TEDMED 2009
Eric Dishman: Take health care off the mainframe
에릭 디시먼: 보건의료 체계를 분산시키자
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TEDMED에서 에릭 디시먼은 미국의 병원, 의사, 요양소 등의 미국 보건의료 체계가 1959년경의 컴퓨터처럼 과대하고 비실제적으로 중앙화된 시스템에 묶혀 있으며, 인구가 고령화하고 있는 추세에 따라 모든 사람에게 개인적이고, 네트워크화 되고, 가정을 기반으로한 서비스를 제공해 줄 수 있는 보건의료 체계를 구축하는 것이 우리에게 필수적이라는 대담한 주장을 펼친다.
Eric Dishman - Social scientist
Eric Dishman does health care research for Intel -- studying how new technology can solve big problems in the system for the sick, the aging and, well, all of us. Full bio
Eric Dishman does health care research for Intel -- studying how new technology can solve big problems in the system for the sick, the aging and, well, all of us. Full bio
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If you think about the phone --
0
0
2000
제가 보여드리고자 하는 것은
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and Intel has tested
1
2000
2000
전화기와 관련되어 지난
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a lot of the things I'm going to show you,
2
4000
2000
10년 동안 인텔이
00:21
over the last 10 years,
3
6000
2000
실시한 많은 실험에 관한 것인데
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in about 600 elderly households --
4
8000
2000
약 600여 노인가구 -
00:25
300 in Ireland, and 300 in Portland --
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10000
3000
아일랜드의 300, 포트랜드의 300 가구를 상대로
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trying to understand: How do we measure
6
13000
2000
어떻게 의학적으로 의미있게 노인 환자들의
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and monitor behavior
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15000
2000
행동을 감시하고 측정할 수 있는가를 알기 위해
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in a medically meaningful way?
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17000
2000
실시한 실험들입니다.
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And if you think about the phone, right,
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19000
2000
우리는 전화기를 사용해서
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it's something that we can use for some incredible ways
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21000
2000
많은 방법으로 노인들이 정확한 시간에 정확하게
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to help people actually take the right medication at the right time.
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23000
3000
투약할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.
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We're testing these kinds of simple
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26000
2000
저희들은 이와 같은 단순한 센서 네트워크 기술을
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sensor-network technologies in the home
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28000
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가정 내에서 실험하고 있는데, 이 센서들은
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so that any phone that a senior is already comfortable with
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30000
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어떤 전화기에서도 작동하여
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can help them deal with their medications.
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32000
2000
노인들이 약을 정확하게 투약하도록 돕고 있습니다.
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And a lot of what they do is they pick up the phone,
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34000
2000
이 시스템은 전화를 받은 노인들에게
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and it's our system whispering to them which pill they need to take,
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36000
3000
어떤 약을 복용해야 하는지 알려주는데,
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and they fake like they're having a conversation with a friend.
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39000
3000
마치 친구와 대화를 하고 있다는 착각을 일으킵니다.
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And they're not embarrassed by a meds caddy that's ugly,
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그래서 환자들은 부엌 식탁에 앉아서
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that sits on their kitchen table and says,
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44000
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"나는 늙었고, 힘도 없어."라고 빈정대는
01:01
"I'm old. I'm frail."
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46000
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투약 보조사의 꼴을 볼 필요가 없게 해줍니다.
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It's surreptitious technology
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48000
2000
이것은 노인들이 단순한 작업을 하거나
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that's helping them do a simple task
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50000
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정확한 약을 제때에 먹을 수 있도록 도와주는
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of taking the right pill at the right time.
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52000
2000
숨어서 작동하는 시스템이지요.
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Now, we also do some pretty amazing things with these phones.
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54000
3000
우리는 전화기를 사용해서 정말 놀랄 만한 일들도 하지요.
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Because that moment when you answer the phone
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57000
3000
환자가 전화를 받으면 매번 그 순간부터
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is a cognitive test every time that you do it.
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60000
3000
인지능력평가 시험이 시작되지요.
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Think about it, all right? I'm going to answer the phone three different times.
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3000
저는 이제 전화를 3번 받겠습니다. 잘 들어 보세요.
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"Hello? Hey."
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66000
2000
"여보세요? 안녕하세요?"
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All right? That's the first time.
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68000
3000
보셨죠? 이게 첫 번째입니다.
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"Hello? Uh, hey."
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71000
4000
"여보세요? 어, 안녕하세요?"
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"Hello? Uh, who?
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75000
4000
"여보세요? 어, 누구?
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Oh, hey."
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79000
3000
아- 안녕하세요?"
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All right? Very big differences
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3000
보셨죠? 그런데 전화받는 방법이
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between the way I answered the phone the three times.
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85000
3000
각각 엄청나게 달랐죠.
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And as we monitor phone usage
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88000
2000
우리들은 오랜 기간에 걸쳐 노인들이
01:45
by seniors over a long period of time,
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90000
3000
전화를 사용하는 방법을 관찰합니다.
01:48
down to the tenths of a microsecond,
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93000
2000
전화를 받은 후
01:50
that recognition moment
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95000
2000
친구가 거는 전화라는 것을 알고
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of whether they can figure out that person on the other end
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97000
2000
곧 대화를 시작하는지 아니면 누가 전화를 거는지 곧 알지 못하고
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is a friend and we start talking to them immediately,
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99000
2000
"잠깐만요..누구시죠? 아!"
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or they do a lot of what's called trouble talk,
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101000
2000
이렇게 인지할 때 까지
01:58
where they're like, "Wait, who is this? Oh." Right?
43
103000
3000
걸리는 시간을 1/100 초 까지 정확히 측정합니다.
02:01
Waiting for that recognition moment
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2000
인지 시간이 지연된다는 것은 어쩌면
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may be the best early indicator of the onset of dementia
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108000
2000
지금까지 알려진 어떤 의학 진단보다도 더 우수한
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than anything that shows up clinically today.
46
110000
2000
치매의 조기 신호가 될 수 있습니다.
02:07
We call these behavioral markers.
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112000
2000
우리는 이런것을 행동 표지(behavioral markers)라고 하지요.
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There's lots of others. Is the person going to the phone
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114000
2000
다른 여러가지들도 모니터링하지요. 예를들면
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as quickly, when it rings, as they used to?
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116000
3000
전처럼 전화를 빨리 받는가?
02:14
Is it a hearing problem or is it a physicality problem?
50
119000
3000
청력 문제 또는 신체적 문제가 있는가?
02:17
Has their voice gotten more quiet? We're doing a lot of work with people
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122000
2000
목소리가 보다 조용해졌나? 저희들은 많은 수의
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with Alzheimer's and particularly with Parkinson's,
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124000
3000
알츠하이머, 특히 파킨슨병 환자를 돌보는데
02:22
where that quiet voice that sometimes shows up with Parkinson's patients
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3000
조용해진 목소리는 파킨슨병의 경우 가장 정확한
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may be the best early indicator
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130000
3000
조기 신호가 될 수 있으며, 임상적 증상이
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of Parkinson's five to 10 years before it shows up clinically.
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133000
3000
발현되기 5-10 년 전에 예측하게 해줍니다.
02:31
But those subtle changes in your voice over a long period of time
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136000
3000
오랜 시간에 걸쳐서 음성이 조금씩 약해지면
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are hard for you or your spouse to notice until it becomes so extreme
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139000
3000
목소리가 극도로 약해질때까지 환자 자신과
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and your voice has become so quiet.
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142000
2000
배우자가 감지하기 힘들지요.
02:39
So, sensors are looking at that kind of voice.
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144000
2000
따라서 센서는 음성의 이러한 변화를 포착하려고 하지요.
02:41
When you pick up the phone,
60
146000
2000
전화를 받을때,
02:43
how much tremor are you having,
61
148000
2000
손이 얼마나 떨리는지,
02:45
and what is that like, and what is that trend like over a period of time?
62
150000
3000
어떻게 떨리는지, 그리고 시간이 흐름에 따라 어떤 경향을 보이는지?
02:48
Are you having more trouble dialing the phone than you used to?
63
153000
2000
전화 거는 것이 예전에 비해 더 힘들어졌는지?
02:50
Is it a dexterity problem? Is it the onset of arthritis?
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155000
3000
손의 기민성 문제인가? 관절염이 발병하는가?
02:53
Are you using the phone? Are you socializing less than you used to?
65
158000
4000
전화를 사용하고 있는가? 사회활동이 예전보다 줄었는가?
02:57
And looking at that pattern. And what does that decline in social health
66
162000
3000
그리고 패턴을 찾습니다. 사회적 건강이 퇴쇠한다는 것은
03:00
mean, as a kind of a vital sign of the future?
67
165000
3000
장래에 대한 기본적 징후로 어떤 의미가 있을까요?
03:03
And then wow, what a radical idea,
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168000
3000
이것은 참 급진적인 이야기인데
03:06
we -- except in the United States --
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171000
2000
미국을 제외한 여러나라에서는 이와같은 신기술을
03:08
might be able to use this newfangled technology
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173000
3000
사용하여 의사 또는 간호사와
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to actually interact with a nurse or a doctor on the other end of the line.
71
176000
3000
실제로 대화를 할 수 있게 되리라 생각합니다.
03:14
Wow, what a great day that will be
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179000
2000
이와 같은 기술이 현실화 되는 날은
03:16
once we're allowed to actually do those kinds of things.
73
181000
3000
참으로 멋진 날이 될것입니다.
03:19
So, these are what I would call behavioral markers.
74
184000
4000
이런 것들이 우리들이 말하는 행동 표지라는 것입니다.
03:23
And it's the whole field that we've been trying to work on
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188000
3000
이것은 지난 10년 동안 인텔이
03:26
for the last 10 years at Intel.
76
191000
2000
연구해 온 분야입니다.
03:28
How do you put simple disruptive technologies,
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193000
2000
제가 말하려는 다섯 단계로 된 이야기의 첫 번째는
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and the first of five phrases that I'm going to talk about in this talk?
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195000
2000
제가 언급할 간단한 파괴적 기술을 어떻게 사용하느냐는 것입니다.
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Behavioral markers matter.
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197000
2000
행동 표지는 중요합니다.
03:34
How do we change behavior?
80
199000
2000
어떻게 행동을 바꿀 수 있을까요?
03:36
How do we measure changes in behavior
81
201000
2000
질병 방지, 조기 진단 및
03:38
in a meaningful way that's going to help us with
82
203000
2000
오랜 기간에 걸쳐 질병의 발달을
03:40
prevention of disease, early onset of disease,
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205000
2000
추적 할 수 있도록 행동의 변화를
03:42
and tracking the progression of disease over a long period of time?
84
207000
3000
의미있게 측정하는 방법이 무엇일까요?
03:45
Now, why would Intel let me
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210000
3000
왜 인텔이 지난 10년 동안
03:48
spend a lot of time and money, over the last 10 years,
86
213000
3000
많은 돈과 시간을 투자하여
03:51
trying to understand the needs of seniors
87
216000
2000
노인들의 요구를 이해하려고 하고 이런 종류의
03:53
and start thinking about these kinds of behavioral markers?
88
218000
2000
행동 지표에 대해 생각하기 시작했을까요?
03:55
This is some of the field work that we've done.
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220000
3000
이분들은 저희 연구에 참가하셨던 분들입니다.
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We have now lived with 1,000 elderly households
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223000
3000
우리는 지난 10 년 동안 20 개국에 걸쳐
04:01
in 20 countries over the last 10 years.
91
226000
2000
1,000 개의 노인 가구에서 연구를 실시했습니다.
04:03
We study people in Rochester, New York.
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228000
2000
우리는 뉴욕의 로체스터에 사는 사람들을 연구합니다.
04:05
We go live with them in the winter
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230000
2000
우리들은 노인들이 겨울에 어떻게
04:07
because what they do in the winter,
94
232000
2000
보건의료 서비스를 사용하고 사회활동을
04:09
and their access to healthcare, and how much they socialize,
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234000
2000
얼마나 많이 하는지를 알기 위해 겨울철에 그들을 연구하였는데
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is very different than in the summer.
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236000
2000
그 이유는 여름과 겨울에 큰 차이가 있기 때문입니다.
04:13
If they have a hip fracture we go with them
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238000
2000
이들이 골반골절을 당하는 경우
04:15
and we study their entire discharge experience.
98
240000
2000
우리들은 퇴원 후의 경험 전체를 연구했지요.
04:17
If they have a family member who is a key part of their care network,
99
242000
2000
만약 환자의 가족 한 명이 핵심적인 환자보호자의 일원인 경우
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we fly and study them as well.
100
244000
2000
그런 사람도 연구에 포함시켰지요.
04:21
So, we study the holistic health experience
101
246000
3000
저희들은 지난 10년 동안 20개국에서
04:24
of 1,000 seniors over the last 10 years
102
249000
2000
1,000명의 노인을 상대로
04:26
in 20 different countries.
103
251000
2000
전반적인 건강 조사를 했지요.
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Why is Intel willing to fund that?
104
253000
3000
왜 인텔이 기꺼이 연구자금을 제공했을까요?
04:31
It's because of the second slogan that I want to talk about.
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256000
2000
그 이유는 제가 지금 말하려는 두 번째 슬로건에 있지요.
04:33
Ten years ago, when I started trying to convince Intel
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258000
2000
10년 전에 저는 독립적인 생활을 도와 주는
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to let me go start looking at disruptive technologies
107
260000
2000
파괴적인 기술을 연구하는 자금을 제공해 주도록
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that could help with independent living,
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262000
2000
인텔을 설득시키려고 했었는데
04:39
this is what I called it: "Y2K + 10."
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264000
3000
저는 그 기술을 "Y2K + 10"라고 불렀지요.
04:42
You know, back in 2000,
110
267000
2000
여럽분께사 잘 기억하시겠지만
04:44
we were all so obsessed with paying attention
111
269000
2000
1999년에서 2000년으로 넘어가던 당시
04:46
to the aging of our computers,
112
271000
2000
우리는 모두 밀레니엄 버그 때문에
04:48
and whether or not they were going to survive
113
273000
2000
컴퓨터가 고장날 지
04:50
the tick of the clock from 1999 to 2000,
114
275000
2000
모른다는 걱정을 하느라고
04:52
that we missed a moment that only demographers were paying attention to.
115
277000
5000
인구학자들이 주목하여 지켜보던 순간의 중요성을 인식하지 못했죠.
04:57
It was right around New Years.
116
282000
2000
그 해의 설날쯤에
04:59
And that switchover,
117
284000
2000
획기적인 변화가 있었는데
05:01
when we had the larger number of older people on the planet,
118
286000
3000
그것은 지구상의 노인인구가
05:04
for the first time than younger people.
119
289000
2000
젊은이의 인구를 초과했다는 것이었지요.
05:06
For the first time in human history -- and barring aliens landing
120
291000
2000
인구통계학자들은 외계인의 방문이나 또는 대규모의 전염병 같은
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or some major other pandemic,
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293000
2000
극도로 예외적인 일이 발생하지 않는 한
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that's the expectation from demographers, going forward.
122
295000
3000
인류 역사상 처음으로 노인이 더 많아진다는 예측을 했었지요.
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And 10 years ago it seemed like I had a lot of time
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298000
2000
10년 전 저는 이 문제를 연구할 필요하다는 것을 인텔에
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to convince Intel to work on this. Right?
124
300000
2000
설득시킬 충분한 시간이 있었다고 생각했지요. 그렇죠?
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Y2K + 10 was coming,
125
302000
2000
'Y2K + 10'이 다가오고 있었지요.
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the baby boomers starting to retire.
126
304000
3000
베이비붐 세대는 은퇴하기 시작하고...
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Well folks, it's like we know these demographics here.
127
307000
4000
자 여러분, 우리가 인구통계를 모르는것은 아니지요.
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This is a map of the entire world.
128
311000
2000
이 지도에 보이는 것 처럼
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It's like the lights are on,
129
313000
2000
불은 잔뜩 켜져 있지만
05:30
but nobody's home on this demographic
130
315000
2000
아무도 집에 없는 것과 같지요.(집에 사람이 없다=멍허니 있다)
05:32
Y2K + 10 problem. Right?
131
317000
2000
Y2K + 10 문제가 바로 이렇지요. 그렇죠?
05:34
I mean we sort of get it here, but we don't get it here,
132
319000
4000
머리로는 알지만 마음으로는 느끼지 못하고 있어요.
05:38
and we're not doing anything about it.
133
323000
2000
그런데 우리는 아무런 대책도 없지요.
05:40
The health reform bill is largely ignoring
134
325000
2000
우리의 의료 개혁 법안은
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the realities of the age wave that's coming,
135
327000
2000
노령 인구의 파도가 밀려온다는 현실과
05:44
and the implications for what we need to do to change
136
329000
2000
어떻게 의료비를 부담할 것인지는 물론
05:46
not only how we pay for care,
137
331000
3000
다른 획기적인 방법으로 의료서비스를 제공하는 것도
05:49
but deliver care in some radically different ways.
138
334000
3000
대체적으로 무시하고 있지요.
05:52
And in fact, it's upon us.
139
337000
2000
이 과제는 이미 우리의 문턱에 다가와 있습니다.
05:54
I mean you probably saw these headlines. This is Catherine Casey
140
339000
3000
아마도 이런 헤드라인을 보셨을 텐데요. 캐서린 캐시입니다.
05:57
who is the first boomer to actually get Social Security.
141
342000
3000
베이비붐 세대원 최초로 사회보장금을 받게 된 사람이죠.
06:00
That actually occurred this year. She took early retirement.
142
345000
2000
사실은 조기 은퇴를 해서 작년부터 받기 시작했지요.
06:02
She was born one second after midnight in 1946.
143
347000
4000
그녀는 1946년 0시 0분 1초에 태어났습니다.
06:06
A retired school teacher,
144
351000
2000
은퇴한 교사이지요.
06:08
there she is with a Social Security administrator.
145
353000
2000
사회복지부 사람과 같이 사진을 찍었네요.
06:10
The first boomer actually, we didn't even wait till 2011, next year.
146
355000
3000
베이비붐 세대의 제1호 였는데 2011년이 정년은퇴인데 미리 은퇴했지요.
06:13
We're already starting to see early retirement occur this year.
147
358000
3000
올해 이미 조기 은퇴하는 사람들이 생기기 시작했지요.
06:16
All right, so it's here. This Y2K + 10 problem is at our door.
148
361000
3000
자 Y2K + 10 문제는 지금 우리의 문턱까지 와 있습니다.
06:19
This is 50 tsunamis scheduled on the calendar,
149
364000
5000
달력에 50개의 쓰나미가 약정돼 있는 것이나 마찬가지입니다.
06:24
but somehow we can't sort of marshal our government
150
369000
3000
그런데 왜 그런지 우리는 정부와 혁식적인 기관들을
06:27
and innovative forces to sort of get out in front of it
151
372000
2000
동원시켜 닥쳐오는 문제에 앞서 준비를 하지
06:29
and do something about it. We'll wait until
152
374000
2000
못하고 있습니다.
06:31
it's more of a catastrophe, and react,
153
376000
2000
미리 준비를 하는게 아니라 큰 재앙이
06:33
as opposed to prepare for it.
154
378000
2000
닥칠 때까지 기다렸다가 대응하자는 식입니다.
06:35
So, one of the reasons it's so
155
380000
2000
Y2K 문제에 대해 미리 준비하는 것이
06:37
challenging to prepare for this Y2K problem
156
382000
2000
어려운 이유의 하나는, 제가 말하는 소위
06:39
is, I want to argue, we have what I would call
157
384000
2000
'메인프레임 중독' 때문이라고
06:41
mainframe poisoning.
158
386000
2000
저는 주장하고 싶습니다.
06:43
Andy Grove, about six or seven years ago,
159
388000
3000
약 6-7년 전에 앤디 그로브는,
06:46
he doesn't even know or remember this, in a Fortune Magazine article
160
391000
2000
아마 이 사실을 모르거나 기억하지 못할 수 있지만, 포츈지 기사에서
06:48
he used the phrase "mainframe healthcare,"
161
393000
3000
"메인프레임 헬스케어"라는 문구를 썼는데
06:51
and I've been extending and expanding this.
162
396000
2000
저는 그말을 빌려서 확대하고 확장해서 사용하지요.
06:53
He saw it written down somewhere. He's like, "Eric that's a really cool concept."
163
398000
3000
그는 어디에서 그 문구를 읽고 "에릭, 정말 멋진 개념이야."라고 말했죠.
06:56
I was like, "Actually it was your idea. You said it in a Fortune Magazine article.
164
401000
2000
저는 "사실 그건 자네 생각이었지. 포츈지에서 말했잖아.
06:58
I just extended it."
165
403000
2000
난 그걸 좀 뿔렸을 뿐이야"라고 말했겠죠.
07:00
You know, this is the mainframe.
166
405000
2000
알다시피, 이게 메인프레임입니다.
07:02
This mentality of traveling to
167
407000
3000
환자들이 비싼 의료시설로 가서
07:05
and timesharing large, expensive healthcare systems
168
410000
3000
그곳의 서비스를 시분할하는
07:08
actually began in 1787.
169
413000
2000
개념은 1787년에 시작되었습니다.
07:10
This is the first general hospital in Vienna.
170
415000
3000
이것이 비엔나 최초의 일반병원입니다.
07:13
And actually the second general hospital in Vienna,
171
418000
2000
1850년 경에는 두 번째 병원이 비엔나에 설립됐는데
07:15
in about 1850, was where we started to build out
172
420000
3000
그곳에서 처음으로 의대생에게 각 전문분야에
07:18
an entire curriculum for teaching med students specialties.
173
423000
4000
대한 교육 과정을 제공하기 시작했지요.
07:22
And it's a place in which we started developing
174
427000
2000
그리고 그곳에서 말 그대로 환자의 몸을
07:24
architecture that literally divided the body,
175
429000
2000
각 진료 부서와 전문분야로 분리하는
07:26
and divided care into departments and compartments.
176
431000
3000
체계를 개발하기 시작했지요.
07:29
And it was reflected in our architecture,
177
434000
2000
그것이 현재 우리의 시스템에 반영돼 있죠.
07:31
it was reflected in the way that we taught students,
178
436000
2000
그리고 학생들을 가르치는 방식에도 반영되었지요.
07:33
and this mainframe mentality persists today.
179
438000
3000
이 메인프레임 사고체계는 여전히 존재하고 있습니다.
07:36
Now, I'm not anti-hospital.
180
441000
3000
자, 저는 병원체계를 반대하는 사람은 아닙니다.
07:39
With my own healthcare problems, I've taken drug therapies,
181
444000
2000
제 자신도 여러차례 병원에서 약물치료를 받았고
07:41
I've traveled to this hospital and others, many, many times.
182
446000
3000
이 병원 저 병원을 다녀 왔지요.
07:44
But we worship the high hospital on a hill. Right?
183
449000
4000
우리는 언덕 위에 자리잡은 거대한 병원을 숭배합니다. 그쵸?
07:48
And this is mainframe healthcare.
184
453000
2000
이것이 메인프레임 건강관리 체계입니다.
07:50
And just as 30 years ago
185
455000
2000
30년 전만 해도
07:52
we couldn't conceive that we would have the power
186
457000
3000
이방 전체를 채울 수 있었던 메인프레임 컴퓨터의
07:55
of a mainframe computer that took up a room this size
187
460000
3000
기능을 손가방이나 벨트에 휴대할 수 있는
07:58
in our purses and on our belts,
188
463000
2000
핸드폰에 담을 수 있으리라고는
08:00
that we're carrying around in our cell phone today,
189
465000
2000
아무도 생각하지 못했죠.
08:02
and suddenly, computing,
190
467000
2000
그런데 갑자기
08:04
that used to be an expert driven system,
191
469000
2000
퍼스널 컴퓨터가 나오며 전문가들만 사용하던
08:06
it was a personal system that we all owned as part of our daily lives --
192
471000
3000
컴퓨터가 일반인 생활의 일부가 되었지요.
08:09
that shift from mainframe to personal computing
193
474000
3000
우리의 보건의료 서비스에게 필요한 것은 메인프레임에서
08:12
is what we have to do for healthcare.
194
477000
2000
퍼스널 컴퓨팅으로와 같은 전환입니다.
08:14
We have to shift from this mainframe mentality of healthcare
195
479000
3000
우리는 메인프레임같은 보건의료의 사고방식으로 부터
08:17
to a personal model of healthcare.
196
482000
2000
개인화된 보건의료 모델로 옮겨가야 합니다.
08:19
We are obsessed with this way of thinking.
197
484000
3000
우리는 메임프레임식 사고방식을 벗어나지 못하고 있습니다.
08:22
When Intel does surveys all around the world and we say,
198
487000
2000
인텔이 전 세계적 여론조사를 했을때 어연상 시험으로
08:24
"Quick response: healthcare."
199
489000
2000
"헬스케어" 라고 말하면
08:26
The first word that comes up is "doctor."
200
491000
2000
사람들이 첫 번째로 말하는 단어는 '의사'였지요.
08:28
The second that comes up is "hospital." And the third is "illness" or "sickness." Right?
201
493000
3000
두 번째 단어는 '병원', 세 번째는 '질병' 혹은 '병'였지요. 맞죠?
08:31
We are wired, in our imagination, to think about healthcare
202
496000
4000
우리는 보건의료에 관해 생각할 때 이런 대규모 병원을
08:35
and healthcare innovation as something
203
500000
2000
머리속에 연상하도록
08:37
that goes into that place.
204
502000
2000
두뇌의 회로가 굳어져 있습니다
08:39
Our entire health reform discussion right now,
205
504000
2000
현재 의료정책입안자들은 의료개혁이라는 것이
08:41
health I.T., when we talk with policy makers,
206
506000
3000
의사들이 의무기록을 쓰고 읽을때 메인프레임
08:44
equals "How are we going to get doctors using
207
509000
2000
컴퓨터를 사용하도록 만드는 것과
08:46
electronic medical records in the mainframe?"
208
511000
2000
같다고 생각하고 있습니다.
08:48
We're not thinking about
209
513000
2000
우리는 지금 메인프레임을
08:50
how do we shift from the mainframe to the home.
210
515000
2000
가정으로 옮기자는 생각은 하지도 않고 있습니다.
08:52
And the problem with this is
211
517000
2000
문제는 우리들이 보건의료라는 것이
08:54
the way we conceive healthcare. Right?
212
519000
2000
어떤것이라고 생각하는가에 있습니다. 그렇죠?
08:56
This is a very reactive, crisis-driven system.
213
521000
2000
기존 체제는 매우 반응적이며, 위기로 촉발되는 시스템입니다.
08:58
We're doing 15-minute exams with patients.
214
523000
2000
환자의 검진시간은 15분이지요.
09:00
It's population-based.
215
525000
2000
그리고 그곳 주민의 통계 자료에 기반한 것이지요.
09:02
We collect a bunch of biological information in this artificial setting,
216
527000
3000
우리는 이런 인위적인 상황에서 다량의 생물학적 정보를 수집합니다.
09:05
and we fix them up, like Humpty-Dumpty all over again,
217
530000
2000
우리는 환자들을 험프티-덤프티처럼 대충
09:07
and send them home,
218
532000
2000
다시 고쳐놓고 집으로 돌려 보내며
09:09
and hope -- we might hand them a brochure, maybe an interactive website --
219
534000
3000
기껏 팸플릿이나 대화식 웹사이트 주소 정도 주고, 지시사항이나
09:12
that they do as asked and don't come back into the mainframe.
220
537000
4000
몇개 말하고는 다시 그들이 메인프레임으로 돌아오지 않기를 바라죠.
09:16
And the problem is we can't afford it today, folks.
221
541000
3000
문제는 기존 시스템이 감당할 수 없다는 것입니다.
09:19
We can't afford mainframe healthcare today to include the uninsured.
222
544000
4000
현재 메임프레인 보건의료 시스템은 비보험 환자를 돌볼 수 없습니다.
09:23
And now we want to do a double-double
223
548000
2000
설상가상으로 베이비붐 노인 인구도
09:25
of the age wave coming through?
224
550000
2000
밀어 닥치는 상황입니다.
09:27
Business as usual in healthcare is broken and we've got to do something different.
225
552000
3000
정상적인 서비스를 더 이상 제공할 수 없으니 무언가가 바뀌어야 합니다.
09:30
We've got to focus on the home.
226
555000
2000
우리는 가정치료에 집중해야 합니다.
09:32
We've got to focus on a personal healthcare paradigm
227
557000
2000
우리는 개별적 보건의료 패러다임에 집중해서 가정에서
09:34
that moves care to the home. How do we be more proactive,
228
559000
2000
환자를 돌보는 방법을 찾아야 합니다. 어떻게 하면 보더 적극적이고
09:36
prevention-driven?
229
561000
2000
예방 주도형의 체계를 만들 수 있을까요?
09:38
How do we collect vital signs and other kinds of information 24 by 7?
230
563000
4000
어떻게 하면 활력징후와 다른 종류의 정보를 24x7 수집할 수 있을까요?
09:42
How do we get a personal baseline about what's going to work for you?
231
567000
3000
어떻게 하면 각 환자에 적합한 기준선을 찾을 수 있을까요?
09:45
How do we collect not just biological data
232
570000
2000
어떻게 하면 생체정보 뿐만이 아니라 행동,
09:47
but behavioral data, psychological data,
233
572000
2000
심리 및 관련 정보를 환자의 가정에서
09:49
relational data, in and on and around the home?
234
574000
3000
수집할 수 있을까요?
09:52
And how do we drive compliance to be a customized care plan
235
577000
3000
어떻게 하면 우리가 가진 모든 최신기술을 사용해
09:55
that uses all this great technology that's around us
236
580000
2000
우리의 행동을 바꿀 수 있는 맟춤형
09:57
to change our behavior?
237
582000
2000
의료계획을 짤 수 있을까요?
09:59
That's what we need to do for our personal health model.
238
584000
3000
우리의 보건의료 모델에 필요한 것은 바로 이런 것들입니다.
10:02
I want to give you a couple of examples. This is Mimi
239
587000
2000
몇 가지 예를 보여 드리죠. 이분의 이름은 미미입니다.
10:04
from one of our studies --
240
589000
2000
우리 연구에 참여했었죠.
10:06
in her 90s, had to move out of her home
241
591000
2000
90대인 그녀는 더이상 집에서 혼자 살수가 없게 됐지요.
10:08
because her family was worried about falls.
242
593000
2000
가족들이 미미가 낙상 할까봐 걱정했기 때문입니다.
10:10
Raise your hand if you had a serious fall
243
595000
2000
여러분 중에서부모님이나 가까운 친척중에
10:12
in your household, or any of your loved ones,
244
597000
2000
심한 낙상을 한 사람이 있다면,
10:14
your parents or so forth. Right?
245
599000
2000
손을 들어보세요. 그렇죠?
10:16
Classic. Hip fracture often leads to institutionalization of a senior.
246
601000
4000
전형적인 케이스는 노인들이 골반 골절로 노양원 등에 들어가는 것입니다.
10:20
This is what was happening to Mimi; the family was worried about it,
247
605000
2000
미미의 경우가 바로 그랬는데 가족들이
10:22
moved her out of her own home into an assisted living facility.
248
607000
3000
낙상을 우려해서 노인보호주택으로 가게 했지요.
10:25
She tripped over her oxygen tank.
249
610000
3000
그런데 그곳에서 산소통에 발이 걸려 넘어졌지요.
10:28
Many people in this generation won't press the button,
250
613000
2000
이 세대의 노인들은 경보 시스템이 자기방에 있더라도
10:30
even if they have an alert call system, because they don't want to bother anybody,
251
615000
2000
다른 사람을 방해하지 않으려고 대부분 버튼을 누르지 않죠.
10:32
even though they've been paying 30 dollars a month.
252
617000
2000
그것 때문에 매달 30 달러를 내는데도 버튼을 안누르지요.
10:34
Boomers will press the button. Trust me.
253
619000
2000
베이비붐 세대는 그 버튼을 누를 겁니다. 확실합니다.
10:36
They're going to be pressing that button non-stop. Right?
254
621000
4000
아마 계속 눌러댈 것입니다. 그쵸?
10:40
Mimi broke her pelvis, lay all night, all morning,
255
625000
4000
골반이 골절된 미미는 밤에서 아침까지 내내 방바닥에
10:44
finally somebody came in and found her,
256
629000
2000
쓰러져 있었고, 드디어 누가 미미를 발견해서
10:46
sent her to the hospital.
257
631000
2000
병원으로 이송시켰습니다.
10:48
They fixed her back up. She was never going to be able to move back
258
633000
2000
병원은 미미를 치료했죠. 그녀는 다시 노인보호주택으로
10:50
into the assisted living. They put her into the nursing home unit.
259
635000
2000
돌아갈 형편이 아니었지요. 간호사가 있는 요양원으로 갔지요.
10:52
First night in the nursing home unit where she had been
260
637000
2000
그 요양원은 미미가 있던 노인보호주택과 같은 시설에 있었는데
10:54
in the same assisted living facility, moved her from one bed to another,
261
639000
3000
요양원에 들어간 첫날 미미가 누워있던 침대에서 다른 침대로 옮길때
10:57
kind of threw her, rebroke her pelvis,
262
642000
2000
그곳 직원이 미미를 거의 던지다 시피하여 골반이 재골절되었죠.
10:59
sent her back to the hospital that she had just come from,
263
644000
3000
그래서 다시 방금 나왔던 병원으로 재이송되었는데
11:02
no one read the chart, put her on Tylenol,
264
647000
2000
아무도 진료기록을 보지 않고 타이레놀을 투여했지요.
11:04
which she is allergic to, broke out, got bedsores,
265
649000
2000
미미는 그 약에 알러지가 있어서 욕창이 생겼고...
11:06
basically, had heart problems, and died
266
651000
3000
간단히 말해 심장에 문제가 생겨 별세했죠.
11:09
from the fall and the complications and the errors that were there.
267
654000
3000
즉, 낙상, 합병증, 인적오류가 사망원인이었죠.
11:12
Now, the most frightening thing about this is
268
657000
4000
여기서 가장 끔찍한 사실은 그녀가
11:16
this is my wife's grandmother.
269
661000
3000
제 와이프의 할머니였다는 것이죠.
11:19
Now, I'm Eric Dishman. I speak English,
270
664000
2000
자, 저는 에릭 디시먼입니다. 저는 영어를 하죠.
11:21
I work for Intel, I make a good salary,
271
666000
2000
인텔에서 일하고 돈도 많이 법니다.
11:23
I'm smart about falls and fall-related injuries --
272
668000
3000
낙상과 관련된 부상에 대해서도 잘 압니다.
11:26
it's an area of research that I work on.
273
671000
2000
뿐만아니라, 제가 연구하는 분야죠.
11:28
I have access to senators and CEOs.
274
673000
3000
상원의원들, CEO들과 인맥도 있습니다.
11:31
I can't stop this from happening.
275
676000
2000
하지만 이런 일을 막을 수 없었죠.
11:33
What happens if you don't have money, you don't speak English
276
678000
2000
돈이 없고, 영어도 못하고 인맥도 없는 사람은
11:35
or don't have the kind of access
277
680000
2000
이와 같이 누구에게나 생길 수 있는
11:37
to deal with these kinds of problems that inevitably occur?
278
682000
3000
문제가 발생할때 어떻게 할까요?
11:40
How do we actually prevent the vast majority of falls
279
685000
3000
대부분의 노인에게 낙상사고라는 것이 아예 발생하지
11:43
from ever occurring in the first place?
280
688000
2000
않도록 하려면 어떻게 해야 할까요?
11:45
Let me give you a quick example of work that we're doing
281
690000
2000
바로 이렇게 하기 위해 우리가 지금 어떤 연구를
11:47
to try to do exactly that.
282
692000
2000
하고 있는지 간단한 예를 보여드리죠.
11:49
I've been wearing a little technology that we call Shimmer.
283
694000
3000
저는 시머(Shimmer)라고 부르는 작은 장비를 착용하고 있습니다.
11:52
It's a research platform.
284
697000
2000
연구 장비이지요.
11:54
It has accelerometry. You can plug in a three-lead ECG.
285
699000
3000
가속도계가 달려있죠. 3선 심전도기기에 연결할 수도 있지요.
11:57
There is all kinds of sort of plug-and-play
286
702000
2000
레고 블럭 처럼 부착시킬 수 있는 다수의
11:59
kind of Legos that you can do to capture, in the wild,
287
704000
2000
이 장비는 플러그 앤 플레이 장비를 사용해 실세상의
12:01
in the real world,
288
706000
2000
정보를 수집할 수 있는데,
12:03
things like tremor, gait,
289
708000
2000
몸체나 손 등의 떨림, 걸음걸이,
12:05
stride length and those kinds of things.
290
710000
2000
보폭 등의 정보를 포착할 수 있죠.
12:07
The problem is, our understanding of falls today,
291
712000
4000
현재로는 미미 같은 사람에게 낙상 사고가 발생하면
12:11
like Mimi, is get a survey in the mail three months after you fell,
292
716000
3000
3개월 후에 정부에서 우편으로 설문 조사서를 보내서
12:14
from the State, saying, "What were you doing when you fell?"
293
719000
3000
"낙상하셨을 때 무엇을 하고 계셨습니까?"라는 질문을 하는 정도이죠.
12:17
That's sort of the state of the art.
294
722000
2000
현재의 첨단기술은 그정도입니다.
12:19
But with something like Shimmer, or we have something called the Magic Carpet,
295
724000
3000
저희들은 현재 시머같은 장비나, 센서가 부착된 매직 카펫
12:22
embedded sensors in carpet, or camera-based systems
296
727000
2000
그리고 스포츠 의학에서 빌려온
12:24
that we borrowed from sports medicine,
297
729000
2000
카메라 기반 시스템을 통해,
12:26
we're starting for the first time in those 600 elderly households
298
731000
3000
사상최초로 600명의 노인 가구로부터
12:29
to collect actual kinematic motion data
299
734000
3000
실제로 그들의 운동학적 정보를 수집하고 있습니다.
12:32
to understand: What are the subtle changes that are occurring
300
737000
4000
이 시스템은 예를들면 어머니의 낙상 가능성을
12:36
that can show us that mom has become risk at falls?
301
741000
3000
예고해주는 거동의 미세한 변화를 감지해 줍니다.
12:39
And most often we can do two interventions,
302
744000
2000
이러한 경우 우리는 종종 치료를 할 수 있지요.
12:41
fix the meds mix.
303
746000
2000
투약의 혼합 비율을 바꾸는 것이죠.
12:43
I'm a qualitative researcher, but when I look at these data streams coming in
304
748000
3000
저는 정성 연구가이지만, 이들 노인 가구로 부터 나오는
12:46
from these homes, I can look at the data and tell you the day
305
751000
3000
데이터 스트림을 보면 다른 사람들은 모를지 모르지만
12:49
that some doctor prescribed them something that nobody else
306
754000
2000
어떤 의사가 새로운 약을 처방했다는
12:51
knew that they were on, because we see the changes
307
756000
2000
사실을 알 수 있지요. 그 집의 데이터 패턴을
12:53
in their patterns in the household. Right?
308
758000
3000
보면 알 수 있으니까요. 그렇죠?
12:56
These discoveries of behavioral markers,
309
761000
3000
이와 같이 행동표지와 행동 변화를
12:59
and behavioral changes
310
764000
2000
볼 수 있는 것은
13:01
are game changing, and like the discovery of the microscope
311
766000
2000
현미경의 발명과 같은 혁신적인 발전 사항인데
13:03
because of our collecting data streams that we've actually never done before.
312
768000
3000
그 이유는 전에는 불가능했던 데이터 스트림을 수집할 수 있기 때문입니다.
13:06
This is an example in our TRIL Clinic in Ireland
313
771000
2000
이것은 아일랜드에 있는 트릴 크리닉의 사례로서
13:08
of -- actually what you're seeing is
314
773000
2000
... 여러분이 여기서 보시는 것은
13:10
she's looking at data,
315
775000
2000
이분이 매직 카펫에서 나온
13:12
in this picture, from the Magic Carpet.
316
777000
2000
데이터를 보고 있는 장면입니다.
13:14
So, we have a little carpet that you can look at your amount of postural sway,
317
779000
3000
이 작은 카펫을 통해 자세 동요의 정도를 알 수 있고,
13:17
and look at the changes in your postural sway over many months.
318
782000
3000
수개월에 걸쳐 자세의 동요가 어떻게 변하는지 관측할 수 있죠.
13:20
Here's what some of this data might look like.
319
785000
2000
예를들면 이러한 데이터를 보실 수 있습니다.
13:22
This is actually sensor firings.
320
787000
2000
이것은 실제로 센서가 작동한 표시입니다.
13:24
These are two different subjects in our study.
321
789000
2000
이것은 약 1년을 통해 노인 2명의
13:26
It's about a year's worth of data.
322
791000
2000
데이터를 수집한 결과입니다.
13:28
The color represents different rooms they are in the house.
323
793000
3000
각 방은 다른 색깔로 보입니다.
13:31
This person on the left is living in their own home.
324
796000
2000
좌측의 사람은 자기 집에서 살고
13:33
This person on the right is actually living in an assisted living facility.
325
798000
3000
우측의 이 사람은 보조주거 시설에서 살지요.
13:36
I know this because look at how punctuated meal time is
326
801000
3000
식사시간이 일정하고 그 시간에
13:39
when they are no longer in their particular rooms here. Right?
327
804000
3000
다른 방으로 옮기는 것을 보면 알 수 있지요. 그렇죠?
13:42
Now, this doesn't mean that much to you.
328
807000
3000
자, 이 데이터 자체는 별로 큰 의미가 없습니다.
13:45
But when we look at these cycles of data
329
810000
2000
하지만, 오랜 기간을 두고 거동에 대한
13:47
over a longer period of time -- and we're looking at everything from
330
812000
2000
데이터 뿐만아니라 시머를 사용해서
13:49
motion around different rooms in the house,
331
814000
2000
걸음걸이 모양, 보폭 등에 관련된
13:51
to sort of micro-motions that Shimmer picks up,
332
816000
3000
미세한 움직임 등의 데이터를
13:54
about gait and stride length -- these streams of data
333
819000
2000
장기간에 걸쳐 수집하면
13:56
are starting to tell us things about behavioral patterns
334
821000
2000
이전에 몰랐던 행동 패턴의
13:58
that we've never understood before.
335
823000
2000
변화를 볼 수 있습니다.
14:00
You can go to ORCATech.org --
336
825000
2000
ORCATech.org 사이트에 가시면
14:02
it has nothing to do with whales, it's the Oregon Center for Aging and Technology --
337
827000
3000
고래와는 상관없는 사이트지요. 오레곤 노화 및 기술 센터 사이트인데
14:05
to see more about that.
338
830000
2000
이들의 장비를 자세히 보실 수 있습니다.
14:07
The problem is, Intel is still one of the largest
339
832000
2000
문제는 세계적으로 볼때 인텔이 아직도
14:09
funders in the world
340
834000
2000
독립적인 생활 기술 연구 분야에서
14:11
of independent living technology research.
341
836000
3000
가장 큰 후원자의 하나라는 것입니다.
14:14
I'm not bragging about how much we fund;
342
839000
2000
저희 회사가 이 연구를 많은 지원한다고
14:16
it's how little anyone else actually pays attention
343
841000
2000
자랑하는 것이 아니라 다른 사람들이
14:18
to aging and funds innovation on aging,
344
843000
3000
노화와 노화에 관한 혁신, 만성 질병 관리,
14:21
chronic disease management and independent living in the home.
345
846000
3000
독립적 생활에 대한 연구에 너무 관심을 보이지 않는다는 것입니다.
14:24
So, my mantra here, my fourth slogan is:
346
849000
2000
제가 기원하는 바는 바로 이것입니다. 네 번째 슬로건이죠:
14:26
10,000 households or bust.
347
851000
3000
1만 가구가 아니면 포기하는 것입니다.
14:29
We need to drive
348
854000
2000
우리는 프래밍엄 심장연구와 같은
14:31
a national, if not international, Framingham-type heart study
349
856000
4000
전국적 아니면 국제적 규모의 독립생활에 대한
14:35
of independent living technologies,
350
860000
2000
연구를 시작해야 합니다.
14:37
where we have 10,000 elderly connected households
351
862000
3000
이것은 20개의 노인 가구를 상대로 대학교들이
14:40
with broadband, full medical characterization,
352
865000
3000
자신의 자금으로 실시했던 일화적인 실험을 토대로
14:43
and a platform by which we can start to experiment
353
868000
2000
1만개의 노인 가구를 상대로 광대역 인터넷,
14:45
and turn these from 20-household anecdotal studies
354
870000
3000
시험 데이터의 완전한 의학적 특성화 및
14:48
that the universities fund,
355
873000
2000
연구 플랫폼을 통해 저희가 개발한
14:50
to large clinical trials that prove out the value of these technologies.
356
875000
3000
기술의 가치를 증명할 수 있는 대규모 임상실험이 될 것입니다.
14:53
So, 10,000 households or bust.
357
878000
2000
그래서 1만 가구가 아니면 꽝이죠.
14:55
These are just some of the households that we've done in the Intel studies.
358
880000
4000
이것은 인텔 연구에 참가했던 가구의 일부입니다.
14:59
My fifth and final phrase:
359
884000
2000
다섯 번째이자 마지막 주장은:
15:01
I have tried for two years,
360
886000
2000
저는 보건의료 개혁 법안이
15:03
and there were moments when we were quite close,
361
888000
3000
근본적인 변화를 가져오도록 2년 간 노력할 때
15:06
to make this healthcare reform bill be about reform
362
891000
3000
거의 성공했던 적이 몇번있었는데
15:09
from something and to something,
363
894000
2000
제가 원했던 사항은 다음과 같지요.
15:11
from a mainframe model
364
896000
2000
메인프레임 모델에서
15:13
to a personal health model,
365
898000
2000
개인적 보건 모델로 옮겨가는것
15:15
or to mean something more than just a debate
366
900000
2000
또는, 대중 의견이나 헬스케어 서비스의 재정조달에 대한
15:17
about the public option and how we're going to finance.
367
902000
2000
단순한 토론이 아니고 확실한 무엇을 제공해야 한다는 것이었지요.
15:19
It doesn't matter how we finance healthcare.
368
904000
3000
헬스케어 서비스의 재정조달 문제는 중요하지 않습니다.
15:22
We're going to figure something out
369
907000
2000
우리들은 앞으로의 10년간을 위해 어떤
15:24
for the next 10 years, and try it.
370
909000
2000
해결책을 제공할 수 있도록 노력할 것입니다.
15:26
No matter who pays for it,
371
911000
2000
누가 의료 비용을 지불하던지,
15:28
we better start doing care in a fundamentally different way
372
913000
2000
근본적으로 다른 방식의 보건의료
15:30
and treating the home and the patient
373
915000
3000
서비스를 제공하고 가정과 환자, 가족, 간병인 모두가
15:33
and the family member and the caregivers
374
918000
2000
조율된 혼자의 보건의료 팀의 일부로
15:35
as part of these coordinated care teams
375
920000
2000
이미 존재하고 있는 파격적인 기술을
15:37
and using disruptive technologies that are already here
376
922000
4000
이용하여 근본적으로 새로운 방법으로
15:41
to do care in some pretty fundamental different ways.
377
926000
3000
보건의료 서비스를 제공할 수 있게 해야 합니다.
15:44
The president needs to stand up and say,
378
929000
3000
제가 원하는 것은 보건의료 개혁 논쟁을
15:47
at the end of a healthcare reform debate,
379
932000
3000
마무리할 때 대통령이 다음과 같은 발표를 하는 것입니다:¥
15:50
"Our goal as a country is to move 50 percent of care
380
935000
3000
"우리의 목표는 의료원, 클리닉, 병원, 요양원에서
15:53
out of institutions, clinics, hospitals and nursing homes,
381
938000
3000
제공하는 보건의료 서비스의 50%를 10년 안에
15:56
to the home, in 10 years."
382
941000
2000
가정으로 이전하는 것이다."
15:58
It's achievable. We should do it economically,
383
943000
2000
이것은 성취 가능한 일이며 우리는 이것을
16:00
we should do it morally,
384
945000
2000
경제적으로, 도덕적으로 실행해야 하고
16:02
and we should do it for quality of life.
385
947000
2000
삶의 질을 위해 이를 달성해야 합니다.
16:04
But there is no goal within this health reform.
386
949000
2000
현재의 보건의료 개혁에는 목표가 없습니다.
16:06
It's just a mess today.
387
951000
2000
그냥 엉망진창이죠.
16:08
So, you know, that's my last message to you.
388
953000
2000
제가 여러분께 마지막으로 드리고 싶은 말은 바로 이것입니다.
16:10
How do we set a going-to-the-moon goal
389
955000
3000
달 나라에 가는 것 처럼 어려운
16:13
of dealing with the Y2K +10 problem that's coming?
390
958000
4000
다가오는 Y2K + 10 문제를 어떻게 해결해야 할까요?
16:17
It's not that innovation and technology is going to be the
391
962000
2000
혁신과 기술이 만병 통치약은 될 수 없지만
16:19
magic pill that cures all, but it's going to be part of the solution.
392
964000
3000
해결책의 일부는 될것 입니다.
16:22
And if we don't create a personal health movement,
393
967000
3000
우리가 개혁에서 추진하려는 목표인
16:25
something that we're all aiming towards in reform,
394
970000
2000
개인화된 보건의료를 위한 운동을 시작하지 않으면
16:27
then we're going to move nowhere.
395
972000
2000
아무런 발전사항이 없을 것입니다.
16:29
So, I hope you'll turn this conference into that kind of movement forward.
396
974000
2000
따라서, 저는 본 컨퍼런스가 이 운동을 추진하는 계기가 되길 바랍니다.
16:31
Thanks very much.
397
976000
2000
매우 감사합니다.
16:33
(Applause)
398
978000
3000
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Eric Dishman - Social scientistEric Dishman does health care research for Intel -- studying how new technology can solve big problems in the system for the sick, the aging and, well, all of us.
Why you should listen
Eric Dishman is an Intel Fellow and general manager of Intel's Health Strategy & Solutions Group. He founded the product research and innovation team responsible for driving Intel’s worldwide healthcare research, new product innovation, strategic planning, and health policy and standards activities.
Dishman is recognized globally for driving healthcare reform through home and community-based technologies and services, with a focus on enabling independent living for seniors. His work has been featured in The New York Times, Washington Post and Businessweek, and The Wall Street Journal named him one of “12 People Who Are Changing Your Retirement.” He has delivered keynotes on independent living for events such as the annual Consumer Electronics Show, the IAHSA International Conference and the National Governors Association. He has published numerous articles on independent living technologies and co-authored government reports on health information technologies and health reform.
He has co-founded organizations devoted to advancing independent living, including the Technology Research for Independent Living Centre, the Center for Aging Services Technologies, the Everyday Technologies for Alzheimer’s Care program, and the Oregon Center for Aging & Technology.
Eric Dishman | Speaker | TED.com