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TED@Intel

Jennifer Healey: If cars could talk, accidents might be avoidable

ジェニファー・ヒーリー: もし車が話せたら事故は避けられる

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車を運転するときは、ガラスに囲まれた密閉空間に乗り込みドアにロックをかけ、自分の目を頼りにして — 前後の数台しか見ることはできないにも関わらず — アクセルを踏み込みます 。しかし車同士が位置や速度の情報を共有し、予測モデルを用いて道路上の全員にとって最も安全な経路を計算できたらどうでしょうか?ジェニファー・ヒーリーは事故の無い世界を想像します。(TED@Intelで収録)

- Research scientist
A research scientist at Intel, Jennifer Healey develops the mobile internet devices of the future. Full bio

Let'sしてみましょう face itそれ:
事実に向き合いましょう
00:12
Driving運転 is dangerous危険な.
運転は危険な行為です
00:14
It'sそれは、します。 one1 of the thingsもの thatそれ we我々 don'tしない like to think思う about,
私たちはそれについて
考えることを避けますが
00:17
butだけど the fact事実 thatそれ religious宗教的 iconsアイコン and good良い luck charms魅力
事実 世界中の
車のダッシュボードには
00:20
showショー upアップ on dashboardsダッシュボード aroundまわり the world世界
宗教の偶像や 幸運のお守りが
飾られています
00:23
betrays裏切り者 the fact事実 thatそれ we我々 know知っている thisこの to be true真実.
それでも これを真実とは
認めようとしないのです
00:28
Car accidents事故 are the leading先導 cause原因 of death
自動車事故は アメリカの
00:32
in people ages年齢 16 to 19 in the Unitedユナイテッド States --
16歳から19歳の人の間では
00:36
leading先導 cause原因 of death --
最大の死因であり
00:40
and 75 percentパーセント of theseこれら accidents事故 have nothing何も to do
その事故のうち75%は
ドラッグやアルコールとも
00:43
with〜と drugs薬物 orまたは alcoholアルコール.
関係がありません
00:47
Soだから what happens起こる?
では何が起きているのでしょう?
00:49
No違います one1 can sayいう for sure確かに, butだけど I remember思い出す myじぶんの first最初 accident事故.
確かなことは言えませんが
私は初めての事故を憶えています
00:51
I was a young若い driverドライバ outでる on the highwayハイウェイ,
若い頃 高速道路を運転していると
00:55
and the car in frontフロント of me, I saw the brakeブレーキ lightsライト go on.
前の車のブレーキランプが
光ったのが見えたので
00:59
I'm私は like, "Okayオーケー, allすべて right, thisこの guy is slowing減速する downダウン,
こんなことを思いました
「減速するのね
01:02
I'll slowスロー downダウン too."
じゃあ私も減速しなきゃ」
01:03
I stepステップ on the brakeブレーキ.
私はブレーキを踏みました
01:05
Butだがしかし noいいえ, thisこの guy isn'tない slowing減速する downダウン.
しかしその人はただ
減速していたわけではなく
01:07
Thisこれ guy is stopping停止する, deadデッド stopやめる, deadデッド stopやめる on the highwayハイウェイ.
停止 それも高速道路の上で
完全に停止したのです
01:09
Itそれ was justちょうど going 65 -- to zeroゼロ?
時速約100km から 0km に
01:12
I slammedスラム on the brakesブレーキ.
私はブレーキをベタ踏み
01:15
I feltフェルト the ABSABS kickキック in, and the car is stillまだ going,
ABSが作動したのが分かりましたが
それでも車は走り続け
01:16
and it'sそれは notない going to stopやめる, and I know知っている it'sそれは notない going to stopやめる,
分かっていたことではありますが
止まり切れませんでした
01:19
and the air空気 bagバッグ deploysデプロイ, the car is totaled合計,
エアバッグが作動し
車はめちゃめちゃ
01:22
and fortunately幸いにも, noいいえ one1 was hurt傷つける.
ですが幸運にも
ケガ人はいませんでした
01:25
Butだがしかし I had noいいえ ideaアイディア thatそれ car was stopping停止する,
でも前の車が止まった理由は
私には見当もつきません
01:28
and I think思う we我々 can do a lot betterより良い thanより thatそれ.
こんな状況は避けられたはずです
01:32
I think思う we我々 can transform変換する the driving運転 experience経験
私が考えたのは 車がお互いに
しゃべりかけることができれば
01:36
by letting〜する our我々の cars talkトーク to each otherその他.
もっと運転しやすくなるの
ではないかということです
01:40
I justちょうど want you君は to think思う a little少し bitビット
少し考えて頂きたいのは
01:44
about what the experience経験 of driving運転 is like now.
車の運転とは
どんなものかということです
01:46
Get into yourきみの car. Close閉じる the doorドア. You'reあなたは in a glassガラス bubbleバブル.
車に乗り込み ドアを閉めると
ガラス内の窮屈な空間に密閉され
01:48
Youあなたが can'tできない really本当に directly直接 senseセンス the world世界 aroundまわり you君は.
周りの世界は 直接には
認識できなくなります
01:53
You'reあなたは in thisこの extended拡張された body.
その車体を
01:55
You'reあなたは tasked任命された with〜と navigatingナビゲートする itそれ downダウン
部分的にしか見えない道で
01:58
partially-seen部分的に見られる roadways道路,
鉄の巨体をすり抜けながら
02:00
in and amongst間に otherその他 metal金属 giants巨人, at super-humanスーパーヒューマン speedsスピード.
人間ではありえないスピードで
操らなければならないのです
02:02
Okayオーケー? And allすべて you君は have to guideガイド you君は are yourきみの two eyes.
いいですか? 信じられるのは
自分の両目だけなんです
02:06
Okayオーケー, soそう that'sそれは allすべて you君は have,
そう それだけ
02:11
eyes thatそれ weren'tなかった really本当に designed設計 for thisこの task仕事,
人間の目が本来
02:12
butだけど then次に people ask尋ねる you君は to do thingsもの like,
得意とはしないことを
強いられるのです
02:14
you君は want to make作る a laneLANE change変化する,
車線変更をするとき
02:18
what's何ですか the first最初 thingもの they彼ら ask尋ねる you君は do?
まずどんなことをする
必要があるでしょうか?
02:20
Take yourきみの eyes off the road道路. That'sそれです right.
道から目をそらす?
その通り
02:22
Stop停止 looking whereどこで you'reあなたは going, turn順番,
進行方向を見るのをやめて
02:25
checkチェック yourきみの blindブラインド spotスポット,
死角を確認して
02:27
and driveドライブ downダウン the road道路 withoutなし looking whereどこで you'reあなたは going.
前を見ずに運転するんです
02:29
Youあなたが and everyoneみんな elseelse. Thisこれ is the safe安全 way to driveドライブ.
誰にとっても等しく
これが安全な運転方法とされています
02:33
Whyなぜでしょうか do we我々 do thisこの? Becauseというのは we我々 have to,
なぜこんなことをするのでしょうか?
02:36
we我々 have to make作る a choice選択, do I look見える hereここに orまたは do I look見える hereここに?
視線を向ける先を
選択する必要があるからです
02:38
What's何の moreもっと important重要?
もっと重要なことは?
02:40
And usually通常 we我々 do a fantastic素晴らしい jobジョブ
通常 私たちは道路上で
02:42
pickingピッキング and choosing選択 what we我々 attend出席する to on the road道路.
注目するものを
選択するのは得意ですが
02:45
Butだがしかし occasionally時折 we我々 missミス something何か.
時として何かを見落としたり
物事に気付くのが遅れたり
02:48
Occasionallyときどき we我々 senseセンス something何か wrong違う orまたは too late遅く.
間違った解釈を
してしまうこともあります
02:52
In countless無数 accidents事故, the driverドライバ says言う,
ドライバーは 事故を起こすと決まって
02:57
"I didn'tしなかった see見る itそれ coming到来."
「気付かなかったんだ」
と言い訳します
02:59
And I believe信じる thatそれ. I believe信じる thatそれ.
それは信じましょう
03:01
We私たち can onlyのみ watch時計 soそう muchたくさん.
全てに注意を払うのは
不可能ですから
03:04
Butだがしかし the technology技術 exists存在する now thatそれ can help助けて us improve改善する thatそれ.
しかし 今やその状況を
改善する技術が存在しています
03:07
In the future未来, with〜と cars exchanging交換 dataデータ with〜と each otherその他,
将来的には 車がお互いに
データを交換することで
03:12
we我々 will be ableできる to see見る notない justちょうど three cars ahead前方に
3台の車が前方にいると
いうことだけでなく
03:17
and three cars behind後ろに, to the right and left,
後ろや左右にいる3台も
03:20
allすべて at the same同じ time時間, bird's鳥の eye view見る,
同時に俯瞰することが
できるようになり
03:22
we我々 will actually実際に be ableできる to see見る into thoseそれら cars.
車の中の様子まで
わかるようになります
03:25
We私たち will be ableできる to see見る the velocity速度 of the car in frontフロント of us,
前方の車の速度も分かるようになり
03:28
to see見る howどうやって fast速い thatそれ guy's男の going orまたは stopping停止する.
巡航速度や 止まろうと
していることも分かります
03:31
Ifもし thatそれ guy's男の going downダウン to zeroゼロ, I'll know知っている.
停止しようとしていることを
事前に察知できるのです
03:34
And with〜と computation計算 and algorithmsアルゴリズム and predictive予測的 modelsモデル,
アルゴリズムや予測モデルを
用いた計算により
03:38
we我々 will be ableできる to see見る the future未来.
未来を予測できるようにもなるでしょう
03:42
Youあなたが mayかもしれない think思う that'sそれは impossible不可能.
不可能だと思われることでしょう
03:46
Howどう can you君は predict予測する the future未来? That'sそれです really本当に hardハード.
どうやって未来を予測する?
確かにとても困難ですが —
03:47
Actually実際に, noいいえ. With cars, it'sそれは notない impossible不可能.
実際には違うんです
車に関しては不可能ではないのです
03:50
Cars are three-dimensional三次元 objectsオブジェクト
車は3次元の物体であり
03:54
thatそれ have a fixed一定 positionポジション and velocity速度.
ある時点では 位置と速度は
決まっています
03:56
They彼らが travel旅行 downダウン roads道路.
また道路を走行するものであり
03:59
Oftenしばしば they彼ら travel旅行 on pre-published事前に公開された routesルート.
多くの場合 事前から知られる
経路をとります
04:00
It'sそれは、します。 really本当に notない thatそれ hardハード to make作る reasonable合理的な predictions予測
ある車が ほんの少し
後にいる場所について
04:03
about whereどこで a car's going to be in the near近く future未来.
合理的な予測をすることは
そんなに困難ではないのです
04:07
Even ifif, whenいつ you'reあなたは in yourきみの car
車に乗っているとき
04:09
and some一部 motorcyclistオートバイ comes来る -- bshoombshoom! --
バイクが時速135kmで
04:11
85 milesマイル an hour時間 downダウン, lane-splitting車線分割 --
車線を横切りながら
ブシューッとやって来たとしても —
04:13
I know知っている you'veあなたは had thisこの experience経験 --
こんな経験をされた方も
多いかと思いますが —
04:16
thatそれ guy didn'tしなかった "justちょうど come outでる of nowhereどこにも."
「どこからともなく現れた」
というわけではありません
04:18
Thatそれ guy's男の been on the road道路 probably多分 for the last最終 halfハーフ hour時間.
その人は30分ぐらいは
道路上にいたんです
04:21
(Laughter笑い)
(笑)
04:25
Right? I mean平均, somebody's誰かの seen見た him.
ここで言いたいのは 誰かが
そのライダーを見たということ
04:26
Ten, 20, 30 milesマイル backバック, someone's誰かの seen見た thatそれ guy,
10km 20km 30km手前でも
誰かがその人を見たはずです
04:29
and as soonすぐに as one1 car sees見える thatそれ guy
ある車がその人を見かけ
地図上に記録すると
04:32
and puts置く him on the map地図, he's彼は on the map地図 --
地図に現れ
04:34
positionポジション, velocity速度,
位置 速度や
04:37
good良い estimate推定 he'll地獄 continue持続する going 85 milesマイル an hour時間.
時速135kmで走行を続けるという
推定などが得られます
04:39
You'llあなたは know知っている, becauseなぜなら yourきみの car will know知っている, becauseなぜなら
これは事前に察知可能です
04:41
thatそれ otherその他 car will have whisperedささやいた something何か in his ear,
理由は他の車が
こう耳打ちするからです
04:43
like, "By the way, five minutes,
「ところで5分後
04:46
motorcyclistオートバイ, watch時計 outでる."
バイクに注意」というように
04:48
Youあなたが can make作る reasonable合理的な predictions予測 about howどうやって cars behave行動する.
車の行動について
合理的な予測ができるのです
04:50
I mean平均, they're彼らは Newtonianニュートン objectsオブジェクト.
車はニュートン力学に従う物体です
これは非常に都合の良いことです
04:53
That'sそれです very非常に niceいい about themそれら.
車はニュートン力学に従う物体です
これは非常に都合の良いことです
04:54
Soだから howどうやって do we我々 get thereそこ?
どのようにして
実現するのでしょうか?
04:57
We私たち can start開始 with〜と something何か as simple単純
まず手始めに GPSを使って
05:00
as sharing共有 our我々の positionポジション dataデータ betweenの間に cars,
位置情報を共有するというような
05:03
justちょうど sharing共有 GPSGPS.
シンプルなことから始めましょう
05:05
Ifもし I have a GPSGPS and a cameraカメラ in myじぶんの car,
私の車にGPSとカメラが
搭載されていれば
05:07
I have a prettyかなり precise正確 ideaアイディア of whereどこで I am
どこを どの位の速度で
走行しているのか
05:10
and howどうやって fast速い I'm私は going.
非常に高い精度で分かります
05:12
With computerコンピューター visionビジョン, I can estimate推定 whereどこで
コンピュータ・ビジョンを用いれば
05:14
the cars aroundまわり me are, sortソート of, and whereどこで they're彼らは going.
周囲の車の位置や 進行方向
のようなものも割り出せます
05:15
And same同じ with〜と the otherその他 cars.
他の車についても同様で
05:19
They彼らが can have a precise正確 ideaアイディア of whereどこで they彼ら are,
自分の現在地については正確に
05:20
and sortソート of a vague曖昧 ideaアイディア of whereどこで the otherその他 cars are.
他の車の位置については
大雑把に分かります
05:22
What happens起こる ifif two cars shareシェア thatそれ dataデータ,
では2台の車がそのデータを
共有したらどうなるでしょうか?
05:24
ifif they彼ら talkトーク to each otherその他?
車がお互いに会話できたら?
05:27
I can telltell you君は exactly正確に what happens起こる.
それは簡単なことで
05:29
Bothどちらも modelsモデル improve改善する.
両者の予測モデルが
改善されます
05:32
Everybodyみんな wins勝つ.
みんな得をするのです
05:34
Professor教授 Bobボブ Wangワン and his teamチーム
ボブ・ワン教授のチームは
05:36
have done完了 computerコンピューター simulationsシミュレーション of what happens起こる
車の共有するのが
GPSデータのみで
05:39
whenいつ fuzzyファジー estimates見積り combine結合する, even in light trafficトラフィック,
交通量が少なくても 曖昧な推定を
結合させるとどうなるか
05:42
whenいつ cars justちょうど shareシェア GPSGPS dataデータ,
コンピュータで
シミュレーションを行いました
05:45
and we've私たちは moved移動した thisこの research研究 outでる of the computerコンピューター simulationシミュレーション
さらには この研究を
シミュレーションの枠から出し
05:48
and into robotロボット testテスト bedsベッド thatそれ have the actual実際の sensorsセンサ
現在 実際に車に搭載されている
センサーを取り付けた
05:50
thatそれ are in cars now on theseこれら robotsロボット:
ロボットを用いて
実験を行いました
05:53
stereoステレオ camerasカメラ, GPSGPS,
使用したのは
ステレオカメラ GPS
05:56
and the two-dimensional二次元 laserレーザ range範囲 findersファインダー
そして補助システムとして一般的な
05:58
thatそれ are common一般 in backupバックアップ systemsシステム.
2次元レーザー距離計です
06:00
We私たち alsoまた、 attach付ける a discrete離散 short-range短距離 communicationコミュニケーション radio無線,
また それとは別に
短距離無線装置を取り付け
06:02
and the robotsロボット talkトーク to each otherその他.
ロボット間の情報伝達を
可能にしました
06:07
Whenいつ theseこれら robotsロボット come at each otherその他,
ロボット同士が近付くと
06:09
they彼ら trackトラック each other'sその他の positionポジション precisely正確に,
お互いの位置を正確に追跡し
06:10
and they彼ら can avoid避ける each otherその他.
衝突を避けることができます
06:13
We're我々 はしています。 now adding追加する moreもっと and moreもっと robotsロボット into the mixミックス,
現在もさらなる改良を
続けていますが
06:16
and we我々 encountered遭遇した some一部 problems問題.
いくつかの問題に突き当たりました
06:19
One1 つ of the problems問題, whenいつ you君は get too muchたくさん chatterチャッター,
その1つは 情報量を
増やし過ぎると
06:21
it'sそれは hardハード to processプロセス allすべて the packetsパケット, soそう you君は have to prioritize優先順位をつける,
データを処理し切れなくなることです
そこで優先度を決める必要が出てきますが
06:23
and that'sそれは whereどこで the predictive予測的 modelモデル helps助けて you君は.
それこそ予測モデルが
役に立つ場面です
06:27
Ifもし yourきみの robotロボット cars are allすべて tracking追跡 the predicted予測された trajectories軌道,
ロボット自動車が予測された軌跡を
なぞっているだけなら
06:29
you君は don'tしない pay支払う as muchたくさん attention注意 to thoseそれら packetsパケット.
そんな情報は捨てても構いません
06:33
Youあなたが prioritize優先順位をつける the one1 guy
優先すべきは 予測とは異なる
06:35
who seems思われる to be going a little少し off courseコース.
道を進んでいる車です
06:37
Thatそれ guy could be a problem問題.
そのようなものこそ問題となりますが
06:38
And you君は can predict予測する the new新しい trajectory軌道.
軌跡を新たに予測することができます
06:41
Soだから you君は don'tしない onlyのみ know知っている thatそれ he's彼は going off courseコース, you君は know知っている howどうやって.
道を外れたことだけでなく
その外れ具合も分かるのです
06:44
And you君は know知っている whichどの driversドライバー you君は need必要 to alertアラート to get outでる of the way.
さらに 退くよう警告する必要があるのは
どのドライバーかも分かります
06:46
And we我々 wanted to do -- howどうやって can we我々 bestベスト alertアラート everyoneみんな?
どうやって全員に警告するのが
ベストでしょうか?
06:50
Howどう can theseこれら cars whisperささやき, "Youあなたが need必要 to get outでる of the way?"
どうすれば車は「どいた方が良い」と
耳打ちできるでしょうか?
06:53
Well, itそれ depends依存する on two thingsもの:
次の2つの要素に依存します
06:56
one1, the ability能力 of the car,
1つは車の能力
06:58
and second二番 the ability能力 of the driverドライバ.
もう1つはドライバーの能力です
07:00
Ifもし one1 guy has a really本当に greatすばらしいです car,
性能の良い車に乗っていても
07:03
butだけど they're彼らは on their彼らの phone電話 orまたは, you君は know知っている, doing something何か,
電話していたり 何かをしていたら
07:04
they're彼らは notない probably多分 in the bestベスト positionポジション
おそらく緊急時には
07:07
to react反応する in an emergency緊急.
咄嗟に反応できません
07:09
Soだから we我々 started開始した a separate別々の lineライン of research研究
そこで私たちは
別系統の研究を立ち上げ
07:12
doing driverドライバ state状態 modelingモデリング.
ドライバーの状態の
モデル化を試みています
07:14
And now, usingを使用して a seriesシリーズ of three camerasカメラ,
現在では 3台のカメラを用いて
07:16
we我々 can detect検出する ifif a driverドライバ is looking forward前進,
ドライバーが前を向いているのか
07:19
looking away離れて, looking downダウン, on the phone電話,
横や下を向いているのか
電話しているのか
07:21
orまたは having持つ a cupカップ of coffeeコーヒー.
コーヒーを飲んでいるのか
検出できるようになりました
07:24
We私たち can predict予測する the accident事故
事故を予測することができ
07:27
and we我々 can predict予測する who, whichどの cars,
全員が安全な経路を計算することで
07:29
are in the bestベスト positionポジション to move動く outでる of the way
誰が どの車が
最も道を空けるのに
07:33
to calculate計算する the safest安全な routeルート for everyoneみんな.
最適な位置にいるのか
予測できるのです
07:36
Fundamentally基本的に, theseこれら technologiesテクノロジー exist存在する today今日.
本質的には これらの技術は
既に存在しています
07:39
I think思う the biggest最大 problem問題 thatそれ we我々 face
目下のところ 最大の問題は
07:44
is our我々の own自分の willingness意欲 to shareシェア our我々の dataデータ.
データを共有する意思です
07:47
I think思う it'sそれは a very非常に disconcerting恐ろしい notion概念,
確かに 自分の車に見張られ
07:50
thisこの ideaアイディア thatそれ our我々の cars will be watching見ている us,
自分のことを 他車に話され
07:52
talking話す about us to otherその他 cars,
陰口の中を進んで行くというのは
07:55
thatそれ we'll私たちは be going downダウン the road道路 in a sea of gossipゴシップ.
あまり気乗りのしない
考えだとは思います
07:58
Butだがしかし I believe信じる itそれ can be done完了 in a way thatそれ protects保護する our我々の privacyプライバシー,
しかしプライバシーを侵害しないような
方法で行うことも可能だと信じています
08:02
justちょうど like right now, whenいつ I look見える at yourきみの car fromから the outside外側,
さっき話したように
車を外から見ても
08:05
I don'tしない really本当に know知っている about you君は.
乗っている人のことは
分かりませんし
08:09
Ifもし I look見える at yourきみの licenseライセンス plateプレート number,
それはナンバープレートに
ついても同じことです
08:12
I don'tしない really本当に know知っている who you君は are.
それはナンバープレートに
ついても同じことです
08:13
I believe信じる our我々の cars can talkトーク about us behind後ろに our我々の backsバック.
車が裏でしゃべってしまうかも
しれませんけどね
08:15
(Laughter笑い)
(笑)
08:19
And I think思う it'sそれは going to be a greatすばらしいです thingもの.
このアイデアは素晴らしい
ものだと思っています
08:22
I want you君は to consider検討する for a moment瞬間
ちょっと考えてみてください
08:25
ifif you君は really本当に don'tしない want the distracted気を散らす teenagerティーンエイジャー behind後ろに you君は
後ろにいる注意力散漫な10代の人に
08:27
to know知っている thatそれ you'reあなたは braking制動,
あなたがブレーキをかけて
08:31
thatそれ you'reあなたは coming到来 to a deadデッド stopやめる.
完全停止しようとしていることを
知らせたくは無いのですか?
08:33
By sharing共有 our我々の dataデータ willingly喜んで,
データをすすんで共有することで
08:36
we我々 can do what's何ですか bestベスト for everyoneみんな.
みんなにとっての最善策を取れるのです
08:38
Soだから let yourきみの car gossipゴシップ about you君は.
車に陰口をたたかせましょう
08:41
It'sそれは、します。 going to make作る the roads道路 a lot saferより安全な.
それが道路を
とても安全にするのですから
08:44
Thankありがとうございます you君は.
ありがとうございました
08:47
(Applause拍手)
(拍手)
08:49
Translated by Tomoshige Ohno
Reviewed by Hidehito Sumitomo

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About the speaker:

Jennifer Healey - Research scientist
A research scientist at Intel, Jennifer Healey develops the mobile internet devices of the future.

Why you should listen

Jennifer Healey imagines a future where computers and smartphones are capable of being sensitive to human emotions and where cars are able to talk to each other, and thus keep their drivers away from accidents. A scientist at Intel Corporation Research Labs, she researches devices and systems that would allow for these major innovations.

Healey holds PhD from MIT in electrical engineering and computer science. While there, she pioneered “Affective Computing” with Rosalind Picard and developed the first wearable computer with physiological sensors and a video camera that allows the wearer to track their daily activities and how they feel while doing them. From there, she moved to IBM where she worked on the next generation of multi-modal interactive smartphones and helped architect the "Interaction Mark-Up language" that allows users to switch from voice to speech input seamlessly.

Healey has also used her interest in embedded devices in the field of healthcare. While an instructor at Harvard Medical School and at Beth Israel Deaconess Medical Center, she worked on new ways to use heart rate to predict cardiac health. She then joined HP Research in Cambridge to further develop wearable sensors for health monitoring and continued this research when she joined Intel Digital Health.

More profile about the speaker
Jennifer Healey | Speaker | TED.com