TEDMED 2009
Eric Dishman: Take health care off the mainframe
Эрик Дишман: Как отключить систему здравоохранения от мэйнфрейма
Filmed:
Readability: 4
439,060 views
На конференции TEDMED Эрик Дишман смело сравнивает систему здравоохранения США в своём нынешнем состоянии с развитием информатики в конце 50-х годов прошлого века. Он заявляет, что, как компьютеры тогда, здравоохранение сейчас привязано к большим громоздким системам: больницам, врачам, домам престарелых. В условиях рекордных темпов старения населения, Эрик Дишман считает, что у нас нет другого выбора, кроме как изменить существующую систему и сделать её персональной, компьютеризированной и надомной.
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
Если мы задумаемся о значении телефона,
00:17
and Intel has tested
1
2000
2000
кстати, Intel протестировала
00:19
a lot of the things I'm going to show you,
2
4000
2000
многие из тех вещей,
о которых я сегодня вам расскажу,
о которых я сегодня вам расскажу,
00:21
over the last 10 years,
3
6000
2000
всё это за последние 10 лет
00:23
in about 600 elderly households --
4
8000
2000
и с участием 600 пожилых семей,
00:25
300 in Ireland, and 300 in Portland --
5
10000
3000
300 — в Ирландии,
300 — в г. Портланд, США;
300 — в г. Портланд, США;
00:28
trying to understand: How do we measure
6
13000
2000
всё для того, чтобы понять,
как мы определяем
как мы определяем
00:30
and monitor behavior
7
15000
2000
и следим за поведением так,
00:32
in a medically meaningful way?
8
17000
2000
чтобы с медицинской точки зрения
в этом был толк.
в этом был толк.
00:34
And if you think about the phone, right,
9
19000
2000
Возвращаясь к телефону,
нужно сказать,
нужно сказать,
00:36
it's something that we can use for some incredible ways
10
21000
2000
что, как ни удивительно,
телефон может помочь людям
телефон может помочь людям
00:38
to help people actually take the right medication at the right time.
11
23000
3000
принимать нужное лекарство
в нужное время.
в нужное время.
00:41
We're testing these kinds of simple
12
26000
2000
Сейчас мы тестируем простые технологии
00:43
sensor-network technologies in the home
13
28000
2000
использования сенсорных сетей дома так,
00:45
so that any phone that a senior is already comfortable with
14
30000
2000
чтобы любой телефон,
удобный в обращении
для людей преклонного возраста,
удобный в обращении
для людей преклонного возраста,
00:47
can help them deal with their medications.
15
32000
2000
можно было бы использовать
и для напоминания о приёме лекарств.
и для напоминания о приёме лекарств.
00:49
And a lot of what they do is they pick up the phone,
16
34000
2000
По большей части им нужно
просто взять трубку,
просто взять трубку,
00:51
and it's our system whispering to them which pill they need to take,
17
36000
3000
а наша система подскажет им
какую таблетку принять,
какую таблетку принять,
00:54
and they fake like they're having a conversation with a friend.
18
39000
3000
при этом такой разговор
мог бы вполне сойти
за разговор с другом.
мог бы вполне сойти
за разговор с другом.
00:57
And they're not embarrassed by a meds caddy that's ugly,
19
42000
2000
Всё это без
батареи медикаментов на столе,
батареи медикаментов на столе,
00:59
that sits on their kitchen table and says,
20
44000
2000
которые одним только
своим видом как будто говорят:
своим видом как будто говорят:
01:01
"I'm old. I'm frail."
21
46000
2000
«Я старый и немощный».
01:03
It's surreptitious technology
22
48000
2000
Наша же скрытая технология
01:05
that's helping them do a simple task
23
50000
2000
помогает им в таком простом деле,
01:07
of taking the right pill at the right time.
24
52000
2000
как приём лекарств в нужное время.
01:09
Now, we also do some pretty amazing things with these phones.
25
54000
3000
Но есть ещё парочка потрясающих вещей,
которые мы делаем с этими телефонами.
которые мы делаем с этими телефонами.
01:12
Because that moment when you answer the phone
26
57000
3000
Всякий раз когда вы отвечаете на звонок,
01:15
is a cognitive test every time that you do it.
27
60000
3000
вы как будто проходите
определённый когнитивный тест.
определённый когнитивный тест.
01:18
Think about it, all right? I'm going to answer the phone three different times.
28
63000
3000
Задумались, да? Сейчас я
три раза отвечу по телефону.
три раза отвечу по телефону.
01:21
"Hello? Hey."
29
66000
2000
«Алло? Привет».
01:23
All right? That's the first time.
30
68000
3000
Первый раз.
01:26
"Hello? Uh, hey."
31
71000
4000
«Алло? А, привет...»
01:30
"Hello? Uh, who?
32
75000
4000
«Алло? А кто говорит?
01:34
Oh, hey."
33
79000
3000
А, да, привет».
01:37
All right? Very big differences
34
82000
3000
Видите? Есть большая разница
01:40
between the way I answered the phone the three times.
35
85000
3000
между каждым из этих трёх ответов.
01:43
And as we monitor phone usage
36
88000
2000
И если мы с вами
будем долго наблюдать за тем,
будем долго наблюдать за тем,
01:45
by seniors over a long period of time,
37
90000
3000
как пожилые люди отвечают на звонки,
01:48
down to the tenths of a microsecond,
38
93000
2000
вплоть до десятой доли микросекунды так,
01:50
that recognition moment
39
95000
2000
чтобы определить, когда они осознают,
01:52
of whether they can figure out that person on the other end
40
97000
2000
кто им звонит, и если это их знакомый,
01:54
is a friend and we start talking to them immediately,
41
99000
2000
то они сразу начинают говорить,
01:56
or they do a lot of what's called trouble talk,
42
101000
2000
а если нет, то пускаются
в так называемый невнятный разговор типа
в так называемый невнятный разговор типа
01:58
where they're like, "Wait, who is this? Oh." Right?
43
103000
3000
«А кто это? А, всё понятно». Понимаете?
02:01
Waiting for that recognition moment
44
106000
2000
Задержка момента осознания
02:03
may be the best early indicator of the onset of dementia
45
108000
2000
может оказаться
самым ранним проявлением слабоумия
самым ранним проявлением слабоумия
02:05
than anything that shows up clinically today.
46
110000
2000
и может предвосхитить
все клинические показатели.
все клинические показатели.
02:07
We call these behavioral markers.
47
112000
2000
Мы называем такие признаки
поведенческими показателями.
поведенческими показателями.
02:09
There's lots of others. Is the person going to the phone
48
114000
2000
Вообще-то, их много.
Например, так ли быстро подходит
Например, так ли быстро подходит
02:11
as quickly, when it rings, as they used to?
49
116000
3000
человек к телефону, как раньше,
или же нет.
или же нет.
02:14
Is it a hearing problem or is it a physicality problem?
50
119000
3000
Зависит ли это от проблем со слухом
или с движением?
или с движением?
02:17
Has their voice gotten more quiet? We're doing a lot of work with people
51
122000
2000
Стал ли голос человека тише?
Мы проводим много экспериментов с людьми,
Мы проводим много экспериментов с людьми,
02:19
with Alzheimer's and particularly with Parkinson's,
52
124000
3000
страдающими болезнью Альцгеймера,
и особенно много — с больными паркинсонизмом,
и особенно много — с больными паркинсонизмом,
02:22
where that quiet voice that sometimes shows up with Parkinson's patients
53
127000
3000
у которых тихий голос является
02:25
may be the best early indicator
54
130000
3000
чуть ли не первейшим
верным признаком заболевания,
верным признаком заболевания,
02:28
of Parkinson's five to 10 years before it shows up clinically.
55
133000
3000
при этом клинически паркинсонизм
может быть диагностирован
лишь 5, а то и 10 лет спустя.
может быть диагностирован
лишь 5, а то и 10 лет спустя.
02:31
But those subtle changes in your voice over a long period of time
56
136000
3000
Эти незначительные изменения
за долгий период времени
сложно уловить как самому человеку,
за долгий период времени
сложно уловить как самому человеку,
02:34
are hard for you or your spouse to notice until it becomes so extreme
57
139000
3000
так и его супруге или супругу,
по крайней мере до тех пор,
по крайней мере до тех пор,
02:37
and your voice has become so quiet.
58
142000
2000
пока изменения не станут очевидными,
и голос не станет совсем тихим.
и голос не станет совсем тихим.
02:39
So, sensors are looking at that kind of voice.
59
144000
2000
Сенсоры же улавливают такие изменения.
02:41
When you pick up the phone,
60
146000
2000
Когда человек берёт трубку,
02:43
how much tremor are you having,
61
148000
2000
они замечают,
насколько сильно трясётся его рука,
насколько сильно трясётся его рука,
02:45
and what is that like, and what is that trend like over a period of time?
62
150000
3000
как трясётся,
и как это изменяется с течением времени.
и как это изменяется с течением времени.
02:48
Are you having more trouble dialing the phone than you used to?
63
153000
2000
А, может, человек стал дольше
набирать телефонные номера, чем раньше?
набирать телефонные номера, чем раньше?
02:50
Is it a dexterity problem? Is it the onset of arthritis?
64
155000
3000
Может, он уже не такой ловкий?
Может, у него начинается артрит?
Может, у него начинается артрит?
02:53
Are you using the phone? Are you socializing less than you used to?
65
158000
4000
Говорит ли человек вообще по телефону?
Общается ли он меньше, чем раньше?
Общается ли он меньше, чем раньше?
02:57
And looking at that pattern. And what does that decline in social health
66
162000
3000
Мы всё это исследуем.
И пытаемся определить, является ли
такое снижение социальной активности
И пытаемся определить, является ли
такое снижение социальной активности
03:00
mean, as a kind of a vital sign of the future?
67
165000
3000
важным фактором
для здоровья человека в будущем.
для здоровья человека в будущем.
03:03
And then wow, what a radical idea,
68
168000
3000
Можно даже предположить, что
03:06
we -- except in the United States --
69
171000
2000
за пределами США мы сможем
03:08
might be able to use this newfangled technology
70
173000
3000
использовать эту
новоявленную технологию,
новоявленную технологию,
03:11
to actually interact with a nurse or a doctor on the other end of the line.
71
176000
3000
чтобы соединять по телефону
больных и медсестёр или врачей.
больных и медсестёр или врачей.
03:14
Wow, what a great day that will be
72
179000
2000
Как же будет замечательно,
03:16
once we're allowed to actually do those kinds of things.
73
181000
3000
когда нам наконец удастся
всё это воплотить в жизнь.
всё это воплотить в жизнь.
03:19
So, these are what I would call behavioral markers.
74
184000
4000
Так вот это всё —
поведенческие показатели.
поведенческие показатели.
03:23
And it's the whole field that we've been trying to work on
75
188000
3000
Именно в этом направлении
мы в Intel и пытались работать
мы в Intel и пытались работать
03:26
for the last 10 years at Intel.
76
191000
2000
последние десять лет.
03:28
How do you put simple disruptive technologies,
77
193000
2000
Как же можно подогнать эти простые,
но абсолютно новые технологии
но абсолютно новые технологии
03:30
and the first of five phrases that I'm going to talk about in this talk?
78
195000
2000
под первое из пяти постулатов,
о которых я сегодня говорю?
о которых я сегодня говорю?
03:32
Behavioral markers matter.
79
197000
2000
Поведенческие показатели
имеют большое значение.
имеют большое значение.
03:34
How do we change behavior?
80
199000
2000
Как мы изменяем поведение?
03:36
How do we measure changes in behavior
81
201000
2000
Как мы можем замерить
изменения в поведении так,
изменения в поведении так,
03:38
in a meaningful way that's going to help us with
82
203000
2000
чтобы это позволило нам предотвратить
03:40
prevention of disease, early onset of disease,
83
205000
2000
появление болезней вообще,
их зарождение,
их зарождение,
03:42
and tracking the progression of disease over a long period of time?
84
207000
3000
а также отслеживать развитие болезней
в течение долгого времени?
в течение долгого времени?
03:45
Now, why would Intel let me
85
210000
3000
Кстати, а почему вообще
все эти 10 лет Intel соглашался с тем,
все эти 10 лет Intel соглашался с тем,
03:48
spend a lot of time and money, over the last 10 years,
86
213000
3000
чтобы я тратил время и деньги на то,
03:51
trying to understand the needs of seniors
87
216000
2000
чтобы попытаться понять
нужды пожилых людей
нужды пожилых людей
03:53
and start thinking about these kinds of behavioral markers?
88
218000
2000
и раздумывать
над этими поведенческими показателями?
над этими поведенческими показателями?
03:55
This is some of the field work that we've done.
89
220000
3000
Вот пример работы, которую мы провели.
03:58
We have now lived with 1,000 elderly households
90
223000
3000
Мы, можно сказать,
за последние 10 лет пожили
за последние 10 лет пожили
04:01
in 20 countries over the last 10 years.
91
226000
2000
с тысячей престарелых семей
в 20 странах.
в 20 странах.
04:03
We study people in Rochester, New York.
92
228000
2000
Так, если мы обследуем людей,
живущих в городе Рочестер, штат Нью-Йорк,
живущих в городе Рочестер, штат Нью-Йорк,
04:05
We go live with them in the winter
93
230000
2000
то мы едем к ним зимой,
04:07
because what they do in the winter,
94
232000
2000
а всё потому, что их жизнь зимой,
04:09
and their access to healthcare, and how much they socialize,
95
234000
2000
так же как и их доступ
к услугам здравоохранения
и степень общения с друзьями
к услугам здравоохранения
и степень общения с друзьями
04:11
is very different than in the summer.
96
236000
2000
очень отличаются от летних показателей.
04:13
If they have a hip fracture we go with them
97
238000
2000
Если они, например, сломали шейку бедра,
то мы следим за тем,
то мы следим за тем,
04:15
and we study their entire discharge experience.
98
240000
2000
как проходит восстановление.
04:17
If they have a family member who is a key part of their care network,
99
242000
2000
Если за ними по большей части
заботится член семьи,
заботится член семьи,
04:19
we fly and study them as well.
100
244000
2000
то мы и это исследуем.
04:21
So, we study the holistic health experience
101
246000
3000
Итак, за последние 10 лет
мы провели целостное изучение
мы провели целостное изучение
04:24
of 1,000 seniors over the last 10 years
102
249000
2000
состояния здоровья тысячи людей
преклонного возраста
преклонного возраста
04:26
in 20 different countries.
103
251000
2000
в двадцати разных странах.
04:28
Why is Intel willing to fund that?
104
253000
3000
Почему же Intel
спонсирует эти исследования?
спонсирует эти исследования?
04:31
It's because of the second slogan that I want to talk about.
105
256000
2000
Всё из-за второго слогана,
о котором я хочу вам поведать.
о котором я хочу вам поведать.
04:33
Ten years ago, when I started trying to convince Intel
106
258000
2000
Десять лет тому назад,
когда я только пытался убедить Intel
когда я только пытался убедить Intel
04:35
to let me go start looking at disruptive technologies
107
260000
2000
дать мне возможность исследовать
кардинально новые технологии,
кардинально новые технологии,
04:37
that could help with independent living,
108
262000
2000
которые могли качественно повлиять
на автономное проживание,
на автономное проживание,
04:39
this is what I called it: "Y2K + 10."
109
264000
3000
я это назвал «Y2K + 10».
04:42
You know, back in 2000,
110
267000
2000
В 2000-м году
04:44
we were all so obsessed with paying attention
111
269000
2000
мы все были помешаны
04:46
to the aging of our computers,
112
271000
2000
на старении наших компьютеров
04:48
and whether or not they were going to survive
113
273000
2000
и беспокоились, смогут ли они пережить
04:50
the tick of the clock from 1999 to 2000,
114
275000
2000
переход с 1999 на 2000 год,
04:52
that we missed a moment that only demographers were paying attention to.
115
277000
5000
Мы совсем пропустили событие,
которое заметили лишь демографы.
которое заметили лишь демографы.
04:57
It was right around New Years.
116
282000
2000
А случилось всё как раз
где-то во время Нового Года.
где-то во время Нового Года.
04:59
And that switchover,
117
284000
2000
Да, переход произошёл,
05:01
when we had the larger number of older people on the planet,
118
286000
3000
и впервые на планете
взрослых и пожилых людей
взрослых и пожилых людей
05:04
for the first time than younger people.
119
289000
2000
оказалось больше, чем молодёжи.
05:06
For the first time in human history -- and barring aliens landing
120
291000
2000
Впервые за историю человечества;
и если к нам вдруг не прилетят пришельцы,
и если к нам вдруг не прилетят пришельцы,
05:08
or some major other pandemic,
121
293000
2000
или не случится какая-то пандемия,
05:10
that's the expectation from demographers, going forward.
122
295000
3000
то, согласно предположениям демографов,
ситуация и останется таковой.
ситуация и останется таковой.
05:13
And 10 years ago it seemed like I had a lot of time
123
298000
2000
10 лет назад казалось
очень сложным убедить
очень сложным убедить
05:15
to convince Intel to work on this. Right?
124
300000
2000
Intel заняться изучением этого вопроса.
Как вам кажется?
Как вам кажется?
05:17
Y2K + 10 was coming,
125
302000
2000
Но год 2000+10 был уже не за горами,
05:19
the baby boomers starting to retire.
126
304000
3000
и поколение бэби-бумеров
стало собираться на пенсию.
стало собираться на пенсию.
05:22
Well folks, it's like we know these demographics here.
127
307000
4000
И знаете что? Нам известны
эти демографические показатели.
эти демографические показатели.
05:26
This is a map of the entire world.
128
311000
2000
Вот карта мира.
05:28
It's like the lights are on,
129
313000
2000
Все лампочки горят,
05:30
but nobody's home on this demographic
130
315000
2000
только никто не догоняет,
05:32
Y2K + 10 problem. Right?
131
317000
2000
что проблема 2000+10 — у нас под носом.
05:34
I mean we sort of get it here, but we don't get it here,
132
319000
4000
Получается, здесь мы её понимаем,
а здесь — нет.
а здесь — нет.
05:38
and we're not doing anything about it.
133
323000
2000
Но мы ничего не предпринимаем.
05:40
The health reform bill is largely ignoring
134
325000
2000
Проект реформы здравоохранения
по большей части
по большей части
05:42
the realities of the age wave that's coming,
135
327000
2000
не учитывает
ни реалии старения населения,
ни реалии старения населения,
05:44
and the implications for what we need to do to change
136
329000
2000
ни того, что нам нужно сделать,
чтобы не просто изменить
чтобы не просто изменить
05:46
not only how we pay for care,
137
331000
3000
систему оплаты услуг здравоохранения,
05:49
but deliver care in some radically different ways.
138
334000
3000
а чтобы ввести кардинально новые методы
предоставления этих услуг.
предоставления этих услуг.
05:52
And in fact, it's upon us.
139
337000
2000
Эта задача, в общем-то, лежит на нас.
05:54
I mean you probably saw these headlines. This is Catherine Casey
140
339000
3000
Вы, наверное, помните
эти газетные заголовки.
Вот Кэтрин Кейси —
эти газетные заголовки.
Вот Кэтрин Кейси —
05:57
who is the first boomer to actually get Social Security.
141
342000
3000
первая женщина из поколения беби-бумеров,
получившая страховой полис
по выходу на пенсию.
получившая страховой полис
по выходу на пенсию.
06:00
That actually occurred this year. She took early retirement.
142
345000
2000
Это событие, кстати, произошло в этом году.
Она вышла на пенсию немного раньше.
Она вышла на пенсию немного раньше.
06:02
She was born one second after midnight in 1946.
143
347000
4000
А родилась она секундой позже наступления 1946 г.
06:06
A retired school teacher,
144
351000
2000
Вышедшая на пенсию учительница.
06:08
there she is with a Social Security administrator.
145
353000
2000
Здесь она с руководителем собеса.
06:10
The first boomer actually, we didn't even wait till 2011, next year.
146
355000
3000
Первая беби-бумер на пенсии,
она даже не дождалась начала 2011.
она даже не дождалась начала 2011.
06:13
We're already starting to see early retirement occur this year.
147
358000
3000
Уже в этом году мы видим
случаи раннего выхода на пенсию.
случаи раннего выхода на пенсию.
06:16
All right, so it's here. This Y2K + 10 problem is at our door.
148
361000
3000
Итак, проблема 2000+10
уже стучится в дверь.
уже стучится в дверь.
06:19
This is 50 tsunamis scheduled on the calendar,
149
364000
5000
Подобно тому, если синоптики
предсказали бы в этом году 50 цунами.
предсказали бы в этом году 50 цунами.
06:24
but somehow we can't sort of marshal our government
150
369000
3000
И, тем не менее, мы не можем
мобилизовать ни наше правительство,
мобилизовать ни наше правительство,
06:27
and innovative forces to sort of get out in front of it
151
372000
2000
ни всякие передовые силы на борьбу
06:29
and do something about it. We'll wait until
152
374000
2000
со сложившейся ситуацией.
Мы будем сидеть вплоть до того,
Мы будем сидеть вплоть до того,
06:31
it's more of a catastrophe, and react,
153
376000
2000
пока она не примет
катастрофический характер,
катастрофический характер,
06:33
as opposed to prepare for it.
154
378000
2000
и будем действовать по факту,
вместо того чтобы подготовиться к ней сейчас.
вместо того чтобы подготовиться к ней сейчас.
06:35
So, one of the reasons it's so
155
380000
2000
Одна из причин,
по которой нам так сложно
по которой нам так сложно
06:37
challenging to prepare for this Y2K problem
156
382000
2000
подготовиться к проблеме 2000+10,
06:39
is, I want to argue, we have what I would call
157
384000
2000
заключается, как мне кажется,
в том, что бы я сам назвал
в том, что бы я сам назвал
06:41
mainframe poisoning.
158
386000
2000
«загрязнением мэйнфрейма».
06:43
Andy Grove, about six or seven years ago,
159
388000
3000
Где-то 6 или 7 лет назад Энди Гроув,
06:46
he doesn't even know or remember this, in a Fortune Magazine article
160
391000
2000
хотя он и не помнит об этом,
упомянул в статье для Fortune Magazine
упомянул в статье для Fortune Magazine
06:48
he used the phrase "mainframe healthcare,"
161
393000
3000
словосочетание
«мэйнфреймовое здравоохранение»,
«мэйнфреймовое здравоохранение»,
06:51
and I've been extending and expanding this.
162
396000
2000
и с тех пор я пытаюсь
расширить эту концепцию.
расширить эту концепцию.
06:53
He saw it written down somewhere. He's like, "Eric that's a really cool concept."
163
398000
3000
Он где-то прочитал об этом и сказал мне:
«Эрик, это реально клёвый термин».
«Эрик, это реально клёвый термин».
06:56
I was like, "Actually it was your idea. You said it in a Fortune Magazine article.
164
401000
2000
На что я ему ответил:
«Вообще-то, это твоя идея.
Ты писал об этом в статье для Fortune Magazine.
«Вообще-то, это твоя идея.
Ты писал об этом в статье для Fortune Magazine.
06:58
I just extended it."
165
403000
2000
Я лишь немного расширил её».
07:00
You know, this is the mainframe.
166
405000
2000
Вот это всё — мэйнфрейм.
07:02
This mentality of traveling to
167
407000
3000
Идея о том, что можно географически
07:05
and timesharing large, expensive healthcare systems
168
410000
3000
и временно соединить
дорогие системы здравоохранения,
дорогие системы здравоохранения,
07:08
actually began in 1787.
169
413000
2000
возникла ещё в 1787 году.
07:10
This is the first general hospital in Vienna.
170
415000
3000
Вот первая больница общего типа в Вене.
07:13
And actually the second general hospital in Vienna,
171
418000
2000
А во второй такой венской больнице
в году так 1850-м
в году так 1850-м
07:15
in about 1850, was where we started to build out
172
420000
3000
были придуманы и составлены
07:18
an entire curriculum for teaching med students specialties.
173
423000
4000
учебные планы для студентов-медиков
согласно их специальностям.
согласно их специальностям.
07:22
And it's a place in which we started developing
174
427000
2000
Фактически там была создана основа,
которая разделила
которая разделила
07:24
architecture that literally divided the body,
175
429000
2000
тело на части,
07:26
and divided care into departments and compartments.
176
431000
3000
а здравоохранение —
на направления и отделы.
на направления и отделы.
07:29
And it was reflected in our architecture,
177
434000
2000
Это отразилось в архитектуре
07:31
it was reflected in the way that we taught students,
178
436000
2000
и в обучении студентов.
07:33
and this mainframe mentality persists today.
179
438000
3000
Такой мэйнфреймовый образ мышления
продолжает существовать и сегодня.
продолжает существовать и сегодня.
07:36
Now, I'm not anti-hospital.
180
441000
3000
Не надо думать, что я против больниц.
07:39
With my own healthcare problems, I've taken drug therapies,
181
444000
2000
У меня были проблемы со здоровьем,
я проходил лечение медикаментами
я проходил лечение медикаментами
07:41
I've traveled to this hospital and others, many, many times.
182
446000
3000
и был много раз
и в этой больнице, и в других.
и в этой больнице, и в других.
07:44
But we worship the high hospital on a hill. Right?
183
449000
4000
Но мы все же боготворим
центральную громадную больницу, не так ли?
центральную громадную больницу, не так ли?
07:48
And this is mainframe healthcare.
184
453000
2000
Вот это и есть
мэйнфреймовое здравоохранение.
мэйнфреймовое здравоохранение.
07:50
And just as 30 years ago
185
455000
2000
Так же как 30 лет назад
07:52
we couldn't conceive that we would have the power
186
457000
3000
мы с вами и представить не могли,
07:55
of a mainframe computer that took up a room this size
187
460000
3000
что вся мощь мэйнфреймовой ЭВМ
размером в комнату
размером в комнату
07:58
in our purses and on our belts,
188
463000
2000
будет умещаться у нас в сумках
и висеть у нас на ремнях,
и висеть у нас на ремнях,
08:00
that we're carrying around in our cell phone today,
189
465000
2000
то есть в наших мобильниках.
08:02
and suddenly, computing,
190
467000
2000
Внезапно информатика, которая раньше была
08:04
that used to be an expert driven system,
191
469000
2000
сферой деятельности исключительно экспертов,
08:06
it was a personal system that we all owned as part of our daily lives --
192
471000
3000
стала для нас чем-то обыденным.
08:09
that shift from mainframe to personal computing
193
474000
3000
Такой переход от мэйнфреймовой
к персональной информатике —
к персональной информатике —
08:12
is what we have to do for healthcare.
194
477000
2000
то, что нам нужно повторить
в сфере здравоохранения.
в сфере здравоохранения.
08:14
We have to shift from this mainframe mentality of healthcare
195
479000
3000
Нам нужно перейти от такого
мэйнфреймового осмысления здравоохранения
мэйнфреймового осмысления здравоохранения
08:17
to a personal model of healthcare.
196
482000
2000
к персональным моделям.
08:19
We are obsessed with this way of thinking.
197
484000
3000
Мы зациклились
на таком понимании вопроса.
на таком понимании вопроса.
08:22
When Intel does surveys all around the world and we say,
198
487000
2000
Когда Intel проводит опросы
в разных странах, и мы просим
в разных странах, и мы просим
08:24
"Quick response: healthcare."
199
489000
2000
одним словом описать здравоохранение,
08:26
The first word that comes up is "doctor."
200
491000
2000
то первое, что слышим — «доктор».
08:28
The second that comes up is "hospital." And the third is "illness" or "sickness." Right?
201
493000
3000
За ним следует «больница».
На третьем месте —
«болезнь» или «заболевание».
На третьем месте —
«болезнь» или «заболевание».
08:31
We are wired, in our imagination, to think about healthcare
202
496000
4000
В нашем воображении
мы запрограммированы
мы запрограммированы
08:35
and healthcare innovation as something
203
500000
2000
на ассоциацию понятия «здравоохранение»
08:37
that goes into that place.
204
502000
2000
с названными мною концепциями.
08:39
Our entire health reform discussion right now,
205
504000
2000
Все нынешние дискуссии
об информационных технологиях в здравоохранении
об информационных технологиях в здравоохранении
08:41
health I.T., when we talk with policy makers,
206
506000
3000
сводятся к тому,
что парламентарии решают,
что парламентарии решают,
08:44
equals "How are we going to get doctors using
207
509000
2000
как доктора будут использовать
электронные медицинские журналы
электронные медицинские журналы
08:46
electronic medical records in the mainframe?"
208
511000
2000
в условиях того же мэйнфрейма.
08:48
We're not thinking about
209
513000
2000
Мы не думаем о том,
08:50
how do we shift from the mainframe to the home.
210
515000
2000
как перейти от мэйнфрейма
к домашней модели.
к домашней модели.
08:52
And the problem with this is
211
517000
2000
И всё из-за того,
08:54
the way we conceive healthcare. Right?
212
519000
2000
как мы с вами видим здравоохранение.
Согласны?
Согласны?
08:56
This is a very reactive, crisis-driven system.
213
521000
2000
В итоге у нас реактивная система,
работающая от кризиса к кризису.
работающая от кризиса к кризису.
08:58
We're doing 15-minute exams with patients.
214
523000
2000
Обследование пациентов
занимает 15 минут.
занимает 15 минут.
09:00
It's population-based.
215
525000
2000
Главная забота — это население в целом.
09:02
We collect a bunch of biological information in this artificial setting,
216
527000
3000
В таких искусственных условиях
мы собираем целую кучу
биологических данных.
мы собираем целую кучу
биологических данных.
09:05
and we fix them up, like Humpty-Dumpty all over again,
217
530000
2000
И пытаемся вылечить больных,
примерно как в истории с Шалтаем-Балтаем,
примерно как в истории с Шалтаем-Балтаем,
09:07
and send them home,
218
532000
2000
после чего, снабдив их брошюркой
или адресом интерактивного веб-сайта,
или адресом интерактивного веб-сайта,
09:09
and hope -- we might hand them a brochure, maybe an interactive website --
219
534000
3000
мы отправляем их домой и надеемся,
09:12
that they do as asked and don't come back into the mainframe.
220
537000
4000
что они будут следовать
нашим советам и не вернутся в мэйнфрейм.
нашим советам и не вернутся в мэйнфрейм.
09:16
And the problem is we can't afford it today, folks.
221
541000
3000
Но сегодня мы не можем
больше это себе позволить.
больше это себе позволить.
09:19
We can't afford mainframe healthcare today to include the uninsured.
222
544000
4000
Финансово мы не можем допустить,
чтобы мэйнфрейм обеспечивал
и тех, у кого нет полиса.
чтобы мэйнфрейм обеспечивал
и тех, у кого нет полиса.
09:23
And now we want to do a double-double
223
548000
2000
А если с учётом
возрастных изменений населения
возрастных изменений населения
09:25
of the age wave coming through?
224
550000
2000
поток увеличится в два раза?
09:27
Business as usual in healthcare is broken and we've got to do something different.
225
552000
3000
В системе здравоохранения бизнес
не работает по обычным правилам:
нужно придумать что-то другое.
не работает по обычным правилам:
нужно придумать что-то другое.
09:30
We've got to focus on the home.
226
555000
2000
Надо вернуть дом человека
в центр системы.
в центр системы.
09:32
We've got to focus on a personal healthcare paradigm
227
557000
2000
Надо переключить наше внимание
на парадигму персонального здравоохранения,
на парадигму персонального здравоохранения,
09:34
that moves care to the home. How do we be more proactive,
228
559000
2000
где лечение было бы перенесено
в домашнюю сферу. Но как нам стать
в домашнюю сферу. Но как нам стать
09:36
prevention-driven?
229
561000
2000
проактивными и предупредительными?
09:38
How do we collect vital signs and other kinds of information 24 by 7?
230
563000
4000
Как нам получать жизненно важную
и другую информацию 24 часа в сутки?
и другую информацию 24 часа в сутки?
09:42
How do we get a personal baseline about what's going to work for you?
231
567000
3000
Как мы можем определить, что будет
работать в каждом индивидуальном случае?
работать в каждом индивидуальном случае?
09:45
How do we collect not just biological data
232
570000
2000
Как нам удастся получать
не только биологические,
не только биологические,
09:47
but behavioral data, psychological data,
233
572000
2000
но и поведенческие,
а также психологические данные,
а также психологические данные,
09:49
relational data, in and on and around the home?
234
574000
3000
или информацию о социальной активности
как в доме человека,
так и за его пределами?
как в доме человека,
так и за его пределами?
09:52
And how do we drive compliance to be a customized care plan
235
577000
3000
И как нам при этом убедить население
прибегнуть к такому
персонально подобранному плану,
прибегнуть к такому
персонально подобранному плану,
09:55
that uses all this great technology that's around us
236
580000
2000
основанному на использовании
потрясающих и доступных нам технологий так,
потрясающих и доступных нам технологий так,
09:57
to change our behavior?
237
582000
2000
чтобы и поведение наше поменялось?
09:59
That's what we need to do for our personal health model.
238
584000
3000
Вот, что нам нужно сделать
для индивидуальной модели здравоохранения.
для индивидуальной модели здравоохранения.
10:02
I want to give you a couple of examples. This is Mimi
239
587000
2000
У меня есть пример.
Мими принимала участие
Мими принимала участие
10:04
from one of our studies --
240
589000
2000
в одном из наших исследований.
10:06
in her 90s, had to move out of her home
241
591000
2000
Мими уже за 90, и ей пришлось
переехать из собственного дома,
переехать из собственного дома,
10:08
because her family was worried about falls.
242
593000
2000
потому что её близкие переживали,
что Мими может упасть.
что Мими может упасть.
10:10
Raise your hand if you had a serious fall
243
595000
2000
Поднимите руку,
если вы сами, ваши партнёры,
если вы сами, ваши партнёры,
10:12
in your household, or any of your loved ones,
244
597000
2000
родители и другие близкие
10:14
your parents or so forth. Right?
245
599000
2000
падали у себя дома. Сколько получается?
10:16
Classic. Hip fracture often leads to institutionalization of a senior.
246
601000
4000
Классика: перелом шейки бедра часто ведёт
к госпитализации пожилых, после чего они
отправляются в дома для престарелых.
к госпитализации пожилых, после чего они
отправляются в дома для престарелых.
10:20
This is what was happening to Mimi; the family was worried about it,
247
605000
2000
Что и случилось с Мими.
Её близкие стали переживать
Её близкие стали переживать
10:22
moved her out of her own home into an assisted living facility.
248
607000
3000
и перевезли её из собственного дома
в комплекс с медицинской и бытовой помощью.
в комплекс с медицинской и бытовой помощью.
10:25
She tripped over her oxygen tank.
249
610000
3000
Мими там споткнулась
о свою кислородную маску.
о свою кислородную маску.
10:28
Many people in this generation won't press the button,
250
613000
2000
Многие пациенты её возраста
не зовут на помощь, даже если у них в квартире
не зовут на помощь, даже если у них в квартире
10:30
even if they have an alert call system, because they don't want to bother anybody,
251
615000
2000
установлена система экстренного вызова,
потому что они не хотят никого беспокоить,
потому что они не хотят никого беспокоить,
10:32
even though they've been paying 30 dollars a month.
252
617000
2000
хотя они платят за эту систему
по 30 долларов в месяц.
по 30 долларов в месяц.
10:34
Boomers will press the button. Trust me.
253
619000
2000
Беби-бумеры же будут жать
на все кнопки. Поверьте мне.
на все кнопки. Поверьте мне.
10:36
They're going to be pressing that button non-stop. Right?
254
621000
4000
Они будут на них жать, не переставая.
10:40
Mimi broke her pelvis, lay all night, all morning,
255
625000
4000
Мими сломала тазобедренную кость,
пролежала на полу всю ночь и всё утро,
пролежала на полу всю ночь и всё утро,
10:44
finally somebody came in and found her,
256
629000
2000
пока наконец кто-то не нашёл её
10:46
sent her to the hospital.
257
631000
2000
и не позвонил в больницу.
10:48
They fixed her back up. She was never going to be able to move back
258
633000
2000
Мими вылечили. Но она уже не могла
вернуться в ту квартиру, где жила до этого.
вернуться в ту квартиру, где жила до этого.
10:50
into the assisted living. They put her into the nursing home unit.
259
635000
2000
Её отправили
в отделение для престарелых.
в отделение для престарелых.
10:52
First night in the nursing home unit where she had been
260
637000
2000
В первую ночь в этом отделении,
которое располагался в том же здании,
что и комплекс, где она жила раньше,
которое располагался в том же здании,
что и комплекс, где она жила раньше,
10:54
in the same assisted living facility, moved her from one bed to another,
261
639000
3000
её перебросили
с одной кровати на другую,
с одной кровати на другую,
10:57
kind of threw her, rebroke her pelvis,
262
642000
2000
и снова сломали ей тазобедренную кость,
10:59
sent her back to the hospital that she had just come from,
263
644000
3000
и отправили в ту же самую больницу,
откуда она только что выписалась.
откуда она только что выписалась.
11:02
no one read the chart, put her on Tylenol,
264
647000
2000
Никто не прочитал её карту,
ей вкололи лекарство,
ей вкололи лекарство,
11:04
which she is allergic to, broke out, got bedsores,
265
649000
2000
на которое у неё была аллергия,
у неё появились пролежни,
у неё появились пролежни,
11:06
basically, had heart problems, and died
266
651000
3000
заболело сердце,
и в итоге она умерла от падения,
и в итоге она умерла от падения,
11:09
from the fall and the complications and the errors that were there.
267
654000
3000
осложнений после падения
и всех ошибок, которые были допущены.
и всех ошибок, которые были допущены.
11:12
Now, the most frightening thing about this is
268
657000
4000
Самое ужасное в этой истории,
11:16
this is my wife's grandmother.
269
661000
3000
что Мими — это бабушка моей жены.
11:19
Now, I'm Eric Dishman. I speak English,
270
664000
2000
Меня зовут Эрик Дишман.
Я говорю по-английски.
Я говорю по-английски.
11:21
I work for Intel, I make a good salary,
271
666000
2000
Я работаю на Intel
и хорошо зарабатываю.
и хорошо зарабатываю.
11:23
I'm smart about falls and fall-related injuries --
272
668000
3000
Я много знаю о падениях
и о связанных с ними переломах.
и о связанных с ними переломах.
11:26
it's an area of research that I work on.
273
671000
2000
Это как раз та сфера исследования,
в которой я работаю.
в которой я работаю.
11:28
I have access to senators and CEOs.
274
673000
3000
Я знаком с сенаторами
и руководителями предприятий.
и руководителями предприятий.
11:31
I can't stop this from happening.
275
676000
2000
И я всё равно не смог
это предотвратить.
это предотвратить.
11:33
What happens if you don't have money, you don't speak English
276
678000
2000
Что же тогда может случиться,
если у вас нет денег,
вы не говорите по-английски,
если у вас нет денег,
вы не говорите по-английски,
11:35
or don't have the kind of access
277
680000
2000
и у вас нет никакой возможности
11:37
to deal with these kinds of problems that inevitably occur?
278
682000
3000
справиться с проблемами такого рода,
проблемами, которые просто возникают?
проблемами, которые просто возникают?
11:40
How do we actually prevent the vast majority of falls
279
685000
3000
Как вообще можно
11:43
from ever occurring in the first place?
280
688000
2000
предотвратить падения?
11:45
Let me give you a quick example of work that we're doing
281
690000
2000
Сейчас я вам расскажу об одном проекте,
11:47
to try to do exactly that.
282
692000
2000
который как раз и должен
решить эту проблему.
решить эту проблему.
11:49
I've been wearing a little technology that we call Shimmer.
283
694000
3000
Я ношу на себе маленький прибор
под названием Shimmer.
под названием Shimmer.
11:52
It's a research platform.
284
697000
2000
Этот прибор представляет собой
исследовательскую платформу.
исследовательскую платформу.
11:54
It has accelerometry. You can plug in a three-lead ECG.
285
699000
3000
В него встроен акселерометр.
К нему можно подключить
трёхпроводной электрокардиограф.
К нему можно подключить
трёхпроводной электрокардиограф.
11:57
There is all kinds of sort of plug-and-play
286
702000
2000
Всё это напоминает устройства
«включай и работай»
«включай и работай»
11:59
kind of Legos that you can do to capture, in the wild,
287
704000
2000
или конструкторы Лего,
которые вы можете собирать
которые вы можете собирать
12:01
in the real world,
288
706000
2000
в настоящем реальном мире
12:03
things like tremor, gait,
289
708000
2000
из таких частей, как дрожь, походка,
12:05
stride length and those kinds of things.
290
710000
2000
длина шагов и так далее.
12:07
The problem is, our understanding of falls today,
291
712000
4000
При всех наших познаниях
о проблеме падений,
о проблеме падений,
12:11
like Mimi, is get a survey in the mail three months after you fell,
292
716000
3000
такие люди, как Мими,
продолжают получать три месяца спустя
продолжают получать три месяца спустя
12:14
from the State, saying, "What were you doing when you fell?"
293
719000
3000
анкету от социальных служб,
в которой их спрашивают,
чем конкретно они занимались, когда упали.
в которой их спрашивают,
чем конкретно они занимались, когда упали.
12:17
That's sort of the state of the art.
294
722000
2000
Как будто эта анкета —
ярчайшее проявление современных технологий.
ярчайшее проявление современных технологий.
12:19
But with something like Shimmer, or we have something called the Magic Carpet,
295
724000
3000
Но если у людей есть Shimmer,
или на полу у них лежит Magic Carpet,
или на полу у них лежит Magic Carpet,
12:22
embedded sensors in carpet, or camera-based systems
296
727000
2000
этакий волшебный ковёр
со встроенными сенсорами,
или же вокруг встроены камеры —
со встроенными сенсорами,
или же вокруг встроены камеры —
12:24
that we borrowed from sports medicine,
297
729000
2000
идея, которую мы позаимствовали
из спортивной медицины —
из спортивной медицины —
12:26
we're starting for the first time in those 600 elderly households
298
731000
3000
то здесь мы уже следим
за 600 престарелыми семьями
за 600 престарелыми семьями
12:29
to collect actual kinematic motion data
299
734000
3000
и получаем настоящие
кинетические данные,
кинетические данные,
12:32
to understand: What are the subtle changes that are occurring
300
737000
4000
которые могут позволить нам понять,
какие именно незаметные изменения
какие именно незаметные изменения
12:36
that can show us that mom has become risk at falls?
301
741000
3000
могут предсказать
уровень риска падения наших родителей.
уровень риска падения наших родителей.
12:39
And most often we can do two interventions,
302
744000
2000
В большей части случаев
мы можем вмешаться 2 раза
мы можем вмешаться 2 раза
12:41
fix the meds mix.
303
746000
2000
и изменить предписания лекарств.
12:43
I'm a qualitative researcher, but when I look at these data streams coming in
304
748000
3000
Я — исследователь качества,
но когда я сталкиваюсь
с потоками подобной информации,
но когда я сталкиваюсь
с потоками подобной информации,
12:46
from these homes, I can look at the data and tell you the day
305
751000
3000
мне достаточно просто посмотреть
на данные, и я могу назвать день,
на данные, и я могу назвать день,
12:49
that some doctor prescribed them something that nobody else
306
754000
2000
когда этим людям
было выписано лекарство,
было выписано лекарство,
12:51
knew that they were on, because we see the changes
307
756000
2000
которое они уже принимают.
Всё потому что мы видим изменения
Всё потому что мы видим изменения
12:53
in their patterns in the household. Right?
308
758000
3000
в поведении больных у себя же дома.
12:56
These discoveries of behavioral markers,
309
761000
3000
Выявление поведенческих показателей
12:59
and behavioral changes
310
764000
2000
и перемен в поведении
13:01
are game changing, and like the discovery of the microscope
311
766000
2000
в корне меняют положение дел
и могут быть сравнимы
с изобретением микроскопа,
и могут быть сравнимы
с изобретением микроскопа,
13:03
because of our collecting data streams that we've actually never done before.
312
768000
3000
потому что сейчас мы собираем данные,
которые никогда раньше не исследовали.
которые никогда раньше не исследовали.
13:06
This is an example in our TRIL Clinic in Ireland
313
771000
2000
Вот, например, клиника
Trill Clinic в Ирландии,
Trill Clinic в Ирландии,
13:08
of -- actually what you're seeing is
314
773000
2000
где, как вы видите,
13:10
she's looking at data,
315
775000
2000
да, вы видите женщину, которая
смотрит на листок с данными,
смотрит на листок с данными,
13:12
in this picture, from the Magic Carpet.
316
777000
2000
полученными с помощью
нашего «волшебного ковра».
нашего «волшебного ковра».
13:14
So, we have a little carpet that you can look at your amount of postural sway,
317
779000
3000
С помощью этого ковра можно
исследовать степень и размах качания тела,
исследовать степень и размах качания тела,
13:17
and look at the changes in your postural sway over many months.
318
782000
3000
и как эти показатели меняются
в течение многих месяцев.
в течение многих месяцев.
13:20
Here's what some of this data might look like.
319
785000
2000
Вот как выглядят некоторые такие данные.
13:22
This is actually sensor firings.
320
787000
2000
Перед нами данные
об активизации встроенных датчиков
об активизации встроенных датчиков
13:24
These are two different subjects in our study.
321
789000
2000
по двум разным людям,
13:26
It's about a year's worth of data.
322
791000
2000
полученные где-то за год.
13:28
The color represents different rooms they are in the house.
323
793000
3000
Цветом обозначены разные комнаты в доме.
13:31
This person on the left is living in their own home.
324
796000
2000
Человек слева живёт у себя в доме,
13:33
This person on the right is actually living in an assisted living facility.
325
798000
3000
а человек справа — в комплексе
с медицинским и бытовым уходом.
с медицинским и бытовым уходом.
13:36
I know this because look at how punctuated meal time is
326
801000
3000
Я так утверждаю, потому что
как раз во время еды
как раз во время еды
13:39
when they are no longer in their particular rooms here. Right?
327
804000
3000
его нет в своих комнатах. Понимаете?
13:42
Now, this doesn't mean that much to you.
328
807000
3000
Может, вам всё это и не кажется важным.
13:45
But when we look at these cycles of data
329
810000
2000
Но когда мы исследуем данные,
13:47
over a longer period of time -- and we're looking at everything from
330
812000
2000
полученные за долгий период времени,
и при этом мы исследуем все данные,
и при этом мы исследуем все данные,
13:49
motion around different rooms in the house,
331
814000
2000
начиная с движения в разных комнатах
13:51
to sort of micro-motions that Shimmer picks up,
332
816000
3000
и заканчивая такими микро-движениями,
полученными с помощью Shimmer
полученными с помощью Shimmer
13:54
about gait and stride length -- these streams of data
333
819000
2000
и позволяющими оценить
показатели походки, длины шагов,
то все эти потоки собранной информации
показатели походки, длины шагов,
то все эти потоки собранной информации
13:56
are starting to tell us things about behavioral patterns
334
821000
2000
заставляют нас задуматься
о ранее неизведанных
о ранее неизведанных
13:58
that we've never understood before.
335
823000
2000
поведенческих моделях.
14:00
You can go to ORCATech.org --
336
825000
2000
На сайте ORCATech.org
можно узнать больше.
можно узнать больше.
14:02
it has nothing to do with whales, it's the Oregon Center for Aging and Technology --
337
827000
3000
Это сайт расположенного в штате Орегон
14:05
to see more about that.
338
830000
2000
Центра изучения Старения и Технологий.
14:07
The problem is, Intel is still one of the largest
339
832000
2000
Как бы то ни было,
компания Intel остаётся
компания Intel остаётся
14:09
funders in the world
340
834000
2000
одним из крупнейших спонсоров
14:11
of independent living technology research.
341
836000
3000
технологического исследования
независимого автономного проживания.
независимого автономного проживания.
14:14
I'm not bragging about how much we fund;
342
839000
2000
Я здесь не хвастаюсь суммами,
которые Intel жертвует на исследования,
которые Intel жертвует на исследования,
14:16
it's how little anyone else actually pays attention
343
841000
2000
а хочу привлечь ваше внимание
к тому, насколько мал
к тому, насколько мал
14:18
to aging and funds innovation on aging,
344
843000
3000
наш интерес к проблемам старения,
и как мало спонсируются инновации
в этой конкретной сфере,
и как мало спонсируются инновации
в этой конкретной сфере,
14:21
chronic disease management and independent living in the home.
345
846000
3000
в сфере наблюдения за хроническими болезнями
или в том, что касается
независимого проживания престарелых людей.
или в том, что касается
независимого проживания престарелых людей.
14:24
So, my mantra here, my fourth slogan is:
346
849000
2000
Мой четвёртый слоган на сегодня —
14:26
10,000 households or bust.
347
851000
3000
«10 тысяч семей или всё прахом».
14:29
We need to drive
348
854000
2000
Нам нужно организовать и провести
14:31
a national, if not international, Framingham-type heart study
349
856000
4000
национальное, а, может, и международное
исследование технологий независимого проживания
исследование технологий независимого проживания
14:35
of independent living technologies,
350
860000
2000
в стиле кардиообследования Framingham,
14:37
where we have 10,000 elderly connected households
351
862000
3000
так что у нас будет 10 тысяч
престарелых семей,
подсоединённых к одной сети,
престарелых семей,
подсоединённых к одной сети,
14:40
with broadband, full medical characterization,
352
865000
3000
в которой будет собрана
вся важная медицинская информация,
вся важная медицинская информация,
14:43
and a platform by which we can start to experiment
353
868000
2000
и эта платформа позволит нам
проводить реальные исследования,
проводить реальные исследования,
14:45
and turn these from 20-household anecdotal studies
354
870000
3000
а не пресловутые
университетские попытки,
университетские попытки,
14:48
that the universities fund,
355
873000
2000
в которых участвуют не больше 20 семей;
14:50
to large clinical trials that prove out the value of these technologies.
356
875000
3000
настоящие клинические исследования,
которые позволят по-настоящему оценить
значение этих технологий.
которые позволят по-настоящему оценить
значение этих технологий.
14:53
So, 10,000 households or bust.
357
878000
2000
10 тысяч домов или всё прахом.
14:55
These are just some of the households that we've done in the Intel studies.
358
880000
4000
И это только часть всех семей,
которые участвовали в исследованиях для Intel.
которые участвовали в исследованиях для Intel.
14:59
My fifth and final phrase:
359
884000
2000
Мой пятый и последний постулат
будет таким.
будет таким.
15:01
I have tried for two years,
360
886000
2000
На протяжении последних двух лет
я пытался,
я пытался,
15:03
and there were moments when we were quite close,
361
888000
3000
и у нас даже была пара моментов,
когда мы, казалось, были близки к тому,
когда мы, казалось, были близки к тому,
15:06
to make this healthcare reform bill be about reform
362
891000
3000
чтобы новый проект здравоохранения
стал проектом перехода
стал проектом перехода
15:09
from something and to something,
363
894000
2000
от одного положения вещей к другому.
15:11
from a mainframe model
364
896000
2000
Чтобы мы отказались
от мэйнфреймовой модели
от мэйнфреймовой модели
15:13
to a personal health model,
365
898000
2000
и перешли к персональной
модели здравоохранения,
модели здравоохранения,
15:15
or to mean something more than just a debate
366
900000
2000
или хотя бы чтобы мы прекратили
выстраивать эти дебаты как просто дебаты
выстраивать эти дебаты как просто дебаты
15:17
about the public option and how we're going to finance.
367
902000
2000
об общественной альтернативе,
которую мы не знаем, как финансировать.
которую мы не знаем, как финансировать.
15:19
It doesn't matter how we finance healthcare.
368
904000
3000
Не важно, как мы будем
финансировать систему здравоохранения.
финансировать систему здравоохранения.
15:22
We're going to figure something out
369
907000
2000
Мы что-нибудь придумаем,
что будет работать ещё 10 лет,
что будет работать ещё 10 лет,
15:24
for the next 10 years, and try it.
370
909000
2000
на том и порешим.
15:26
No matter who pays for it,
371
911000
2000
Но вне зависимости от того,
кто будет платить за эту систему,
кто будет платить за эту систему,
15:28
we better start doing care in a fundamentally different way
372
913000
2000
нам пора начать предоставлять
такие услуги кардинально иначе
такие услуги кардинально иначе
15:30
and treating the home and the patient
373
915000
3000
и рассматривать и дом больного,
и его самого,
и его самого,
15:33
and the family member and the caregivers
374
918000
2000
и его близких, и тех,
кто заботится о нём,
кто заботится о нём,
15:35
as part of these coordinated care teams
375
920000
2000
как одну команду.
15:37
and using disruptive technologies that are already here
376
922000
4000
При этом надо использовать новые,
уже доступные технологии так,
уже доступные технологии так,
15:41
to do care in some pretty fundamental different ways.
377
926000
3000
чтобы принцип здравоохранения
был изменён в корне.
был изменён в корне.
15:44
The president needs to stand up and say,
378
929000
3000
Под конец дебатов
о реформе системы здравоохранения
о реформе системы здравоохранения
15:47
at the end of a healthcare reform debate,
379
932000
3000
президент США должен встать
и громогласно заявить следующее:
и громогласно заявить следующее:
15:50
"Our goal as a country is to move 50 percent of care
380
935000
3000
«50% услуг здравоохранения
должны быть выведены в следующие 10 лет
должны быть выведены в следующие 10 лет
15:53
out of institutions, clinics, hospitals and nursing homes,
381
938000
3000
из больниц, клиник, госпиталей
и домов для престарелых
и домов для престарелых
15:56
to the home, in 10 years."
382
941000
2000
и должны быть оказаны дома».
15:58
It's achievable. We should do it economically,
383
943000
2000
Этого можно достичь. Нужно просто
правильно решить этот вопрос
правильно решить этот вопрос
16:00
we should do it morally,
384
945000
2000
с экономической
и с моральной точки зрения.
и с моральной точки зрения.
16:02
and we should do it for quality of life.
385
947000
2000
И с точки зрения
улучшения качества жизни.
улучшения качества жизни.
16:04
But there is no goal within this health reform.
386
949000
2000
Но нынешняя реформа
не преследует какой-либо цели.
не преследует какой-либо цели.
16:06
It's just a mess today.
387
951000
2000
Это не реформа,
а самый настоящий бардак.
а самый настоящий бардак.
16:08
So, you know, that's my last message to you.
388
953000
2000
Это последнее,
чем я хотел с вами поделиться.
чем я хотел с вами поделиться.
16:10
How do we set a going-to-the-moon goal
389
955000
3000
Как же нам включить в проект
эту амбициозную цель
эту амбициозную цель
16:13
of dealing with the Y2K +10 problem that's coming?
390
958000
4000
по борьбе
с приближающейся проблемой 2000+10?
с приближающейся проблемой 2000+10?
16:17
It's not that innovation and technology is going to be the
391
962000
2000
Инновации и технологии —
это не волшебство, они не изменят всё,
это не волшебство, они не изменят всё,
16:19
magic pill that cures all, but it's going to be part of the solution.
392
964000
3000
но они должны стать
частью решения проблемы.
частью решения проблемы.
16:22
And if we don't create a personal health movement,
393
967000
3000
Если мы не начнём движение
за персональную систему здравоохранения,
за персональную систему здравоохранения,
16:25
something that we're all aiming towards in reform,
394
970000
2000
чего бы нам, в общем-то,
всем хотелось от реформы,
всем хотелось от реформы,
16:27
then we're going to move nowhere.
395
972000
2000
тогда мы ничего не добьёмся.
16:29
So, I hope you'll turn this conference into that kind of movement forward.
396
974000
2000
Я надеюсь, что сегодняшняя конференция
станет отправной точкой
этого движения вперёд.
станет отправной точкой
этого движения вперёд.
16:31
Thanks very much.
397
976000
2000
Большое спасибо.
16:33
(Applause)
398
978000
3000
(Аплодисменты)
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