TEDMED 2009
Eric Dishman: Take health care off the mainframe
Eric Dishman: Wychodząc poza ramy opieki zdrowotnej
Filmed:
Readability: 4
439,060 views
Na TEDMED, Eric Dishman stawia śmiała tezę: System opieki zdrowotnej w USA jest jak komputeryzacja około 1959, uwięziony w dużym, niepraktycznym centralnym systemie: szpitale, lekarze, domy opieki. Wraz z gwałtownym starzeniem się populacji, konieczne jest, jak mówi, stworzenie indywidualnej, połączonej, domowej opieki zdrowotnej.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
If you think about the phone --
0
0
2000
Jeśli myślicie o telefonie,
00:17
and Intel has tested
1
2000
2000
a Intel przetestował
00:19
a lot of the things I'm going to show you,
2
4000
2000
wiele rzeczy, które zamierzam wam pokazać
00:21
over the last 10 years,
3
6000
2000
w ciągu ostatnich 10 lat
00:23
in about 600 elderly households --
4
8000
2000
w około 600 gospodarstwach domowych starszych ludzi
00:25
300 in Ireland, and 300 in Portland --
5
10000
3000
300 w Irlandii i 300 w Portland
00:28
trying to understand: How do we measure
6
13000
2000
próbując zrozumieć jak mierzymy
00:30
and monitor behavior
7
15000
2000
i monitorujemy zachowanie
00:32
in a medically meaningful way?
8
17000
2000
w sposób medycznie istotny
00:34
And if you think about the phone, right,
9
19000
2000
I jeśli myślicie o telefonie, ok,
00:36
it's something that we can use for some incredible ways
10
21000
2000
to jest coś, czego możemy użyć w niesamowity sposób,
00:38
to help people actually take the right medication at the right time.
11
23000
3000
żeby pomóc ludziom wziać właściwie lekarstwo we właściwym czasie.
00:41
We're testing these kinds of simple
12
26000
2000
Testujemy tego typu proste
00:43
sensor-network technologies in the home
13
28000
2000
technologie sieci czujników w domu
00:45
so that any phone that a senior is already comfortable with
14
30000
2000
aby każdy telefon, z którym starsze osoby już są zaznajomione,
00:47
can help them deal with their medications.
15
32000
2000
mógł im pomóc radzić sobie z ich lekarstwami.
00:49
And a lot of what they do is they pick up the phone,
16
34000
2000
A wszystko co muszą zrobić to odebrać telefon,
00:51
and it's our system whispering to them which pill they need to take,
17
36000
3000
a to nasz system wyszepta im, którą tabletkę muszą wziąć,
00:54
and they fake like they're having a conversation with a friend.
18
39000
3000
a oni czują się jakby rozmawiali z przyjacielem.
00:57
And they're not embarrassed by a meds caddy that's ugly,
19
42000
2000
I nie są zawstydzeni przez paskudną kasetkę na leki,
00:59
that sits on their kitchen table and says,
20
44000
2000
która leży na ich stole kuchennym i mówi:
01:01
"I'm old. I'm frail."
21
46000
2000
"Jestem stary. Jestem niedołężny."
01:03
It's surreptitious technology
22
48000
2000
To jest skryta technologia,
01:05
that's helping them do a simple task
23
50000
2000
która pomaga im w prostym zadaniu
01:07
of taking the right pill at the right time.
24
52000
2000
wzięcia właściwej tabletki we właściwym czasie.
01:09
Now, we also do some pretty amazing things with these phones.
25
54000
3000
Więc, robimy też całkiem niesamowite rzeczy z tymi telefonami.
01:12
Because that moment when you answer the phone
26
57000
3000
Ponieważ w chwili kiedy odbieracie telefon
01:15
is a cognitive test every time that you do it.
27
60000
3000
to jest to test poznawczy, za każdym razem kiedy to robicie.
01:18
Think about it, all right? I'm going to answer the phone three different times.
28
63000
3000
Pomyślcie o tym, dobrze? Obiorę telefon na trzy różne sposoby.
01:21
"Hello? Hey."
29
66000
2000
"Halo? Hej."
01:23
All right? That's the first time.
30
68000
3000
Dobrze? To jest pierwszy raz.
01:26
"Hello? Uh, hey."
31
71000
4000
"Halo? Eee, hej."
01:30
"Hello? Uh, who?
32
75000
4000
"Halo? Eee, kto?
01:34
Oh, hey."
33
79000
3000
O, hej"
01:37
All right? Very big differences
34
82000
3000
Dobrze? Bardzo duże róznice
01:40
between the way I answered the phone the three times.
35
85000
3000
pomiędzy sposobem w jaki odebrałem telefon trzy razy.
01:43
And as we monitor phone usage
36
88000
2000
A monitorując użycie telefonu
01:45
by seniors over a long period of time,
37
90000
3000
przez starsze osoby przez długi okres czasu,
01:48
down to the tenths of a microsecond,
38
93000
2000
Z dokładnością do dziesiątych mirosekundy
01:50
that recognition moment
39
95000
2000
ten moment rozpoznania
01:52
of whether they can figure out that person on the other end
40
97000
2000
czy rozpoznają, że osoba po drugiej stronie
01:54
is a friend and we start talking to them immediately,
41
99000
2000
jest przyjacielem i zaczynają z nią rozmawiać od razu,
01:56
or they do a lot of what's called trouble talk,
42
101000
2000
czy demonstrują dużo czegoś co nazywamy problematyczną rozmową
01:58
where they're like, "Wait, who is this? Oh." Right?
43
103000
3000
kiedy mówią "Zaczekaj, kto mówi? O." Tak?
02:01
Waiting for that recognition moment
44
106000
2000
Oczekiwanie na ten moment rozpoznania
02:03
may be the best early indicator of the onset of dementia
45
108000
2000
może być najlepszym wczesnym wskaźnikiem początków demencji
02:05
than anything that shows up clinically today.
46
110000
2000
niż wszystko co dziś ujawnia się klinicznie.
02:07
We call these behavioral markers.
47
112000
2000
Nazywamy to markerami behawioralnymi.
02:09
There's lots of others. Is the person going to the phone
48
114000
2000
Jest mnóstwo innych. Czy ta osoba odbiera telefon
02:11
as quickly, when it rings, as they used to?
49
116000
3000
tak szybko, kiedy dzwoni, tak jak to robiła wcześniej.
02:14
Is it a hearing problem or is it a physicality problem?
50
119000
3000
Czy to problem ze słuchem czy z fizycznościa?
02:17
Has their voice gotten more quiet? We're doing a lot of work with people
51
122000
2000
Czy głos stał się cichszy? Pracujemy dużo z osobami
02:19
with Alzheimer's and particularly with Parkinson's,
52
124000
3000
z Alzheimerem i szczególnie z Parkinsonem
02:22
where that quiet voice that sometimes shows up with Parkinson's patients
53
127000
3000
gdzie ten cichy głos, który czasami pojawia się u pacjentów z Parkinsonem
02:25
may be the best early indicator
54
130000
3000
może być najlepszym wczesnym wskaźnikiem
02:28
of Parkinson's five to 10 years before it shows up clinically.
55
133000
3000
Parkinsona pięć do dziesięciu lat zanim ujawni się klinicznie.
02:31
But those subtle changes in your voice over a long period of time
56
136000
3000
Ale te subtelne zmiany w waszym głosie w długim okresie czasu
02:34
are hard for you or your spouse to notice until it becomes so extreme
57
139000
3000
są trudne do zauważenia dla ciebie lub twojego małżonka zanim staną sie tak ekstremalne
02:37
and your voice has become so quiet.
58
142000
2000
a twoj głos stanie sie tak cichy.
02:39
So, sensors are looking at that kind of voice.
59
144000
2000
A więc czujniki szukają tego typu głosu.
02:41
When you pick up the phone,
60
146000
2000
Kiedy odbieracie telefon
02:43
how much tremor are you having,
61
148000
2000
jak silne jest drżenie,
02:45
and what is that like, and what is that trend like over a period of time?
62
150000
3000
i jak to wygląda, jak wygląda ten trend na przestrzeni czasu?
02:48
Are you having more trouble dialing the phone than you used to?
63
153000
2000
Czy macie więcej niż zwykle problemów wybierając numer?
02:50
Is it a dexterity problem? Is it the onset of arthritis?
64
155000
3000
Czy sprawność jest problemem? Czy to początki artretyzmu?
02:53
Are you using the phone? Are you socializing less than you used to?
65
158000
4000
Czy używacie telefonu? Czy utrzymujecie mniej kontaktów towarzyskich niż zwykle?
02:57
And looking at that pattern. And what does that decline in social health
66
162000
3000
I patrząc na ten wzór, co ten spadek zdrowia społecznego znaczy
03:00
mean, as a kind of a vital sign of the future?
67
165000
3000
jako ważny sygnał dla przyszłości?
03:03
And then wow, what a radical idea,
68
168000
3000
A potem wow, co za radykalna idea,
03:06
we -- except in the United States --
69
171000
2000
my, z wyjątkiem Stanów Zjednoczonych,
03:08
might be able to use this newfangled technology
70
173000
3000
możemy być w stanie użyć tej nowomodnej technologii,
03:11
to actually interact with a nurse or a doctor on the other end of the line.
71
176000
3000
żeby tak naprawdę komunikować się z pielęgniarką albo lekarzem po drugiej stronie linii.
03:14
Wow, what a great day that will be
72
179000
2000
Jaki to będzie cudowny dzień
03:16
once we're allowed to actually do those kinds of things.
73
181000
3000
kiedy będziemy mogli rzeczywiście zrobić tego typu rzeczy.
03:19
So, these are what I would call behavioral markers.
74
184000
4000
Więc, to są te jak bym je nazwał markery behawioralne.
03:23
And it's the whole field that we've been trying to work on
75
188000
3000
I to jest cała dziedzina nad którą próbujemy pracować
03:26
for the last 10 years at Intel.
76
191000
2000
w Intelu przez ostatnie 10 lat.
03:28
How do you put simple disruptive technologies,
77
193000
2000
Jak zamnkąć te proste przełomowe technologie
03:30
and the first of five phrases that I'm going to talk about in this talk?
78
195000
2000
w pierwszej z pięciu rzeczy, o których będę mówił na tym wykładzie?
03:32
Behavioral markers matter.
79
197000
2000
Markery behawioralne są istotne.
03:34
How do we change behavior?
80
199000
2000
Jak zmieniamy zachowanie?
03:36
How do we measure changes in behavior
81
201000
2000
Jak mierzymy zmiany w zachowaniu
03:38
in a meaningful way that's going to help us with
82
203000
2000
w znaczący sposób, który pomoże nam
03:40
prevention of disease, early onset of disease,
83
205000
2000
w zapobieganiu chorobie, we wczesnym początku choroby,
03:42
and tracking the progression of disease over a long period of time?
84
207000
3000
i śledzeniu postępu choroby w długim okresie czasu?
03:45
Now, why would Intel let me
85
210000
3000
Teraz, dlaczego Intel pozwoliby mi
03:48
spend a lot of time and money, over the last 10 years,
86
213000
3000
zużyć mnóstwo czasu i pieniędzy, w ciągu ostatnich 10 lat,
03:51
trying to understand the needs of seniors
87
216000
2000
próbując zrozumieć potrzeby seniorów
03:53
and start thinking about these kinds of behavioral markers?
88
218000
2000
i zacząć myśleć o tego typu markerach behawioralnych?
03:55
This is some of the field work that we've done.
89
220000
3000
To jest część pracy jaką zrobiliśmy w terenie.
03:58
We have now lived with 1,000 elderly households
90
223000
3000
Mieszkamy w 1000 gospodarstw domowych starszych osób
04:01
in 20 countries over the last 10 years.
91
226000
2000
w 20 krajach od ponad 10 lat.
04:03
We study people in Rochester, New York.
92
228000
2000
Badamy ludzi w Rochester, w stanie Nowy Jork.
04:05
We go live with them in the winter
93
230000
2000
Mieszkamy z nimi w zimie,
04:07
because what they do in the winter,
94
232000
2000
ponieważ to co robią w zimie,
04:09
and their access to healthcare, and how much they socialize,
95
234000
2000
i ich dostęp do opieki zdrowotnej i tego jak dużo mają kontaktów towarzyskich
04:11
is very different than in the summer.
96
236000
2000
jest bardzo różny niż w lecie.
04:13
If they have a hip fracture we go with them
97
238000
2000
Jeśli złamią biodro towarzyszymy im
04:15
and we study their entire discharge experience.
98
240000
2000
i studiujemy ich całe doświadczenie wypisu ze szpitala.
04:17
If they have a family member who is a key part of their care network,
99
242000
2000
Jeśli członekowie rodziny są kluczową częścią w ich systemie opieki
04:19
we fly and study them as well.
100
244000
2000
lecimy i ich także badamy.
04:21
So, we study the holistic health experience
101
246000
3000
Więc, badamy całościowe doświadczenie zdrowotne
04:24
of 1,000 seniors over the last 10 years
102
249000
2000
tysiąca seniorów w przeciągu ostatnich 10 lat
04:26
in 20 different countries.
103
251000
2000
w 20 różnych krajach.
04:28
Why is Intel willing to fund that?
104
253000
3000
Dlaczego Intel zgadza się to finansować?
04:31
It's because of the second slogan that I want to talk about.
105
256000
2000
Z powodu drugiego hasła, o którym chcę opowiedzieć.
04:33
Ten years ago, when I started trying to convince Intel
106
258000
2000
10 lat temu, kiedy próbowałem przekonać Intel,
04:35
to let me go start looking at disruptive technologies
107
260000
2000
żeby pozwolił mi zacząć przyglądać się przełomowym technologiom,
04:37
that could help with independent living,
108
262000
2000
które mogły by pomóc w niezależnym życiu,
04:39
this is what I called it: "Y2K + 10."
109
264000
3000
to jest to, co nazwałem: "Y2K + 10".
04:42
You know, back in 2000,
110
267000
2000
Wiecie, w 2000 roku
04:44
we were all so obsessed with paying attention
111
269000
2000
wszyscy tak obsesyjnie skupialiśmy się
04:46
to the aging of our computers,
112
271000
2000
na starzeniu naszych komputerów,
04:48
and whether or not they were going to survive
113
273000
2000
i czy przetrwają, czy nie
04:50
the tick of the clock from 1999 to 2000,
114
275000
2000
to przejście zegarów z 1999 do 2000,
04:52
that we missed a moment that only demographers were paying attention to.
115
277000
5000
że przegapiliśmy moment, na który tylko demografowie zwracali uwagę.
04:57
It was right around New Years.
116
282000
2000
To było jakoś około Nowego Roku.
04:59
And that switchover,
117
284000
2000
I ta zmiana,
05:01
when we had the larger number of older people on the planet,
118
286000
3000
kiedy po raz pierwszy osiągneliśmy ilość starszych ludzi na planecie
05:04
for the first time than younger people.
119
289000
2000
większą niż młodych.
05:06
For the first time in human history -- and barring aliens landing
120
291000
2000
Po raz pierwszy w historii ludzkości, wyłączając lądowanie kosmitów
05:08
or some major other pandemic,
121
293000
2000
lub jakąś inną poważną pandemię,
05:10
that's the expectation from demographers, going forward.
122
295000
3000
to są przewidywania demografów na przyszłość.
05:13
And 10 years ago it seemed like I had a lot of time
123
298000
2000
I 10 lat temu wyglądało na to, że miałem mnóstwo czasu,
05:15
to convince Intel to work on this. Right?
124
300000
2000
żeby przekonać Intel do pracy nad tym. Zgadza się?
05:17
Y2K + 10 was coming,
125
302000
2000
Y2K + 10 nadchodził,
05:19
the baby boomers starting to retire.
126
304000
3000
wyż demograficzny zaczął przechodzić na emeryturę.
05:22
Well folks, it's like we know these demographics here.
127
307000
4000
To dobra, to jest tak, że znamy te dane demograficzne.
05:26
This is a map of the entire world.
128
311000
2000
To jest mapa całego świata.
05:28
It's like the lights are on,
129
313000
2000
Na tych danych wygląda na to, że światło jest zapalone,
05:30
but nobody's home on this demographic
130
315000
2000
ale nikogo nie ma w domu.
05:32
Y2K + 10 problem. Right?
131
317000
2000
Y2K + 10 problem. Zgadza się?
05:34
I mean we sort of get it here, but we don't get it here,
132
319000
4000
Mam na myśli, że w pewien sposób to zrozumieliśmy, ale nie zrozumieliśmy.
05:38
and we're not doing anything about it.
133
323000
2000
I nic z tym nie robimy.
05:40
The health reform bill is largely ignoring
134
325000
2000
Projekt reformy zdrowotnej w dużym stopniu ignoruje
05:42
the realities of the age wave that's coming,
135
327000
2000
rzeczywistość nadchodzącej fali wiekowej,
05:44
and the implications for what we need to do to change
136
329000
2000
i implikacje dla tego co musimy zmienić
05:46
not only how we pay for care,
137
331000
3000
nie tylko jak płacimy za opiekę,
05:49
but deliver care in some radically different ways.
138
334000
3000
ale świadczymy opiekę w radykalnie odmienny sposób.
05:52
And in fact, it's upon us.
139
337000
2000
I tak naprawdę to nad nami wisi.
05:54
I mean you probably saw these headlines. This is Catherine Casey
140
339000
3000
Prawdopodobnie widzieliście te nagłówki. To jest Catherine Casey,
05:57
who is the first boomer to actually get Social Security.
141
342000
3000
która jest pierwszą osobą z wyżu, która dostała świadczenie socjalne.
06:00
That actually occurred this year. She took early retirement.
142
345000
2000
To się właśnie stało w tym roku. Przeszła na wcześniejsza emeryturę.
06:02
She was born one second after midnight in 1946.
143
347000
4000
Urodziła się sekundę po północy w 1946.
06:06
A retired school teacher,
144
351000
2000
Emerytowana nauczycielka.
06:08
there she is with a Social Security administrator.
145
353000
2000
Oto ona z pracownikiem wydziału świadczeń społecznych.
06:10
The first boomer actually, we didn't even wait till 2011, next year.
146
355000
3000
Obecnie pierwsza z wyżu, nie czekaliśmy nawet do 2011, kolejnego roku.
06:13
We're already starting to see early retirement occur this year.
147
358000
3000
Zaczynamy już obserwować, że wczesne przechodzenie na emeryturę zaczęło się w tym roku.
06:16
All right, so it's here. This Y2K + 10 problem is at our door.
148
361000
3000
Dobrze, więc to już się dzieje. Ten Y2K + 10 problem stoi przed naszymi drzwiami.
06:19
This is 50 tsunamis scheduled on the calendar,
149
364000
5000
To jest 50 tsunami zapisanych w kalendarzu.
06:24
but somehow we can't sort of marshal our government
150
369000
3000
Ale z jakiegoś powodu nie możemy w pewnym sensie nakazać naszemu rządowi
06:27
and innovative forces to sort of get out in front of it
151
372000
2000
i siłom innowacyjnym w pewnym sensie wyjść temu na przeciw
06:29
and do something about it. We'll wait until
152
374000
2000
i zrobić coś z tym. Zaczekamy aż
06:31
it's more of a catastrophe, and react,
153
376000
2000
będzie bardziej katastrofą i zareagujemy
06:33
as opposed to prepare for it.
154
378000
2000
zamiast przygotować się na to.
06:35
So, one of the reasons it's so
155
380000
2000
Więc, jednym z powodów dla którego
06:37
challenging to prepare for this Y2K problem
156
382000
2000
takim wyzwaniem jest przygotowanie się na problem Y2K
06:39
is, I want to argue, we have what I would call
157
384000
2000
jest, chcę to podkreślić, to że mamy to co nazwałbym
06:41
mainframe poisoning.
158
386000
2000
zatrucie mainframe.
06:43
Andy Grove, about six or seven years ago,
159
388000
3000
Andy Grove, około sześć lub siedem lat temu,
06:46
he doesn't even know or remember this, in a Fortune Magazine article
160
391000
2000
on nawet nie wie albo nie pamięta tego, w artykule w magazynie Fortune
06:48
he used the phrase "mainframe healthcare,"
161
393000
3000
użył sformułowania "opieka zdrowotna typu mainframe",
06:51
and I've been extending and expanding this.
162
396000
2000
a ja je rozszerzam i rozbudowuję.
06:53
He saw it written down somewhere. He's like, "Eric that's a really cool concept."
163
398000
3000
On zobaczył to gdzieś napisane. I on na to, "Eric, to jest naprawdę świetny koncept".
06:56
I was like, "Actually it was your idea. You said it in a Fortune Magazine article.
164
401000
2000
A ja na to, "Właściwie to był twój pomysł. Ty to powiedziałeś w artykule w Fortune.
06:58
I just extended it."
165
403000
2000
Ja tylko to rozszerzyłem. "
07:00
You know, this is the mainframe.
166
405000
2000
Wiesz, to jest mainframe.
07:02
This mentality of traveling to
167
407000
3000
Mentalność podróżowania do
07:05
and timesharing large, expensive healthcare systems
168
410000
3000
i w wyznaczonym czasie, wielkich drogich systemów opieki zdrowotnej
07:08
actually began in 1787.
169
413000
2000
właściwie zaczeła sie w 1787.
07:10
This is the first general hospital in Vienna.
170
415000
3000
To jest pierwszy główny szpital w Wiedniu.
07:13
And actually the second general hospital in Vienna,
171
418000
2000
I własciwie drugi główny szpital w Wiedniu
07:15
in about 1850, was where we started to build out
172
420000
3000
w około 1850, był miejscem gdzie zaczeliśmy budować
07:18
an entire curriculum for teaching med students specialties.
173
423000
4000
cały program nauczania specjalności studentów medycyny.
07:22
And it's a place in which we started developing
174
427000
2000
I to jest miejsce, w którym zaczęliśmy rozwijać
07:24
architecture that literally divided the body,
175
429000
2000
architekturę, która dosłownie podzieliła ciało,
07:26
and divided care into departments and compartments.
176
431000
3000
i podzieliła opiekę na departamenty i działy.
07:29
And it was reflected in our architecture,
177
434000
2000
I to znalazło swoje odbicie w architekturze.
07:31
it was reflected in the way that we taught students,
178
436000
2000
To znalazło odbicie w sposobie w jaki uczyliśmy studentów.
07:33
and this mainframe mentality persists today.
179
438000
3000
I ta oparta mentalność typu mainframe pozostała do dzisiaj.
07:36
Now, I'm not anti-hospital.
180
441000
3000
Nie, nie jestem anty-szpitalny.
07:39
With my own healthcare problems, I've taken drug therapies,
181
444000
2000
Z moimi własnymy problemami zdrowotnymi przechodziłem farmakoterapię,
07:41
I've traveled to this hospital and others, many, many times.
182
446000
3000
podróżowałem do jednego szpitala i innych, wiele, wiele razy.
07:44
But we worship the high hospital on a hill. Right?
183
449000
4000
Ale czcimy wielki szpital na wzgórzu. Zgadza się?
07:48
And this is mainframe healthcare.
184
453000
2000
I to jest opieka zdrowotna typu mainframe.
07:50
And just as 30 years ago
185
455000
2000
I zaledwie 30 lat temu
07:52
we couldn't conceive that we would have the power
186
457000
3000
nie mogliśmy wyobrazić sobie, że będziemy mieli moc
07:55
of a mainframe computer that took up a room this size
187
460000
3000
komputera typu mainframe, który miał rozmar pokoju,
07:58
in our purses and on our belts,
188
463000
2000
w naszych torebkach czy paskach,
08:00
that we're carrying around in our cell phone today,
189
465000
2000
że dziś nosimy przy sobie telefon komórkowy.
08:02
and suddenly, computing,
190
467000
2000
I nagle, komputeryzacja,
08:04
that used to be an expert driven system,
191
469000
2000
która opierała sie na ekspertach,
08:06
it was a personal system that we all owned as part of our daily lives --
192
471000
3000
stała się osobistym systemem, który należy do nas jako część naszego codziennego życia.
08:09
that shift from mainframe to personal computing
193
474000
3000
Ta zmiana z komputeryzacji mainframe do osobistej
08:12
is what we have to do for healthcare.
194
477000
2000
jest tym co musimy zrobić dla opieki zdrowotnej.
08:14
We have to shift from this mainframe mentality of healthcare
195
479000
3000
Musimy przejść od mentalności opieki zdrowotnej typu mainframe
08:17
to a personal model of healthcare.
196
482000
2000
do osobistego modelu opieki zdrowotnej.
08:19
We are obsessed with this way of thinking.
197
484000
3000
Mamy obsesję na punkcie tego sposobu myślenia.
08:22
When Intel does surveys all around the world and we say,
198
487000
2000
Kiedy Intel przeprowadza ankiety na całym świecie i mówimy,
08:24
"Quick response: healthcare."
199
489000
2000
"Szybka odpowiedź, opieka zdrowotna."
08:26
The first word that comes up is "doctor."
200
491000
2000
Pierwsze słowo jakie pada to lekarz.
08:28
The second that comes up is "hospital." And the third is "illness" or "sickness." Right?
201
493000
3000
Drugie jakie się pojawia to szpital. A trzecie to niedomaganie lub choroba. Zgadza się?
08:31
We are wired, in our imagination, to think about healthcare
202
496000
4000
Jesteśmy zaprogramowani, w naszej wyobraźni, do myślenia o opiece zdrowotnej
08:35
and healthcare innovation as something
203
500000
2000
i innowacjach w niej jako o czymś
08:37
that goes into that place.
204
502000
2000
co z tym się wiąże.
08:39
Our entire health reform discussion right now,
205
504000
2000
Teraz nasz cała dyskusja o reformie zdrowotnej,
08:41
health I.T., when we talk with policy makers,
206
506000
3000
technologiach iniformacyjnych w zdrowiu, kiedy rozmawiamy z ustalającymi reguły
08:44
equals "How are we going to get doctors using
207
509000
2000
równa się jak zamierzamy przekonać lekarzy do używania
08:46
electronic medical records in the mainframe?"
208
511000
2000
elektronicznych kart medycznych w opiece typu mainframe?
08:48
We're not thinking about
209
513000
2000
Nie myślimy o tym
08:50
how do we shift from the mainframe to the home.
210
515000
2000
jak przejść od opieki typu mainframe do domu.
08:52
And the problem with this is
211
517000
2000
I problem z tym polega na
08:54
the way we conceive healthcare. Right?
212
519000
2000
sposobie w jaki pojmujemy opiekę zdrowotną. Zgadza się?
08:56
This is a very reactive, crisis-driven system.
213
521000
2000
To jest bardzo reaktywny, kierowany przez kryzys system.
08:58
We're doing 15-minute exams with patients.
214
523000
2000
Przeprowadzamy 15-minutowy wywiad z pacjentem.
09:00
It's population-based.
215
525000
2000
To opiera sie na założeniach populacyjnych.
09:02
We collect a bunch of biological information in this artificial setting,
216
527000
3000
Zbieramy garść informacji biologicznych w sztucznym otoczeniu.
09:05
and we fix them up, like Humpty-Dumpty all over again,
217
530000
2000
I naprawiamy ich, jak Humpty-Dumpty jeszcze raz,
09:07
and send them home,
218
532000
2000
i wysyłamy do domu,
09:09
and hope -- we might hand them a brochure, maybe an interactive website --
219
534000
3000
i mamy nadzieję, możemy podsunąć im broszurę, może interaktywną stronę internetową,
09:12
that they do as asked and don't come back into the mainframe.
220
537000
4000
że zrobią tak jak im zostało powiedziane i nie wrócą do opieki typu mainframe.
09:16
And the problem is we can't afford it today, folks.
221
541000
3000
I problem polega na tym, że nie stać nas na to dzisiaj, moi drodzy.
09:19
We can't afford mainframe healthcare today to include the uninsured.
222
544000
4000
Nie stać nas na włączenie nieubezpieczonych do opieki typu mainframe.
09:23
And now we want to do a double-double
223
548000
2000
A teraz chcemy podwójnie skontrować
09:25
of the age wave coming through?
224
550000
2000
nadchodzącą falę wiekową?
09:27
Business as usual in healthcare is broken and we've got to do something different.
225
552000
3000
Wykonywanie codziennych zadań w opiece zdrowotnej załamało się i musimy zrobić coś innego.
09:30
We've got to focus on the home.
226
555000
2000
Musimy skupić się na domu.
09:32
We've got to focus on a personal healthcare paradigm
227
557000
2000
Musimy skupić sie na paradygmacie osobistej opieki zdrowotnej,
09:34
that moves care to the home. How do we be more proactive,
228
559000
2000
która przenosi opiekę do domu. Jak możemy być bardziej proaktywni,
09:36
prevention-driven?
229
561000
2000
kierowani prewencją?
09:38
How do we collect vital signs and other kinds of information 24 by 7?
230
563000
4000
Jak zbieramy istotne objawy i innego rodzaju informacje 24x7?
09:42
How do we get a personal baseline about what's going to work for you?
231
567000
3000
Jak zdobywamy osobiste bazowe dane na temat tego co zadziała dla was?
09:45
How do we collect not just biological data
232
570000
2000
Jak zbieramy dane nie tylko biologiczne
09:47
but behavioral data, psychological data,
233
572000
2000
ale behawioralne, psychologiczne,
09:49
relational data, in and on and around the home?
234
574000
3000
relacyjne dane, w i dookoła domu?
09:52
And how do we drive compliance to be a customized care plan
235
577000
3000
I jak wprowadzamy przestrzeganie zaleceń w dostosowany plan opieki,
09:55
that uses all this great technology that's around us
236
580000
2000
który używa całej tej wspaniałej technologii, która nas otacza,
09:57
to change our behavior?
237
582000
2000
żeby zmienić nasze zachowanie?
09:59
That's what we need to do for our personal health model.
238
584000
3000
To jest to co musimy zrobić dla naszego osobistego modelu zdrowia.
10:02
I want to give you a couple of examples. This is Mimi
239
587000
2000
Chce pokazać wam parę przykładów. To jest Mimi
10:04
from one of our studies --
240
589000
2000
z jednego z naszych badań -
10:06
in her 90s, had to move out of her home
241
591000
2000
mając ponad 90 lat, musiała wyprowadzić się z własnego domu,
10:08
because her family was worried about falls.
242
593000
2000
ponieważ jej rodzina martwiła się jej upadkami.
10:10
Raise your hand if you had a serious fall
243
595000
2000
Podnieście ręke jeśli kiedyś upadliście poważnie
10:12
in your household, or any of your loved ones,
244
597000
2000
w domu, lub jeśli ktoś z waszych bliskich,
10:14
your parents or so forth. Right?
245
599000
2000
wasi rodzice itd. Dobrze?
10:16
Classic. Hip fracture often leads to institutionalization of a senior.
246
601000
4000
Klasyczne. Złamanie biodra często prowadzi do instytucjonalizacji starszych osób.
10:20
This is what was happening to Mimi; the family was worried about it,
247
605000
2000
To jest to co działo się z Mimi, jej rodzina martwiła się tym,
10:22
moved her out of her own home into an assisted living facility.
248
607000
3000
i wyprowadziła ją z jej własnego domu, do miejsca ze stałą pomocą.
10:25
She tripped over her oxygen tank.
249
610000
3000
Przewróciła się na zbiorniku z tlenem.
10:28
Many people in this generation won't press the button,
250
613000
2000
Wielu ludzi z tego pokolenia nie naciśnie guzika,
10:30
even if they have an alert call system, because they don't want to bother anybody,
251
615000
2000
nawet jeśli mają system alarmowy, bo nie chcą nikomu przeszkadzać,
10:32
even though they've been paying 30 dollars a month.
252
617000
2000
nawet jeśli płacili 30 dolarów miesięcznie.
10:34
Boomers will press the button. Trust me.
253
619000
2000
Pokolenie wyżu nacisnie ten guzik. Zaufajcie mi.
10:36
They're going to be pressing that button non-stop. Right?
254
621000
4000
Będą naciskać guzik non-stop. Zgadza się?
10:40
Mimi broke her pelvis, lay all night, all morning,
255
625000
4000
Mimi złamała miednicę, leżała cała noc, cały poranek
10:44
finally somebody came in and found her,
256
629000
2000
w końcu ktoś przyszedł i ją znalazł,
10:46
sent her to the hospital.
257
631000
2000
wysłał do szpitala.
10:48
They fixed her back up. She was never going to be able to move back
258
633000
2000
Naprawili ja z powrotem. Ona nigdy nie byłaby w stanie wrócić do
10:50
into the assisted living. They put her into the nursing home unit.
259
635000
2000
miejsca ze stałą pomocą. Umieścili ją na oddziale opiekuńczym.
10:52
First night in the nursing home unit where she had been
260
637000
2000
Pierwszej nocy na odddziale opiekuńczym w tym samym domu ze stałą pomocą w którym mieszkała dotychczas,
10:54
in the same assisted living facility, moved her from one bed to another,
261
639000
3000
przenosząc ją z jednego łózka do drugiego,
10:57
kind of threw her, rebroke her pelvis,
262
642000
2000
w jakiś sposób rzucili nią, i ponownie złamali miednicę.
10:59
sent her back to the hospital that she had just come from,
263
644000
3000
Odesłali z powrotem do szpitala, z którego właśnie wróciła,
11:02
no one read the chart, put her on Tylenol,
264
647000
2000
nikt nie przeczytał karty, zaaplikowali jej Tylenol,
11:04
which she is allergic to, broke out, got bedsores,
265
649000
2000
na który ma uczulenie, ono wybuchło, pojawiły się odleżyny,
11:06
basically, had heart problems, and died
266
651000
3000
w zasadzie, miała problemy z sercem, i zmarła
11:09
from the fall and the complications and the errors that were there.
267
654000
3000
z powodu upadku i komplikacji i błędów, które były popełnione.
11:12
Now, the most frightening thing about this is
268
657000
4000
Teraz, najbardziej przerażające w tym wszystkim jest to,
11:16
this is my wife's grandmother.
269
661000
3000
że to babcia mojej żony.
11:19
Now, I'm Eric Dishman. I speak English,
270
664000
2000
Teraz, Nazywam się Eric Dishman. Mówię po angielsku.
11:21
I work for Intel, I make a good salary,
271
666000
2000
Pracuje dla Intela. Dobrze zarabiam.
11:23
I'm smart about falls and fall-related injuries --
272
668000
3000
Mam wiedzę na temat upadków i związanych z nimi urazów.
11:26
it's an area of research that I work on.
273
671000
2000
To obszar badań, w którym pracuje.
11:28
I have access to senators and CEOs.
274
673000
3000
Mam dostęp do senatorów i prezesów.
11:31
I can't stop this from happening.
275
676000
2000
Nie mogę temu zapobiec.
11:33
What happens if you don't have money, you don't speak English
276
678000
2000
Co dzieje się jeśli nie macie pieniędzy, nie mówicie po angielsku,
11:35
or don't have the kind of access
277
680000
2000
albo nie macie tego rodzaju kontaktów,
11:37
to deal with these kinds of problems that inevitably occur?
278
682000
3000
żeby radzić sobie z tego typu problemami, które z pewnościa się pojawią?
11:40
How do we actually prevent the vast majority of falls
279
685000
3000
Jak właściwie zapobiegniemy ogromnej większości upadków
11:43
from ever occurring in the first place?
280
688000
2000
zanim nawet się wydarzą?
11:45
Let me give you a quick example of work that we're doing
281
690000
2000
Pozwólcie mi pokazać wam szybki przykład tego co robimy,
11:47
to try to do exactly that.
282
692000
2000
żeby spróbować osiągnąć dokładnie to.
11:49
I've been wearing a little technology that we call Shimmer.
283
694000
3000
Mam na sobie małe urządzenie, które nazywamy Shimmer.
11:52
It's a research platform.
284
697000
2000
Jest on platformą do badań.
11:54
It has accelerometry. You can plug in a three-lead ECG.
285
699000
3000
Ma akcelerometr. Można podłączyć do niego trójprzewodowe EKG.
11:57
There is all kinds of sort of plug-and-play
286
702000
2000
Mamy różne rodzaje takich 'plug and play',
11:59
kind of Legos that you can do to capture, in the wild,
287
704000
2000
trochę jak Lego, których można użyć do wyłapania, na żywo,
12:01
in the real world,
288
706000
2000
w prawdziwym świecie,
12:03
things like tremor, gait,
289
708000
2000
rzeczy takich jak drżenie, chód,
12:05
stride length and those kinds of things.
290
710000
2000
długość kroku, i tego typu rzeczy.
12:07
The problem is, our understanding of falls today,
291
712000
4000
Problem polega na tym, że dziś nasze rozumienie upadków,
12:11
like Mimi, is get a survey in the mail three months after you fell,
292
716000
3000
takich jak Mimi, oznacza dostanie ankiety w mailu, trzy miesiące po tym jak upadniecie,
12:14
from the State, saying, "What were you doing when you fell?"
293
719000
3000
mówiącego "Co robiłeś kiedy upadłeś?"
12:17
That's sort of the state of the art.
294
722000
2000
Tak to mniej więcej dzisiaj wygląda.
12:19
But with something like Shimmer, or we have something called the Magic Carpet,
295
724000
3000
Ale z czymś takim jak Shimmer, albo mamy coś co nazywa się Magiczny Dywan,
12:22
embedded sensors in carpet, or camera-based systems
296
727000
2000
czujniki wbudowane w dywan, lub systemy opierające się na kamerach,
12:24
that we borrowed from sports medicine,
297
729000
2000
które pożyczyliśmy z medycyny sportowej,
12:26
we're starting for the first time in those 600 elderly households
298
731000
3000
po raz pierwszy zaczynamy w 600 gospodarstwach domowych starszych osób
12:29
to collect actual kinematic motion data
299
734000
3000
zbierać rzeczywiste kinematyczne dane ruchowe,
12:32
to understand: What are the subtle changes that are occurring
300
737000
4000
żeby zrozmieć jakie subtelne zmiany pojawiają się,
12:36
that can show us that mom has become risk at falls?
301
741000
3000
które mogą pokazać nam, że ryzyko upadku u mamy wzrosło.
12:39
And most often we can do two interventions,
302
744000
2000
I najczęściej możemy zastosować dwie interwencje,
12:41
fix the meds mix.
303
746000
2000
dostosować zestaw leków.
12:43
I'm a qualitative researcher, but when I look at these data streams coming in
304
748000
3000
Jestem badaczem jakościowym, ale kiedy patrzę na strumienie danych przychodzące
12:46
from these homes, I can look at the data and tell you the day
305
751000
3000
z tych domów, mogę popatrzeć na dane i wskazać dzień,
12:49
that some doctor prescribed them something that nobody else
306
754000
2000
w którym jakiś lekarz przepisał im coś, o czym nikt inny
12:51
knew that they were on, because we see the changes
307
756000
2000
nie wiedział. Ponieważ widzimy zmiany
12:53
in their patterns in the household. Right?
308
758000
3000
w ich wzorach zachowania w domu. Dobrze?
12:56
These discoveries of behavioral markers,
309
761000
3000
Te odkrycia markerów behawioralnych,
12:59
and behavioral changes
310
764000
2000
i zmian behawioralnych.
13:01
are game changing, and like the discovery of the microscope
311
766000
2000
są przełomowe, i jak odkrycie mikroskopu,
13:03
because of our collecting data streams that we've actually never done before.
312
768000
3000
ponieważ zbieramy stumienie danych jak nigdy dotąd.
13:06
This is an example in our TRIL Clinic in Ireland
313
771000
2000
To jest przykład z naszej kliniki Trill w Irlandii
13:08
of -- actually what you're seeing is
314
773000
2000
właściwie to co widzicie,
13:10
she's looking at data,
315
775000
2000
ona patrzy na dane
13:12
in this picture, from the Magic Carpet.
316
777000
2000
na tym zdjęciu, z magicznego dywanu.
13:14
So, we have a little carpet that you can look at your amount of postural sway,
317
779000
3000
Więc, mamy mały dywan, na którym możecie zobaczyć ilość zachwiań postawy,
13:17
and look at the changes in your postural sway over many months.
318
782000
3000
i popatrzeć na zmiany w zachwianiach postawy w przeciagu miesięcy.
13:20
Here's what some of this data might look like.
319
785000
2000
Tutaj widzimy jak niektóre z tych danych mogą wyglądać,
13:22
This is actually sensor firings.
320
787000
2000
To są aktywacje czujników.
13:24
These are two different subjects in our study.
321
789000
2000
Te są od dwóch różnych osób w naszym badaniu.
13:26
It's about a year's worth of data.
322
791000
2000
Przedstawia to dane z przeciągu mniej więcej roku.
13:28
The color represents different rooms they are in the house.
323
793000
3000
Kolor reprezentuje różne pomieszcznia, w których sie znajdują w domu.
13:31
This person on the left is living in their own home.
324
796000
2000
Osoba z lewej mieszka w swoim własnym domu.
13:33
This person on the right is actually living in an assisted living facility.
325
798000
3000
Osoba z prawej mieszka w domu ze stałą pomocą.
13:36
I know this because look at how punctuated meal time is
326
801000
3000
Wiem to, ponieważ zobaczcie jak uwypuklone są czasy posiłków
13:39
when they are no longer in their particular rooms here. Right?
327
804000
3000
kiedy nie są już w swoich pokojach. Dobrze?
13:42
Now, this doesn't mean that much to you.
328
807000
3000
Teraz, to nie znaczy dla was wiele.
13:45
But when we look at these cycles of data
329
810000
2000
Ale kiedy popatrzymy na te cykle danych
13:47
over a longer period of time -- and we're looking at everything from
330
812000
2000
w przeciągu dłuższego czasu, i patrzymy na wszystko od
13:49
motion around different rooms in the house,
331
814000
2000
ruchu po różnych pomieszczeniach w domu,
13:51
to sort of micro-motions that Shimmer picks up,
332
816000
3000
do pewnego rodzaju mikroruchów, które wyłapuje Shimmer
13:54
about gait and stride length -- these streams of data
333
819000
2000
o chodzie, długości kroku, te strumienie danych
13:56
are starting to tell us things about behavioral patterns
334
821000
2000
zaczynają mówić nam coś o wzorach behawioralnych,
13:58
that we've never understood before.
335
823000
2000
których nigdy wcześniej nie rozumieliśmy.
14:00
You can go to ORCATech.org --
336
825000
2000
Możecie wejść na ORCATech.org ---
14:02
it has nothing to do with whales, it's the Oregon Center for Aging and Technology --
337
827000
3000
To nie ma nic wspólnego z wielorybami, to jest Oregon Centre for Agining and Technology (Centrum Starzenia i Technologii stanu Oregon)
14:05
to see more about that.
338
830000
2000
by dowiedzieć się więcej.
14:07
The problem is, Intel is still one of the largest
339
832000
2000
Problem polega na tym, że Intel nadal jest jednym z największych
14:09
funders in the world
340
834000
2000
na świecie fundatorów
14:11
of independent living technology research.
341
836000
3000
badań nad technologiami wspomagającymi niezależne życie.
14:14
I'm not bragging about how much we fund;
342
839000
2000
Nie chwalę się tym jak dużo wydaliśmy,
14:16
it's how little anyone else actually pays attention
343
841000
2000
ale raczej jak mało inni zwracają uwagę
14:18
to aging and funds innovation on aging,
344
843000
3000
na starzenie się i finansują innowacje w dziedzinie starzenia się,
14:21
chronic disease management and independent living in the home.
345
846000
3000
radzenia sobie z przewlekłą chorobą, i niezależnym życiem w domu.
14:24
So, my mantra here, my fourth slogan is:
346
849000
2000
Więc, moja mantra, moje czwarte hasło to:
14:26
10,000 households or bust.
347
851000
3000
10,000 gospodarstw domowych lub fiasko.
14:29
We need to drive
348
854000
2000
Musimy przeprowadzić
14:31
a national, if not international, Framingham-type heart study
349
856000
4000
narodowe, jeśli nie międzynarodowe, badanie takie jak Framingham Heart Study
14:35
of independent living technologies,
350
860000
2000
nad technologiami wspierającymi niezależność.
14:37
where we have 10,000 elderly connected households
351
862000
3000
które obejmie 10,000 gospodarstw domowych starszych osób
14:40
with broadband, full medical characterization,
352
865000
3000
z dostępem do Internetu, charakterystyką medyczną,
14:43
and a platform by which we can start to experiment
353
868000
2000
i platformą, na której możemy zacząć eksperymentować
14:45
and turn these from 20-household anecdotal studies
354
870000
3000
i zamienić je z 20 anegdotycznych badań gospodarstw domowych
14:48
that the universities fund,
355
873000
2000
ufundowanych przez uniwersytety,
14:50
to large clinical trials that prove out the value of these technologies.
356
875000
3000
na wielkie próby kliniczne, które udowodnią wartość tych technologii.
14:53
So, 10,000 households or bust.
357
878000
2000
Więc 10,000 gospodarstw domowych albo fiasko.
14:55
These are just some of the households that we've done in the Intel studies.
358
880000
4000
To tylko niektóre z gospodarstw domowych, które przebadaliśmy w badaniach Intela.
14:59
My fifth and final phrase:
359
884000
2000
Moje piąte i ostatnie stwierdzenie:
15:01
I have tried for two years,
360
886000
2000
Próbowałem przez dwa lata,
15:03
and there were moments when we were quite close,
361
888000
3000
i były momenty, kiedy byliśmy całkiem blisko,
15:06
to make this healthcare reform bill be about reform
362
891000
3000
żeby ten projekt ustawy o ochronie zdrowia był o reformie
15:09
from something and to something,
363
894000
2000
z czegoś i do czegoś.
15:11
from a mainframe model
364
896000
2000
Z modelu typu mainframe
15:13
to a personal health model,
365
898000
2000
do osobistego modelu zdrowia
15:15
or to mean something more than just a debate
366
900000
2000
albo, żeby to znaczyło coś więcej niż tylko debata
15:17
about the public option and how we're going to finance.
367
902000
2000
o publicznej opcji i jak zamieżamy ją sfinansować.
15:19
It doesn't matter how we finance healthcare.
368
904000
3000
Nie ma znaczenia jak finansujemy opiekę zdrowotną.
15:22
We're going to figure something out
369
907000
2000
Coś wymyślimy
15:24
for the next 10 years, and try it.
370
909000
2000
w ciągu następnych 10 lat i wypróbujemy to.
15:26
No matter who pays for it,
371
911000
2000
Nie ważne kto za to płaci
15:28
we better start doing care in a fundamentally different way
372
913000
2000
lepiej zacznijmy zapewniać opiekę w zupełnie nowy sposób
15:30
and treating the home and the patient
373
915000
3000
i traktować dom i pacjenta
15:33
and the family member and the caregivers
374
918000
2000
i członków rodziny, i opiekunów
15:35
as part of these coordinated care teams
375
920000
2000
jako część skoordynowanego zespołu zapewniającego opiekę
15:37
and using disruptive technologies that are already here
376
922000
4000
i używać przełomowych technologii które już tu są,
15:41
to do care in some pretty fundamental different ways.
377
926000
3000
żeby zapewnić opiekę w pewien całkiem zupełnie inny sposób.
15:44
The president needs to stand up and say,
378
929000
3000
Prezydent powinien wstać i powiedzieć,
15:47
at the end of a healthcare reform debate,
379
932000
3000
na końcu debaty o reformie opieki zdrowotnej,
15:50
"Our goal as a country is to move 50 percent of care
380
935000
3000
"Naszym celem jako kraju jest przenieść 50 procent opieki
15:53
out of institutions, clinics, hospitals and nursing homes,
381
938000
3000
z instytucji, klinik, szpitali i oddziałów opiekuńczych,
15:56
to the home, in 10 years."
382
941000
2000
do domu, w ciągu 10 lat."
15:58
It's achievable. We should do it economically,
383
943000
2000
To jest do osiagnięcia. Powinniśmy zrobić to ekonomicznie.
16:00
we should do it morally,
384
945000
2000
Powinniśmy zrobić to moralnie.
16:02
and we should do it for quality of life.
385
947000
2000
I powinniśmy to zrobić dla jakości życia.
16:04
But there is no goal within this health reform.
386
949000
2000
Ale w reformie zdrowia nie ma celu.
16:06
It's just a mess today.
387
951000
2000
Dziś jest tylko bałagan.
16:08
So, you know, that's my last message to you.
388
953000
2000
Więc, wiecie, to jest moja ostatnia wiadomość dla was.
16:10
How do we set a going-to-the-moon goal
389
955000
3000
Jak wyznaczyć cel na miarę wyprawy na księżyc
16:13
of dealing with the Y2K +10 problem that's coming?
390
958000
4000
poradzenia sobie z nadchodzącym problemem Y2K +10?
16:17
It's not that innovation and technology is going to be the
391
962000
2000
To nie jest tak, że innowacja i technologia staną się
16:19
magic pill that cures all, but it's going to be part of the solution.
392
964000
3000
magiczną pigułką, która wyleczy wszystko, ale będą częścią rozwiązania.
16:22
And if we don't create a personal health movement,
393
967000
3000
A jeśli nie stworzymy osobistego ruchu zdrowia,
16:25
something that we're all aiming towards in reform,
394
970000
2000
czegoś do czego my wszyscy zmierzamy w reformie
16:27
then we're going to move nowhere.
395
972000
2000
to nie ruszymy nigdzie.
16:29
So, I hope you'll turn this conference into that kind of movement forward.
396
974000
2000
Więc, mam nadzieję że obrócicie tę konferencję w tego rodzaju ruch naprzód.
16:31
Thanks very much.
397
976000
2000
Bardzo dziękuje.
16:33
(Applause)
398
978000
3000
(Oklaski)
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