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

Эрик Дишман: Как отключить систему здравоохранения от мэйнфрейма

Filmed:
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.
- 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

Double-click the English transcript below to play the video.

00:15
If you think about the phoneТелефон --
0
0
2000
Если мы задумаемся о значении телефона,
00:17
and IntelIntel has testedпроверенный
1
2000
2000
кстати, Intel протестировала
00:19
a lot of the things I'm going to showпоказать you,
2
4000
2000
многие из тех вещей,
о которых я сегодня вам расскажу,
00:21
over the last 10 yearsлет,
3
6000
2000
всё это за последние 10 лет
00:23
in about 600 elderlyпрестарелые householdsдомохозяйства --
4
8000
2000
и с участием 600 пожилых семей,
00:25
300 in IrelandИрландия, and 300 in PortlandПортленд --
5
10000
3000
300 — в Ирландии,
300 — в г. Портланд, США;
00:28
tryingпытаясь to understandПонимаю: How do we measureизмерение
6
13000
2000
всё для того, чтобы понять,
как мы определяем
00:30
and monitorмонитор behaviorповедение
7
15000
2000
и следим за поведением так,
00:32
in a medicallyс медицинской точки зрения meaningfulзначимым way?
8
17000
2000
чтобы с медицинской точки зрения
в этом был толк.
00:34
And if you think about the phoneТелефон, right,
9
19000
2000
Возвращаясь к телефону,
нужно сказать,
00:36
it's something that we can use for some incredibleнеимоверный waysпути
10
21000
2000
что, как ни удивительно,
телефон может помочь людям
00:38
to help people actuallyна самом деле take the right medicationлечение at the right time.
11
23000
3000
принимать нужное лекарство
в нужное время.
00:41
We're testingтестирование these kindsвиды of simpleпросто
12
26000
2000
Сейчас мы тестируем простые технологии
00:43
sensor-networkДатчик-сети technologiesтехнологии in the home
13
28000
2000
использования сенсорных сетей дома так,
00:45
so that any phoneТелефон that a seniorстаршая is alreadyуже comfortableудобный with
14
30000
2000
чтобы любой телефон,
удобный в обращении
для людей преклонного возраста,
00:47
can help them dealпо рукам with theirих medicationsлекарственные препараты.
15
32000
2000
можно было бы использовать
и для напоминания о приёме лекарств.
00:49
And a lot of what they do is they pickвыбирать up the phoneТелефон,
16
34000
2000
По большей части им нужно
просто взять трубку,
00:51
and it's our systemсистема whisperingшепот to them whichкоторый pillпилюля they need to take,
17
36000
3000
а наша система подскажет им
какую таблетку принять,
00:54
and they fakeне настоящие like they're havingимеющий a conversationразговор with a friendдруг.
18
39000
3000
при этом такой разговор
мог бы вполне сойти
за разговор с другом.
00:57
And they're not embarrassedсмущенный by a medsМЕДС caddyчайница that's uglyуродливый,
19
42000
2000
Всё это без
батареи медикаментов на столе,
00:59
that sitsсидит on theirих kitchenкухня tableТаблица and saysговорит,
20
44000
2000
которые одним только
своим видом как будто говорят:
01:01
"I'm oldстарый. I'm frailхилый."
21
46000
2000
«Я старый и немощный».
01:03
It's surreptitiousподпольный technologyтехнологии
22
48000
2000
Наша же скрытая технология
01:05
that's helpingпомощь them do a simpleпросто taskзадача
23
50000
2000
помогает им в таком простом деле,
01:07
of takingпринятие the right pillпилюля at the right time.
24
52000
2000
как приём лекарств в нужное время.
01:09
Now, we alsoтакже do some prettyСимпатичная amazingудивительно things with these phonesтелефоны.
25
54000
3000
Но есть ещё парочка потрясающих вещей,
которые мы делаем с этими телефонами.
01:12
Because that momentмомент when you answerответ the phoneТелефон
26
57000
3000
Всякий раз когда вы отвечаете на звонок,
01:15
is a cognitiveпознавательный testконтрольная работа everyкаждый time that you do it.
27
60000
3000
вы как будто проходите
определённый когнитивный тест.
01:18
Think about it, all right? I'm going to answerответ the phoneТелефон threeтри differentдругой timesраз.
28
63000
3000
Задумались, да? Сейчас я
три раза отвечу по телефону.
01:21
"HelloЗдравствуйте? Hey."
29
66000
2000
«Алло? Привет».
01:23
All right? That's the first time.
30
68000
3000
Первый раз.
01:26
"HelloЗдравствуйте? Uh, hey."
31
71000
4000
«Алло? А, привет...»
01:30
"HelloЗдравствуйте? Uh, who?
32
75000
4000
«Алло? А кто говорит?
01:34
Oh, hey."
33
79000
3000
А, да, привет».
01:37
All right? Very bigбольшой differencesразличия
34
82000
3000
Видите? Есть большая разница
01:40
betweenмежду the way I answeredответил the phoneТелефон the threeтри timesраз.
35
85000
3000
между каждым из этих трёх ответов.
01:43
And as we monitorмонитор phoneТелефон usageПрименение
36
88000
2000
И если мы с вами
будем долго наблюдать за тем,
01:45
by seniorsпожилые люди over a long periodпериод of time,
37
90000
3000
как пожилые люди отвечают на звонки,
01:48
down to the tenthsдесятые of a microsecondмикросекунда,
38
93000
2000
вплоть до десятой доли микросекунды так,
01:50
that recognitionпризнание momentмомент
39
95000
2000
чтобы определить, когда они осознают,
01:52
of whetherбудь то they can figureфигура out that personчеловек on the other endконец
40
97000
2000
кто им звонит, и если это их знакомый,
01:54
is a friendдруг and we startНачало talkingговорящий to them immediatelyнемедленно,
41
99000
2000
то они сразу начинают говорить,
01:56
or they do a lot of what's calledназывается troubleбеда talk,
42
101000
2000
а если нет, то пускаются
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
Waitingждущий for that recognitionпризнание momentмомент
44
106000
2000
Задержка момента осознания
02:03
mayмай be the bestЛучший earlyрано indicatorиндикатор of the onsetначало of dementiaслабоумие
45
108000
2000
может оказаться
самым ранним проявлением слабоумия
02:05
than anything that showsшоу up clinicallyклинически todayCегодня.
46
110000
2000
и может предвосхитить
все клинические показатели.
02:07
We call these behavioralповеденческий markersмаркеры.
47
112000
2000
Мы называем такие признаки
поведенческими показателями.
02:09
There's lots of othersдругие. Is the personчеловек going to the phoneТелефон
48
114000
2000
Вообще-то, их много.
Например, так ли быстро подходит
02:11
as quicklyбыстро, when it ringsкольца, as they used to?
49
116000
3000
человек к телефону, как раньше,
или же нет.
02:14
Is it a hearingслух problemпроблема or is it a physicalityтелесность problemпроблема?
50
119000
3000
Зависит ли это от проблем со слухом
или с движением?
02:17
Has theirих voiceголос gottenполученный more quietтихо? We're doing a lot of work with people
51
122000
2000
Стал ли голос человека тише?
Мы проводим много экспериментов с людьми,
02:19
with Alzheimer'sБолезнь Альцгеймера and particularlyв частности with Parkinson'sПаркинсона,
52
124000
3000
страдающими болезнью Альцгеймера,
и особенно много — с больными паркинсонизмом,
02:22
where that quietтихо voiceголос that sometimesиногда showsшоу up with Parkinson'sПаркинсона patientsпациентов
53
127000
3000
у которых тихий голос является
02:25
mayмай be the bestЛучший earlyрано indicatorиндикатор
54
130000
3000
чуть ли не первейшим
верным признаком заболевания,
02:28
of Parkinson'sПаркинсона five5 to 10 yearsлет before it showsшоу up clinicallyклинически.
55
133000
3000
при этом клинически паркинсонизм
может быть диагностирован
лишь 5, а то и 10 лет спустя.
02:31
But those subtleтонкий changesизменения in your voiceголос over a long periodпериод of time
56
136000
3000
Эти незначительные изменения
за долгий период времени
сложно уловить как самому человеку,
02:34
are hardжесткий for you or your spouseсупруг to noticeуведомление untilдо it becomesстановится so extremeэкстремальный
57
139000
3000
так и его супруге или супругу,
по крайней мере до тех пор,
02:37
and your voiceголос has becomeстали so quietтихо.
58
142000
2000
пока изменения не станут очевидными,
и голос не станет совсем тихим.
02:39
So, sensorsдатчиков are looking at that kindсвоего рода of voiceголос.
59
144000
2000
Сенсоры же улавливают такие изменения.
02:41
When you pickвыбирать up the phoneТелефон,
60
146000
2000
Когда человек берёт трубку,
02:43
how much tremorтремор are you havingимеющий,
61
148000
2000
они замечают,
насколько сильно трясётся его рука,
02:45
and what is that like, and what is that trendтенденция like over a periodпериод of time?
62
150000
3000
как трясётся,
и как это изменяется с течением времени.
02:48
Are you havingимеющий more troubleбеда dialingнабор номера the phoneТелефон than you used to?
63
153000
2000
А, может, человек стал дольше
набирать телефонные номера, чем раньше?
02:50
Is it a dexterityловкость problemпроблема? Is it the onsetначало of arthritisартрит?
64
155000
3000
Может, он уже не такой ловкий?
Может, у него начинается артрит?
02:53
Are you usingс помощью the phoneТелефон? Are you socializingобщение lessМеньше than you used to?
65
158000
4000
Говорит ли человек вообще по телефону?
Общается ли он меньше, чем раньше?
02:57
And looking at that patternшаблон. And what does that declineснижение in socialСоциальное healthздоровье
66
162000
3000
Мы всё это исследуем.
И пытаемся определить, является ли
такое снижение социальной активности
03:00
mean, as a kindсвоего рода of a vitalжизненно важно signзнак of the futureбудущее?
67
165000
3000
важным фактором
для здоровья человека в будущем.
03:03
And then wowВау, what a radicalрадикал ideaидея,
68
168000
3000
Можно даже предположить, что
03:06
we -- exceptКроме in the Unitedобъединенный Statesсостояния --
69
171000
2000
за пределами США мы сможем
03:08
mightмог бы be ableв состоянии to use this newfangledновомодный technologyтехнологии
70
173000
3000
использовать эту
новоявленную технологию,
03:11
to actuallyна самом деле interactвзаимодействовать with a nurseмедсестра or a doctorврач on the other endконец of the lineлиния.
71
176000
3000
чтобы соединять по телефону
больных и медсестёр или врачей.
03:14
WowВау, what a great day that will be
72
179000
2000
Как же будет замечательно,
03:16
onceодин раз we're allowedпозволил to actuallyна самом деле do those kindsвиды of things.
73
181000
3000
когда нам наконец удастся
всё это воплотить в жизнь.
03:19
So, these are what I would call behavioralповеденческий markersмаркеры.
74
184000
4000
Так вот это всё —
поведенческие показатели.
03:23
And it's the wholeвсе fieldполе that we'veмы в been tryingпытаясь to work on
75
188000
3000
Именно в этом направлении
мы в Intel и пытались работать
03:26
for the last 10 yearsлет at IntelIntel.
76
191000
2000
последние десять лет.
03:28
How do you put simpleпросто disruptiveразрушительный technologiesтехнологии,
77
193000
2000
Как же можно подогнать эти простые,
но абсолютно новые технологии
03:30
and the first of five5 phrasesфразы that I'm going to talk about in this talk?
78
195000
2000
под первое из пяти постулатов,
о которых я сегодня говорю?
03:32
Behavioralповеденческий markersмаркеры matterдело.
79
197000
2000
Поведенческие показатели
имеют большое значение.
03:34
How do we changeизменение behaviorповедение?
80
199000
2000
Как мы изменяем поведение?
03:36
How do we measureизмерение changesизменения in behaviorповедение
81
201000
2000
Как мы можем замерить
изменения в поведении так,
03:38
in a meaningfulзначимым way that's going to help us with
82
203000
2000
чтобы это позволило нам предотвратить
03:40
preventionпрофилактика of diseaseболезнь, earlyрано onsetначало of diseaseболезнь,
83
205000
2000
появление болезней вообще,
их зарождение,
03:42
and trackingотслеживание the progressionпрогрессия of diseaseболезнь over a long periodпериод of time?
84
207000
3000
а также отслеживать развитие болезней
в течение долгого времени?
03:45
Now, why would IntelIntel let me
85
210000
3000
Кстати, а почему вообще
все эти 10 лет Intel соглашался с тем,
03:48
spendпроводить a lot of time and moneyДеньги, over the last 10 yearsлет,
86
213000
3000
чтобы я тратил время и деньги на то,
03:51
tryingпытаясь to understandПонимаю the needsпотребности of seniorsпожилые люди
87
216000
2000
чтобы попытаться понять
нужды пожилых людей
03:53
and startНачало thinkingмышление about these kindsвиды of behavioralповеденческий markersмаркеры?
88
218000
2000
и раздумывать
над этими поведенческими показателями?
03:55
This is some of the fieldполе work that we'veмы в doneсделанный.
89
220000
3000
Вот пример работы, которую мы провели.
03:58
We have now livedжил with 1,000 elderlyпрестарелые householdsдомохозяйства
90
223000
3000
Мы, можно сказать,
за последние 10 лет пожили
04:01
in 20 countriesстраны over the last 10 yearsлет.
91
226000
2000
с тысячей престарелых семей
в 20 странах.
04:03
We studyизучение people in RochesterРочестер, Newновый YorkЙорк.
92
228000
2000
Так, если мы обследуем людей,
живущих в городе Рочестер, штат Нью-Йорк,
04:05
We go liveжить with them in the winterзима
93
230000
2000
то мы едем к ним зимой,
04:07
because what they do in the winterзима,
94
232000
2000
а всё потому, что их жизнь зимой,
04:09
and theirих accessдоступ to healthcareздравоохранение, and how much they socializeобщаться,
95
234000
2000
так же как и их доступ
к услугам здравоохранения
и степень общения с друзьями
04:11
is very differentдругой than in the summerлето.
96
236000
2000
очень отличаются от летних показателей.
04:13
If they have a hipтазобедренный fractureперелом we go with them
97
238000
2000
Если они, например, сломали шейку бедра,
то мы следим за тем,
04:15
and we studyизучение theirих entireвсе dischargeразряд experienceопыт.
98
240000
2000
как проходит восстановление.
04:17
If they have a familyсемья memberчлен who is a keyключ partчасть of theirих careзабота networkсеть,
99
242000
2000
Если за ними по большей части
заботится член семьи,
04:19
we flyлетать and studyизучение them as well.
100
244000
2000
то мы и это исследуем.
04:21
So, we studyизучение the holisticцелостный healthздоровье experienceопыт
101
246000
3000
Итак, за последние 10 лет
мы провели целостное изучение
04:24
of 1,000 seniorsпожилые люди over the last 10 yearsлет
102
249000
2000
состояния здоровья тысячи людей
преклонного возраста
04:26
in 20 differentдругой countriesстраны.
103
251000
2000
в двадцати разных странах.
04:28
Why is IntelIntel willingготовы to fundфонд that?
104
253000
3000
Почему же Intel
спонсирует эти исследования?
04:31
It's because of the secondвторой sloganлозунг that I want to talk about.
105
256000
2000
Всё из-за второго слогана,
о котором я хочу вам поведать.
04:33
Ten10 yearsлет agoтому назад, when I startedначал tryingпытаясь to convinceубеждать IntelIntel
106
258000
2000
Десять лет тому назад,
когда я только пытался убедить Intel
04:35
to let me go startНачало looking at disruptiveразрушительный technologiesтехнологии
107
260000
2000
дать мне возможность исследовать
кардинально новые технологии,
04:37
that could help with independentнезависимый livingживой,
108
262000
2000
которые могли качественно повлиять
на автономное проживание,
04:39
this is what I calledназывается 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 obsessedодержимый with payingплатеж attentionвнимание
111
269000
2000
мы все были помешаны
04:46
to the agingстарение of our computersкомпьютеры,
112
271000
2000
на старении наших компьютеров
04:48
and whetherбудь то or not they were going to surviveуцелеть
113
273000
2000
и беспокоились, смогут ли они пережить
04:50
the tickпоставить галочку of the clockЧасы from 1999 to 2000,
114
275000
2000
переход с 1999 на 2000 год,
04:52
that we missedпропущенный a momentмомент that only demographersдемографы were payingплатеж attentionвнимание to.
115
277000
5000
Мы совсем пропустили событие,
которое заметили лишь демографы.
04:57
It was right around Newновый Yearsлет.
116
282000
2000
А случилось всё как раз
где-то во время Нового Года.
04:59
And that switchoverпереключение,
117
284000
2000
Да, переход произошёл,
05:01
when we had the largerбольше numberномер of olderстаршая people on the planetпланета,
118
286000
3000
и впервые на планете
взрослых и пожилых людей
05:04
for the first time than youngerмоложе people.
119
289000
2000
оказалось больше, чем молодёжи.
05:06
For the first time in humanчеловек historyистория -- and barringза исключением aliensинопланетяне landingпосадка
120
291000
2000
Впервые за историю человечества;
и если к нам вдруг не прилетят пришельцы,
05:08
or some majorглавный other pandemicпандемия,
121
293000
2000
или не случится какая-то пандемия,
05:10
that's the expectationожидание from demographersдемографы, going forwardвперед.
122
295000
3000
то, согласно предположениям демографов,
ситуация и останется таковой.
05:13
And 10 yearsлет agoтому назад it seemedказалось like I had a lot of time
123
298000
2000
10 лет назад казалось
очень сложным убедить
05:15
to convinceубеждать IntelIntel to work on this. Right?
124
300000
2000
Intel заняться изучением этого вопроса.
Как вам кажется?
05:17
Y2K + 10 was comingприход,
125
302000
2000
Но год 2000+10 был уже не за горами,
05:19
the babyдетка boomersбумеров startingначало to retireвыходить на пенсию.
126
304000
3000
и поколение бэби-бумеров
стало собираться на пенсию.
05:22
Well folksлюди, it's like we know these demographicsдемографические here.
127
307000
4000
И знаете что? Нам известны
эти демографические показатели.
05:26
This is a mapкарта of the entireвсе worldМир.
128
311000
2000
Вот карта мира.
05:28
It's like the lightsогни are on,
129
313000
2000
Все лампочки горят,
05:30
but nobody'sничей home on this demographicдемографический
130
315000
2000
только никто не догоняет,
05:32
Y2K + 10 problemпроблема. Right?
131
317000
2000
что проблема 2000+10 — у нас под носом.
05:34
I mean we sortСортировать of get it here, but we don't get it here,
132
319000
4000
Получается, здесь мы её понимаем,
а здесь — нет.
05:38
and we're not doing anything about it.
133
323000
2000
Но мы ничего не предпринимаем.
05:40
The healthздоровье reformреформа billзаконопроект is largelyво многом ignoringигнорирование
134
325000
2000
Проект реформы здравоохранения
по большей части
05:42
the realitiesреалии of the ageвозраст waveволна that's comingприход,
135
327000
2000
не учитывает
ни реалии старения населения,
05:44
and the implicationsпоследствия for what we need to do to changeизменение
136
329000
2000
ни того, что нам нужно сделать,
чтобы не просто изменить
05:46
not only how we payплатить for careзабота,
137
331000
3000
систему оплаты услуг здравоохранения,
05:49
but deliverдоставить careзабота in some radicallyрадикально differentдругой waysпути.
138
334000
3000
а чтобы ввести кардинально новые методы
предоставления этих услуг.
05:52
And in factфакт, it's uponна us.
139
337000
2000
Эта задача, в общем-то, лежит на нас.
05:54
I mean you probablyвероятно saw these headlinesзаголовки. This is CatherineЕкатерина CaseyCasey
140
339000
3000
Вы, наверное, помните
эти газетные заголовки.
Вот Кэтрин Кейси —
05:57
who is the first boomerрекламирующий to actuallyна самом деле get SocialСоциальное SecurityБезопасность.
141
342000
3000
первая женщина из поколения беби-бумеров,
получившая страховой полис
по выходу на пенсию.
06:00
That actuallyна самом деле occurredпроизошло this yearгод. She tookвзял earlyрано retirementвыход на пенсию.
142
345000
2000
Это событие, кстати, произошло в этом году.
Она вышла на пенсию немного раньше.
06:02
She was bornРодился one secondвторой after midnightполночь in 1946.
143
347000
4000
А родилась она секундой позже наступления 1946 г.
06:06
A retiredв отставке schoolшкола teacherучитель,
144
351000
2000
Вышедшая на пенсию учительница.
06:08
there she is with a SocialСоциальное SecurityБезопасность administratorадминистратор.
145
353000
2000
Здесь она с руководителем собеса.
06:10
The first boomerрекламирующий actuallyна самом деле, we didn't even wait tillдо 2011, nextследующий yearгод.
146
355000
3000
Первая беби-бумер на пенсии,
она даже не дождалась начала 2011.
06:13
We're alreadyуже startingначало to see earlyрано retirementвыход на пенсию occurпроисходить this yearгод.
147
358000
3000
Уже в этом году мы видим
случаи раннего выхода на пенсию.
06:16
All right, so it's here. This Y2K + 10 problemпроблема is at our doorдверь.
148
361000
3000
Итак, проблема 2000+10
уже стучится в дверь.
06:19
This is 50 tsunamisцунами scheduledЗапланированное on the calendarкалендарь,
149
364000
5000
Подобно тому, если синоптики
предсказали бы в этом году 50 цунами.
06:24
but somehowкак-то we can't sortСортировать of marshalмаршал our governmentправительство
150
369000
3000
И, тем не менее, мы не можем
мобилизовать ни наше правительство,
06:27
and innovativeинновационный forcesсил to sortСортировать of get out in frontфронт of it
151
372000
2000
ни всякие передовые силы на борьбу
06:29
and do something about it. We'llЧто ж wait untilдо
152
374000
2000
со сложившейся ситуацией.
Мы будем сидеть вплоть до того,
06:31
it's more of a catastropheкатастрофа, and reactреагировать,
153
376000
2000
пока она не примет
катастрофический характер,
06:33
as opposedпротив to prepareподготовить for it.
154
378000
2000
и будем действовать по факту,
вместо того чтобы подготовиться к ней сейчас.
06:35
So, one of the reasonsпричины it's so
155
380000
2000
Одна из причин,
по которой нам так сложно
06:37
challengingиспытывающий to prepareподготовить for this Y2K problemпроблема
156
382000
2000
подготовиться к проблеме 2000+10,
06:39
is, I want to argueспорить, we have what I would call
157
384000
2000
заключается, как мне кажется,
в том, что бы я сам назвал
06:41
mainframeмэйнфреймов poisoningотравление.
158
386000
2000
«загрязнением мэйнфрейма».
06:43
AndyЭнди Groveлесок, about sixшесть or sevenсемь yearsлет agoтому назад,
159
388000
3000
Где-то 6 или 7 лет назад Энди Гроув,
06:46
he doesn't even know or rememberзапомнить this, in a Fortuneфортуна Magazineжурнал articleстатья
160
391000
2000
хотя он и не помнит об этом,
упомянул в статье для Fortune Magazine
06:48
he used the phraseфраза "mainframeмэйнфреймов healthcareздравоохранение,"
161
393000
3000
словосочетание
«мэйнфреймовое здравоохранение»,
06:51
and I've been extendingпростирающийся and expandingрасширяющийся this.
162
396000
2000
и с тех пор я пытаюсь
расширить эту концепцию.
06:53
He saw it writtenнаписано down somewhereгде-то. He's like, "EricЭрик that's a really coolкруто conceptконцепция."
163
398000
3000
Он где-то прочитал об этом и сказал мне:
«Эрик, это реально клёвый термин».
06:56
I was like, "ActuallyНа самом деле it was your ideaидея. You said it in a Fortuneфортуна Magazineжурнал articleстатья.
164
401000
2000
На что я ему ответил:
«Вообще-то, это твоя идея.
Ты писал об этом в статье для Fortune Magazine.
06:58
I just extendedрасширенный it."
165
403000
2000
Я лишь немного расширил её».
07:00
You know, this is the mainframeмэйнфреймов.
166
405000
2000
Вот это всё — мэйнфрейм.
07:02
This mentalityсклад ума of travelingпутешествие to
167
407000
3000
Идея о том, что можно географически
07:05
and timesharingсовместное времяпровождение largeбольшой, expensiveдорогая healthcareздравоохранение systemsсистемы
168
410000
3000
и временно соединить
дорогие системы здравоохранения,
07:08
actuallyна самом деле beganначал in 1787.
169
413000
2000
возникла ещё в 1787 году.
07:10
This is the first generalГенеральная hospitalбольница in ViennaВена.
170
415000
3000
Вот первая больница общего типа в Вене.
07:13
And actuallyна самом деле the secondвторой generalГенеральная hospitalбольница in ViennaВена,
171
418000
2000
А во второй такой венской больнице
в году так 1850-м
07:15
in about 1850, was where we startedначал to buildстроить out
172
420000
3000
были придуманы и составлены
07:18
an entireвсе curriculumучебный план for teachingобучение medмед studentsстуденты specialtiesспециальности.
173
423000
4000
учебные планы для студентов-медиков
согласно их специальностям.
07:22
And it's a placeместо in whichкоторый we startedначал developingразвивающийся
174
427000
2000
Фактически там была создана основа,
которая разделила
07:24
architectureархитектура that literallyбуквально dividedразделенный the bodyтело,
175
429000
2000
тело на части,
07:26
and dividedразделенный careзабота into departmentsведомства and compartmentsотсеки.
176
431000
3000
а здравоохранение —
на направления и отделы.
07:29
And it was reflectedотраженный in our architectureархитектура,
177
434000
2000
Это отразилось в архитектуре
07:31
it was reflectedотраженный in the way that we taughtучил studentsстуденты,
178
436000
2000
и в обучении студентов.
07:33
and this mainframeмэйнфреймов mentalityсклад ума persistsсохраняется todayCегодня.
179
438000
3000
Такой мэйнфреймовый образ мышления
продолжает существовать и сегодня.
07:36
Now, I'm not anti-hospitalанти-больница.
180
441000
3000
Не надо думать, что я против больниц.
07:39
With my ownсвоя healthcareздравоохранение problemsпроблемы, I've takenвзятый drugлекарственное средство therapiesтерапии,
181
444000
2000
У меня были проблемы со здоровьем,
я проходил лечение медикаментами
07:41
I've traveledпутешествовал to this hospitalбольница and othersдругие, manyмногие, manyмногие timesраз.
182
446000
3000
и был много раз
и в этой больнице, и в других.
07:44
But we worshipпоклонение the highвысокая hospitalбольница on a hillхолм. Right?
183
449000
4000
Но мы все же боготворим
центральную громадную больницу, не так ли?
07:48
And this is mainframeмэйнфреймов healthcareздравоохранение.
184
453000
2000
Вот это и есть
мэйнфреймовое здравоохранение.
07:50
And just as 30 yearsлет agoтому назад
185
455000
2000
Так же как 30 лет назад
07:52
we couldn'tне может conceiveзачать that we would have the powerмощность
186
457000
3000
мы с вами и представить не могли,
07:55
of a mainframeмэйнфреймов computerкомпьютер that tookвзял up a roomкомната this sizeразмер
187
460000
3000
что вся мощь мэйнфреймовой ЭВМ
размером в комнату
07:58
in our pursesкошельки and on our beltsремни,
188
463000
2000
будет умещаться у нас в сумках
и висеть у нас на ремнях,
08:00
that we're carryingпроведение around in our cellклетка phoneТелефон todayCегодня,
189
465000
2000
то есть в наших мобильниках.
08:02
and suddenlyвдруг, внезапно, computingвычисления,
190
467000
2000
Внезапно информатика, которая раньше была
08:04
that used to be an expertэксперт drivenуправляемый systemсистема,
191
469000
2000
сферой деятельности исключительно экспертов,
08:06
it was a personalличный systemсистема that we all ownedнаходящийся в собственности as partчасть of our dailyежедневно livesжизни --
192
471000
3000
стала для нас чем-то обыденным.
08:09
that shiftсдвиг from mainframeмэйнфреймов to personalличный computingвычисления
193
474000
3000
Такой переход от мэйнфреймовой
к персональной информатике —
08:12
is what we have to do for healthcareздравоохранение.
194
477000
2000
то, что нам нужно повторить
в сфере здравоохранения.
08:14
We have to shiftсдвиг from this mainframeмэйнфреймов mentalityсклад ума of healthcareздравоохранение
195
479000
3000
Нам нужно перейти от такого
мэйнфреймового осмысления здравоохранения
08:17
to a personalличный modelмодель of healthcareздравоохранение.
196
482000
2000
к персональным моделям.
08:19
We are obsessedодержимый with this way of thinkingмышление.
197
484000
3000
Мы зациклились
на таком понимании вопроса.
08:22
When IntelIntel does surveysопросы all around the worldМир and we say,
198
487000
2000
Когда Intel проводит опросы
в разных странах, и мы просим
08:24
"QuickБыстро responseответ: healthcareздравоохранение."
199
489000
2000
одним словом описать здравоохранение,
08:26
The first wordслово that comesвыходит up is "doctorврач."
200
491000
2000
то первое, что слышим — «доктор».
08:28
The secondвторой that comesвыходит up is "hospitalбольница." And the thirdв третьих is "illnessболезнь" or "sicknessболезнь." Right?
201
493000
3000
За ним следует «больница».
На третьем месте —
«болезнь» или «заболевание».
08:31
We are wiredпроводная, in our imaginationвоображение, to think about healthcareздравоохранение
202
496000
4000
В нашем воображении
мы запрограммированы
08:35
and healthcareздравоохранение innovationинновация as something
203
500000
2000
на ассоциацию понятия «здравоохранение»
08:37
that goesидет into that placeместо.
204
502000
2000
с названными мною концепциями.
08:39
Our entireвсе healthздоровье reformреформа discussionобсуждение right now,
205
504000
2000
Все нынешние дискуссии
об информационных технологиях в здравоохранении
08:41
healthздоровье I.T., when we talk with policyполитика makersпроизводители,
206
506000
3000
сводятся к тому,
что парламентарии решают,
08:44
equalsравняется "How are we going to get doctorsврачи usingс помощью
207
509000
2000
как доктора будут использовать
электронные медицинские журналы
08:46
electronicэлектронный medicalмедицинская recordsучет in the mainframeмэйнфреймов?"
208
511000
2000
в условиях того же мэйнфрейма.
08:48
We're not thinkingмышление about
209
513000
2000
Мы не думаем о том,
08:50
how do we shiftсдвиг from the mainframeмэйнфреймов to the home.
210
515000
2000
как перейти от мэйнфрейма
к домашней модели.
08:52
And the problemпроблема with this is
211
517000
2000
И всё из-за того,
08:54
the way we conceiveзачать healthcareздравоохранение. Right?
212
519000
2000
как мы с вами видим здравоохранение.
Согласны?
08:56
This is a very reactiveреактивный, crisis-drivenкризисными, systemсистема.
213
521000
2000
В итоге у нас реактивная система,
работающая от кризиса к кризису.
08:58
We're doing 15-minute-minute examsЭкзамены with patientsпациентов.
214
523000
2000
Обследование пациентов
занимает 15 минут.
09:00
It's population-basedпопуляционное.
215
525000
2000
Главная забота — это население в целом.
09:02
We collectсобирать a bunchгроздь of biologicalбиологический informationИнформация in this artificialискусственный settingустановка,
216
527000
3000
В таких искусственных условиях
мы собираем целую кучу
биологических данных.
09:05
and we fixфиксировать them up, like Humpty-DumptyШалтай-Болтай all over again,
217
530000
2000
И пытаемся вылечить больных,
примерно как в истории с Шалтаем-Балтаем,
09:07
and sendОтправить them home,
218
532000
2000
после чего, снабдив их брошюркой
или адресом интерактивного веб-сайта,
09:09
and hopeнадежда -- we mightмог бы handрука them a brochureброшюра, maybe an interactiveинтерактивный websiteВеб-сайт --
219
534000
3000
мы отправляем их домой и надеемся,
09:12
that they do as askedспросил and don't come back into the mainframeмэйнфреймов.
220
537000
4000
что они будут следовать
нашим советам и не вернутся в мэйнфрейм.
09:16
And the problemпроблема is we can't affordпозволить себе it todayCегодня, folksлюди.
221
541000
3000
Но сегодня мы не можем
больше это себе позволить.
09:19
We can't affordпозволить себе mainframeмэйнфреймов healthcareздравоохранение todayCегодня to includeвключают the uninsuredнезастрахованный.
222
544000
4000
Финансово мы не можем допустить,
чтобы мэйнфрейм обеспечивал
и тех, у кого нет полиса.
09:23
And now we want to do a double-doubleдабл-дабл
223
548000
2000
А если с учётом
возрастных изменений населения
09:25
of the ageвозраст waveволна comingприход throughчерез?
224
550000
2000
поток увеличится в два раза?
09:27
BusinessБизнес as usualобычный in healthcareздравоохранение is brokenсломанный and we'veмы в got to do something differentдругой.
225
552000
3000
В системе здравоохранения бизнес
не работает по обычным правилам:
нужно придумать что-то другое.
09:30
We'veУ нас got to focusфокус on the home.
226
555000
2000
Надо вернуть дом человека
в центр системы.
09:32
We'veУ нас got to focusфокус on a personalличный healthcareздравоохранение paradigmпарадигма
227
557000
2000
Надо переключить наше внимание
на парадигму персонального здравоохранения,
09:34
that movesдвижется careзабота to the home. How do we be more proactiveупреждающий,
228
559000
2000
где лечение было бы перенесено
в домашнюю сферу. Но как нам стать
09:36
prevention-drivenпрофилактика приводом?
229
561000
2000
проактивными и предупредительными?
09:38
How do we collectсобирать vitalжизненно важно signsзнаки and other kindsвиды of informationИнформация 24 by 7?
230
563000
4000
Как нам получать жизненно важную
и другую информацию 24 часа в сутки?
09:42
How do we get a personalличный baselineбазовая линия about what's going to work for you?
231
567000
3000
Как мы можем определить, что будет
работать в каждом индивидуальном случае?
09:45
How do we collectсобирать not just biologicalбиологический dataданные
232
570000
2000
Как нам удастся получать
не только биологические,
09:47
but behavioralповеденческий dataданные, psychologicalпсихологический dataданные,
233
572000
2000
но и поведенческие,
а также психологические данные,
09:49
relationalреляционный dataданные, in and on and around the home?
234
574000
3000
или информацию о социальной активности
как в доме человека,
так и за его пределами?
09:52
And how do we driveводить машину complianceсоблюдение to be a customizedподгонянный careзабота planплан
235
577000
3000
И как нам при этом убедить население
прибегнуть к такому
персонально подобранному плану,
09:55
that usesиспользования all this great technologyтехнологии that's around us
236
580000
2000
основанному на использовании
потрясающих и доступных нам технологий так,
09:57
to changeизменение our behaviorповедение?
237
582000
2000
чтобы и поведение наше поменялось?
09:59
That's what we need to do for our personalличный healthздоровье modelмодель.
238
584000
3000
Вот, что нам нужно сделать
для индивидуальной модели здравоохранения.
10:02
I want to give you a coupleпара of examplesПримеры. This is MimiМими
239
587000
2000
У меня есть пример.
Мими принимала участие
10:04
from one of our studiesисследования --
240
589000
2000
в одном из наших исследований.
10:06
in her 90s, had to moveпереехать out of her home
241
591000
2000
Мими уже за 90, и ей пришлось
переехать из собственного дома,
10:08
because her familyсемья was worriedволновался about fallsпадения.
242
593000
2000
потому что её близкие переживали,
что Мими может упасть.
10:10
Raiseподнимать your handрука if you had a seriousсерьезный fallпадать
243
595000
2000
Поднимите руку,
если вы сами, ваши партнёры,
10:12
in your householdдомашнее хозяйство, or any of your lovedлюбимый onesте,,
244
597000
2000
родители и другие близкие
10:14
your parentsродители or so forthвперед. Right?
245
599000
2000
падали у себя дома. Сколько получается?
10:16
Classicклассический. Hipтазобедренный fractureперелом oftenдовольно часто leadsприводит to institutionalizationинституционализация of a seniorстаршая.
246
601000
4000
Классика: перелом шейки бедра часто ведёт
к госпитализации пожилых, после чего они
отправляются в дома для престарелых.
10:20
This is what was happeningпроисходит to MimiМими; the familyсемья was worriedволновался about it,
247
605000
2000
Что и случилось с Мими.
Её близкие стали переживать
10:22
movedпереехал her out of her ownсвоя home into an assistedпомощь livingживой facilityобъект.
248
607000
3000
и перевезли её из собственного дома
в комплекс с медицинской и бытовой помощью.
10:25
She trippedсработал over her oxygenкислород tankбак.
249
610000
3000
Мими там споткнулась
о свою кислородную маску.
10:28
ManyМногие people in this generationпоколение won'tне будет pressНажмите the buttonкнопка,
250
613000
2000
Многие пациенты её возраста
не зовут на помощь, даже если у них в квартире
10:30
even if they have an alertбдительный call systemсистема, because they don't want to botherбеспокоить anybodyкто-нибудь,
251
615000
2000
установлена система экстренного вызова,
потому что они не хотят никого беспокоить,
10:32
even thoughхоть they'veони имеют been payingплатеж 30 dollarsдолларов a monthмесяц.
252
617000
2000
хотя они платят за эту систему
по 30 долларов в месяц.
10:34
Boomersбумеры will pressНажмите the buttonкнопка. TrustДоверять me.
253
619000
2000
Беби-бумеры же будут жать
на все кнопки. Поверьте мне.
10:36
They're going to be pressingпрессование that buttonкнопка non-stopбез остановки. Right?
254
621000
4000
Они будут на них жать, не переставая.
10:40
MimiМими brokeсломал her pelvisтаз, layпрокладывать all night, all morningутро,
255
625000
4000
Мими сломала тазобедренную кость,
пролежала на полу всю ночь и всё утро,
10:44
finallyв конце концов somebodyкто-то cameпришел in and foundнайденный her,
256
629000
2000
пока наконец кто-то не нашёл её
10:46
sentпослал her to the hospitalбольница.
257
631000
2000
и не позвонил в больницу.
10:48
They fixedисправлено her back up. She was never going to be ableв состоянии to moveпереехать back
258
633000
2000
Мими вылечили. Но она уже не могла
вернуться в ту квартиру, где жила до этого.
10:50
into the assistedпомощь livingживой. They put her into the nursingуход home unitЕд. изм.
259
635000
2000
Её отправили
в отделение для престарелых.
10:52
First night in the nursingуход home unitЕд. изм 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,
10:54
in the sameодна и та же assistedпомощь livingживой facilityобъект, movedпереехал her from one bedпостель to anotherдругой,
261
639000
3000
её перебросили
с одной кровати на другую,
10:57
kindсвоего рода of threwбросил her, rebrokerebroke her pelvisтаз,
262
642000
2000
и снова сломали ей тазобедренную кость,
10:59
sentпослал her back to the hospitalбольница that she had just come from,
263
644000
3000
и отправили в ту же самую больницу,
откуда она только что выписалась.
11:02
no one readчитать the chartдиаграмма, put her on TylenolТайленол,
264
647000
2000
Никто не прочитал её карту,
ей вкололи лекарство,
11:04
whichкоторый she is allergicаллергический to, brokeсломал out, got bedsoresпролежни,
265
649000
2000
на которое у неё была аллергия,
у неё появились пролежни,
11:06
basicallyв основном, had heartсердце problemsпроблемы, and diedумер
266
651000
3000
заболело сердце,
и в итоге она умерла от падения,
11:09
from the fallпадать and the complicationsосложнения and the errorsошибки that were there.
267
654000
3000
осложнений после падения
и всех ошибок, которые были допущены.
11:12
Now, the mostбольшинство frighteningпугающий thing about this is
268
657000
4000
Самое ужасное в этой истории,
11:16
this is my wife'sжены grandmotherбабушка.
269
661000
3000
что Мими — это бабушка моей жены.
11:19
Now, I'm EricЭрик DishmanДишман. I speakговорить Englishанглийский,
270
664000
2000
Меня зовут Эрик Дишман.
Я говорю по-английски.
11:21
I work for IntelIntel, I make a good salaryзарплата,
271
666000
2000
Я работаю на Intel
и хорошо зарабатываю.
11:23
I'm smartумная about fallsпадения and fall-relatedсвязанные с падениями injuriesтравмы --
272
668000
3000
Я много знаю о падениях
и о связанных с ними переломах.
11:26
it's an areaплощадь of researchисследование that I work on.
273
671000
2000
Это как раз та сфера исследования,
в которой я работаю.
11:28
I have accessдоступ to senatorsсенаторы and CEOsСЕО.
274
673000
3000
Я знаком с сенаторами
и руководителями предприятий.
11:31
I can't stop this from happeningпроисходит.
275
676000
2000
И я всё равно не смог
это предотвратить.
11:33
What happensпроисходит if you don't have moneyДеньги, you don't speakговорить Englishанглийский
276
678000
2000
Что же тогда может случиться,
если у вас нет денег,
вы не говорите по-английски,
11:35
or don't have the kindсвоего рода of accessдоступ
277
680000
2000
и у вас нет никакой возможности
11:37
to dealпо рукам with these kindsвиды of problemsпроблемы that inevitablyнеизбежно occurпроисходить?
278
682000
3000
справиться с проблемами такого рода,
проблемами, которые просто возникают?
11:40
How do we actuallyна самом деле preventне допустить the vastогромный majorityбольшинство of fallsпадения
279
685000
3000
Как вообще можно
11:43
from ever occurringпроисходящий in the first placeместо?
280
688000
2000
предотвратить падения?
11:45
Let me give you a quickбыстро exampleпример of work that we're doing
281
690000
2000
Сейчас я вам расскажу об одном проекте,
11:47
to try to do exactlyв точку that.
282
692000
2000
который как раз и должен
решить эту проблему.
11:49
I've been wearingносить a little technologyтехнологии that we call Shimmerмерцать.
283
694000
3000
Я ношу на себе маленький прибор
под названием Shimmer.
11:52
It's a researchисследование platformПлатформа.
284
697000
2000
Этот прибор представляет собой
исследовательскую платформу.
11:54
It has accelerometryакселерометрии. You can plugштепсель in a three-leadтри-свинцовый ECGЭКГ.
285
699000
3000
В него встроен акселерометр.
К нему можно подключить
трёхпроводной электрокардиограф.
11:57
There is all kindsвиды of sortСортировать of plug-and-playподключи и играй
286
702000
2000
Всё это напоминает устройства
«включай и работай»
11:59
kindсвоего рода of LegosLegos that you can do to captureзахватить, in the wildдикий,
287
704000
2000
или конструкторы Лего,
которые вы можете собирать
12:01
in the realреальный worldМир,
288
706000
2000
в настоящем реальном мире
12:03
things like tremorтремор, gaitпоходка,
289
708000
2000
из таких частей, как дрожь, походка,
12:05
strideшагать lengthдлина and those kindsвиды of things.
290
710000
2000
длина шагов и так далее.
12:07
The problemпроблема is, our understandingпонимание of fallsпадения todayCегодня,
291
712000
4000
При всех наших познаниях
о проблеме падений,
12:11
like MimiМими, is get a surveyопрос in the mailпочта threeтри monthsмесяцы after you fellупал,
292
716000
3000
такие люди, как Мими,
продолжают получать три месяца спустя
12:14
from the Stateсостояние, sayingпоговорка, "What were you doing when you fellупал?"
293
719000
3000
анкету от социальных служб,
в которой их спрашивают,
чем конкретно они занимались, когда упали.
12:17
That's sortСортировать of the stateгосударство of the artИзобразительное искусство.
294
722000
2000
Как будто эта анкета —
ярчайшее проявление современных технологий.
12:19
But with something like Shimmerмерцать, or we have something calledназывается the Magicмагия CarpetКовер,
295
724000
3000
Но если у людей есть Shimmer,
или на полу у них лежит Magic Carpet,
12:22
embeddedвстроенный sensorsдатчиков in carpetковер, or camera-basedкамера на основе systemsсистемы
296
727000
2000
этакий волшебный ковёр
со встроенными сенсорами,
или же вокруг встроены камеры —
12:24
that we borrowedзаимствованные from sportsвиды спорта medicineлекарственное средство,
297
729000
2000
идея, которую мы позаимствовали
из спортивной медицины —
12:26
we're startingначало for the first time in those 600 elderlyпрестарелые householdsдомохозяйства
298
731000
3000
то здесь мы уже следим
за 600 престарелыми семьями
12:29
to collectсобирать actualфактический kinematicкинематический motionдвижение dataданные
299
734000
3000
и получаем настоящие
кинетические данные,
12:32
to understandПонимаю: What are the subtleтонкий changesизменения that are occurringпроисходящий
300
737000
4000
которые могут позволить нам понять,
какие именно незаметные изменения
12:36
that can showпоказать us that momМама has becomeстали riskриск at fallsпадения?
301
741000
3000
могут предсказать
уровень риска падения наших родителей.
12:39
And mostбольшинство oftenдовольно часто we can do two interventionsвмешательства,
302
744000
2000
В большей части случаев
мы можем вмешаться 2 раза
12:41
fixфиксировать the medsМЕДС mixсмешивание.
303
746000
2000
и изменить предписания лекарств.
12:43
I'm a qualitativeкачественный researcherИсследователь, but when I look at these dataданные streamsпотоки comingприход in
304
748000
3000
Я — исследователь качества,
но когда я сталкиваюсь
с потоками подобной информации,
12:46
from these homesдома, I can look at the dataданные and tell you the day
305
751000
3000
мне достаточно просто посмотреть
на данные, и я могу назвать день,
12:49
that some doctorврач prescribedпредписанный them something that nobodyникто elseеще
306
754000
2000
когда этим людям
было выписано лекарство,
12:51
knewзнал that they were on, because we see the changesизменения
307
756000
2000
которое они уже принимают.
Всё потому что мы видим изменения
12:53
in theirих patternsузоры in the householdдомашнее хозяйство. Right?
308
758000
3000
в поведении больных у себя же дома.
12:56
These discoveriesоткрытия of behavioralповеденческий markersмаркеры,
309
761000
3000
Выявление поведенческих показателей
12:59
and behavioralповеденческий changesизменения
310
764000
2000
и перемен в поведении
13:01
are gameигра changingизменения, and like the discoveryоткрытие of the microscopeмикроскоп
311
766000
2000
в корне меняют положение дел
и могут быть сравнимы
с изобретением микроскопа,
13:03
because of our collectingсбор dataданные streamsпотоки that we'veмы в actuallyна самом деле never doneсделанный before.
312
768000
3000
потому что сейчас мы собираем данные,
которые никогда раньше не исследовали.
13:06
This is an exampleпример in our TRILTRIL ClinicКлиника in IrelandИрландия
313
771000
2000
Вот, например, клиника
Trill Clinic в Ирландии,
13:08
of -- actuallyна самом деле what you're seeingвидя is
314
773000
2000
где, как вы видите,
13:10
she's looking at dataданные,
315
775000
2000
да, вы видите женщину, которая
смотрит на листок с данными,
13:12
in this pictureкартина, from the Magicмагия CarpetКовер.
316
777000
2000
полученными с помощью
нашего «волшебного ковра».
13:14
So, we have a little carpetковер that you can look at your amountколичество of posturalпостуральной swayраскачивание,
317
779000
3000
С помощью этого ковра можно
исследовать степень и размах качания тела,
13:17
and look at the changesизменения in your posturalпостуральной swayраскачивание over manyмногие monthsмесяцы.
318
782000
3000
и как эти показатели меняются
в течение многих месяцев.
13:20
Here'sВот what some of this dataданные mightмог бы look like.
319
785000
2000
Вот как выглядят некоторые такие данные.
13:22
This is actuallyна самом деле sensorдатчик firingsстрельб.
320
787000
2000
Перед нами данные
об активизации встроенных датчиков
13:24
These are two differentдругой subjectsпредметы in our studyизучение.
321
789000
2000
по двум разным людям,
13:26
It's about a year'sгоду worthстоимость of dataданные.
322
791000
2000
полученные где-то за год.
13:28
The colorцвет representsпредставляет differentдругой roomsномера they are in the houseдом.
323
793000
3000
Цветом обозначены разные комнаты в доме.
13:31
This personчеловек on the left is livingживой in theirих ownсвоя home.
324
796000
2000
Человек слева живёт у себя в доме,
13:33
This personчеловек on the right is actuallyна самом деле livingживой in an assistedпомощь livingживой facilityобъект.
325
798000
3000
а человек справа — в комплексе
с медицинским и бытовым уходом.
13:36
I know this because look at how punctuatedакцентированный mealеда time is
326
801000
3000
Я так утверждаю, потому что
как раз во время еды
13:39
when they are no longerдольше in theirих particularконкретный roomsномера 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 cyclesциклы of dataданные
329
810000
2000
Но когда мы исследуем данные,
13:47
over a longerдольше periodпериод of time -- and we're looking at everything from
330
812000
2000
полученные за долгий период времени,
и при этом мы исследуем все данные,
13:49
motionдвижение around differentдругой roomsномера in the houseдом,
331
814000
2000
начиная с движения в разных комнатах
13:51
to sortСортировать of micro-motionsмикро-движение that Shimmerмерцать picksкирки up,
332
816000
3000
и заканчивая такими микро-движениями,
полученными с помощью Shimmer
13:54
about gaitпоходка and strideшагать lengthдлина -- these streamsпотоки of dataданные
333
819000
2000
и позволяющими оценить
показатели походки, длины шагов,
то все эти потоки собранной информации
13:56
are startingначало to tell us things about behavioralповеденческий patternsузоры
334
821000
2000
заставляют нас задуматься
о ранее неизведанных
13:58
that we'veмы в never understoodпонимать before.
335
823000
2000
поведенческих моделях.
14:00
You can go to ORCATechORCATech.orgорганизация --
336
825000
2000
На сайте ORCATech.org
можно узнать больше.
14:02
it has nothing to do with whalesкиты, it's the OregonОрегон CenterЦентр for Agingстарение and TechnologyТехнологии --
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 problemпроблема is, IntelIntel is still one of the largestкрупнейший
339
832000
2000
Как бы то ни было,
компания Intel остаётся
14:09
fundersфинансирующие in the worldМир
340
834000
2000
одним из крупнейших спонсоров
14:11
of independentнезависимый livingживой technologyтехнологии researchисследование.
341
836000
3000
технологического исследования
независимого автономного проживания.
14:14
I'm not braggingхвастовство about how much we fundфонд;
342
839000
2000
Я здесь не хвастаюсь суммами,
которые Intel жертвует на исследования,
14:16
it's how little anyoneкто угодно elseеще actuallyна самом деле paysплатит attentionвнимание
343
841000
2000
а хочу привлечь ваше внимание
к тому, насколько мал
14:18
to agingстарение and fundsфонды innovationинновация on agingстарение,
344
843000
3000
наш интерес к проблемам старения,
и как мало спонсируются инновации
в этой конкретной сфере,
14:21
chronicхронический diseaseболезнь managementуправление and independentнезависимый livingживой in the home.
345
846000
3000
в сфере наблюдения за хроническими болезнями
или в том, что касается
независимого проживания престарелых людей.
14:24
So, my mantraмантра here, my fourthчетвертый sloganлозунг is:
346
849000
2000
Мой четвёртый слоган на сегодня —
14:26
10,000 householdsдомохозяйства or bustбюст.
347
851000
3000
«10 тысяч семей или всё прахом».
14:29
We need to driveводить машину
348
854000
2000
Нам нужно организовать и провести
14:31
a nationalнациональный, if not internationalМеждународный, Framingham-typeFramingham типа heartсердце studyизучение
349
856000
4000
национальное, а, может, и международное
исследование технологий независимого проживания
14:35
of independentнезависимый livingживой technologiesтехнологии,
350
860000
2000
в стиле кардиообследования Framingham,
14:37
where we have 10,000 elderlyпрестарелые connectedсвязанный householdsдомохозяйства
351
862000
3000
так что у нас будет 10 тысяч
престарелых семей,
подсоединённых к одной сети,
14:40
with broadbandширокополосный, fullполный medicalмедицинская characterizationхарактеристика,
352
865000
3000
в которой будет собрана
вся важная медицинская информация,
14:43
and a platformПлатформа by whichкоторый we can startНачало to experimentэксперимент
353
868000
2000
и эта платформа позволит нам
проводить реальные исследования,
14:45
and turnочередь these from 20-household-домашнее хозяйство anecdotalанекдотичный studiesисследования
354
870000
3000
а не пресловутые
университетские попытки,
14:48
that the universitiesуниверситеты fundфонд,
355
873000
2000
в которых участвуют не больше 20 семей;
14:50
to largeбольшой clinicalклиническая trialsиспытания that proveдоказывать out the valueстоимость of these technologiesтехнологии.
356
875000
3000
настоящие клинические исследования,
которые позволят по-настоящему оценить
значение этих технологий.
14:53
So, 10,000 householdsдомохозяйства or bustбюст.
357
878000
2000
10 тысяч домов или всё прахом.
14:55
These are just some of the householdsдомохозяйства that we'veмы в doneсделанный in the IntelIntel studiesисследования.
358
880000
4000
И это только часть всех семей,
которые участвовали в исследованиях для Intel.
14:59
My fifthпятый and finalокончательный phraseфраза:
359
884000
2000
Мой пятый и последний постулат
будет таким.
15:01
I have triedпытался for two yearsлет,
360
886000
2000
На протяжении последних двух лет
я пытался,
15:03
and there were momentsмоменты when we were quiteдовольно closeЗакрыть,
361
888000
3000
и у нас даже была пара моментов,
когда мы, казалось, были близки к тому,
15:06
to make this healthcareздравоохранение reformреформа billзаконопроект be about reformреформа
362
891000
3000
чтобы новый проект здравоохранения
стал проектом перехода
15:09
from something and to something,
363
894000
2000
от одного положения вещей к другому.
15:11
from a mainframeмэйнфреймов modelмодель
364
896000
2000
Чтобы мы отказались
от мэйнфреймовой модели
15:13
to a personalличный healthздоровье modelмодель,
365
898000
2000
и перешли к персональной
модели здравоохранения,
15:15
or to mean something more than just a debateобсуждение
366
900000
2000
или хотя бы чтобы мы прекратили
выстраивать эти дебаты как просто дебаты
15:17
about the publicобщественности optionвариант and how we're going to financeфинансы.
367
902000
2000
об общественной альтернативе,
которую мы не знаем, как финансировать.
15:19
It doesn't matterдело how we financeфинансы healthcareздравоохранение.
368
904000
3000
Не важно, как мы будем
финансировать систему здравоохранения.
15:22
We're going to figureфигура something out
369
907000
2000
Мы что-нибудь придумаем,
что будет работать ещё 10 лет,
15:24
for the nextследующий 10 yearsлет, and try it.
370
909000
2000
на том и порешим.
15:26
No matterдело who paysплатит for it,
371
911000
2000
Но вне зависимости от того,
кто будет платить за эту систему,
15:28
we better startНачало doing careзабота in a fundamentallyв корне differentдругой way
372
913000
2000
нам пора начать предоставлять
такие услуги кардинально иначе
15:30
and treatingлечения the home and the patientпациент
373
915000
3000
и рассматривать и дом больного,
и его самого,
15:33
and the familyсемья memberчлен and the caregiversопекуны
374
918000
2000
и его близких, и тех,
кто заботится о нём,
15:35
as partчасть of these coordinatedкоординированный careзабота teamsкоманды
375
920000
2000
как одну команду.
15:37
and usingс помощью disruptiveразрушительный technologiesтехнологии that are alreadyуже here
376
922000
4000
При этом надо использовать новые,
уже доступные технологии так,
15:41
to do careзабота in some prettyСимпатичная fundamentalфундаментальный differentдругой waysпути.
377
926000
3000
чтобы принцип здравоохранения
был изменён в корне.
15:44
The presidentпрезидент needsпотребности to standстоять up and say,
378
929000
3000
Под конец дебатов
о реформе системы здравоохранения
15:47
at the endконец of a healthcareздравоохранение reformреформа debateобсуждение,
379
932000
3000
президент США должен встать
и громогласно заявить следующее:
15:50
"Our goalЦель as a countryстрана is to moveпереехать 50 percentпроцент of careзабота
380
935000
3000
«50% услуг здравоохранения
должны быть выведены в следующие 10 лет
15:53
out of institutionsучреждения, clinicsклиники, hospitalsбольницы and nursingуход homesдома,
381
938000
3000
из больниц, клиник, госпиталей
и домов для престарелых
15:56
to the home, in 10 yearsлет."
382
941000
2000
и должны быть оказаны дома».
15:58
It's achievableдостижимый. We should do it economicallyэкономически,
383
943000
2000
Этого можно достичь. Нужно просто
правильно решить этот вопрос
16:00
we should do it morallyморально,
384
945000
2000
с экономической
и с моральной точки зрения.
16:02
and we should do it for qualityкачественный of life.
385
947000
2000
И с точки зрения
улучшения качества жизни.
16:04
But there is no goalЦель withinв this healthздоровье reformреформа.
386
949000
2000
Но нынешняя реформа
не преследует какой-либо цели.
16:06
It's just a messбеспорядок todayCегодня.
387
951000
2000
Это не реформа,
а самый настоящий бардак.
16:08
So, you know, that's my last messageсообщение to you.
388
953000
2000
Это последнее,
чем я хотел с вами поделиться.
16:10
How do we setзадавать a going-to-the-moonидти-к-луне goalЦель
389
955000
3000
Как же нам включить в проект
эту амбициозную цель
16:13
of dealingдело with the Y2K +10 problemпроблема that's comingприход?
390
958000
4000
по борьбе
с приближающейся проблемой 2000+10?
16:17
It's not that innovationинновация and technologyтехнологии is going to be the
391
962000
2000
Инновации и технологии —
это не волшебство, они не изменят всё,
16:19
magicмагия pillпилюля that curesзатвердевает all, but it's going to be partчасть of the solutionрешение.
392
964000
3000
но они должны стать
частью решения проблемы.
16:22
And if we don't createСоздайте a personalличный healthздоровье movementдвижение,
393
967000
3000
Если мы не начнём движение
за персональную систему здравоохранения,
16:25
something that we're all aimingприцеливание towardsв направлении in reformреформа,
394
970000
2000
чего бы нам, в общем-то,
всем хотелось от реформы,
16:27
then we're going to moveпереехать nowhereнигде.
395
972000
2000
тогда мы ничего не добьёмся.
16:29
So, I hopeнадежда you'llВы будете turnочередь this conferenceконференция into that kindсвоего рода of movementдвижение forwardвперед.
396
974000
2000
Я надеюсь, что сегодняшняя конференция
станет отправной точкой
этого движения вперёд.
16:31
Thanksблагодаря very much.
397
976000
2000
Большое спасибо.
16:33
(ApplauseАплодисменты)
398
978000
3000
(Аплодисменты)
Translated by Ekaterina Zolottseva
Reviewed by Aliaksandr Autayeu

▲Back to top

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