ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Eric Dishman | Speaker | TED.com
TEDMED 2009

Eric Dishman: Take health care off the mainframe

Eric Dishman: Decentralizzare il sistema sanitario

Filmed:
439,060 views

Al TEDMED, Erich Dishman fa una proposta coraggiosa: il sistema sanitario statunitense é come un computer del 1959, legato a un sistema centrale grande e inefficiente: ospedali, dottori, case di riposo. Con il rapido invecchiamento della popolazione é necessario, egli afferma, creare un sistema sanitario personalizzato, interconnesso e casalingo, disponibile per tutti.
- 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

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00:15
If you think about the phoneTelefono --
0
0
2000
Pensate al telefono --
00:17
and IntelIntel has testedtestato
1
2000
2000
e la Intel ha testato
00:19
a lot of the things I'm going to showmostrare you,
2
4000
2000
un sacco degli apparecchi che vi mostreró
00:21
over the last 10 yearsanni,
3
6000
2000
negli ultimi dieci anni
00:23
in about 600 elderlyanziano householdsfamiglie --
4
8000
2000
in circa 600 famiglie di anziani --
00:25
300 in IrelandIrlanda, and 300 in PortlandPortland --
5
10000
3000
300 in Irlanda e 300 a Portland --
00:28
tryingprovare to understandcapire: How do we measuremisurare
6
13000
2000
per cercare di capire come possiamo misurare
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and monitortenere sotto controllo behaviorcomportamento
7
15000
2000
e monitorare il comportamento delle persone
00:32
in a medicallymedicamente meaningfulsignificativo way?
8
17000
2000
in una maniera utile dal punto di vista medico.
00:34
And if you think about the phoneTelefono, right,
9
19000
2000
E se pensate al telefono
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it's something that we can use for some incredibleincredibile waysmodi
10
21000
2000
é qualcosa che possiamo usare in maniera incredibile
00:38
to help people actuallyin realtà take the right medicationmedicazione at the right time.
11
23000
3000
per aiutare la gente a prendere davvero la medicina giusta al momento giusto.
00:41
We're testinganalisi these kindstipi of simplesemplice
12
26000
2000
Stiamo testando questo genere di semplici
00:43
sensor-networkrete di sensori technologiestecnologie in the home
13
28000
2000
tecnologie a sensori in casa,
00:45
so that any phoneTelefono that a senioranziano is alreadygià comfortableconfortevole with
14
30000
2000
in modo che ogni telefono con cui un anziano si trova a suo agio
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can help them dealaffare with theirloro medicationsfarmaci.
15
32000
2000
possa aiutarlo a prendere le sue medicine.
00:49
And a lot of what they do is they pickraccogliere up the phoneTelefono,
16
34000
2000
E tutto quello che devono fare é sollevare la cornetta,
00:51
and it's our systemsistema whisperingsussurrando to them whichquale pillpillola they need to take,
17
36000
3000
e il nostro sistema sussurrerà loro quale pillola devono prendere,
00:54
and they fakefalso like they're havingavendo a conversationconversazione with a friendamico.
18
39000
3000
e possono fingere di essere al telefono con un amico.
00:57
And they're not embarrassedimbarazzato by a medsMeds caddyCaddy that's uglybrutta,
19
42000
2000
Senza provare imbarazzo per uno squallido porta medicinali
00:59
that sitssi siede on theirloro kitchencucina tabletavolo and saysdice,
20
44000
2000
poggiato sul loro tavolo da cucina che dice,
01:01
"I'm oldvecchio. I'm frailfragile."
21
46000
2000
"Sono vecchio. Sono debole."
01:03
It's surreptitiousocculta technologytecnologia
22
48000
2000
É una tecnologia discreta
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that's helpingporzione them do a simplesemplice taskcompito
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50000
2000
che li aiuta a svolgere una mansione semplice quale
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of takingpresa the right pillpillola at the right time.
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52000
2000
prendere la pillola giusta al momento giusto.
01:09
Now, we alsoanche do some prettybella amazingStupefacente things with these phonestelefoni.
25
54000
3000
Detto questo, possiamo anche fare cose piuttosto strabilianti con questi telefoni.
01:12
Because that momentmomento when you answerrisposta the phoneTelefono
26
57000
3000
Perché ogni volta che rispondete al telefono
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is a cognitiveconoscitivo testTest everyogni time that you do it.
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60000
3000
svolgete in pratica un test cognitivo.
01:18
Think about it, all right? I'm going to answerrisposta the phoneTelefono threetre differentdiverso timesvolte.
28
63000
3000
Pensateci, d'accordo? Ora risponderó al telefono in tre modi diversi.
01:21
"HelloCiao? Hey."
29
66000
2000
"Pronto? Ehi."
01:23
All right? That's the first time.
30
68000
3000
D'accordo? Questo era il primo modo.
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"HelloCiao? Uh, hey."
31
71000
4000
"Pronto? Oh, ehi."
01:30
"HelloCiao? Uh, who?
32
75000
4000
"Pronto? Oh, chi?
01:34
Oh, hey."
33
79000
3000
Oh, ehi."
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All right? Very biggrande differencesdifferenze
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82000
3000
D'accordo? Ci sono differenze sostanziali
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betweenfra the way I answeredrisponde the phoneTelefono the threetre timesvolte.
35
85000
3000
fra i tre modi in cui ho risposto al telefono.
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And as we monitortenere sotto controllo phoneTelefono usageuso
36
88000
2000
E monitorando l'uso del telefono
01:45
by seniorsanziani over a long periodperiodo of time,
37
90000
3000
da parte degli anziani in un lungo periodo di tempo,
01:48
down to the tenthsdecimi of a microsecondmicrosecondo,
38
93000
2000
fino ai decimi di microsecondo,
01:50
that recognitionriconoscimento momentmomento
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95000
2000
quell'attimo di riconoscimento
01:52
of whetherse they can figurefigura out that personpersona on the other endfine
40
97000
2000
in cui riescono a capire che la persona all'altro capo
01:54
is a friendamico and we startinizio talkingparlando to them immediatelysubito,
41
99000
2000
é un amico e cominciano a parlargli immediatamente,
01:56
or they do a lot of what's calledchiamato troubleguaio talk,
42
101000
2000
oppure fanno ciò che si chiama una conversazione disturbata,
01:58
where they're like, "Wait, who is this? Oh." Right?
43
103000
3000
in cui dicono "Aspetta, chi parla? Oh". Chiaro?
02:01
WaitingIn attesa for that recognitionriconoscimento momentmomento
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106000
2000
L'attesa di quell'attimo di riconoscimento
02:03
maypuò be the bestmigliore earlypresto indicatorindicatore of the onsetinizio of dementiademenza
45
108000
2000
potrebbe essere il migliore indicatore dell'insorgere della demenza senile
02:05
than anything that showsSpettacoli up clinicallyclinicamente todayoggi.
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110000
2000
rispetto ad altri metodi clinici usati oggi.
02:07
We call these behavioralcomportamentale markersmarcatori.
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112000
2000
Chiamiamo questi strumenti marcatori comportamentali.
02:09
There's lots of othersaltri. Is the personpersona going to the phoneTelefono
48
114000
2000
Ce ne sono molti altri. Alcuni segnalano se la persona che risponde al telefono
02:11
as quicklyvelocemente, when it ringsanelli, as they used to?
49
116000
3000
che squilla, lo fa velocemente come al solito.
02:14
Is it a hearingudito problemproblema or is it a physicalityfisicità problemproblema?
50
119000
3000
Si tratta di un problema di udito o di un problema fisico?
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Has theirloro voicevoce gottenottenuto more quietsilenzioso? We're doing a lot of work with people
51
122000
2000
La voce é diventata più bassa? Stiamo lavorando molto con persone che soffrono
02:19
with Alzheimer'sMorbo di Alzheimer and particularlysoprattutto with Parkinson'sMalattia di Parkinson,
52
124000
3000
del morbo di Alzheimer e in particolare del morbo di di Parkinson
02:22
where that quietsilenzioso voicevoce that sometimesa volte showsSpettacoli up with Parkinson'sMalattia di Parkinson patientspazienti
53
127000
3000
dove quella voce debole che a volte si manifesta nei pazienti con il Parkinson
02:25
maypuò be the bestmigliore earlypresto indicatorindicatore
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130000
3000
puó forse essere il miglior indicatore
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of Parkinson'sMalattia di Parkinson fivecinque to 10 yearsanni before it showsSpettacoli up clinicallyclinicamente.
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133000
3000
dell' insorgere del Parkinsons da cinque a dieci anni prima che la malattia si manifesti clinicamente.
02:31
But those subtlesottile changesi cambiamenti in your voicevoce over a long periodperiodo of time
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136000
3000
Ma questi cambiamenti lievi della voce in un lungo periodo di tempo
02:34
are harddifficile for you or your spouseSposa to noticeAvviso untilfino a it becomesdiventa so extremeestremo
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139000
3000
sono difficili da notare per voi o per il vostro coniuge finché non diventano molto gravi
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and your voicevoce has becomediventare so quietsilenzioso.
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142000
2000
e la vostra voce è diventata molto flebile.
02:39
So, sensorssensori are looking at that kindgenere of voicevoce.
59
144000
2000
Ora, i sensori cercano di inviduare quel tipo di voce.
02:41
When you pickraccogliere up the phoneTelefono,
60
146000
2000
Quando sollevate la cornetta
02:43
how much tremortremore are you havingavendo,
61
148000
2000
quanto tremore c'é nella vostra voce,
02:45
and what is that like, and what is that trendtendenza like over a periodperiodo of time?
62
150000
3000
e di che tipo é, e come varia in un lungo periodo di tempo?
02:48
Are you havingavendo more troubleguaio dialingComposizione the phoneTelefono than you used to?
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153000
2000
Avete più problemi del solito nel comporre il numero di telefono?
02:50
Is it a dexteritydestrezza problemproblema? Is it the onsetinizio of arthritisartrite?
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155000
3000
É un problema di abilità? É l'insorgere dell'artite?
02:53
Are you usingutilizzando the phoneTelefono? Are you socializingsocializzare lessDi meno than you used to?
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158000
4000
State usando il telefono? Socializzate meno rispetto al passato?
02:57
And looking at that patternmodello. And what does that declinedeclino in socialsociale healthSalute
66
162000
3000
E osservando questo comportamento. E cosa rappresenta quel declino nell'interazione sociale
03:00
mean, as a kindgenere of a vitalvitale signsegno of the futurefuturo?
67
165000
3000
in termini di segni vitali per il futuro?
03:03
And then wowWow, what a radicalradicale ideaidea,
68
168000
3000
E poi caspita, che idea innovativa,
03:06
we -- excepttranne in the UnitedUniti d'America StatesStati --
69
171000
2000
noi, eccetto negli Stati Uniti,
03:08
mightpotrebbe be ablecapace to use this newfangleddiavolerie technologytecnologia
70
173000
3000
potremmo essere in grado di usare questa tecnologia all'avanguardia
03:11
to actuallyin realtà interactinteragire with a nurseinfermiera or a doctormedico on the other endfine of the linelinea.
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176000
3000
per interagire sul serio con un'infermiera o un dottore all'altro capo della linea.
03:14
WowWow, what a great day that will be
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179000
2000
Che grande giorno sarà
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onceuna volta we're allowedpermesso to actuallyin realtà do those kindstipi of things.
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181000
3000
quello in cui potremo davvero fare cose di questo tipo.
03:19
So, these are what I would call behavioralcomportamentale markersmarcatori.
74
184000
4000
Dunque questi sono ció che io chiamo gli indicatori comportamentali.
03:23
And it's the wholetotale fieldcampo that we'venoi abbiamo been tryingprovare to work on
75
188000
3000
Ed é questo l'intero campo di ricerca su cui abbiamo cercato di lavorare
03:26
for the last 10 yearsanni at IntelIntel.
76
191000
2000
in questi ultimi dieci anni alla Intel.
03:28
How do you put simplesemplice disruptivedirompente technologiestecnologie,
77
193000
2000
Come si possono inserire semplici tecnologie dirompenti
03:30
and the first of fivecinque phrasesfrasi that I'm going to talk about in this talk?
78
195000
2000
nella prima delle cinque frasi di cui vi parleró in questa conversazione?
03:32
BehavioralComportamentale markersmarcatori matterimporta.
79
197000
2000
Gli indicatori del comportamento sono importanti.
03:34
How do we changemodificare behaviorcomportamento?
80
199000
2000
Come cambiamo comportamento?
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How do we measuremisurare changesi cambiamenti in behaviorcomportamento
81
201000
2000
Come misuriamo quei cambiamenti nel nostro comportamento
03:38
in a meaningfulsignificativo way that's going to help us with
82
203000
2000
in un modo sensato che possa aiutarci
03:40
preventionprevenzione of diseasemalattia, earlypresto onsetinizio of diseasemalattia,
83
205000
2000
nel prevenire o verificare l'insorgere delle malattie,
03:42
and trackingpuntamento the progressionprogressione of diseasemalattia over a long periodperiodo of time?
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207000
3000
e che tenga conto del progredire della malattia in un lungo periodo di tempo?
03:45
Now, why would IntelIntel let me
85
210000
3000
Ora, perché la Intel dovrebbe lasciarmi
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spendtrascorrere a lot of time and moneyi soldi, over the last 10 yearsanni,
86
213000
3000
spendere un sacco di tempo e denaro, negli ultimi dieci anni,
03:51
tryingprovare to understandcapire the needsesigenze of seniorsanziani
87
216000
2000
per cercare di capire i bisogni di queste persone anziane
03:53
and startinizio thinkingpensiero about these kindstipi of behavioralcomportamentale markersmarcatori?
88
218000
2000
e per cercare di pensare a questi tipi di indicatori comportamentali?
03:55
This is some of the fieldcampo work that we'venoi abbiamo donefatto.
89
220000
3000
Questa é una parte del lavoro sul campo che abbiamo svolto.
03:58
We have now livedha vissuto with 1,000 elderlyanziano householdsfamiglie
90
223000
3000
Negli ultimi dieci anni abbiamo vissuto con mille
04:01
in 20 countriespaesi over the last 10 yearsanni.
91
226000
2000
famiglie di anziani, in 20 paesi diversi.
04:03
We studystudia people in RochesterRochester, NewNuovo YorkYork.
92
228000
2000
Studiamo gli abitanti di Rochester, New York.
04:05
We go livevivere with them in the winterinverno
93
230000
2000
Andiamo a vivere con loro in inverno
04:07
because what they do in the winterinverno,
94
232000
2000
perché quello che fanno d'inverno,
04:09
and theirloro accessaccesso to healthcareassistenza sanitaria, and how much they socializesocializzare,
95
234000
2000
e il loro accesso all'assistenza sanitaria e il modo in cui socializzano
04:11
is very differentdiverso than in the summerestate.
96
236000
2000
sono molto diversi rispetto al periodo estivo.
04:13
If they have a hipanca fracturefrattura we go with them
97
238000
2000
Se hanno una frattura dell'anca andiamo con loro
04:15
and we studystudia theirloro entireintero dischargescarico experienceEsperienza.
98
240000
2000
e studiamo com'é l'intera esperienza della dimissione.
04:17
If they have a familyfamiglia membermembro who is a keychiave partparte of theirloro carecura networkRete,
99
242000
2000
Se hanno dei familiari che hanno un ruolo chiave nella loro rete di cura
04:19
we flyvolare and studystudia them as well.
100
244000
2000
andiamo a studiare anche loro.
04:21
So, we studystudia the holisticolistica healthSalute experienceEsperienza
101
246000
3000
Quindi, studiamo l'esperienza della medicina olistica
04:24
of 1,000 seniorsanziani over the last 10 yearsanni
102
249000
2000
su mille anziani, negli ultimi dieci anni,
04:26
in 20 differentdiverso countriespaesi.
103
251000
2000
in venti nazioni diverse.
04:28
Why is IntelIntel willingdisposto to fundfondo that?
104
253000
3000
Perché Intel é intenzionata a finanziare questo progetto?
04:31
It's because of the secondsecondo sloganslogan that I want to talk about.
105
256000
2000
Il motivo é il secondo slogan di cui vorrei parlarvi.
04:33
TenDieci yearsanni agofa, when I startediniziato tryingprovare to convinceconvincere IntelIntel
106
258000
2000
Dieci anni fa, quando ho iniziato a convincere la Intel
04:35
to let me go startinizio looking at disruptivedirompente technologiestecnologie
107
260000
2000
a farmi osservare le tecnologie dirompenti
04:37
that could help with independentindipendente livingvita,
108
262000
2000
che possono aiutarci a vivere in maniera indipendente,
04:39
this is what I calledchiamato it: "Y2K + 10."
109
264000
3000
questo è ciò che chiamai "2000 + 10."
04:42
You know, back in 2000,
110
267000
2000
Sapete, nel 2000
04:44
we were all so obsessedossessionato with payingpagare attentionAttenzione
111
269000
2000
eravamo tutti così ossessionati dal fatto che
04:46
to the aginginvecchiamento of our computerscomputer,
112
271000
2000
i nostri computer stessero invecchiando,
04:48
and whetherse or not they were going to survivesopravvivere
113
273000
2000
e non sapevamo se sarebbero sopravvissuti o meno
04:50
the tickzecca of the clockorologio from 1999 to 2000,
114
275000
2000
al passaggio dal 1999 al 2000
04:52
that we missedperse a momentmomento that only demographersdemografi were payingpagare attentionAttenzione to.
115
277000
5000
che abbiamo perso il momento a cui solo i demografi stavano dando attenzione.
04:57
It was right around NewNuovo YearsAnni.
116
282000
2000
Proprio intorno ai primi anni del secolo.
04:59
And that switchovercommutazione,
117
284000
2000
E questo cambiamento,
05:01
when we had the largerpiù grandi numbernumero of olderpiù vecchio people on the planetpianeta,
118
286000
3000
è stato quando per la prima volta sul pianeta
05:04
for the first time than youngerminore people.
119
289000
2000
il numero degli anziani ha superato quello dei giovani.
05:06
For the first time in humanumano historystoria -- and barringeccetto aliensalieni landingatterraggio
120
291000
2000
Per la prima volta nella storia umana, escludendo un atterraggio di alieni
05:08
or some majormaggiore other pandemicpandemia,
121
293000
2000
o qualche altra enorme pandemia,
05:10
that's the expectationaspettativa from demographersdemografi, going forwardinoltrare.
122
295000
3000
questa è l'aspettativa demografica, in continuo avanzamento.
05:13
And 10 yearsanni agofa it seemedsembrava like I had a lot of time
123
298000
2000
Dieci anni fa sembrava che avessi molto tempo
05:15
to convinceconvincere IntelIntel to work on this. Right?
124
300000
2000
per convincere la Intel a lasciarmici lavorare. Vero?
05:17
Y2K + 10 was comingvenuta,
125
302000
2000
2000 + 10 stava arrivando,
05:19
the babybambino boomersboomers startingdi partenza to retireandare in pensione.
126
304000
3000
i figli del "baby boom" stavano cominciando ad andare in pensione.
05:22
Well folksgente, it's like we know these demographicsdemografici here.
127
307000
4000
Beh gente, e' come se qui conoscessimo questi dati demografici.
05:26
This is a mapcarta geografica of the entireintero worldmondo.
128
311000
2000
Questa é una mappa di tutto il mondo.
05:28
It's like the lightsluci are on,
129
313000
2000
É come se le luci sono accese,
05:30
but nobody'sdi nessuno home on this demographicdemografico
130
315000
2000
ma non c'è nessuno a casa in questo
05:32
Y2K + 10 problemproblema. Right?
131
317000
2000
problema demografico del "2000 + 10". Chiaro?
05:34
I mean we sortordinare of get it here, but we don't get it here,
132
319000
4000
Voglio dire, dovremmo capirlo da qui, ma non sempre succede.
05:38
and we're not doing anything about it.
133
323000
2000
E non stiamo facendo nulla in proposito.
05:40
The healthSalute reformriforma billconto is largelyin gran parte ignoringignorando
134
325000
2000
La riforma del sistema sanitario sta ignorando ampiamente
05:42
the realitiesrealtà of the ageetà waveonda that's comingvenuta,
135
327000
2000
le realtà dell'ondata di anziani che sta arrivando,
05:44
and the implicationsimplicazioni for what we need to do to changemodificare
136
329000
2000
e le implicazioni per le quali abbiamo bisogno di cambiare
05:46
not only how we paypagare for carecura,
137
331000
3000
non soltanto il modo di pagare l'assistenza,
05:49
but deliverconsegnare carecura in some radicallyradicalmente differentdiverso waysmodi.
138
334000
3000
ma anche il modo di portare assistenza in maniera radicalmente diversa.
05:52
And in factfatto, it's uponsu us.
139
337000
2000
E in effetti sta a noi.
05:54
I mean you probablyprobabilmente saw these headlinesNotizie. This is CatherineCatherine CaseyCasey
140
339000
3000
Voglio dire probabilmente l'avete letto in prima pagina. Questa é Catherine Casey
05:57
who is the first boomerBoomer to actuallyin realtà get SocialSociale SecuritySicurezza.
141
342000
3000
la prima boomer ad aver ottenuto la previdenza sociale.
06:00
That actuallyin realtà occurredsi è verificato this yearanno. She tookha preso earlypresto retirementpensionamento.
142
345000
2000
Questo é successo quest'anno. E' andata in prepensionamento.
06:02
She was bornNato one secondsecondo after midnightmezzanotte in 1946.
143
347000
4000
É nata un secondo dopo la mezzanotte del 1946.
06:06
A retiredritirato schoolscuola teacherinsegnante,
144
351000
2000
Un' insegnante in pensione.
06:08
there she is with a SocialSociale SecuritySicurezza administratoramministratore.
145
353000
2000
Eccola qui con l'amministatore della previdenza sociale.
06:10
The first boomerBoomer actuallyin realtà, we didn't even wait tillfino 2011, nextIl prossimo yearanno.
146
355000
3000
La prima boomer in realtà, non abbiamo nemmeno dovuto aspettare fino al 2011, l'anno prossimo.
06:13
We're alreadygià startingdi partenza to see earlypresto retirementpensionamento occursi verificano this yearanno.
147
358000
3000
Cominciamo già a vedere prepensionamenti da quest'anno.
06:16
All right, so it's here. This Y2K + 10 problemproblema is at our doorporta.
148
361000
3000
Bene, quindi ci siamo. Il problema 2000 + 10 è alle porte.
06:19
This is 50 tsunamistsunami scheduledSchedulato on the calendarcalendario,
149
364000
5000
Ed è simile a cinquanta tsunami in agenda.
06:24
but somehowin qualche modo we can't sortordinare of marshalMaresciallo our governmentgoverno
150
369000
3000
Ma in qualche modo non riusciamo a mobilitare il nostro governo
06:27
and innovativeinnovativo forcesforze to sortordinare of get out in frontdavanti of it
151
372000
2000
e le forze innovatrici per cercare di affrontare la cosa
06:29
and do something about it. We'llWe'll wait untilfino a
152
374000
2000
e fare qualcosa in proposito. Aspetteremo fino
06:31
it's more of a catastrophecatastrofe, and reactreagire,
153
376000
2000
a che non sarà una catastrofe e allora reagiremo,
06:33
as opposedcontrario to preparepreparare for it.
154
378000
2000
anziché prepararci in anticipo.
06:35
So, one of the reasonsmotivi it's so
155
380000
2000
Perciò una delle ragione per cui
06:37
challengingstimolante to preparepreparare for this Y2K problemproblema
156
382000
2000
è talmente stimolante prepararsi per questo problema del 2000
06:39
is, I want to arguediscutere, we have what I would call
157
384000
2000
è che, secondo me, noi abbiamo ciò che io chiamo
06:41
mainframemainframe poisoningavvelenamento.
158
386000
2000
avvelenamento del sistema centrale.
06:43
AndyAndy GroveGrove, about sixsei or sevenSette yearsanni agofa,
159
388000
3000
Andy Grove, circa sei o sette anni fa,
06:46
he doesn't even know or rememberricorda this, in a FortuneFortuna MagazineRivista articlearticolo
160
391000
2000
neanche sa o si ricorda, di aver usato in un articolo sulla rivista Fortune
06:48
he used the phrasefrase "mainframemainframe healthcareassistenza sanitaria,"
161
393000
3000
la frase "assistenza sanitaria centralizzata"
06:51
and I've been extendingestendendo and expandingespansione this.
162
396000
2000
e io ho esteso e allargato questo concetto.
06:53
He saw it writtenscritto down somewhereda qualche parte. He's like, "EricEric that's a really coolfreddo conceptconcetto."
163
398000
3000
L'ha visto scritto da qualche parte. E mi dice "Eric questo è un concetto davvero forte"
06:56
I was like, "ActuallyIn realtà it was your ideaidea. You said it in a FortuneFortuna MagazineRivista articlearticolo.
164
401000
2000
E io "In realtà era una tua idea. L'hai detto in un articolo su Fortune.
06:58
I just extendedesteso it."
165
403000
2000
Io l'ho solo esteso."
07:00
You know, this is the mainframemainframe.
166
405000
2000
Sapete, questo é il sistema centralizzato.
07:02
This mentalitymentalità of travelingviaggiante to
167
407000
3000
Questa mentalità del recarsi
07:05
and timesharingtimesharing largegrande, expensivecostoso healthcareassistenza sanitaria systemssistemi
168
410000
3000
e condividere sistemi sanitari molto costosi
07:08
actuallyin realtà beganiniziato in 1787.
169
413000
2000
inizió nel 1787
07:10
This is the first generalgenerale hospitalospedale in ViennaVienna.
170
415000
3000
Questo é il primo ospedale generale a Vienna.
07:13
And actuallyin realtà the secondsecondo generalgenerale hospitalospedale in ViennaVienna,
171
418000
2000
E il secondo ospedale generale di Vienna
07:15
in about 1850, was where we startediniziato to buildcostruire out
172
420000
3000
nel 1850, fu dove iniziammo a costruire
07:18
an entireintero curriculumprogramma scolastico for teachinginsegnamento medMed studentsstudenti specialtiesspecialità.
173
423000
4000
un curriculum completo per insegnare specializzazioni agli studenti di medicina.
07:22
And it's a placeposto in whichquale we startediniziato developingin via di sviluppo
174
427000
2000
Ed é il posto in cui abbiamo iniziato a sviluppare
07:24
architecturearchitettura that literallyletteralmente divideddiviso the bodycorpo,
175
429000
2000
un'architettura che dividesse letteralmente il corpo,
07:26
and divideddiviso carecura into departmentsdipartimenti and compartmentsscomparti.
176
431000
3000
e dividesse l'ospedale in dipartimenti e compartimenti.
07:29
And it was reflectedriflette in our architecturearchitettura,
177
434000
2000
E questo si rifletté anche nella nostra architettura.
07:31
it was reflectedriflette in the way that we taughtinsegnato studentsstudenti,
178
436000
2000
E anche nel modo in cui insegnavamo ai nostri studenti.
07:33
and this mainframemainframe mentalitymentalità persistspersiste todayoggi.
179
438000
3000
E questa mentalità del sistema centrale resiste tuttora.
07:36
Now, I'm not anti-hospitalanti-ospedale.
180
441000
3000
Ora, io non sono contro gli ospedali.
07:39
With my ownproprio healthcareassistenza sanitaria problemsi problemi, I've takenprese drugdroga therapiesterapie,
181
444000
2000
Per i miei problemi di salute ho seguito terapie farmacologiche,
07:41
I've traveledviaggiato to this hospitalospedale and othersaltri, manymolti, manymolti timesvolte.
182
446000
3000
ho girato questo e altri ospedali, molte molte volte.
07:44
But we worshipculto the highalto hospitalospedale on a hillcollina. Right?
183
449000
4000
Ma noi adoriamo l'ospedale in alto sulla collina. Vero?
07:48
And this is mainframemainframe healthcareassistenza sanitaria.
184
453000
2000
E questo é il sistema sanitario centralizzato.
07:50
And just as 30 yearsanni agofa
185
455000
2000
Ed esattamente trent'anni fa
07:52
we couldn'tnon poteva conceiveconcepire that we would have the powerenergia
186
457000
3000
non riuscivamo a concepire di poter avere
07:55
of a mainframemainframe computercomputer that tookha preso up a roomcamera this sizedimensione
187
460000
3000
la potenza di calcolo di un computer centrale delle dimensioni di questa stanza
07:58
in our pursesBorse and on our beltscinture,
188
463000
2000
nelle nostre borse o attaccata alla cintura,
08:00
that we're carryingportando around in our cellcellula phoneTelefono todayoggi,
189
465000
2000
come facciamo oggi con il nostro cellulare.
08:02
and suddenlyad un tratto, computinginformatica,
190
467000
2000
E all'improvviso, usare il computer,
08:04
that used to be an expertesperto drivenguidato systemsistema,
191
469000
2000
per il quale una volta serviva un esperto,
08:06
it was a personalpersonale systemsistema that we all ownedDi proprietà as partparte of our dailyquotidiano livesvite --
192
471000
3000
ora é diventato una cosa personale che fa parte della nostra vita quotidiana.
08:09
that shiftcambio from mainframemainframe to personalpersonale computinginformatica
193
474000
3000
Questo passaggio dal computer centrale al computer personale
08:12
is what we have to do for healthcareassistenza sanitaria.
194
477000
2000
è ciò che dobbiamo fare oggi con il sistema sanitario.
08:14
We have to shiftcambio from this mainframemainframe mentalitymentalità of healthcareassistenza sanitaria
195
479000
3000
Dobbiamo passare da questa mentalità centralizzata dell'assistenza sanitaria
08:17
to a personalpersonale modelmodello of healthcareassistenza sanitaria.
196
482000
2000
a un modello personale di sistema sanitario.
08:19
We are obsessedossessionato with this way of thinkingpensiero.
197
484000
3000
Siamo ossessionati da questo pensiero.
08:22
When IntelIntel does surveyssondaggi all around the worldmondo and we say,
198
487000
2000
Quando la Intel conduce sondaggi in tutto il mondo e noi diciamo
08:24
"QuickRapido responserisposta: healthcareassistenza sanitaria."
199
489000
2000
"Risposta veloce, sanità."
08:26
The first wordparola that comesviene up is "doctormedico."
200
491000
2000
La prima parola che viene in mente è dottore.
08:28
The secondsecondo that comesviene up is "hospitalospedale." And the thirdterzo is "illnessmalattia" or "sicknessmalattia." Right?
201
493000
3000
La seconda è ospedale. E la terza è malattia o "malessere". Giusto ?
08:31
We are wiredcablata, in our imaginationimmaginazione, to think about healthcareassistenza sanitaria
202
496000
4000
Siamo legati, nella nostra immaginazione, a pensare alla sanità
08:35
and healthcareassistenza sanitaria innovationinnovazione as something
203
500000
2000
e all'innovazione nella sanità come qualcosa
08:37
that goesva into that placeposto.
204
502000
2000
che va in quella direzione.
08:39
Our entireintero healthSalute reformriforma discussiondiscussione right now,
205
504000
2000
Il nostro intero sistema sanitario è in discussione proprio ora,
08:41
healthSalute I.T., when we talk with policypolitica makersmaker,
206
506000
3000
i sistemi informatici per la sanità, quando parliamo con i politici
08:44
equalsequivale "How are we going to get doctorsmedici usingutilizzando
207
509000
2000
significa: come faremo usare ai dottori
08:46
electronicelettronico medicalmedico recordsrecord in the mainframemainframe?"
208
511000
2000
registrazioni elettromedicali nel sistema centralizzato?
08:48
We're not thinkingpensiero about
209
513000
2000
Non stiamo pensando
08:50
how do we shiftcambio from the mainframemainframe to the home.
210
515000
2000
a come passare dal sistema centrale alle case.
08:52
And the problemproblema with this is
211
517000
2000
E il problema in questo senso è
08:54
the way we conceiveconcepire healthcareassistenza sanitaria. Right?
212
519000
2000
il nostro modo di concepire la sanità. Giusto?
08:56
This is a very reactivereattiva, crisis-drivencrisi-driven systemsistema.
213
521000
2000
Questo è un sistema molto reattivo, azionato dalla crisi.
08:58
We're doing 15-minute-minute examsesami with patientspazienti.
214
523000
2000
Facciamo esami di un quarto d'ora ai pazienti.
09:00
It's population-basedbasato sulla popolazione.
215
525000
2000
Si basa sulla popolazione.
09:02
We collectraccogliere a bunchmazzo of biologicalbiologico informationinformazione in this artificialartificiale settingambientazione,
216
527000
3000
Raccogliamo un mucchio di informazioni biologiche in questa cassetta artificiale.
09:05
and we fixfissare them up, like Humpty-DumptyHumpty Dumpty all over again,
217
530000
2000
E li sistemiamo, come Humpty-Dumpty, ancora e ancora,
09:07
and sendinviare them home,
218
532000
2000
e li inviamo alle case,
09:09
and hopesperanza -- we mightpotrebbe handmano them a brochurebrochure, maybe an interactiveinterattivo websiteSito web --
219
534000
3000
e si spera, potremmo offrir loro un opuscolo, forse un sito internet interattivo,
09:12
that they do as askedchiesto and don't come back into the mainframemainframe.
220
537000
4000
in modo che facciano come richiesto e non tornino al sistema centrale.
09:16
And the problemproblema is we can't affordpermettersi it todayoggi, folksgente.
221
541000
3000
E il problema è, non possiamo permettercelo oggi, gente.
09:19
We can't affordpermettersi mainframemainframe healthcareassistenza sanitaria todayoggi to includeincludere the uninsuredsenza assicurazione.
222
544000
4000
Non possiamo permetterci oggi un sistema sanitario centralizzato che includa i non assicurati.
09:23
And now we want to do a double-doubledoppia-doppia
223
548000
2000
E ora vogliamo raddoppiare
09:25
of the ageetà waveonda comingvenuta throughattraverso?
224
550000
2000
l'ondata di anziani che sta arrivando?
09:27
BusinessBusiness as usualsolito in healthcareassistenza sanitaria is brokenrotto and we'venoi abbiamo got to do something differentdiverso.
225
552000
3000
Il classico fare affari nella sanità è finito e dobbiamo fare qualcosa di diverso.
09:30
We'veAbbiamo got to focusmessa a fuoco on the home.
226
555000
2000
Dobbiamo concentrarci sulla casa.
09:32
We'veAbbiamo got to focusmessa a fuoco on a personalpersonale healthcareassistenza sanitaria paradigmparadigma
227
557000
2000
Dobbiamo concentrarci su un paradigma di sanità personale
09:34
that movessi muove carecura to the home. How do we be more proactiveproattivi,
228
559000
2000
che sposti l'assistenza alla casa. Come possiamo essere più intraprendenti,
09:36
prevention-drivenprevenzione-driven?
229
561000
2000
e mossi dalla prevenzione?
09:38
How do we collectraccogliere vitalvitale signssegni and other kindstipi of informationinformazione 24 by 7?
230
563000
4000
Come possiamo raccogliere segnali vitali e altri generi di informazioni ventiquattr'ore su ventiquattro, sette giorni su sette?
09:42
How do we get a personalpersonale baselinelinea di base about what's going to work for you?
231
567000
3000
Come possiamo arrivare a una personale linea base su cosa funzionerà per noi?
09:45
How do we collectraccogliere not just biologicalbiologico datadati
232
570000
2000
Come possiamo raccogliere non soltanto informazioni biologiche
09:47
but behavioralcomportamentale datadati, psychologicalpsicologico datadati,
233
572000
2000
ma anche comportamentali, psicologiche
09:49
relationalrelazionali datadati, in and on and around the home?
234
574000
3000
e relazionali, fuori dentro e tutto intorno alla casa?
09:52
And how do we driveguidare complianceconformità to be a customizedsu misura carecura planPiano
235
577000
3000
E come possiamo portare l'uniformità a diventare un piano di assistenza personalizzato
09:55
that usesusi all this great technologytecnologia that's around us
236
580000
2000
che utilizza tutta questa immensa tecnologia che ci circonda
09:57
to changemodificare our behaviorcomportamento?
237
582000
2000
in modo che cambi il nostro comportamento?
09:59
That's what we need to do for our personalpersonale healthSalute modelmodello.
238
584000
3000
Questo è ciò di cui abbiamo bisogno per il nostro modello di sanità personale.
10:02
I want to give you a couplecoppia of examplesesempi. This is MimiMimi
239
587000
2000
Vorrei proporvi un paio di esempi. Questa è Mimi
10:04
from one of our studiesstudi --
240
589000
2000
fa parte di uno dei nostri studi --
10:06
in her 90s, had to movemossa out of her home
241
591000
2000
novantenne, ha dovuto abbandonare casa sua
10:08
because her familyfamiglia was worriedpreoccupato about fallscadute.
242
593000
2000
perché la famiglia era preoccupata che potesse cadere.
10:10
RaiseSollevare your handmano if you had a seriousgrave fallautunno
243
595000
2000
Alzate la mano se avete avuto una brutta caduta
10:12
in your householddomestico, or any of your lovedamato onesquelli,
244
597000
2000
tra i vostri familiari, o qualcuno dei vostri cari,
10:14
your parentsgenitori or so forthvia. Right?
245
599000
2000
genitori e così via. Giusto?
10:16
ClassicClassic. HipAnca fracturefrattura oftenspesso leadsconduce to institutionalizationistituzionalizzazione of a senioranziano.
246
601000
4000
Un classico. La frattura dell'anca spesso porta al ricovero di un anziano.
10:20
This is what was happeningavvenimento to MimiMimi; the familyfamiglia was worriedpreoccupato about it,
247
605000
2000
Questo è ciò che stava succedendo a Mimi, la famiglia era preoccupata,
10:22
movedmosso her out of her ownproprio home into an assistedassistito livingvita facilityservizio, struttura.
248
607000
3000
l'ha spostata da casa, in una struttura di assistenza
10:25
She trippedscattato over her oxygenossigeno tankcarro armato.
249
610000
3000
E' inciampata sul serbatoio dell'ossigeno.
10:28
ManyMolti people in this generationgenerazione won'tnon lo farà pressstampa the buttonpulsante,
250
613000
2000
Molte persone di questa generazione non premono il bottone.
10:30
even if they have an alertmettere in guardia call systemsistema, because they don't want to botherperdete tempo anybodynessuno,
251
615000
2000
anche se hanno un sistema di chiamata d'emergenza, perché non vogliono disturbare nessuno,
10:32
even thoughanche se they'veessi hanno been payingpagare 30 dollarsdollari a monthmese.
252
617000
2000
anche se pagano trenta dollari al mese.
10:34
BoomersBoomer will pressstampa the buttonpulsante. TrustFiducia me.
253
619000
2000
I figli del baby boom lo premerebbero. Credetemi.
10:36
They're going to be pressingurgente that buttonpulsante non-stopnon stop. Right?
254
621000
4000
Premeranno quel bottone senza sosta. Giusto?
10:40
MimiMimi brokerotto her pelvisbacino, layposare all night, all morningmattina,
255
625000
4000
Mimi si è rotta il bacino, è rimasta distesa tutta la notte, tutta la mattina,
10:44
finallyfinalmente somebodyqualcuno cameè venuto in and foundtrovato her,
256
629000
2000
e finalmente qualcuno è entrato, l'ha trovata,
10:46
sentinviato her to the hospitalospedale.
257
631000
2000
e l'ha portata all'ospedale.
10:48
They fixedfisso her back up. She was never going to be ablecapace to movemossa back
258
633000
2000
Le hanno sistemato la schiena. Non sarebbe mai più stata in grado di tornare
10:50
into the assistedassistito livingvita. They put her into the nursingprofessione d'infermiera home unitunità.
259
635000
2000
al centro di assistenza. E' stata perciò spostata nell'unità di cura.
10:52
First night in the nursingprofessione d'infermiera home unitunità where she had been
260
637000
2000
La prima notte nell'unità di cura dove era stata
10:54
in the samestesso assistedassistito livingvita facilityservizio, struttura, movedmosso her from one bedletto to anotherun altro,
261
639000
3000
nella stessa struttura di assistenza, la spostarono da un letto all'altro,
10:57
kindgenere of threwgettò her, rebrokerebroke her pelvisbacino,
262
642000
2000
quasi la gettarono e si ruppe di nuovo il bacino.
10:59
sentinviato her back to the hospitalospedale that she had just come from,
263
644000
3000
la riportarono all'ospedale da cui se ne era appena andata,
11:02
no one readleggere the chartgrafico, put her on TylenolTylenol,
264
647000
2000
nessuno lesse la cartella, la misero sotto Tylenol,
11:04
whichquale she is allergicallergiche to, brokerotto out, got bedsorespiaghe da decubito,
265
649000
2000
a cui è allergica, ebbe uno sfogo, piaghe da decubito,
11:06
basicallyfondamentalmente, had heartcuore problemsi problemi, and diedmorto
266
651000
3000
in pratica, ebbe problemi di cuore e morì
11:09
from the fallautunno and the complicationscomplicazioni and the errorserrori that were there.
267
654000
3000
per la caduta e le complicazioni e gli errori che c'erano stati.
11:12
Now, the mostmaggior parte frighteningspaventoso thing about this is
268
657000
4000
Ora, la cosa più spaventosa di tutto ciò,
11:16
this is my wife'sdella moglie grandmothernonna.
269
661000
3000
è che questa è la nonna di mia madre.
11:19
Now, I'm EricEric DishmanDishman. I speakparlare EnglishInglese,
270
664000
2000
Ora, sono Eric Dishman. Parlo Inglese.
11:21
I work for IntelIntel, I make a good salarystipendio,
271
666000
2000
Lavoro per l'Intel. Ho un buono stipendio.
11:23
I'm smartinteligente about fallscadute and fall-relatedcorrelate a caduta injurieslesioni --
272
668000
3000
Sono esperto di cadute e ferite da caduta.
11:26
it's an areala zona of researchricerca that I work on.
273
671000
2000
E' l'area di ricerca in cui lavoro.
11:28
I have accessaccesso to senatorssenatori and CEOsAmministratori delegati.
274
673000
3000
Ho contatti con senatori e amministratori delegati.
11:31
I can't stop this from happeningavvenimento.
275
676000
2000
Non posso fare in modo che sia il contrario.
11:33
What happensaccade if you don't have moneyi soldi, you don't speakparlare EnglishInglese
276
678000
2000
Cosa succede se non hai soldi, se non parli Inglese,
11:35
or don't have the kindgenere of accessaccesso
277
680000
2000
o non hai il genere di contatto
11:37
to dealaffare with these kindstipi of problemsi problemi that inevitablyinevitabilmente occursi verificano?
278
682000
3000
necessario per avere a che fare con questo genere di problemi che inevitabilmente accadono?
11:40
How do we actuallyin realtà preventimpedire the vastvasto majoritymaggioranza of fallscadute
279
685000
3000
Come possiamo, per prima cosa, evitare
11:43
from ever occurringverificano in the first placeposto?
280
688000
2000
che la maggior parte delle cadute accadano?
11:45
Let me give you a quickveloce exampleesempio of work that we're doing
281
690000
2000
Lasciate che vi faccia un paio di esempi veloci del lavoro che stiamo facendo
11:47
to try to do exactlydi preciso that.
282
692000
2000
per cercare di fare esattamente questo.
11:49
I've been wearingindossare a little technologytecnologia that we call ShimmerSHIMMER.
283
694000
3000
Sto indossando una piccola tecnologia che chiamiamo Shimmer.
11:52
It's a researchricerca platformpiattaforma.
284
697000
2000
E' una piattaforma di ricerca.
11:54
It has accelerometryaccelerometria. You can plugspina in a three-leadtre-piombo ECGECG.
285
699000
3000
Ha un accelerometro. Puoi collegare un elettrocardiogramma a tre guide.
11:57
There is all kindstipi of sortordinare of plug-and-playPlug-and-play
286
702000
2000
Ci sono tutti i generi di "plug and play"
11:59
kindgenere of LegosLEGO that you can do to capturecatturare, in the wildselvaggio,
287
704000
2000
ogni genere di costruzioni Lego che puoi fare per cogliere, in natura,
12:01
in the realvero worldmondo,
288
706000
2000
nel mondo reale,
12:03
things like tremortremore, gaitandatura,
289
708000
2000
cose come tremore, andatura,
12:05
stridefalcata lengthlunghezza and those kindstipi of things.
290
710000
2000
lunghezza del passo e quel genere di cose.
12:07
The problemproblema is, our understandingcomprensione of fallscadute todayoggi,
291
712000
4000
Il problema è, la nostra comprensione delle cadute, oggi,
12:11
like MimiMimi, is get a surveysondaggio in the mailposta threetre monthsmesi after you fellabbattere,
292
716000
3000
come per Mimi, significa ricevere nella posta, tre mesi dopo la caduta,
12:14
from the StateStato, sayingdetto, "What were you doing when you fellabbattere?"
293
719000
3000
un questionario dello Stato che chiede "Cosa stava facendo quando è caduto?"
12:17
That's sortordinare of the statestato of the artarte.
294
722000
2000
Questo è lo stato dell'arte.
12:19
But with something like ShimmerSHIMMER, or we have something calledchiamato the MagicMagia CarpetTappeto,
295
724000
3000
Ma con strumenti come Shimmer, o abbiamo una cosa chiamata il Tappeto Magico,
12:22
embeddedinserito sensorssensori in carpettappeto, or camera-basedBasato su fotocamera systemssistemi
296
727000
2000
sensori inseriti nei tappeti, o sistemi basati su videocamere
12:24
that we borrowedpreso in prestito from sportsgli sport medicinemedicina,
297
729000
2000
che abbiamo preso in prestito dalla medicina sportiva,
12:26
we're startingdi partenza for the first time in those 600 elderlyanziano householdsfamiglie
298
731000
3000
stiamo cominciando per la prima volta in quelle seicento famiglie di anziani
12:29
to collectraccogliere actualeffettivo kinematiccinematica motionmovimento datadati
299
734000
3000
a raccogliere vere informazioni di movimento cinematico
12:32
to understandcapire: What are the subtlesottile changesi cambiamenti that are occurringverificano
300
737000
4000
per capire quali siano i sottili cambiamenti in atto
12:36
that can showmostrare us that mommamma has becomediventare riskrischio at fallscadute?
301
741000
3000
che ci possano mostrare che mamma sta diventando a rischio di caduta.
12:39
And mostmaggior parte oftenspesso we can do two interventionsinterventi,
302
744000
2000
E più spesso possiamo attuare due interventi,
12:41
fixfissare the medsMeds mixmescolare.
303
746000
2000
evitare il miscuglio di medicine.
12:43
I'm a qualitativequalitativa researcherricercatore, but when I look at these datadati streamsflussi comingvenuta in
304
748000
3000
Sono un ricercatore qualificato, ma quando osservo questi flussi di dati che entrano
12:46
from these homesle case, I can look at the datadati and tell you the day
305
751000
3000
da queste case, posso guardare i dati e dirvi il giorno
12:49
that some doctormedico prescribedprescritto them something that nobodynessuno elsealtro
306
754000
2000
in cui un dottore ha prescritto loro qualcosa a cui nessun altro
12:51
knewconosceva that they were on, because we see the changesi cambiamenti
307
756000
2000
sapeva fossero sottoposti. Perché vediamo i cambiamenti
12:53
in theirloro patternsmodelli in the householddomestico. Right?
308
758000
3000
nelle abitudini casalighe. Giusto?
12:56
These discoveriesscoperte of behavioralcomportamentale markersmarcatori,
309
761000
3000
Queste scoperte di marcatori comportamentali,
12:59
and behavioralcomportamentale changesi cambiamenti
310
764000
2000
e cambiamenti comportamentali
13:01
are gamegioco changingmutevole, and like the discoveryscoperta of the microscopemicroscopio
311
766000
2000
cambiano le regole del gioco e come la scoperta del microscopio
13:03
because of our collectingraccolta datadati streamsflussi that we'venoi abbiamo actuallyin realtà never donefatto before.
312
768000
3000
tutto grazie a una raccolta di dati senza precedenti.
13:06
This is an exampleesempio in our TRILTRIL ClinicClinica in IrelandIrlanda
313
771000
2000
Questo è un esempio nella nostra clinica Trill in Irlanda
13:08
of -- actuallyin realtà what you're seeingvedendo is
314
773000
2000
di ... in realtà quello che state osservando,
13:10
she's looking at datadati,
315
775000
2000
sta osservando i dati
13:12
in this pictureimmagine, from the MagicMagia CarpetTappeto.
316
777000
2000
nella figura, dal tappeto magico.
13:14
So, we have a little carpettappeto that you can look at your amountquantità of posturalposturale swayondeggiare,
317
779000
3000
Ora, abbiamo un piccolo tappeto che può osservare il numero delle tue oscillazioni posturali,
13:17
and look at the changesi cambiamenti in your posturalposturale swayondeggiare over manymolti monthsmesi.
318
782000
3000
e notare il cambiamento nell'oscillazione posturale nel corso di molti mesi.
13:20
Here'sQui è what some of this datadati mightpotrebbe look like.
319
785000
2000
Qui potete vedere come apparirebbero alcuni dati.
13:22
This is actuallyin realtà sensorsensore firingscotture.
320
787000
2000
Questi sono in realtà sensori del fuoco.
13:24
These are two differentdiverso subjectssoggetti in our studystudia.
321
789000
2000
Questi sono due diversi oggetti del nostro studio.
13:26
It's about a year'sanni worthdi valore of datadati.
322
791000
2000
E' l'equivalente di circa un anno di informazioni.
13:28
The colorcolore representsrappresenta differentdiverso roomscamere they are in the housecasa.
323
793000
3000
Il colore rappresenta diverse stanze della casa.
13:31
This personpersona on the left is livingvita in theirloro ownproprio home.
324
796000
2000
Questa persona sulla sinistra vive nella propria casa.
13:33
This personpersona on the right is actuallyin realtà livingvita in an assistedassistito livingvita facilityservizio, struttura.
325
798000
3000
Questa persona sulla destra vive in una struttura di assistenza.
13:36
I know this because look at how punctuatedpunteggiato mealpasto time is
326
801000
3000
Lo so perché, guardate quanto è puntinata l'ora del pasto
13:39
when they are no longerpiù a lungo in theirloro particularparticolare roomscamere here. Right?
327
804000
3000
quando non sono più nelle loro stanze private. Giusto?
13:42
Now, this doesn't mean that much to you.
328
807000
3000
Ora, questo non vi dice molto.
13:45
But when we look at these cyclescicli of datadati
329
810000
2000
Ma quando osserviamo questi cicli di informazioni
13:47
over a longerpiù a lungo periodperiodo of time -- and we're looking at everything from
330
812000
2000
in un lungo periodo di tempo, e stiamo osservando tutto, dal
13:49
motionmovimento around differentdiverso roomscamere in the housecasa,
331
814000
2000
movimento tra le diverse stanze della casa,
13:51
to sortordinare of micro-motionsmicro-movimenti that ShimmerSHIMMER pickspicconi up,
332
816000
3000
alla classificazione di micromovimenti che lo Shimmer coglie,
13:54
about gaitandatura and stridefalcata lengthlunghezza -- these streamsflussi of datadati
333
819000
2000
sull'andatura e la lunghezza del passo, questi flussi di dati
13:56
are startingdi partenza to tell us things about behavioralcomportamentale patternsmodelli
334
821000
2000
stanno cominciando a raccontarci cose sui modelli comportamentali
13:58
that we'venoi abbiamo never understoodinteso before.
335
823000
2000
che non abbiamo mai compreso prima.
14:00
You can go to ORCATechORCATech.orgorg --
336
825000
2000
Potete andare su ORCATech.org --
14:02
it has nothing to do with whalesbalene, it's the OregonOregon CenterCentro for AgingDi invecchiamento and TechnologyTecnologia --
337
827000
3000
Non ha nulla a che fare con i cetacei, è il Centro dell'Oregon per l'Invecchiamento e la Tecnologia --
14:05
to see more about that.
338
830000
2000
per saperne di più.
14:07
The problemproblema is, IntelIntel is still one of the largestmaggiore
339
832000
2000
La questione è, Intel è ancora uno dei maggiori
14:09
fundersfinanziatori in the worldmondo
340
834000
2000
finanziatori al mondo
14:11
of independentindipendente livingvita technologytecnologia researchricerca.
341
836000
3000
della ricerca indipendente sulla tecnologia dei modi di vivere.
14:14
I'm not braggingvantarsi about how much we fundfondo;
342
839000
2000
Non mi sto vantando di quanto doniamo,
14:16
it's how little anyonechiunque elsealtro actuallyin realtà payspaga attentionAttenzione
343
841000
2000
ma si tratta piuttosto di quanta poca attenzione chiunque altro dia
14:18
to aginginvecchiamento and fundsfondi innovationinnovazione on aginginvecchiamento,
344
843000
3000
all'invecchiamento e quanto poco doni all'innovazione su invecchiamento,
14:21
chroniccronica diseasemalattia managementgestione and independentindipendente livingvita in the home.
345
846000
3000
gestione delle malattie croniche e vita indipendente in casa.
14:24
So, my mantraMantra here, my fourthil quarto sloganslogan is:
346
849000
2000
Perciò, il mio mantra in questo caso, il mio quarto slogan è:
14:26
10,000 householdsfamiglie or bustbusto.
347
851000
3000
diecimila famiglie o la rovina.
14:29
We need to driveguidare
348
854000
2000
E' necessario che portiamo
14:31
a nationalnazionale, if not internationalinternazionale, Framingham-typeFramingham-tipo heartcuore studystudia
349
856000
4000
a livello nazionale, se non internazionale, uno studio cardiologico del genere Framingham
14:35
of independentindipendente livingvita technologiestecnologie,
350
860000
2000
sulle tecnologie della vita indipendente,
14:37
where we have 10,000 elderlyanziano connectedcollegato householdsfamiglie
351
862000
3000
dove abbiamo diecimila famiglie di anziani connesse
14:40
with broadbandbanda larga, fullpieno medicalmedico characterizationcaratterizzazione,
352
865000
3000
con la banda larga, una piena caratterizzazione medica,
14:43
and a platformpiattaforma by whichquale we can startinizio to experimentsperimentare
353
868000
2000
e una piattaforma da cui possiamo cominciare a sperimentare
14:45
and turnturno these from 20-household-per la casa anecdotalaneddotiche studiesstudi
354
870000
3000
e portarli dall'anedottica di venti famiglie studio
14:48
that the universitiesuniversità fundfondo,
355
873000
2000
sovvenzionate dalle università,
14:50
to largegrande clinicalclinico trialsprove that provedimostrare out the valuevalore of these technologiestecnologie.
356
875000
3000
a vasti test clinici che dimostrino il valore di queste tecnologie.
14:53
So, 10,000 householdsfamiglie or bustbusto.
357
878000
2000
Ora, diecimila famiglie o la rovina.
14:55
These are just some of the householdsfamiglie that we'venoi abbiamo donefatto in the IntelIntel studiesstudi.
358
880000
4000
Queste sono soltanto alcune delle famiglie di cui ci siamo occupati negli studi all'Intel.
14:59
My fifthquinto and finalfinale phrasefrase:
359
884000
2000
La mia quinta e ultima frase:
15:01
I have triedprovato for two yearsanni,
360
886000
2000
ho tentato per due anni,
15:03
and there were momentsmomenti when we were quiteabbastanza closevicino,
361
888000
3000
E ci sono stati momento in cui siamo stati piuttosto vicini,
15:06
to make this healthcareassistenza sanitaria reformriforma billconto be about reformriforma
362
891000
3000
a far sì che questa proposta di riforma della sanità riguardasse una riforma
15:09
from something and to something,
363
894000
2000
da un punto a un altro.
15:11
from a mainframemainframe modelmodello
364
896000
2000
Da un modello centralizzato
15:13
to a personalpersonale healthSalute modelmodello,
365
898000
2000
a un modello di sanità personale,
15:15
or to mean something more than just a debatediscussione
366
900000
2000
o per implicare qualcosa in più di un semplice dibattito
15:17
about the publicpubblico optionopzione and how we're going to financefinanza.
367
902000
2000
riguardo alla pubblica opzione e al modo con cui la finanzieremo.
15:19
It doesn't matterimporta how we financefinanza healthcareassistenza sanitaria.
368
904000
3000
Non importa come finanziamo l'assistenza sanitaria.
15:22
We're going to figurefigura something out
369
907000
2000
Stiamo per immaginarci qualcosa
15:24
for the nextIl prossimo 10 yearsanni, and try it.
370
909000
2000
per i prossimi dieci anni e stiamo per provarlo.
15:26
No matterimporta who payspaga for it,
371
911000
2000
Non importa chi paghi,
15:28
we better startinizio doing carecura in a fundamentallyfondamentalmente differentdiverso way
372
913000
2000
dovremmo cominciare a fare assistenza in modo radicalmente diverso
15:30
and treatingtrattamento the home and the patientpaziente
373
915000
3000
e trattare la casa e il paziente
15:33
and the familyfamiglia membermembro and the caregiversoperatori sanitari
374
918000
2000
e i membri della famiglia e coloro che portano assistenza,
15:35
as partparte of these coordinatedcoordinato carecura teamssquadre
375
920000
2000
come parte di questi gruppi coordinati di aiuto
15:37
and usingutilizzando disruptivedirompente technologiestecnologie that are alreadygià here
376
922000
4000
e utlizzare tecnologie dirompenti che abbiamo già
15:41
to do carecura in some prettybella fundamentalfondamentale differentdiverso waysmodi.
377
926000
3000
per fare assistenza in modi decisamente diversi.
15:44
The presidentPresidente needsesigenze to standstare in piedi up and say,
378
929000
3000
E' necessario che il presidente si alzi e dica,
15:47
at the endfine of a healthcareassistenza sanitaria reformriforma debatediscussione,
379
932000
3000
alla fine di un dibattito sulla riforma sanitaria,
15:50
"Our goalobbiettivo as a countrynazione is to movemossa 50 percentper cento of carecura
380
935000
3000
"Il nostro obiettivo come nazione è di spostare il cinquanta per cento dell'assistenza
15:53
out of institutionsistituzioni, clinicscliniche, hospitalsospedali and nursingprofessione d'infermiera homesle case,
381
938000
3000
dagli istituti, dalle cliniche, dagli ospedali e dalle case di cura,
15:56
to the home, in 10 yearsanni."
382
941000
2000
alla casa, in dieci anni."
15:58
It's achievablerealizzabile. We should do it economicallyeconomicamente,
383
943000
2000
E' fattibile. Dovremmo farlo per l'economia.
16:00
we should do it morallymoralmente,
384
945000
2000
Dovremmo farlo moralmente.
16:02
and we should do it for qualityqualità of life.
385
947000
2000
E dovremmo farlo per la qualità della vita.
16:04
But there is no goalobbiettivo withinentro this healthSalute reformriforma.
386
949000
2000
Ma non c'è obiettivo in questa riforma sanitaria.
16:06
It's just a messpasticcio todayoggi.
387
951000
2000
Oggi è soltanto un pasticcio.
16:08
So, you know, that's my last messagemessaggio to you.
388
953000
2000
Ora, sapete, questo è il mio ultimo messaggio per voi.
16:10
How do we setimpostato a going-to-the-moonGoing-to-the-moon goalobbiettivo
389
955000
3000
Come ci poniamo nei confronti dell'arduo obiettivo
16:13
of dealingrapporti with the Y2K +10 problemproblema that's comingvenuta?
390
958000
4000
di occuparci del problema 2000 + 10 che è alle porte?
16:17
It's not that innovationinnovazione and technologytecnologia is going to be the
391
962000
2000
L'innovazione e la tecnologia non saranno
16:19
magicMagia pillpillola that curescure all, but it's going to be partparte of the solutionsoluzione.
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964000
3000
la pillola magica che cura tutto, ma saranno parte della soluzione.
16:22
And if we don't createcreare a personalpersonale healthSalute movementmovimento,
393
967000
3000
E se non creiamo un movimento di assistenza personale,
16:25
something that we're all aimingcon l'obiettivo towardsin direzione in reformriforma,
394
970000
2000
qualcosa a cui tutti noi aspiriamo nella riforma,
16:27
then we're going to movemossa nowhereDa nessuna parte.
395
972000
2000
allora non andremo da nessuna parte.
16:29
So, I hopesperanza you'llpotrai turnturno this conferenceconferenza into that kindgenere of movementmovimento forwardinoltrare.
396
974000
2000
Perciò, spero che trasformerete questa conferenza in quel genere di movimento in avanti.
16:31
ThanksGrazie very much.
397
976000
2000
Grazie mille.
16:33
(ApplauseApplausi)
398
978000
3000
(Applausi)
Translated by Tommaso Brambilla
Reviewed by Maria Gitto

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ABOUT THE SPEAKER
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.

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.

More profile about the speaker
Eric Dishman | Speaker | TED.com