы делали это по старинке,

я осознавал, что вся наша работа —
фактически лишь капля в море,

10, 20, 30 разных программ.

Мы сильно продвинулись вперёд,

но прямо сейчас я могу признать:

даже наша работа, которой
пользуются 14 000 человек —

это все ещё капля в море.

Но кое-что изменилось,
и я думаю, это очевидно.

Изменилось то, что

вместо программы, которую мы
развивали так медленно,

что мы никогда бы не добрались
до всех, кто в нас нуждался,

мы сделали так, что людям не нужно,
чтобы мы до них добирались.

Мы создали инструмент для программ,
чтобы удерживать детей в школе,

следить за числом родившихся детей
и за числом умерших детей,

ловить преступников и успешно
привлекать их к суду —

выполнять все эти разные задачи
и узнавать больше,

понимать больше,

видеть больше...

и спасать жизни, и улучшать жизни.

Спасибо.

(Аплодисменты)