Eric Dishman: Take health care off the mainframe

번역: Sanghoon Lee 검토: Young-ho Park

If you think about the phone --

제가 보여드리고자 하는 것은

and Intel has tested

전화기와 관련되어 지난

a lot of the things I'm going to show you,

10년 동안 인텔이

over the last 10 years,

실시한 많은 실험에 관한 것인데

in about 600 elderly households --

약 600여 노인가구 -

300 in Ireland, and 300 in Portland --

아일랜드의 300, 포트랜드의 300 가구를 상대로

trying to understand: How do we measure

어떻게 의학적으로 의미있게 노인 환자들의

and monitor behavior

행동을 감시하고 측정할 수 있는가를 알기 위해

in a medically meaningful way?

실시한 실험들입니다.

And if you think about the phone, right,

우리는 전화기를 사용해서

it's something that we can use for some incredible ways

많은 방법으로 노인들이 정확한 시간에 정확하게

to help people actually take the right medication at the right time.

투약할 수 있도록 도와줄 수 있습니다.

We're testing these kinds of simple

저희들은 이와 같은 단순한 센서 네트워크 기술을

sensor-network technologies in the home

가정 내에서 실험하고 있는데, 이 센서들은

so that any phone that a senior is already comfortable with

어떤 전화기에서도 작동하여

can help them deal with their medications.

노인들이 약을 정확하게 투약하도록 돕고 있습니다.

And a lot of what they do is they pick up the phone,

이 시스템은 전화를 받은 노인들에게

and it's our system whispering to them which pill they need to take,

어떤 약을 복용해야 하는지 알려주는데,

and they fake like they're having a conversation with a friend.

마치 친구와 대화를 하고 있다는 착각을 일으킵니다.

And they're not embarrassed by a meds caddy that's ugly,

그래서 환자들은 부엌 식탁에 앉아서

that sits on their kitchen table and says,

"나는 늙었고, 힘도 없어."라고 빈정대는

"I'm old. I'm frail."

투약 보조사의 꼴을 볼 필요가 없게 해줍니다.

It's surreptitious technology

이것은 노인들이 단순한 작업을 하거나

that's helping them do a simple task

정확한 약을 제때에 먹을 수 있도록 도와주는

of taking the right pill at the right time.

숨어서 작동하는 시스템이지요.

Now, we also do some pretty amazing things with these phones.

우리는 전화기를 사용해서 정말 놀랄 만한 일들도 하지요.

Because that moment when you answer the phone

환자가 전화를 받으면 매번 그 순간부터

is a cognitive test every time that you do it.

인지능력평가 시험이 시작되지요.

Think about it, all right? I'm going to answer the phone three different times.

저는 이제 전화를 3번 받겠습니다. 잘 들어 보세요.

"Hello? Hey."

"여보세요? 안녕하세요?"

All right? That's the first time.

보셨죠? 이게 첫 번째입니다.

"Hello? Uh, hey."

"여보세요? 어, 안녕하세요?"

"Hello? Uh, who?

"여보세요? 어, 누구?

Oh, hey."

아- 안녕하세요?"

All right? Very big differences

보셨죠? 그런데 전화받는 방법이

between the way I answered the phone the three times.

각각 엄청나게 달랐죠.

And as we monitor phone usage

우리들은 오랜 기간에 걸쳐 노인들이

by seniors over a long period of time,

전화를 사용하는 방법을 관찰합니다.

down to the tenths of a microsecond,

전화를 받은 후

that recognition moment

친구가 거는 전화라는 것을 알고

of whether they can figure out that person on the other end

곧 대화를 시작하는지 아니면 누가 전화를 거는지 곧 알지 못하고

is a friend and we start talking to them immediately,

"잠깐만요..누구시죠? 아!"

or they do a lot of what's called trouble talk,

이렇게 인지할 때 까지

where they're like, "Wait, who is this? Oh." Right?

걸리는 시간을 1/100 초 까지 정확히 측정합니다.

Waiting for that recognition moment

인지 시간이 지연된다는 것은 어쩌면

may be the best early indicator of the onset of dementia

지금까지 알려진 어떤 의학 진단보다도 더 우수한

than anything that shows up clinically today.

치매의 조기 신호가 될 수 있습니다.

We call these behavioral markers.

우리는 이런것을 행동 표지(behavioral markers)라고 하지요.

There's lots of others. Is the person going to the phone

다른 여러가지들도 모니터링하지요. 예를들면

as quickly, when it rings, as they used to?

전처럼 전화를 빨리 받는가?

Is it a hearing problem or is it a physicality problem?

청력 문제 또는 신체적 문제가 있는가?

Has their voice gotten more quiet? We're doing a lot of work with people

목소리가 보다 조용해졌나? 저희들은 많은 수의

with Alzheimer's and particularly with Parkinson's,

알츠하이머, 특히 파킨슨병 환자를 돌보는데

where that quiet voice that sometimes shows up with Parkinson's patients

조용해진 목소리는 파킨슨병의 경우 가장 정확한

may be the best early indicator

조기 신호가 될 수 있으며, 임상적 증상이

of Parkinson's five to 10 years before it shows up clinically.

발현되기 5-10 년 전에 예측하게 해줍니다.

But those subtle changes in your voice over a long period of time

오랜 시간에 걸쳐서 음성이 조금씩 약해지면

are hard for you or your spouse to notice until it becomes so extreme

목소리가 극도로 약해질때까지 환자 자신과

and your voice has become so quiet.

배우자가 감지하기 힘들지요.

So, sensors are looking at that kind of voice.

따라서 센서는 음성의 이러한 변화를 포착하려고 하지요.

When you pick up the phone,

전화를 받을때,

how much tremor are you having,

손이 얼마나 떨리는지,

and what is that like, and what is that trend like over a period of time?

어떻게 떨리는지, 그리고 시간이 흐름에 따라 어떤 경향을 보이는지?

Are you having more trouble dialing the phone than you used to?

전화 거는 것이 예전에 비해 더 힘들어졌는지?

Is it a dexterity problem? Is it the onset of arthritis?

손의 기민성 문제인가? 관절염이 발병하는가?

Are you using the phone? Are you socializing less than you used to?

전화를 사용하고 있는가? 사회활동이 예전보다 줄었는가?

And looking at that pattern. And what does that decline in social health

그리고 패턴을 찾습니다. 사회적 건강이 퇴쇠한다는 것은

mean, as a kind of a vital sign of the future?

장래에 대한 기본적 징후로 어떤 의미가 있을까요?

And then wow, what a radical idea,

이것은 참 급진적인 이야기인데

we -- except in the United States --

미국을 제외한 여러나라에서는 이와같은 신기술을

might be able to use this newfangled technology

사용하여 의사 또는 간호사와

to actually interact with a nurse or a doctor on the other end of the line.

실제로 대화를 할 수 있게 되리라 생각합니다.

Wow, what a great day that will be

이와 같은 기술이 현실화 되는 날은

once we're allowed to actually do those kinds of things.

참으로 멋진 날이 될것입니다.

So, these are what I would call behavioral markers.

이런 것들이 우리들이 말하는 행동 표지라는 것입니다.

And it's the whole field that we've been trying to work on

이것은 지난 10년 동안 인텔이

for the last 10 years at Intel.

연구해 온 분야입니다.

How do you put simple disruptive technologies,

제가 말하려는 다섯 단계로 된 이야기의 첫 번째는

and the first of five phrases that I'm going to talk about in this talk?

제가 언급할 간단한 파괴적 기술을 어떻게 사용하느냐는 것입니다.

Behavioral markers matter.

행동 표지는 중요합니다.

How do we change behavior?

어떻게 행동을 바꿀 수 있을까요?

How do we measure changes in behavior

질병 방지, 조기 진단 및

in a meaningful way that's going to help us with

오랜 기간에 걸쳐 질병의 발달을

prevention of disease, early onset of disease,

추적 할 수 있도록 행동의 변화를

and tracking the progression of disease over a long period of time?

의미있게 측정하는 방법이 무엇일까요?

Now, why would Intel let me

왜 인텔이 지난 10년 동안

spend a lot of time and money, over the last 10 years,

많은 돈과 시간을 투자하여

trying to understand the needs of seniors

노인들의 요구를 이해하려고 하고 이런 종류의

and start thinking about these kinds of behavioral markers?

행동 지표에 대해 생각하기 시작했을까요?

This is some of the field work that we've done.

이분들은 저희 연구에 참가하셨던 분들입니다.

We have now lived with 1,000 elderly households

우리는 지난 10 년 동안 20 개국에 걸쳐

in 20 countries over the last 10 years.

1,000 개의 노인 가구에서 연구를 실시했습니다.

We study people in Rochester, New York.

우리는 뉴욕의 로체스터에 사는 사람들을 연구합니다.

We go live with them in the winter

우리들은 노인들이 겨울에 어떻게

because what they do in the winter,

보건의료 서비스를 사용하고 사회활동을

and their access to healthcare, and how much they socialize,

얼마나 많이 하는지를 알기 위해 겨울철에 그들을 연구하였는데

is very different than in the summer.

그 이유는 여름과 겨울에 큰 차이가 있기 때문입니다.

If they have a hip fracture we go with them

이들이 골반골절을 당하는 경우

and we study their entire discharge experience.

우리들은 퇴원 후의 경험 전체를 연구했지요.

If they have a family member who is a key part of their care network,

만약 환자의 가족 한 명이 핵심적인 환자보호자의 일원인 경우

we fly and study them as well.

그런 사람도 연구에 포함시켰지요.

So, we study the holistic health experience

저희들은 지난 10년 동안 20개국에서

of 1,000 seniors over the last 10 years

1,000명의 노인을 상대로

in 20 different countries.

전반적인 건강 조사를 했지요.

Why is Intel willing to fund that?

왜 인텔이 기꺼이 연구자금을 제공했을까요?

It's because of the second slogan that I want to talk about.

그 이유는 제가 지금 말하려는 두 번째 슬로건에 있지요.

Ten years ago, when I started trying to convince Intel

10년 전에 저는 독립적인 생활을 도와 주는

to let me go start looking at disruptive technologies

파괴적인 기술을 연구하는 자금을 제공해 주도록

that could help with independent living,

인텔을 설득시키려고 했었는데

this is what I called it: "Y2K + 10."

저는 그 기술을 "Y2K + 10"라고 불렀지요.

You know, back in 2000,

여럽분께사 잘 기억하시겠지만

we were all so obsessed with paying attention

1999년에서 2000년으로 넘어가던 당시

to the aging of our computers,

우리는 모두 밀레니엄 버그 때문에

and whether or not they were going to survive

컴퓨터가 고장날 지

the tick of the clock from 1999 to 2000,

모른다는 걱정을 하느라고

that we missed a moment that only demographers were paying attention to.

인구학자들이 주목하여 지켜보던 순간의 중요성을 인식하지 못했죠.

It was right around New Years.

그 해의 설날쯤에

And that switchover,

획기적인 변화가 있었는데

when we had the larger number of older people on the planet,

그것은 지구상의 노인인구가

for the first time than younger people.

젊은이의 인구를 초과했다는 것이었지요.

For the first time in human history -- and barring aliens landing

인구통계학자들은 외계인의 방문이나 또는 대규모의 전염병 같은

or some major other pandemic,

극도로 예외적인 일이 발생하지 않는 한

that's the expectation from demographers, going forward.

인류 역사상 처음으로 노인이 더 많아진다는 예측을 했었지요.

And 10 years ago it seemed like I had a lot of time

10년 전 저는 이 문제를 연구할 필요하다는 것을 인텔에

to convince Intel to work on this. Right?

설득시킬 충분한 시간이 있었다고 생각했지요. 그렇죠?

Y2K + 10 was coming,

'Y2K + 10'이 다가오고 있었지요.

the baby boomers starting to retire.

베이비붐 세대는 은퇴하기 시작하고...

Well folks, it's like we know these demographics here.

자 여러분, 우리가 인구통계를 모르는것은 아니지요.

This is a map of the entire world.

이 지도에 보이는 것 처럼

It's like the lights are on,

불은 잔뜩 켜져 있지만

but nobody's home on this demographic

아무도 집에 없는 것과 같지요.(집에 사람이 없다=멍허니 있다)

Y2K + 10 problem. Right?

Y2K + 10 문제가 바로 이렇지요. 그렇죠?

I mean we sort of get it here, but we don't get it here,

머리로는 알지만 마음으로는 느끼지 못하고 있어요.

and we're not doing anything about it.

그런데 우리는 아무런 대책도 없지요.

The health reform bill is largely ignoring

우리의 의료 개혁 법안은

the realities of the age wave that's coming,

노령 인구의 파도가 밀려온다는 현실과

and the implications for what we need to do to change

어떻게 의료비를 부담할 것인지는 물론

not only how we pay for care,

다른 획기적인 방법으로 의료서비스를 제공하는 것도

but deliver care in some radically different ways.

대체적으로 무시하고 있지요.

And in fact, it's upon us.

이 과제는 이미 우리의 문턱에 다가와 있습니다.

I mean you probably saw these headlines. This is Catherine Casey

아마도 이런 헤드라인을 보셨을 텐데요. 캐서린 캐시입니다.

who is the first boomer to actually get Social Security.

베이비붐 세대원 최초로 사회보장금을 받게 된 사람이죠.

That actually occurred this year. She took early retirement.

사실은 조기 은퇴를 해서 작년부터 받기 시작했지요.

She was born one second after midnight in 1946.

그녀는 1946년 0시 0분 1초에 태어났습니다.

A retired school teacher,

은퇴한 교사이지요.

there she is with a Social Security administrator.

사회복지부 사람과 같이 사진을 찍었네요.

The first boomer actually, we didn't even wait till 2011, next year.

베이비붐 세대의 제1호 였는데 2011년이 정년은퇴인데 미리 은퇴했지요.

We're already starting to see early retirement occur this year.

올해 이미 조기 은퇴하는 사람들이 생기기 시작했지요.

All right, so it's here. This Y2K + 10 problem is at our door.

자 Y2K + 10 문제는 지금 우리의 문턱까지 와 있습니다.

This is 50 tsunamis scheduled on the calendar,

달력에 50개의 쓰나미가 약정돼 있는 것이나 마찬가지입니다.

but somehow we can't sort of marshal our government

그런데 왜 그런지 우리는 정부와 혁식적인 기관들을

and innovative forces to sort of get out in front of it

동원시켜 닥쳐오는 문제에 앞서 준비를 하지

and do something about it. We'll wait until

못하고 있습니다.

it's more of a catastrophe, and react,

미리 준비를 하는게 아니라 큰 재앙이

as opposed to prepare for it.

닥칠 때까지 기다렸다가 대응하자는 식입니다.

So, one of the reasons it's so

Y2K 문제에 대해 미리 준비하는 것이

challenging to prepare for this Y2K problem

어려운 이유의 하나는, 제가 말하는 소위

is, I want to argue, we have what I would call

'메인프레임 중독' 때문이라고

mainframe poisoning.

저는 주장하고 싶습니다.

Andy Grove, about six or seven years ago,

약 6-7년 전에 앤디 그로브는,

he doesn't even know or remember this, in a Fortune Magazine article

아마 이 사실을 모르거나 기억하지 못할 수 있지만, 포츈지 기사에서

he used the phrase "mainframe healthcare,"

"메인프레임 헬스케어"라는 문구를 썼는데

and I've been extending and expanding this.

저는 그말을 빌려서 확대하고 확장해서 사용하지요.

He saw it written down somewhere. He's like, "Eric that's a really cool concept."

그는 어디에서 그 문구를 읽고 "에릭, 정말 멋진 개념이야."라고 말했죠.

I was like, "Actually it was your idea. You said it in a Fortune Magazine article.

저는 "사실 그건 자네 생각이었지. 포츈지에서 말했잖아.

I just extended it."

난 그걸 좀 뿔렸을 뿐이야"라고 말했겠죠.

You know, this is the mainframe.

알다시피, 이게 메인프레임입니다.

This mentality of traveling to

환자들이 비싼 의료시설로 가서

and timesharing large, expensive healthcare systems

그곳의 서비스를 시분할하는

actually began in 1787.

개념은 1787년에 시작되었습니다.

This is the first general hospital in Vienna.

이것이 비엔나 최초의 일반병원입니다.

And actually the second general hospital in Vienna,

1850년 경에는 두 번째 병원이 비엔나에 설립됐는데

in about 1850, was where we started to build out

그곳에서 처음으로 의대생에게 각 전문분야에

an entire curriculum for teaching med students specialties.

대한 교육 과정을 제공하기 시작했지요.

And it's a place in which we started developing

그리고 그곳에서 말 그대로 환자의 몸을

architecture that literally divided the body,

각 진료 부서와 전문분야로 분리하는

and divided care into departments and compartments.

체계를 개발하기 시작했지요.

And it was reflected in our architecture,

그것이 현재 우리의 시스템에 반영돼 있죠.

it was reflected in the way that we taught students,

그리고 학생들을 가르치는 방식에도 반영되었지요.

and this mainframe mentality persists today.

이 메인프레임 사고체계는 여전히 존재하고 있습니다.

Now, I'm not anti-hospital.

자, 저는 병원체계를 반대하는 사람은 아닙니다.

With my own healthcare problems, I've taken drug therapies,

제 자신도 여러차례 병원에서 약물치료를 받았고

I've traveled to this hospital and others, many, many times.

이 병원 저 병원을 다녀 왔지요.

But we worship the high hospital on a hill. Right?

우리는 언덕 위에 자리잡은 거대한 병원을 숭배합니다. 그쵸?

And this is mainframe healthcare.

이것이 메인프레임 건강관리 체계입니다.

And just as 30 years ago

30년 전만 해도

we couldn't conceive that we would have the power

이방 전체를 채울 수 있었던 메인프레임 컴퓨터의

of a mainframe computer that took up a room this size

기능을 손가방이나 벨트에 휴대할 수 있는

in our purses and on our belts,

핸드폰에 담을 수 있으리라고는

that we're carrying around in our cell phone today,

아무도 생각하지 못했죠.

and suddenly, computing,

그런데 갑자기

that used to be an expert driven system,

퍼스널 컴퓨터가 나오며 전문가들만 사용하던

it was a personal system that we all owned as part of our daily lives --

컴퓨터가 일반인 생활의 일부가 되었지요.

that shift from mainframe to personal computing

우리의 보건의료 서비스에게 필요한 것은 메인프레임에서

is what we have to do for healthcare.

퍼스널 컴퓨팅으로와 같은 전환입니다.

We have to shift from this mainframe mentality of healthcare

우리는 메인프레임같은 보건의료의 사고방식으로 부터

to a personal model of healthcare.

개인화된 보건의료 모델로 옮겨가야 합니다.

We are obsessed with this way of thinking.

우리는 메임프레임식 사고방식을 벗어나지 못하고 있습니다.

When Intel does surveys all around the world and we say,

인텔이 전 세계적 여론조사를 했을때 어연상 시험으로

"Quick response: healthcare."

"헬스케어" 라고 말하면

The first word that comes up is "doctor."

사람들이 첫 번째로 말하는 단어는 '의사'였지요.

The second that comes up is "hospital." And the third is "illness" or "sickness." Right?

두 번째 단어는 '병원', 세 번째는 '질병' 혹은 '병'였지요. 맞죠?

We are wired, in our imagination, to think about healthcare

우리는 보건의료에 관해 생각할 때 이런 대규모 병원을

and healthcare innovation as something

머리속에 연상하도록

that goes into that place.

두뇌의 회로가 굳어져 있습니다

Our entire health reform discussion right now,

현재 의료정책입안자들은 의료개혁이라는 것이

health I.T., when we talk with policy makers,

의사들이 의무기록을 쓰고 읽을때 메인프레임

equals "How are we going to get doctors using

컴퓨터를 사용하도록 만드는 것과

electronic medical records in the mainframe?"

같다고 생각하고 있습니다.

We're not thinking about

우리는 지금 메인프레임을

how do we shift from the mainframe to the home.

가정으로 옮기자는 생각은 하지도 않고 있습니다.

And the problem with this is

문제는 우리들이 보건의료라는 것이

the way we conceive healthcare. Right?

어떤것이라고 생각하는가에 있습니다. 그렇죠?

This is a very reactive, crisis-driven system.

기존 체제는 매우 반응적이며, 위기로 촉발되는 시스템입니다.

We're doing 15-minute exams with patients.

환자의 검진시간은 15분이지요.

It's population-based.

그리고 그곳 주민의 통계 자료에 기반한 것이지요.

We collect a bunch of biological information in this artificial setting,

우리는 이런 인위적인 상황에서 다량의 생물학적 정보를 수집합니다.

and we fix them up, like Humpty-Dumpty all over again,

우리는 환자들을 험프티-덤프티처럼 대충

and send them home,

다시 고쳐놓고 집으로 돌려 보내며

and hope -- we might hand them a brochure, maybe an interactive website --

기껏 팸플릿이나 대화식 웹사이트 주소 정도 주고, 지시사항이나

that they do as asked and don't come back into the mainframe.

몇개 말하고는 다시 그들이 메인프레임으로 돌아오지 않기를 바라죠.

And the problem is we can't afford it today, folks.

문제는 기존 시스템이 감당할 수 없다는 것입니다.

We can't afford mainframe healthcare today to include the uninsured.

현재 메임프레인 보건의료 시스템은 비보험 환자를 돌볼 수 없습니다.

And now we want to do a double-double

설상가상으로 베이비붐 노인 인구도

of the age wave coming through?

밀어 닥치는 상황입니다.

Business as usual in healthcare is broken and we've got to do something different.

정상적인 서비스를 더 이상 제공할 수 없으니 무언가가 바뀌어야 합니다.

We've got to focus on the home.

우리는 가정치료에 집중해야 합니다.

We've got to focus on a personal healthcare paradigm

우리는 개별적 보건의료 패러다임에 집중해서 가정에서

that moves care to the home. How do we be more proactive,

환자를 돌보는 방법을 찾아야 합니다. 어떻게 하면 보더 적극적이고

prevention-driven?

예방 주도형의 체계를 만들 수 있을까요?

How do we collect vital signs and other kinds of information 24 by 7?

어떻게 하면 활력징후와 다른 종류의 정보를 24x7 수집할 수 있을까요?

How do we get a personal baseline about what's going to work for you?

어떻게 하면 각 환자에 적합한 기준선을 찾을 수 있을까요?

How do we collect not just biological data

어떻게 하면 생체정보 뿐만이 아니라 행동,

but behavioral data, psychological data,

심리 및 관련 정보를 환자의 가정에서

relational data, in and on and around the home?

수집할 수 있을까요?

And how do we drive compliance to be a customized care plan

어떻게 하면 우리가 가진 모든 최신기술을 사용해

that uses all this great technology that's around us

우리의 행동을 바꿀 수 있는 맟춤형

to change our behavior?

의료계획을 짤 수 있을까요?

That's what we need to do for our personal health model.

우리의 보건의료 모델에 필요한 것은 바로 이런 것들입니다.

I want to give you a couple of examples. This is Mimi

몇 가지 예를 보여 드리죠. 이분의 이름은 미미입니다.

from one of our studies --

우리 연구에 참여했었죠.

in her 90s, had to move out of her home

90대인 그녀는 더이상 집에서 혼자 살수가 없게 됐지요.

because her family was worried about falls.

가족들이 미미가 낙상 할까봐 걱정했기 때문입니다.

Raise your hand if you had a serious fall

여러분 중에서부모님이나 가까운 친척중에

in your household, or any of your loved ones,

심한 낙상을 한 사람이 있다면,

your parents or so forth. Right?

손을 들어보세요. 그렇죠?

Classic. Hip fracture often leads to institutionalization of a senior.

전형적인 케이스는 노인들이 골반 골절로 노양원 등에 들어가는 것입니다.

This is what was happening to Mimi; the family was worried about it,

미미의 경우가 바로 그랬는데 가족들이

moved her out of her own home into an assisted living facility.

낙상을 우려해서 노인보호주택으로 가게 했지요.

She tripped over her oxygen tank.

그런데 그곳에서 산소통에 발이 걸려 넘어졌지요.

Many people in this generation won't press the button,

이 세대의 노인들은 경보 시스템이 자기방에 있더라도

even if they have an alert call system, because they don't want to bother anybody,

다른 사람을 방해하지 않으려고 대부분 버튼을 누르지 않죠.

even though they've been paying 30 dollars a month.

그것 때문에 매달 30 달러를 내는데도 버튼을 안누르지요.

Boomers will press the button. Trust me.

베이비붐 세대는 그 버튼을 누를 겁니다. 확실합니다.

They're going to be pressing that button non-stop. Right?

아마 계속 눌러댈 것입니다. 그쵸?

Mimi broke her pelvis, lay all night, all morning,

골반이 골절된 미미는 밤에서 아침까지 내내 방바닥에

finally somebody came in and found her,

쓰러져 있었고, 드디어 누가 미미를 발견해서

sent her to the hospital.

병원으로 이송시켰습니다.

They fixed her back up. She was never going to be able to move back

병원은 미미를 치료했죠. 그녀는 다시 노인보호주택으로

into the assisted living. They put her into the nursing home unit.

돌아갈 형편이 아니었지요. 간호사가 있는 요양원으로 갔지요.

First night in the nursing home unit where she had been

그 요양원은 미미가 있던 노인보호주택과 같은 시설에 있었는데

in the same assisted living facility, moved her from one bed to another,

요양원에 들어간 첫날 미미가 누워있던 침대에서 다른 침대로 옮길때

kind of threw her, rebroke her pelvis,

그곳 직원이 미미를 거의 던지다 시피하여 골반이 재골절되었죠.

sent her back to the hospital that she had just come from,

그래서 다시 방금 나왔던 병원으로 재이송되었는데

no one read the chart, put her on Tylenol,

아무도 진료기록을 보지 않고 타이레놀을 투여했지요.

which she is allergic to, broke out, got bedsores,

미미는 그 약에 알러지가 있어서 욕창이 생겼고...

basically, had heart problems, and died

간단히 말해 심장에 문제가 생겨 별세했죠.

from the fall and the complications and the errors that were there.

즉, 낙상, 합병증, 인적오류가 사망원인이었죠.

Now, the most frightening thing about this is

여기서 가장 끔찍한 사실은 그녀가

this is my wife's grandmother.

제 와이프의 할머니였다는 것이죠.

Now, I'm Eric Dishman. I speak English,

자, 저는 에릭 디시먼입니다. 저는 영어를 하죠.

I work for Intel, I make a good salary,

인텔에서 일하고 돈도 많이 법니다.

I'm smart about falls and fall-related injuries --

낙상과 관련된 부상에 대해서도 잘 압니다.

it's an area of research that I work on.

뿐만아니라, 제가 연구하는 분야죠.

I have access to senators and CEOs.

상원의원들, CEO들과 인맥도 있습니다.

I can't stop this from happening.

하지만 이런 일을 막을 수 없었죠.

What happens if you don't have money, you don't speak English

돈이 없고, 영어도 못하고 인맥도 없는 사람은

or don't have the kind of access

이와 같이 누구에게나 생길 수 있는

to deal with these kinds of problems that inevitably occur?

문제가 발생할때 어떻게 할까요?

How do we actually prevent the vast majority of falls

대부분의 노인에게 낙상사고라는 것이 아예 발생하지

from ever occurring in the first place?

않도록 하려면 어떻게 해야 할까요?

Let me give you a quick example of work that we're doing

바로 이렇게 하기 위해 우리가 지금 어떤 연구를

to try to do exactly that.

하고 있는지 간단한 예를 보여드리죠.

I've been wearing a little technology that we call Shimmer.

저는 시머(Shimmer)라고 부르는 작은 장비를 착용하고 있습니다.

It's a research platform.

연구 장비이지요.

It has accelerometry. You can plug in a three-lead ECG.

가속도계가 달려있죠. 3선 심전도기기에 연결할 수도 있지요.

There is all kinds of sort of plug-and-play

레고 블럭 처럼 부착시킬 수 있는 다수의

kind of Legos that you can do to capture, in the wild,

이 장비는 플러그 앤 플레이 장비를 사용해 실세상의

in the real world,

정보를 수집할 수 있는데,

things like tremor, gait,

몸체나 손 등의 떨림, 걸음걸이,

stride length and those kinds of things.

보폭 등의 정보를 포착할 수 있죠.

The problem is, our understanding of falls today,

현재로는 미미 같은 사람에게 낙상 사고가 발생하면

like Mimi, is get a survey in the mail three months after you fell,

3개월 후에 정부에서 우편으로 설문 조사서를 보내서

from the State, saying, "What were you doing when you fell?"

"낙상하셨을 때 무엇을 하고 계셨습니까?"라는 질문을 하는 정도이죠.

That's sort of the state of the art.

현재의 첨단기술은 그정도입니다.

But with something like Shimmer, or we have something called the Magic Carpet,

저희들은 현재 시머같은 장비나, 센서가 부착된 매직 카펫

embedded sensors in carpet, or camera-based systems

그리고 스포츠 의학에서 빌려온

that we borrowed from sports medicine,

카메라 기반 시스템을 통해,

we're starting for the first time in those 600 elderly households

사상최초로 600명의 노인 가구로부터

to collect actual kinematic motion data

실제로 그들의 운동학적 정보를 수집하고 있습니다.

to understand: What are the subtle changes that are occurring

이 시스템은 예를들면 어머니의 낙상 가능성을

that can show us that mom has become risk at falls?

예고해주는 거동의 미세한 변화를 감지해 줍니다.

And most often we can do two interventions,

이러한 경우 우리는 종종 치료를 할 수 있지요.

fix the meds mix.

투약의 혼합 비율을 바꾸는 것이죠.

I'm a qualitative researcher, but when I look at these data streams coming in

저는 정성 연구가이지만, 이들 노인 가구로 부터 나오는

from these homes, I can look at the data and tell you the day

데이터 스트림을 보면 다른 사람들은 모를지 모르지만

that some doctor prescribed them something that nobody else

어떤 의사가 새로운 약을 처방했다는

knew that they were on, because we see the changes

사실을 알 수 있지요. 그 집의 데이터 패턴을

in their patterns in the household. Right?

보면 알 수 있으니까요. 그렇죠?

These discoveries of behavioral markers,

이와 같이 행동표지와 행동 변화를

and behavioral changes

볼 수 있는 것은

are game changing, and like the discovery of the microscope

현미경의 발명과 같은 혁신적인 발전 사항인데

because of our collecting data streams that we've actually never done before.

그 이유는 전에는 불가능했던 데이터 스트림을 수집할 수 있기 때문입니다.

This is an example in our TRIL Clinic in Ireland

이것은 아일랜드에 있는 트릴 크리닉의 사례로서

of -- actually what you're seeing is

... 여러분이 여기서 보시는 것은

she's looking at data,

이분이 매직 카펫에서 나온

in this picture, from the Magic Carpet.

데이터를 보고 있는 장면입니다.

So, we have a little carpet that you can look at your amount of postural sway,

이 작은 카펫을 통해 자세 동요의 정도를 알 수 있고,

and look at the changes in your postural sway over many months.

수개월에 걸쳐 자세의 동요가 어떻게 변하는지 관측할 수 있죠.

Here's what some of this data might look like.

예를들면 이러한 데이터를 보실 수 있습니다.

This is actually sensor firings.

이것은 실제로 센서가 작동한 표시입니다.

These are two different subjects in our study.

이것은 약 1년을 통해 노인 2명의

It's about a year's worth of data.

데이터를 수집한 결과입니다.

The color represents different rooms they are in the house.

각 방은 다른 색깔로 보입니다.

This person on the left is living in their own home.

좌측의 사람은 자기 집에서 살고

This person on the right is actually living in an assisted living facility.

우측의 이 사람은 보조주거 시설에서 살지요.

I know this because look at how punctuated meal time is

식사시간이 일정하고 그 시간에

when they are no longer in their particular rooms here. Right?

다른 방으로 옮기는 것을 보면 알 수 있지요. 그렇죠?

Now, this doesn't mean that much to you.

자, 이 데이터 자체는 별로 큰 의미가 없습니다.

But when we look at these cycles of data

하지만, 오랜 기간을 두고 거동에 대한

over a longer period of time -- and we're looking at everything from

데이터 뿐만아니라 시머를 사용해서

motion around different rooms in the house,

걸음걸이 모양, 보폭 등에 관련된

to sort of micro-motions that Shimmer picks up,

미세한 움직임 등의 데이터를

about gait and stride length -- these streams of data

장기간에 걸쳐 수집하면

are starting to tell us things about behavioral patterns

이전에 몰랐던 행동 패턴의

that we've never understood before.

변화를 볼 수 있습니다.

You can go to ORCATech.org --

ORCATech.org 사이트에 가시면

it has nothing to do with whales, it's the Oregon Center for Aging and Technology --

고래와는 상관없는 사이트지요. 오레곤 노화 및 기술 센터 사이트인데

to see more about that.

이들의 장비를 자세히 보실 수 있습니다.

The problem is, Intel is still one of the largest

문제는 세계적으로 볼때 인텔이 아직도

funders in the world

독립적인 생활 기술 연구 분야에서

of independent living technology research.

가장 큰 후원자의 하나라는 것입니다.

I'm not bragging about how much we fund;

저희 회사가 이 연구를 많은 지원한다고

it's how little anyone else actually pays attention

자랑하는 것이 아니라 다른 사람들이

to aging and funds innovation on aging,

노화와 노화에 관한 혁신, 만성 질병 관리,

chronic disease management and independent living in the home.

독립적 생활에 대한 연구에 너무 관심을 보이지 않는다는 것입니다.

So, my mantra here, my fourth slogan is:

제가 기원하는 바는 바로 이것입니다. 네 번째 슬로건이죠:

10,000 households or bust.

1만 가구가 아니면 포기하는 것입니다.

We need to drive

우리는 프래밍엄 심장연구와 같은

a national, if not international, Framingham-type heart study

전국적 아니면 국제적 규모의 독립생활에 대한

of independent living technologies,

연구를 시작해야 합니다.

where we have 10,000 elderly connected households

이것은 20개의 노인 가구를 상대로 대학교들이

with broadband, full medical characterization,

자신의 자금으로 실시했던 일화적인 실험을 토대로

and a platform by which we can start to experiment

1만개의 노인 가구를 상대로 광대역 인터넷,

and turn these from 20-household anecdotal studies

시험 데이터의 완전한 의학적 특성화 및

that the universities fund,

연구 플랫폼을 통해 저희가 개발한

to large clinical trials that prove out the value of these technologies.

기술의 가치를 증명할 수 있는 대규모 임상실험이 될 것입니다.

So, 10,000 households or bust.

그래서 1만 가구가 아니면 꽝이죠.

These are just some of the households that we've done in the Intel studies.

이것은 인텔 연구에 참가했던 가구의 일부입니다.

My fifth and final phrase:

다섯 번째이자 마지막 주장은:

I have tried for two years,

저는 보건의료 개혁 법안이

and there were moments when we were quite close,

근본적인 변화를 가져오도록 2년 간 노력할 때

to make this healthcare reform bill be about reform

거의 성공했던 적이 몇번있었는데

from something and to something,

제가 원했던 사항은 다음과 같지요.

from a mainframe model

메인프레임 모델에서

to a personal health model,

개인적 보건 모델로 옮겨가는것

or to mean something more than just a debate

또는, 대중 의견이나 헬스케어 서비스의 재정조달에 대한

about the public option and how we're going to finance.

단순한 토론이 아니고 확실한 무엇을 제공해야 한다는 것이었지요.

It doesn't matter how we finance healthcare.

헬스케어 서비스의 재정조달 문제는 중요하지 않습니다.

We're going to figure something out

우리들은 앞으로의 10년간을 위해 어떤

for the next 10 years, and try it.

해결책을 제공할 수 있도록 노력할 것입니다.

No matter who pays for it,

누가 의료 비용을 지불하던지,

we better start doing care in a fundamentally different way

근본적으로 다른 방식의 보건의료

and treating the home and the patient

서비스를 제공하고 가정과 환자, 가족, 간병인 모두가

and the family member and the caregivers

조율된 혼자의 보건의료 팀의 일부로

as part of these coordinated care teams

이미 존재하고 있는 파격적인 기술을

and using disruptive technologies that are already here

이용하여 근본적으로 새로운 방법으로

to do care in some pretty fundamental different ways.

보건의료 서비스를 제공할 수 있게 해야 합니다.

The president needs to stand up and say,

제가 원하는 것은 보건의료 개혁 논쟁을

at the end of a healthcare reform debate,

마무리할 때 대통령이 다음과 같은 발표를 하는 것입니다:¥

"Our goal as a country is to move 50 percent of care

"우리의 목표는 의료원, 클리닉, 병원, 요양원에서

out of institutions, clinics, hospitals and nursing homes,

제공하는 보건의료 서비스의 50%를 10년 안에

to the home, in 10 years."

가정으로 이전하는 것이다."

It's achievable. We should do it economically,

이것은 성취 가능한 일이며 우리는 이것을

we should do it morally,

경제적으로, 도덕적으로 실행해야 하고

and we should do it for quality of life.

삶의 질을 위해 이를 달성해야 합니다.

But there is no goal within this health reform.

현재의 보건의료 개혁에는 목표가 없습니다.

It's just a mess today.

그냥 엉망진창이죠.

So, you know, that's my last message to you.

제가 여러분께 마지막으로 드리고 싶은 말은 바로 이것입니다.

How do we set a going-to-the-moon goal

달 나라에 가는 것 처럼 어려운

of dealing with the Y2K +10 problem that's coming?

다가오는 Y2K + 10 문제를 어떻게 해결해야 할까요?

It's not that innovation and technology is going to be the

혁신과 기술이 만병 통치약은 될 수 없지만

magic pill that cures all, but it's going to be part of the solution.

해결책의 일부는 될것 입니다.

And if we don't create a personal health movement,

우리가 개혁에서 추진하려는 목표인

something that we're all aiming towards in reform,

개인화된 보건의료를 위한 운동을 시작하지 않으면

then we're going to move nowhere.

아무런 발전사항이 없을 것입니다.

So, I hope you'll turn this conference into that kind of movement forward.

따라서, 저는 본 컨퍼런스가 이 운동을 추진하는 계기가 되길 바랍니다.

Thanks very much.

매우 감사합니다.

(Applause)

(박수)