TED日本語 - トーマス・ゲッツ: 医療データ、再設計の時だ


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TED日本語 - トーマス・ゲッツ: 医療データ、再設計の時だ

TED Talks


It's time to redesign medical data


Thomas Goetz






I'm going to be talking to you about how we can tap a really underutilized resource in health care, which is the patient, or, as I like to use the scientific term, people. Because we are all patients, we are all people. Even doctors are patients at some point. So I want to talk about that as an opportunity that we really have failed to engage with very well in this country and, in fact, worldwide. If you want to get at the big part -- I mean from a public health level, where my training is -- you're looking at behavioral issues. You're looking at things where people are actually given information, and they're not following through with it. It's a problem that manifests itself in diabetes, obesity, many forms of heart disease, even some forms of cancer -- when you think of smoking. Those are all behaviors where people know what they're supposed to do. They know what they're supposed to be doing, but they're not doing it.

Now behavior change is something that is a long-standing problem in medicine. It goes all the way back to Aristotle. And doctors hate it, right? I mean, they complain about it all the time. We talk about it in terms of engagement, or non-compliance. When people don't take their pills, when people don't follow doctors' orders -- these are behavior problems. But for as much as clinical medicine agonizes over behavior change, there's not a lot of work done in terms of trying to fix that problem. So the crux of it comes down to this notion of decision-making -- giving information to people in a form that doesn't just educate them or inform them, but actually leads them to make better decisions, better choices in their lives.

One part of medicine, though, has faced the problem of behavior change pretty well, and that's dentistry. Dentistry might seem -- and I think it is -- many dentists would have to acknowledge it's somewhat of a mundane backwater of medicine. Not a lot of cool, sexy stuff happening in dentistry. But they have really taken this problem of behavior change and solved it. It's the one great preventive health success we have in our health care system. People brush and floss their teeth. They don't do it as much as they should, but they do it.

So I'm going to talk about one experiment that a few dentists in Connecticut cooked up about 30 years ago. So this is an old experiment, but it's a really good one, because it was very simple, so it's an easy story to tell. So these Connecticut dentists decided that they wanted to get people to brush their teeth and floss their teeth more often, and they were going to use one variable: they wanted to scare them. They wanted to tell them how bad it would be if they didn't brush and floss their teeth. They had a big patient population. They divided them up into two groups. They had a low-fear population, where they basically gave them a 13-minute presentation, all based in science, but told them that, if you didn't brush and floss your teeth, you could get gum disease. If you get gum disease, you will lose your teeth, but you'll get dentures, and it won't be that bad. So that was the low-fear group. The high-fear group, they laid it on really thick. They showed bloody gums. They showed puss oozing out from between their teeth. They told them that their teeth were going to fall out. They said that they could have infections that would spread from their jaws to other parts of their bodies, and ultimately, yes, they would lose their teeth. They would get dentures, and if you got dentures, you weren't going to be able to eat corn-on-the-cob, you weren't going to be able to eat apples, you weren't going to be able to eat steak. You'll eat mush for the rest of your life. So go brush and floss your teeth. That was the message. That was the experiment.

Now they measured one other variable. They wanted to capture one other variable, which was the patients' sense of efficacy. This was the notion of whether the patients felt that they actually would go ahead and brush and floss their teeth. So they asked them at the beginning, "Do you think you'll actually be able to stick with this program?" And the people who said, "Yeah, yeah. I'm pretty good about that," they were characterized as high efficacy, and the people who said, "Eh, I never get around to brushing and flossing as much as I should," they were characterized as low efficacy. So the upshot was this. The upshot of this experiment was that fear was not really a primary driver of the behavior at all. The people who brushed and flossed their teeth were not necessarily the people who were really scared about what would happen -- it's the people who simply felt that they had the capacity to change their behavior. So fear showed up as not really the driver. It was the sense of efficacy.

So I want to isolate this, because it was a great observation -- 30 years ago, right,30 years ago -- and it's one that's laid fallow in research. It was a notion that really came out of Albert Bandura's work, who studied whether people could get a sense of empowerment. The notion of efficacy basically boils down to one -- that if somebody believes that they have the capacity to change their behavior. In health care terms, you could characterize this as whether or not somebody feels that they see a path towards better health, that they can actually see their way towards getting better health, and that's a very important notion. It's an amazing notion. We don't really know how to manipulate it, though, that well. Except, maybe we do.

So fear doesn't work, right? Fear doesn't work. And this is a great example of how we haven't learned that lesson at all. This is a campaign from the American Diabetes Association. This is still the way we're communicating messages about health. I mean, I showed my three-year-old this slide last night, and he's like, "Papa, why is an ambulance in these people's homes?" And I had to explain, "They're trying to scare people." And I don't know if it works.

Now here's what does work: personalized information works. Again, Bandura recognized this years ago, decades ago. When you give people specific information about their health, where they stand, and where they want to get to, where they might get to, that path, that notion of a path -- that tends to work for behavior change. So let me just spool it out a little bit. So you start with personalized data, personalized information that comes from an individual, and then you need to connect it to their lives. You need to connect it to their lives, hopefully not in a fear-based way, but one that they understand. Okay, I know where I sit. I know where I'm situated. And that doesn't just work for me in terms of abstract numbers -- this overload of health information that we're inundated with. But it actually hits home. It's not just hitting us in our heads; it's hitting us in our hearts. There's an emotional connection to information because it's from us. That information then needs to be connected to choices, needs to be connected to a range of options, directions that we might go to -- trade-offs, benefits. Finally, we need to be presented with a clear point of action. We need to connect the information always with the action, and then that action feeds back into different information, and it creates, of course, a feedback loop.

Now this is a very well-observed and well-established notion for behavior change. But the problem is that things -- in the upper-right corner there -- personalized data, it's been pretty hard to come by. It's a difficult and expensive commodity, until now. So I'm going to give you an example, a very simple example of how this works. So we've all seen these. These are the "your speed limit" signs. You've seen them all around, especially these days as radars are cheaper. And here's how they work in the feedback loop. So you start with the personalized data where the speed limit on the road that you are at that point is 25, and, of course, you're going faster than that. We always are. We're always going above the speed limit. The choice in this case is pretty simple. We either keep going fast, or we slow down. We should probably slow down, and that point of action is probably now. We should take our foot off the pedal right now, and generally we do. These things are shown to be pretty effective in terms of getting people to slow down. They reduce speeds by about five to 10 percent. They last for about five miles, in which case we put our foot back on the pedal. But it works, and it even has some health repercussions. Your blood pressure might drop a little bit. Maybe there's fewer accidents, so there's public health benefits.

But by and large, this is a feedback loop that's so nifty and too rare. Because in health care, most health care, the data is very removed from the action. It's very difficult to line things up so neatly. But we have an opportunity. So I want to talk about, I want to shift now to think about how we deliver health information in this country, how we actually get information. This is a pharmaceutical ad. Actually, it's a spoof. It's not a real pharmaceutical ad. Nobody's had the brilliant idea of calling their drug Havidol quite yet. But it looks completely right. So it's exactly the way we get health information and pharmaceutical information, and it just sounds perfect. And then we turn the page of the magazine, and we see this -- now this is the page the FDA requires pharmaceutical companies to put into their ads, or to follow their ads, and to me, this is one of the cynical exercises in medicine. Because we know. Who among us would actually say that people read this? And who among us would actually say that people who do try to read this actually get anything out of it? This is a bankrupt effort at communicating health information. There is no good faith in this.

So this is a different approach. This is an approach that has been developed by a couple researchers at Dartmouth Medical School, Lisa Schwartz and Steven Woloshin. And they created this thing called the "drug facts box." They took inspiration from, of all things, Cap'n Crunch. They went to the nutritional information box and saw that what works for cereal, works for our food, actually helps people understand what's in their food. God forbid we should use that same standard that we make Cap'n Crunch live by and bring it to drug companies. So let me just walk through this quickly. It says very clearly what the drug is for, specifically who it is good for, so you can start to personalize your understanding of whether the information is relevant to you or whether the drug is relevant to you. You can understand exactly what the benefits are. It isn't this kind of vague promise that it's going to work no matter what, but you get the statistics for how effective it is. And finally, you understand what those choices are. You can start to unpack the choices involved because of the side effects. Every time you take a drug, you're walking into a possible side effect. So it spells those out in very clean terms, and that works.

So I love this. I love that drug facts box. And so I was thinking about, what's an opportunity that I could have to help people understand information? What's another latent body of information that's out there that people are really not putting to use? And so I came up with this: lab test results. Blood test results are this great source of information. They're packed with information. They're just not for us. They're not for people. They're not for patients. They go right to doctors. And God forbid -- I think many doctors, if you really asked them, they don't really understand all this stuff either. This is the worst presented information. You ask Tufte, and he would say, "Yes, this is the absolute worst presentation of information possible."

What we did at Wired was we went, and I got our graphic design department to re-imagine these lab reports. So that's what I want to walk you through. So this is the general blood work before, and this is the after, this is what we came up with. The after takes what was four pages -- that previous slide was actually the first of four pages of data that's just the general blood work. It goes on and on and on, all these values, all these numbers you don't know. This is our one-page summary. We use the notion of color. It's an amazing notion that color could be used. So on the top-level you have your overall results, the things that might jump out at you from the fine print. Then you can drill down and understand how actually we put your level in context, and we use color to illustrate exactly where your value falls. In this case, this patient is slightly at risk of diabetes because of their glucose level.

Likewise, you can go over your lipids and, again, understand what your overall cholesterol level is and then break down into the HDL and the LDL if you so choose. But again, always using color and personalized proximity to that information. All those other values, all those pages and pages of values that are full of nothing, we summarize. We tell you that you're okay, you're normal. But you don't have to wade through it. You don't have to go through the junk. And then we do two other very important things that kind of help fill in this feedback loop: we help people understand in a little more detail what these values are and what they might indicate. And then we go a further step -- we tell them what they can do. We give them some insight into what choices they can make, what actions they can take. So that's our general blood work test.

Then we went to CRP test. In this case, it's a sin of omission. They have this huge amount of space, and they don't use it for anything, so we do. Now the CRP test is often done following a cholesterol test, or in conjunction with a cholesterol test. So we take the bold step of putting the cholesterol information on the same page, which is the way the doctor is going to evaluate it. So we thought the patient might actually want to know the context as well. It's a protein that shows up when your blood vessels might be inflamed, which might be a risk for heart disease. What you're actually measuring is spelled out in clean language. Then we use the information that's already in the lab report. We use the person's age and their gender to start to fill in the personalized risks. So we start to use the data we have to run a very simple calculation that's on all sorts of online calculators to get a sense of what the actual risk is.

The last one I'll show you is a PSA test. Here's the before, and here's the after. Now a lot of our effort on this one -- as many of you probably know, a PSA test is a very controversial test. It's used to test for prostate cancer, but there are all sorts of reasons why your prostate might be enlarged. And so we spent a good deal of our time indicating that. We again personalized the risks. So this patient is in their 50s, so we can actually give them a very precise estimate of what their risk for prostate cancer is. In this case it's about 25 percent, based on that. And then again, the follow-up actions.

So our cost for this was less than 10,000 dollars, all right. That's what Wired magazine spent on this. Why is Wired magazine doing this? (Laughter) Quest Diagnostics and LabCorp, the two largest lab testing companies -- last year, they made profits of over 700 million dollars and over 500 million dollars respectively. Now this is not a problem of resources; this is a problem of incentives. We need to recognize that the target of this information should not be the doctor, should not be the insurance company. It should be the patient. It's the person who actually, in the end, is going to be having to change their lives and then start adopting new behaviors.

This is information that is incredibly powerful. It's an incredibly powerful catalyst to change. But we're not using it. It's just sitting there. It's being lost. So I want to just offer four questions that every patient should ask, because I don't actually expect people to start developing these lab test reports. But you can create your own feedback loop. Anybody can create their feedback loop by asking these simple questions: Can I have my results? And the only acceptable answer is -- (Audience: Yes.) -- yes. What does this mean? Help me understand what the data is. What are my options? What choices are now on the table? And then, what's next? How do I integrate this information into the longer course of my life?

So I want to wind up by just showing that people have the capacity to understand this information. This is not beyond the grasp of ordinary people. You do not need to have the education level of people in this room. Ordinary people are capable of understanding this information, if we only go to the effort of presenting it to them in a form that they can engage with. And engagement is essential here, because it's not just giving them information; it's giving them an opportunity to act. That's what engagement is. It's different from compliance. It works totally different from the way we talk about behavior in medicine today. And this information is out there.

I've been talking today about latent information, all this information that exists in the system that we're not putting to use. But there are all sorts of other bodies of information that are coming online, and we need to recognize the capacity of this information to engage people, to help people and to change the course of their lives.

Thank you very much.


医療現場で 有効に活用されていない 「患者」 科学用語で言うところの 「人」という資源について 話したいと思います。 我々は全て患者であり人なのです。 医者も場合によっては患者です。 この国だけでなく、 世界規模で着手せずにいた このチャンスについて 話をしたいと思います。 私の訓練範疇である公衆衛生の面から 広範囲にみると 問題行動があり 実際情報を与えられたにも関わらず、 それに従わない人が見られます。 喫煙を考えると、この問題は糖尿病 肥満症、多種な心臓疾患 そしていくつかのガンで証明できます。 これらの行為で人はすべき事を理解しています。 知っているが 実行しません。

行動改善は医学界で 長い間、問題とされてきました。 アリストテレスの時代まで遡ります。 医者は嫌り いつも文句を言ってます。 不順守、例えば 錠剤を呑まなかったり、 医者の命令に従わなかったりすることです。 これらが問題行動です。 臨床医学は行動改善 に悩まされているが、 それを促進する努力は 十分にされていません。 核心は意思決定の 概念に基づきます。 教育や、通知するだけでなく 人がよりよい決定、 人生でよりよい 選択ができるよう 情報を与えます。

医学現場で一部だけ 行動改善にうまく対応してます。 歯科です。 多数の歯科医師は 歯科が医学の中心から離れていることを 認めているようです。 歯科界でカッコイイ、セクシーな事はあまり起きません。 しかし、この問題行動の改善を思考し 解決しました。 医療体制での 予防医学の成功例です。 人は歯を磨き、フロスします。 十分な程度ではないが、やります。

コネチカット州の歯科医の数人が 30年前に成功させた 1つの実験について話します。 非常に古い実験だが、効率的で、 単純で 簡単に話せます。 コネチカット州の数人の歯科医は もっと歯を磨かせ、フロスしてほしいと考えた。 そこで1つの手段に出ました。 脅かしたのです。 歯磨きとフロスをしないと どういう結果になるかを教えました。 莫大な患者数でした。 2組に分けました。 低恐怖組には13分の 科学に基づいた プレゼンをし、 歯磨きとフロスをしないと 歯周病にかかると言い聞かせました。歯周病になると、歯が抜け だが入れ歯を使えば、そう悪くはないだろうと。 これが低恐怖組です。 高恐怖組には過激な手段を取りました。 血だらけの歯茎や 歯の間から膿が出て、 歯が抜けるだろうと教えました。 感染し 顎から身体の他の部位に広がり、 最終的には歯を失うでしょう。 入れ歯が必要となり、そうなると 穂軸付きのとうもろこしを食べたり、 りんごをかじったり ステーキを食べたりできなくなります。 一生粥を飲んで生きることになります。 歯磨きとフロスをして下さい。 これがメッセージで、実験でした。

もう1つの手段を探り出しました。 患者の効力感を もう1つの手段として使う事を試みました。 患者が歯磨きとフロスができると確信する かどうかという概念です。 開始時に患者に 「このプログラムを最後までやり遂げる自信はありますか?」 と質問した所、「もちろん、大丈夫だと思いますよ」 彼らは高効能と特徴付けられます。 「もっと歯磨きとフロスをするべきだが、中々…」 という人は 低効能と特徴付けられます。 結果は 恐怖が 一番の動機ではない というものです。 歯磨きとフロスをした人は しなかった時の結果を恐れていた人 とは限りません。 彼らは自分に行動を改善させる 能力があると感じた人たちです。 つまり恐怖ではなく 効力感が動機です。

この観察は30年前になされ リサーチはもう行っていないため これを 除外します。 この概念は アルバート・バンデューラの功績で 人はエンパワーメントの観念を 得られるかどうかの研究を行いました。 効力概念は行動を改善する能力がある と信じる事です。 医学界でこれは より健康になれる 健康に向かう道が見えると感じる かどうかによります。 とても重要な概念で すばらしい概念です。 どのように処理するべきか分かりません。 知っているかもしれません。

脅しは効かない。 それをちっとも学んでいない事を示す 良い例です。 米糖尿病協会のキャンペーンです。 今でもこのように健康についてコミュニケートします。 昨夜私の3歳の子にこれを見せたら、 「パパ、どうして救急車がこの人達の家にいるの?」と訊かれ 「怖がらせるためだよ」と説明しました。 効果があるかどうか分かりません。

効果があるのは 個人的な情報です。 バンデューラは何年も、 何十年も前に知っていました。 行動変化にとって有効なのは 人に彼らの健康、どこにいるのか どこに向かいたいのか、 どこにたどり着く可能性があるのか という道の概念を与えることです。 では、少し解いて見ましょう。 個人から入手した 個別化されたデータ、情報を 彼らの生活と繋げます。 できれば恐怖ではなく 理解できるように生活に関連付ける必要があります。 では、自分がどこに位置するか知っています。 抽象的な数値としてだけでなく、 洪水のように 溢れるばかりの健康の情報は 実は的を突いています。 頭だけでなく、心にも響きます。 自分の情報であるために 感情的な関連があります。 この情報を一連の選択肢と 結びつける必要があります。 向かうべき方向 取引や利益です。 最後に、行動を実現する必要があります。 常に、情報を 行動と結びつける必要があります。 その行動は別の情報 フィードバックとして出されます。 よって、フィードバックの輪が創り出されます。

行動変化は優れて観察され、 確定された概念です。 しかし問題は右上の角にある 個別化されたデータは入手しにくい所にあります。 今まで、高価で 入手困難な商品でした。 非常に単純な例を一つお見せしよう。 見た事ありますよね。速度制限の標識です。 レーダーが安くなった今、 あちこちで見かけます。 フィードバックの輪での働きはこうです。 個別的なデータから始めます。 現在いる道の制限速度は 25で、 それを超える速度で運転しています。 人は常に制限を上回る速度で運転します。 選択は簡単です。 速度を保つか、減速するかです。 おそらく落とすべきで 恐らく今行動すべきでしょう。 今すぐ加速パドルから足を上げるべきです。 人は通常減速します。減速させるのに、標識は とても効果的と証明されてます。 5~10%ほど減速します。 約80キロ後 また足を加速パドルに戻します。 効果的で、健康にさえ反響します。 血圧が少々落ちる可能性があります。 事故件数が減る可能性があるため、公衆衛生に有利です。

しかし通常これはすばらしく、 稀なフィードバックの輪です。 医療機関の多くでは データは行動から隔離されます。 物事をきれいに整列するのは困難です。 しかし機会はあります。 この国でどのように保健情報を届けるのか、 どのように情報を入手するのか、 について話したいと思います。 製薬の宣伝です。 実はこれは偽者で、本当の製薬の宣伝ではありません。 商品に「Havidol」と名づける というすばらしいアイデアはまたありません。 しかし全く正しいのです。 保健情報と薬品情報は 全くこのようにして入手され 完璧に見えます。 雑誌のページをめぐり これを見ます。 食品医薬品局は薬品会社に 宣伝中もしくはそれに続きこれを入れるよう要求した。 医学界で皮肉な行為の1つだと思います。 知っているからです。 実際に誰がこれを読むと断言できるでしょう。 実際に読んだ人は 何か学べると 誰が断言できましょう。 医療情報交換の 止む得ない手段です。 善意などありません。

違う方法です。 ダートマスメディカルスクールの研究員 リサ・シュワルツとスティーブン・オロシンにより 開発された方法です。 彼らは薬剤表示基準を考案した。 「キャプテン・クランチ」から 発想しました。 コーンフレークや、食物にある 栄養表示基準は 食べ物に何が含まれているかを表示します。 「キャプテン・クランチ」と同じ基準を 薬品に適応する事は 当然許されません。 手早くお話しましょう。 薬品が何に効くのか、特に誰に効くのかが明確に記されています。 よって、情報が個人事情に関連するかどうか 薬品が関連するかどうか を理解する事ができます。 役に立つかどうかを見る事ができます。 全てに効くというような、不透明な約束ではなく どれだけ効果があるかを示す統計が見れます。 最終的に、選択肢を理解します。 副作用のため 選べる選択肢が現れてきます。 クスリを飲むたび、副作用に曝されます。 明白に記載されています。 有効です。

薬剤表示基準を気に入っています。 そこで考えました。 どのようにして、情報理解を手助け できるのでしょうか? 使用されてなく、知られていない 情報はないのだろうか? 研究所の検査結果が答えです。 血液検査結果は莫大な情報資源です。 情報が溢れています。 患者である私達のためにあるものではありません。 医者の所有物です。 多くの医者に尋ねて見てください 彼らもよく分かっていないでしょう。 最悪な情報です。 タフティはこう答えるでしょう。 「はい。情報を提供する最悪な方法です」

ワイヤードでは グラフィックデザイン部門に 検査結果を再考させました。 話したいのはこれです。 これが以前の一般の血液検査で これが後の物。これが私達の結果です。 4段階あります。 先ほどのスライドは実は データの第一段階 一般の血液検査です。 これほどにも知らない数値があります。 私達の要約です。 色を使います。 色の概念はすばらしいです。 一番上には全体の結果があり 細字部分で大事なところです。 下に行き 実際に患者の状態を文書にして表します。 色で患者の数値を 説明します。 この例では、患者はグルコース値のため、 糖尿病になりかけています。

同様に、脂質を見て 全体のコレステロール値を理解し、 HOLとLDLに分解する事ができます。 常に色を使い 個別な情報に 近づけます。 他の数値は 何ページもある他の数値は不要だと 要約できました。 患者に大丈夫だと伝えます。 不要な物を読む必要はありません。 フィードバックの輪を満たすのに役立つ 二つのことをします。 数値が何を意味し、何を指しているかを もう少し詳細に理解できるよう手助けします。 次の段階に入り、患者にできる事を伝えます。 選択肢と実行できる事を 患者に教えます。 これが私達の一般血液検査結果です。

次にCRP検査です。 この場合、罰当たりな省略をしています。 巨大なスペースを持っているのに 使っていません。私達は使います。 CRPテストは通常コレステロールテスト後 行われます。 連結的に行われます。 そこで、大胆に コレステロールの情報と同じページに入れます。 医者もこのように査定します。 患者も内容が知りたいだろうと考えました。 血管に炎症が起きた時に 現れるたんぱく質です。 心臓疾患のリスクがあります。 実際に測定している物を 分かりやすい言葉で書いてあります。 次にすでに検査結果にある 情報を使います。 患者の年齢と性別で 個別なリスクを記入していきます。 手元にあるデータを使い ネット上にある多種の計算機で 簡単な計算をし 実際のリスクを出します。

最後にPSAテストをお見せします。 これが前ので、これが後です。 これに多く力を注いでいます。 多くの人も知っていると思いますが PSAテストは論争の的となっています。 前立腺がんの検査に使われているが 前立腺が肥大する理由は いろいろあります。 莫大な時間を使い それを示しています。 リスクの個別化をします。 50代の患者がいるとします 前立腺がんになるリスクの程度を 非常に正確に予測できます。 それによると、リスクは25%です。 続いて、再検査になります

費用は1万ドル以下ですね。 ワイヤード誌が使った費用です。 どうしてでしょう? (笑) Quest Diagnostic社とLabCorp社は 室内実験会社で最大手の2社です。 昨年それぞれに7億ドルと 5億ドルの利益を上げています。 資源の問題ではなく 動機の問題です。 情報のターゲットは医者でも 保険会社でもなく、患者だという事を 認識する必要があります。 最後に生き方を変え 新しい習慣を身につけるのは 患者なのです。

この情報は非常に強力です。 変化しにくい強力な触媒です。 しかし使用せずに、あるだけです。 失われました。 患者が訊くべき4つの 質問を提案します。 自分達の検査結果を 開発し始めると思えませんので。 自分だけのフェードバックの輪を作る事はできます。 以下の簡単な質問をするだけで、誰にでもフェードバックの輪は作れます。 検査結果もらえますか? 唯一納得できる答えは (観客:はい)-はいです。 これはどういう意味ですか?データを説明して下さい。 選択肢はなんですか?今選べる道は何ですか? 次になにをすれば? どう長期に渡り生活に これらの情報を活用すべきか?

最後に、人はこの情報を理解する能力はある 事を見せたいと思います。 一般人が理解不可能な物ではありません。 この部屋にいる人より高い教育レベルを持つ必要はありません。 受け入れられる形で提供すれば 一般の人でも 理解できます。 参加することは必須です。 ただ情報を提供するのではなく 行動に出る機会を与えているのです。 参加は応諾と違います。 今の医学で言う行為と 全く違います。 情報はあります。

今日はシステムにあるが使用されていない 隠された情報について 話してきました。 しかし、他にもいろいろな情報が ネットでアクセスできます。 生き方を変えるため 参加させるため、助けるために 情報の容量を認識する必要があります。



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