Es gibt da einen alten Witz über einen Polizisten auf Rundgang,
mitten in der Nacht,
und er trifft einen Typ unter einer Straßenlampe,
der auf dem Boden guckt, während er von einer Seite zur anderen läuft,
und der Polizist fragt ihn, was er da tut.
Der Typ sagt, er suche seine Schlüssel.
Also nimmt sich der Polizist etwas Zeit und sucht mit,
läuft ein kleines Raster ab und sucht
für etwa 2 bis 3 Minuten. Keine Schlüssel.
Der Polizist fragt: "Bist du sicher? Hey Kumpel,
bist du sicher, dass du die hier verloren hast?"
Und der Typ sagt: "Nein, nein, ich hab sie eigentlich
am anderen Ende der Straße verloren,
aber hier sehe ich mehr."
Es gibt ein Konzept, über das heute gesprochen wird
namens "Big Data", und gemeint ist
all die Informationen, die wir generieren,
durch Interaktionen mit und durch das Internet,
alles von Facebook und Twitter
bis zum Herunterladen von Musik, Filmen, Streaming, all diese Sachen,
das Livestreaming von TED.
Und für die Leute, die mit "Big Data" arbeiten,
ist das größte Problem,
dass es so viele Informationen gibt –
das größte Problem ist, wie man die ganzen Informationen organisiert.
Ich kann Ihnen sagen, im weltweiten Gesundheitswesen
ist das nicht unser größtes Problem.
Weil für uns, auch wenn wir
im Internet besser sehen, die Daten,
die uns bei unseren Problemen helfen würden,
an denen wir arbeiten, sind gar nicht im Internet vorhanden.
Wir wissen zum Beispiel nicht, wie viele Menschen
gerade von Naturkatastrophen betroffen sind,
oder von einer Konfliktlage.
Wir wissen von quasi keinen der Kliniken
der Entwicklungsländer, welche Medikamente haben,
und welche nicht.
Wir haben keine Ahnung von den Versorgungsketten.
Wir wissen nicht – und das finde ich unglaublich –
wir wissen nicht, wie viele Kinder geboren werden,
oder wie viele Kinder es in Bolivien gibt,
oder in Botswana oder in Bhutan.
Wir wissen nicht, wie viele Kinder letzte Woche gestorben sind,
in irgendeinem dieser Länder.
Wir kennen die Bedürfnisse der Älteren und der psychisch Kranken nicht.
Über all diese verschiedenen äußerst wichtigen Probleme,
und die äusserst wichtigen Bereiche, in denen wir Probleme lösen wollen,
wissen wir quasi überhaupt nichts.
Ein Teil der Gründe, warum wir rein gar nichts wissen,
ist, dass die Informationsverarbeitungssysteme,
die wir zum Finden von Daten im globalen Gesundheitswesen benutzen,
um diese Probleme zu lösen, so aussehen:
Es geht um eine 5.000 Jahre alte Technologie.
Manche von Ihnen haben sie vielleicht schon benutzt.
Es ist eigentlich schon 'out', aber wir benutzen es immer noch
für 99% unserer Anliegen.
Dies ist ein Papierformular. Und was Sie hier sehen
ist ein Formular in den Händen einer Krankenschwester des Gesundheitsministeriums
in Indonesien, die in der ländlichen Gegend herumfährt,
an einem sicherlich sehr heißen und feuchten Tag in indonesien,
und sie wird an tausende Türen klopfen,
in einem Zeitraum von Wochen oder Monaten,
sie wird anklopfen und fragen: "Entschuldigen Sie,
wir würden Ihnen gerne ein paar Fragen stellen.
Haben Sie Kinder? Sind Ihre Kinder geimpft?"
Denn der einzige Weg, wie wir herausfinden können,
welcher Prozentsatz von Kinder in Indonesien geimpft ist,
findet man in Wirklichkeit nicht über das Internet heraus,
sondern indem wir Hinausgehen und an Türen klopfen,
manchmal an zehntausende von Türen.
Manchmal dauert es Monate bis sogar Jahre,
um so etwas zu bewerkstelligen.
Wissen Sie, ein Zensus in Indonesien
würde wahrscheinlich 2 Jahre dauern.
Und das Problem mit all dem ist natürlich,
mit all diesen vielen Formularen – und ich sage Ihnen,
wir haben für alles Mögliche Formulare.
Wir haben Formulare für Impfumfragen.
Wir haben Formulare, um die Leute, die in Klinken kommen, zu verfolgen.
Formulare, um den Arzneinachschub zu verfolgen,
die Blutversorgung, all diese Formulare
für viele verschiedene Themen,
sie alle haben einen gemeinsamen Endpunkt,
und der gemeinsame Endpunkt sieht etwa so aus.
Was wir sehen ist eine Lastwagen voll Daten.
Das sind die Daten von einer einzigen Umfrage zur Durchimpfungsrate
in einem einzigen Bezirk in Sambia,
von vor ein paar Jahren, an der ich mitgearbeitet habe.
Das Einzige, was wir da heraus finden wollten,
war, welcher Prozentsatz an sambischen Kindern geimpft ist,
und das sind die Daten, über Wochen auf Papier gesammelt,
von einem einzigen Bezirk, etwa einem Bezirk
in den USA.
Sie können sich vorstellen, dass für das ganze Land Sambia,
nur das Beantworten dieser einen Frage,
ungefähr so aussieht.
LKW für LKW
gefüllt mit Stapeln über Stapeln an Datenmenge.
Und was das Ganze noch schlimmer macht, ist,
dass das erst der Anfang ist,
denn wenn man die Daten erfasst hat,
muss natürlich irgendwer –
eine bedauernswerte Person, diese in einen Computer tippen.
Als ich Doktorand war, war ich tatsächlich
manchmal diese bedauernswerte Person.
Und ich kann Ihnen sagen, ich hab oft nicht wirklich aufgepasst.
Ich habe dabei wahrscheinlich viele Fehler gemacht,
die niemand jemals finden wird, also verschlechtert sich die Datenqualität.
Aber schlussendlich werden diese Daten in einen Computer getippt,
und jemand kann mit dem Analysieren anfangen,
und wenn sie eine Analyse und ein Gutachten haben,
dann kann man die Ergebnisse der Daten hoffentlich
zur Verbesserung der Kinderimpfung nutzen.
Wenn es irgendwas Schlimmeres gibt
im Bereich des globalen Gesundheitswesen,
ich weiß nicht was schlimmer sein sollte, als dass Kinder auf diesem Planeten
an durch Impfung vermeidbaren Krankheiten sterben,
Krankheiten, deren Impfung einen Dollar kostet.
Und Millionen von Kindern sterben jedes Jahr an solchen Krankheiten.
Fakt ist auch, dass Millionen ein grobe Schätzung ist,
weil wir in Wirklichkeit gar nicht wissen, wie viele tatsächlich daran sterben.
Was es noch frustrierender macht, ist,
dass das Eingeben der Daten, dass, was ich als Doktorand machte,
manchmal 6 Monate dauert.
Manchmal dauert es 2 Jahre, um die Informationen
in einen Computer einzugeben, und gar nicht selten,
passiert es auch gar nicht.
Nun versuchen Sie mal, das zu begreifen.
Man hatte Teams aus hunderten von Leuten.
Sie sind alle raus gegangen, um eine Frage zu beantworten.
Man hat wahrscheinlich hunderttausende von Dollar ausgegeben,
für Benzin, fürs Kopieren und die Tagesspesen,
dann, aus irgendeinem Grund, ist der Schwung weg,
oder es gibt kein Geld mehr,
und alles verläuft sich im Sand,
weil es am Ende niemand in den Computer eintippt.
Der Prozess kommt einfach zum Halt. Das passiert andauernd.
Das ist unsere Entscheidungsbasis im globalen Gesundheitswesen:
wenige Daten, alte Daten, gar keine Daten.
Damals, 1995, begann ich, über Wege nachzudenken,
mit denen wir diesen Prozess verbessern könnten.
1995 liegt offensichtlich eine lange Zeit zurück.
Es ängstigt mich etwas, daran zu denken, wie lange das her ist.
Der Topfilm des Jahres war
"Stirb langsam: Jetzt erst recht."
Wie Sie sehen, hatte Bruce Willis damals viel mehr Haare.
Ich arbeitete bei "Centers for Disease Control" (CDC).
und ich hatte damals auch viel mehr Haare.
Aber für mich war das Bedeutsamste, was ich 1995 sah,
das hier.
Schwer vorstellbar, aber 1995
war dies das ultimative Eliten-Handy.
Nicht wahr? Es war kein iPhone, kein Galaxy Phone.
Es war ein "Palm Pilot".
Und als ich den Palm Pilot zum ersten Mal sah, dachte ich,
warum können wir die Formulare nicht auf diese Palm Pilots packen,
und mit nur einem Palm Pilot rausgehen,
das zehntausende dieser Papierformulare
speichern kann? Warum versuchen wir das nicht?
Wenn wir das schaffen, wenn wir einfach
die Daten elektronisch, digital sammeln,
von Anfang an,
dann nehmen wir eine Abkürzung durch den ganzen Prozess
des Tippens,
durch das ganze Abtippen in den Computer.
Wir können sofort zur Analyse hüpfen,
und die Daten dann direkt zum Lebenretten nutzen.
Damit habe ich angefangen.
Für die CDC reiste ich zu den verschiedenen Programmen,
auf der ganzen Welt und brachte ihnen die Benutzung des Palm Pilot bei,
damit sie die Daten nicht mehr auf Papier sammeln.
Und es funktionierte auch super.
Es funktionierte so gut, wie jeder vorhersehen konnte.
Ach, wirklich? Das digitale Sammeln von Daten
ist wirklich effizienter als das Sammeln auf Papier.
Während ich das machte, war meine Geschäftspartnerin, Rose,
die heute mit ihrem Ehemann Matthew hier im Publikum sitzt,
Rose war dabei ähnliche Sachen für das amerikanische Rote Kreuz zu machen.
Das Problem war, nachdem wir es ein paar Jahre so gemacht hatten,
merkte ich, dass ich vielleicht bei
6 oder 7 Programmen war, und wissen Sie,
ich dachte, wenn ich das in diesem Tempo weiter mache,
meine ganze Karriere lang, gehe ich vielleicht
zu insgesamt 20 oder 30 Prgrammen.
Aber das Problem ist, 20 oder 30 Programmen
das Benutzen dieser Technologie beizubringen,
ist nur ein Tropfen auf den heißen Stein.
Die Nachfrage danach, der Bedarf an besseren Programmen zur Datenverarbeitung,
allein im Gesundheitswesen, von den anderen Bereichen in Entwicklungsländern
ganz zu schweigen, ist gewaltig.
Es gibt Abermllionen von Programmen,
Millionen von Kliniken, die Medikamente katalogisieren müssen,
Millionen von Impfprogrammen.
Es gibt viele Schulen, die die Anwesenheit verfolgen müssen.
Es gibt all diese verschiedenen Programme,
um an die Daten zu kommen, die wir brauchen.
Und ich merkte, wenn ich so weiter machte,
werde ich quasi kaum etwas erreicht haben
am Ende meiner Karriere.
Also fing ich an, mir den Kopf zu zerbrechen,
darüber nachzudenken, wissen Sie,
was genau der Prozess war, den ich durchlief,
wie schulte ich Leute, was waren die Engpässe,
was waren die Hürden, um die Sache schneller zu machen,
und sie effizienter zu machen?
Nachdem ich einige Zeit nachgedacht hatte,
identifiziert ich unglücklicherweise das Haupthindernis.
Und das Haupthindernis war, wie sich herausstellte,
– und das war eine traurige Erkenntnis –
war ich selbst.
Was meine ich damit?
Ich hatte einen Prozess entwickelt, durch den
ich der Mittelpunkt des Universums für diese Technologie war.
Wenn man diese Technologie benutzen wollte, musste man erst mit mir in Kontakt treten.
Das heißt, man musste wissen, dass ich existierte.
Und dann musste man das Geld finden, um mich zu bezahlen,
damit ich zu einem ins Land flog,
und das Geld für mein Hotel,
meine Tagesspesen und meinen Tagessatz.
Man könnte da von 10.000, 20.000 oder 30.000 Dollar sprechen,
wenn ich überhaupt die Zeit hatte oder es in meinen Plan passte,
und ich nicht gerade im Urlaub war.
Der Punkt ist, dass jedes System, das von nur
einer Person, oder 2, 3 oder 5 Personen abhängt,
einfach nicht groß genug wird.
Und dies ist ein Problem, für das wir eine angemessene Anpassung
der Technologie brauchen, und zwar sofort.
Also begann ich über Wege nachzudenken, bei denen
ich mich selbst aus dem Spiel nehmen konnte.
Und, wissen Sie, ich dachte über
"Wie kann ich mich aus dem Spiel nehmen?"
eine ganze Weile nach.
Wissen Sie, ich war so ausgebildet,
dass die Verbreitung von Techonologie in der internationalen Entwicklung,
immer beraterbasiert war.
Es gibt immer Typen, die so wie ich aussehen,
die aus Ländern anfliegen, die etwa so aussehen,
in andere Ländern, wo Leute dunklere Haut haben.
Und man geht dahin, gibt Geld für den Flieger aus,
man braucht Zeit und Tagesspesen,
und man bezahlt für ein Hotel und all diese Sachen.
Das war, soweit ich wusste, der einzige Weg,
wie man Technologie verbreiten konnte, und ich fand keinen Weg drum herum.
Doch das Wunder, das dann geschah,
nenne ich kurz "Hotmail".
Nun, sie können sagen, dass Hotmail kein Wunder war,
aber für mich war es eins, weil ich merkte,
als ich so mit meinem Problem kämpfte,
ich arbeitete meistens in Subsahara-Afrika.
Ich merkte, dass jeder im Gesundheitswesen Tätige Schwarzafrikaner,
mit dem ich arbeitete, einen Hotmail-Account hatte.
Und ich dachte – ein Gedanke kam mir,
warte mal, ich weiß, dass die Hotmail-Leute
sicherlich nicht zum Gesundheitsministerium von Kenia geflogen sind,
um den Leuten beizubringen, wie man Hotmail benutzt.
Also verbreiteten diese Leute Technologie.
Sie brachten Software-Kapazität an die Leute,
ohne wirklich um die ganze Welt zu fliegen.
Darüber muss ich mehr nachdenken.
Während ich darüber nachdachte, fingen die Leute an
noch mehr von den Dingen zu benutzen, wie wir eben auch.
Sie fingen an LinkedIn und Flickr zu benutzen,
und Gmail und Google Maps, all diese Sachen.
Diese Sachen sind natürlich alle cloudbasiert,
und erfordern kein Training.
Sie erfordern keinen Programmierer.
Sie erfordern keinen Berater, weil
das Geschäftsmodell all dieser Unternehmen ist,
dass alles so simpel ist, dass wir es selber benutzen,
mit wenig oder gar keiner Schulung.
Man muss nur davon gehört haben und auf die Webseite gehen.
Und ich dachte, was würde passieren, wenn wir eine Software entwickeln,
die meinen Beratungsjob übernimmt?
Statt den Leuten beizubringen,
wie man die Formulare auf die Handys packt,
sollten wir eine Software entwickeln, die es ihnen ermöglicht, das selbst zu tun,
ohne Übung und ohne mein Zutun.
Und genau das haben wir gemacht.
Also schrieben wir die Software "Magpi",
die einen Online-Formular-Ersteller hat.
Niemand muss mich konsultieren.
Man muss nur davon gehört haben und auf die Webseite gehen.
Man kann Formulare erstellen, und wenn man das gemacht hat,
kann man sie auf eine Reihe üblicher Handys verschieben.
Offensichtlich sind wir heute vom Palm Pilot
zu Handys übergegangen.
Und es muss kein Smartphone sein.
Es kann ein einfaches Handy, wie das hier auf der rechten Seite sein,
wissen Sie, die einfache Sorte von Symbian-Handys,
die üblich sind in den Entwicklungsländern.
Und das Tolle daran ist, dass es genau wie Hotmail ist.
Cloudbasiert, und es erfordert keine Schulung,
kein Programmieren, keine Berater.
Es gibt auch einige zusätzliche Vorteile.
Nun wussten wir, als wir das System erstellten,
dass der Sinn daran, wie beim Palm Pilot, war,
dass man in der Lage war,
die Daten zu sammeln, sie sofort hochzuladen und sein Datenset bekam.
Aber wir dachten, natürlich, wenn wir es schon auf einem Computer haben,
können wir auch unmittelbar Karten, Analysen und Graphen liefern.
Wir nehmen einen Prozess, der 2 Jahre dauerte,
und komprimieren ihn auf 5 Minuten.
Unglaubliche Verbesserung der Effizienz.
Cloudbasiert, keine Schulung, keine Berater, ohne mich.
Und ich habe Ihnen erzählt, dass in den ersten Jahren,
in denen wir es auf die alte Art versucht haben,
in jedes Land zu gehen,
haben wir ungefähr
1.000 Leute geschult.
Und was passierte, nachdem wir das taten?
In den zweiten 3 Jahren hatten wir 14.000 Leute,
die die Webseite fanden, sich anmeldeten und sie zum Datensammeln benutzten,
Daten zur Bekämpfung von Naturkatastrophen,
kanadische Schweinemäster, die Erkrankungen und Schweineherden zurückverfolgen konnten,
Leute, die Medikamenteversorgung zurückverfolgen.
Eins meiner Lieblingsbeispiele, das IRC,
das International Rescue Committee,
sie haben ein Programm, bei dem wenig gebildete Hebammen
mit einem 10$-Handy
wöchentlich eine SMS mit unserer Software,
mit der Zahl der Geburten
und der Zahl der Todesfälle verschicken, damit bekommt das IRC etwas,
was niemand zuvor im globalen Gesundheitswesen hatte:
ein fast Echtzeitsystem, das Babys zählt,
sie wissen, wie viele Kinder geboren werden,
und wie viele Kinder es
in Sierra Leone gibt, dort passiert das gerade,
und sie wissen, wie viele Kinder sterben.
"Physicians for Human Rights (PHR) (Mediziner für Menschenrechte)" –
dies geht über den Gesundheitsbereich hinaus –
im Wesentlichen bilden sie Leute aus,
um Vergewaltigungsüberprüfungen im Kongo durchzuführen, wo das eine Epidemie ist,
eine schreckliche Epidemie,
und sie benutzen unsere Software zum Dokumentieren
der Beweise, die sie finden, auch fotografisch,
damit sie die Täter vor Gericht bringen können.
Camfed, eine Charity mit Sitz in Großbritannien,
bezahlt die Familien von Mädchen, damit sie weiter zur Schule gehen können.
Sie verstehen, dass das der bedeutsamste Eingriff ist,
den sie machen können. Früher haben sie Ausgaben,
Anwesenheit und Noten auf Papier festgehalten.
Die Zeit, die ein Lehrer brauchte,
um Noten oder Anwesenheit aufzuschreiben
und ein Protokoll zu bekommen dauerte 2 bis 3 Jahre.
Jetzt funktioniert das in Echtzeit, und weil dies
ein billiges, cloudbasiertes System ist, kostet es,
für alle 5 Länder, in denen Camfed arbeitet,
mit zehntausenden Mädchen,
insgesamt 10.000 Dollar im Jahr.
Das ist weniger als ich damals verdient habe,
wenn ich für 2 Wochen als Berater gereist bin.
Wie ich Ihnen erzählt habe,
als wir noch auf die alte Art arbeiteten, erkannte ich,
dass unsere ganze Arbeit nur ein Tropfen auf den heißen Stein war –
10, 20, 30 verschiedene Programme.
Wir sind viel weiter gekommen, aber ich gebe zu,
dass es, sogar mit der Arbeit, die wir getan haben,
mit 14.000 Leuten, die dies nutzen,
immer noch nur ein Tropfen auf den heißen Stein ist. Doch etwas ist anders.
Und ich denke es sollte offensichtlich sein.
Was jetzt anders ist, ist,
dass statt eines Programms, mit einer so lahmen Vergrößerungsrate,
dass wir nie alle Leute erreichen, die uns brauchen,
brauchen die Leute unsere Unterstützung nicht mehr.
Wir haben ein Werkzeug erschaffen, das Programmen
hilft , die Kinder in den Schulen zu behalten, die Zahl der Babys zu verfolgen,
die geboren werden, oder sterben,
[das hilft] Kriminelle zu stellen und zu bestrafen,
das all das kann, mit dessen Hilfe man
erfährt, was passiert, mehr versteht, mehr sieht,
Leben rettet und auch verbessert.
Danke.
(Applaus)