Thomas Goetz: It's time to redesign medical data

번역: JY Kang 검토: Woon J Jang

I'm going to be talking to you

제가 오늘 얘기하고자 하는 것은

about how we can tap

어떻게 하면 의료서비스 분야에서

a really underutilized resource in health care,

잘 활용되지 않는 정보들을 이용할 수 있는가 하는 것입니다.

which is the patient,

환자에 관한 정보일 수도 있고

or, as I like to use the scientific term,

혹은, 과학적 용어를 사용하자면

people.

'국민'에 대한 정보입니다.

Because we are all patients, we are all people.

왜냐하면 우리 모두는 환자면서도, 국민이기 때문이죠.

Even doctors are patients at some point.

심지어 의사들도 어떤 면에서는 환자입니다.

So I want to talk about that

그래서 이번을 기회삼아

as an opportunity

이런 얘기를 하고 싶네요.

that we really have failed to engage with very well in this country

우리나라에서는 환자들을 치료에 참여시키는데에 소홀했습니다.

and, in fact, worldwide.

사실, 세계적으로도 그렇죠.

If you want to get at the big part --

거시적인 관점에서 보자면,

I mean from a public health level, where my training is --

그러니까 제가 공부한 공중보건의 입장에서 보자면,

you're looking at behavioral issues.

습관의 문제이고,

You're looking at things where people are actually given information,

실제로 어떤 정보가 주어진 상황에서

and they're not following through with it.

사람들은 그대로 따르지 않는다는게 문제입니다.

It's a problem that manifests itself in diabetes,

이러한 문제는 결과적으로 당뇨병이나

obesity, many forms of heart disease,

비만, 여러가지 심장질환 뿐만 아니라

even some forms of cancer -- when you think of smoking.

흡연자의 경우에는 암까지도 초래하게 됩니다.

Those are all behaviors where people know what they're supposed to do.

그 때 취할 행동이 있습니다. 환자들은 어떻게 해야 하는지 알고 있죠.

They know what they're supposed to be doing,

사람들은 어떻게 해야 하는지는 알면서도

but they're not doing it.

그대로 하지 않습니다.

Now behavior change is something

이런 태도를 바꾸는 것이야말로

that is a long-standing problem in medicine.

의학계의 오랜 숙제입니다.

It goes all the way back to Aristotle.

아리스토텔레스 때부터 그래왔습니다.

And doctors hate it, right?

의사들이 제일 싫어하는 거죠.

I mean, they complain about it all the time.

말하자면, 의사들은 그게 늘 불만입니다.

We talk about it in terms of engagement, or non-compliance.

환자가 약을 챙겨먹지 않거나, 의사지시를 따르지 않을 때,

When people don't take their pills,

의사들은 '의견충돌' 또는

when people don't follow doctors' orders --

'지시불응' 이라는 용어를 사용합니다.

these are behavior problems.

이것 모두 태도의 문제죠.

But for as much as clinical medicine

하지만, 임상의학 분야에서

agonizes over behavior change,

환자의 태도변화에 대해 많은 고민을 했지만,

there's not a lot of work done

문제를 해결하려는 노력에 비해

in terms of trying to fix that problem.

해결된것은 그리 많지 않습니다.

So the crux of it

결국, 문제의 쟁점은

comes down to this notion of decision-making --

바로 의사결정을 누가 하는가의 개념으로 모아집니다.

giving information to people in a form

사람들에게 정보를 제공해야 한다는 것이죠.

that doesn't just educate them

사람들을 가르칠 것이 아니라

or inform them,

알려줘야 합니다.

but actually leads them to make better decisions,

현명한 판단을 내리고, 삶을 위한 최선의 선택을 할 수 있도록

better choices in their lives.

이끌어 줘야 하는 것입니다.

One part of medicine, though,

그런 태도변화의 문제에 대해서

has faced the problem of behavior change pretty well,

가장 훌륭하게 대처한 의과 분야가 바로

and that's dentistry.

치과분야입니다.

Dentistry might seem -- and I think it is --

치과분야는 어쩌면 -

many dentists would have to acknowledge

많은 치과의사들이 알아야 할 점이기도 한데요.

it's somewhat of a mundane backwater of medicine.

치과는 어떤 면에서는 보잘것없고 외면받는 의료분야이기도 합니다.

Not a lot of cool, sexy stuff happening in dentistry.

치과에서는 멋지고 보기좋은 광경만 펼쳐지지는 않습니다.

But they have really taken this problem of behavior change

하지만, 치과의사들은 이런 태도변화의 문제점을 인지하고

and solved it.

그걸 해결해왔습니다.

It's the one great preventive health success

우리 의료체제하의 예방의학 분야에서

we have in our health care system.

좋은 성공사례라고 할 수 있죠.

People brush and floss their teeth.

사람들은 양치질이나 치실로 치아를 관리합니다.

They don't do it as much as they should, but they do it.

충분하지는 않아도, 하기는 하죠.

So I'm going to talk about one experiment

한가지 실험 사례를 소개해 드리겠습니다.

that a few dentists in Connecticut

코네티컷주의 몇몇 치과의사들이

cooked up about 30 years ago.

한 30년쯤 전에 했던 실험입니다.

So this is an old experiment, but it's a really good one,

진부한 실험이기는 해도, 꽤 괜찮은 실험입니다.

because it was very simple,

왜냐하면 무척 간단한 실험이면서도

so it's an easy story to tell.

사람들에게 얘기해 주기도 쉽기 때문이죠.

So these Connecticut dentists decided

코테티컷주의 몇몇 치과의사들은

that they wanted to get people to brush their teeth and floss their teeth more often,

사람들로 하여금 더 자주 양치질을 하고 치실을 사용하도록 만들고 싶었습니다.

and they were going to use one variable:

그래서 실험에 하나의 변수를 이용 하려 했습니다.

they wanted to scare them.

바로, 사람들에게 겁을 주기로 했습니다.

They wanted to tell them how bad it would be

사람들에게 양치질이나 치실을 사용하지 않으면

if they didn't brush and floss their teeth.

얼마나 치아상태가 나빠질지 알리고 싶었습니다.

They had a big patient population.

많은 환자들 가운데에

They divided them up into two groups.

그들을 두 그룹으로 나누었습니다.

They had a low-fear population,

겁을 적게 주는 환자집단에게는

where they basically gave them a 13-minute presentation,

13분간의 프레젠테이션을 해주었습니다.

all based in science,

과학에 기초하여

but told them that, if you didn't brush and floss your teeth,

양치질이나 치실을 이용하지 않는다면

you could get gum disease. If you get gum disease, you will lose your teeth,

잇몸질환이 생겨서 치아를 잃게 될 수도 있지만,

but you'll get dentures, and it won't be that bad.

그 때 틀니를 하는 것도 그리 나쁘지만은 않다고 알려주었죠.

So that was the low-fear group.

겁을 적게 주는 집단에게는 그렇게 했구요.

The high-fear group, they laid it on really thick.

겁을 많이 주는 그룹에게는 과장해서 알려주었습니다.

They showed bloody gums.

피범벅인 잇몸을 보여주고,

They showed puss oozing out from between their teeth.

치아 사이에서 흘러나오는 고름도 보여주었죠.

They told them that their teeth were going to fall out.

치아가 곧 다 빠지게 될 수도 있고

They said that they could have infections

세균에 감염될 수도 있고,

that would spread from their jaws to other parts of their bodies,

턱뼈나 신체의 다른 장기로 세균이 퍼져 나갈 수도 있고,

and ultimately, yes, they would lose their teeth.

결국에는 치아를 다 잃게 될 것이라고 말해줍니다.

They would get dentures, and if you got dentures,

틀니를 할 수도 있겠지만, 그렇다 하더라도

you weren't going to be able to eat corn-on-the-cob,

옥수수도 먹을 수 없게 될거고,

you weren't going to be able to eat apples,

사과를 베어 먹지도 못하게 될 것이고,

you weren't going to be able to eat steak.

스테이크도 먹을 수 없고,

You'll eat mush for the rest of your life.

평생 옥수수죽이나 먹어야 한다고 말이죠.

So go brush and floss your teeth.

그러니까, 양치질하거나 치실을 쓰라고 했습니다.

That was the message. That was the experiment.

그게 전부였습니다. 실험은 그게 다 였어요.

Now they measured one other variable.

그리고, 다른 변수를 하나 더 두었습니다.

They wanted to capture one other variable,

그들이 알고 싶었던 또 다른 변수는,

which was the patients' sense of efficacy.

치료효과에 대해 환자들이 느끼는 감정이었습니다.

This was the notion of whether the patients felt

그 개념은 환자들이 실제로 양치질이나 치실사용을

that they actually would go ahead and brush and floss their teeth.

계속할 수 있다고 느끼는 지를 알아보는 것이었습니다.

So they asked them at the beginning,

그래서 실험을 시작할 때 환자들에게 물었죠.

"Do you think you'll actually be able to stick with this program?"

"이 치료 프로그램대로 하실 수 있겠어요?"

And the people who said, "Yeah, yeah. I'm pretty good about that,"

사람들이 대답했죠. "네.네. 잘 할 수 있어요"

they were characterized as high efficacy,

그런 환자들은 치료효과가 높을 것으로 판단했습니다.

and the people who said,

그리고 이렇게 말한 환자들도 있었죠.

"Eh, I never get around to brushing and flossing as much as I should,"

"어, 시간이 없어서 양치질이나 치실사용을 충분히 하지 못해요"

they were characterized as low efficacy.

이런 환자는 치료효과가 낮을 것으로 생각했습니다.

So the upshot was this.

실험 결과는 이렇습니다.

The upshot of this experiment

실험을 통해 밝혀진 결과는

was that fear was not really a primary driver

공포심은 환자들의 태도변화를 이끄는 주요인이

of the behavior at all.

아니라는 것이었습니다.

The people who brushed and flossed their teeth

양치질이나 치실 사용을 잘 했던 환자들은

were not necessarily the people

미래의 상황에 대해서

who were really scared about what would happen --

겁을 먹었던 사람들이 아니라 -

it's the people who simply felt that they had the capacity

단순히 자신들의 습관을 바꿀 자신이 있다고 느낀

to change their behavior.

사람들이었습니다.

So fear showed up as not really the driver.

그런 추진력을 가져다 준것은 공포심이 아니라

It was the sense of efficacy.

치료효과에 대한 예감이었던 것이죠.

So I want to isolate this,

이것은 일단 차치해 두겠습니다.

because it was a great observation --

30년전에 한 것치고는

30 years ago, right, 30 years ago --

꽤 훌륭한 관찰실험이었죠.

and it's one that's laid fallow in research.

관련된 연구중에 알려지지 않은 또 하나가 있는데요.

It was a notion that really came out

알버트 밴두라 박사의 연구결과에서

of Albert Bandura's work,

나온 개념입니다.

who studied whether

그는 사람들이

people could get a sense of empowerment.

자기권한을 가졌다는 느낌이 들때 어떻게 되는지 연구했죠.

The notion of efficacy basically boils down to one -- that

치료효능의 개념은 기본적으로 단 하나의 사실로 귀결됩니다.

if somebody believes that they have the capacity to change their behavior.

자신의 습관을 스스로 바꿀 자신이 있다고 믿는가 하는 것이죠.

In health care terms, you could characterize this

의료서비스 측면에서는 이렇게 묘사할 수 있겠네요.

as whether or not somebody feels

누군가가 더욱 건강해질 수 있는 길을

that they see a path towards better health,

향하고 있다고 느끼는가 아닌가,

that they can actually see their way towards getting better health,

그리고 실제로 더 건강해지고 있다고 느끼는가 아닌가 하는 것입니다.

and that's a very important notion.

이건 굉장히 중요한 개념입니다.

It's an amazing notion.

또한 놀라운 개념이죠.

We don't really know how to manipulate it, though, that well.

그렇다 해도, 우리는 그 개념을 다루는 방법은 잘 알지 못합니다.

Except, maybe we do.

단, 가능성은 있습니다.

So fear doesn't work, right? Fear doesn't work.

공포심은 효과가 없어요. 그래요. 효과가 없습니다.

And this is a great example

이런 교훈을 전혀 반영하지 못한

of how we haven't learned that lesson at all.

좋은 사례가 하나 있는데요.

This is a campaign from the American Diabetes Association.

이것은 미국 당뇨병 협회가 벌였던 캠페인입니다.

This is still the way we're communicating messages about health.

우리는 여전히 이런 식으로 건강에 관한 메세지를 전달하고 있습니다.

I mean, I showed my three-year-old this slide last night,

어제 밤, 세살 된 제 아들에게 이 슬라이드를 보여 주었는데요.

and he's like, "Papa, why is an ambulance in these people's homes?"

이런 질문을 하더군요, "아빠, 왜 구급차가 이 사람들 집에 있어요?"

And I had to explain, "They're trying to scare people."

전 이렇게 설명해주었습니다. "사람들을 겁주려고 하는거야."

And I don't know if it works.

이런 식의 캠페인이 효과가 있을지 모르겠네요.

Now here's what does work:

그럼 진짜 효과적인 방법을 알려드리죠.

personalized information works.

개인화된 정보가 효과적입니다.

Again, Bandura recognized this

밴두라 박사는 수 년전, 아니 몇 십년 전에

years ago, decades ago.

이미 이 사실을 알고 있었습니다.

When you give people specific information

사람들에게 그들의 건강에 관한 현재 상태와

about their health, where they stand,

앞으로 어떻게 될지에 대해서

and where they want to get to, where they might get to,

구체적인 정보를 제공하는 것입니다.

that path, that notion of a path --

그 방법, 그런 방법의 개념은

that tends to work for behavior change.

환자의 태도변화에 효과가 있습니다.

So let me just spool it out a little bit.

이걸 순환과정으로 설명해 볼까요.

So you start with personalized data, personalized information

먼저 개인별 데이터에서 시작됩니다. 개인화된 정보죠.

that comes from an individual,

각 개인으로부터 얻어진 의료정보입니다.

and then you need to connect it to their lives.

그리고 이 정보는 개인의 삶과 직결됩니다.

You need to connect it to their lives,

개인별 정보를 그들의 생활과 연결시킬 때는

hopefully not in a fear-based way, but one that they understand.

공포심을 유발하기보다 사람들을 이해시키는 방법을 취해야 합니다.

Okay, I know where I sit. I know where I'm situated.

좋아요. 이제 현재 자신의 상태, 자신의 건강상태에 대해 알게 됩니다.

And that doesn't just work for me in terms of abstract numbers --

추상적인 수치들로 표현하는 것은 도움이 되지 않죠.

this overload of health information

그런 지나친 건강정보들은

that we're inundated with.

이미 넘칠 정도로 많습니다.

But it actually hits home.

사실 정보들은 영향을 미치기는 합니다만,

It's not just hitting us in our heads; it's hitting us in our hearts.

머리로 받아들이는 것이 아니라, 가슴으로 받아들여져야 합니다.

There's an emotional connection to information

의료 정보에는 감성적인 연결고리가 있습니다.

because it's from us.

자신으로부터 얻어진 정보이기 때문이죠.

That information then needs to be connected to choices,

다음으로, 그런 의료정보는 선택으로 이어져야 합니다.

needs to be connected to a range of options,

환자의 다양한 선택권, 무엇을 교환하고

directions that we might go to --

무엇을 얻게 되는지에 따라 나아가야 할 방향과

trade-offs, benefits.

연결되어야 하는 것이죠.

Finally, we need to be presented with a clear point of action.

끝으로, 실행으로 옮겨야 할 것에 대해 명쾌하게 알아야 합니다.

We need to connect the information

의료정보는 항상 그에 대한 실천으로

always with the action,

연결되어야 합니다.

and then that action feeds back

그리고 실천의 결과는 피드백되어

into different information,

또 다른 의료정보를 낳게 되죠.

and it creates, of course, a feedback loop.

그리고, 다시 순환되는 것은 당연합니다.

Now this is a very well-observed and well-established notion

바로 이것이 그 동안의 관찰을 통해 정립된

for behavior change.

태도변화의 개념입니다.

But the problem is that things -- in the upper-right corner there --

그런데, 문제는 우측 상단에 보시는 '개인화된 정보'에 있습니다.

personalized data, it's been pretty hard to come by.

그걸 얻어내기가 꽤 어렵거든요.

It's a difficult and expensive commodity,

어렵기도 하거니와 비용이 많이 드는 결과물이죠.

until now.

지금까지는 그랬습니다.

So I'm going to give you an example, a very simple example of how this works.

그래서 한가지 예를 들어볼까 합니다. 이게 어떤 역할을 하는지에 관한 간단한 예입니다.

So we've all seen these. These are the "your speed limit" signs.

이거 자주 보셨을텐데요. "당신의 주행속도" 알림판입니다.

You've seen them all around,

요즘 레이더 장비 가격이 내려간 덕에

especially these days as radars are cheaper.

주변에서 많이 볼 수 있게 되었죠.

And here's how they work in the feedback loop.

이게 피드백 순환 작용에 얼마나 효과적인지 말씀드리죠.

So you start with the personalized data

자 그럼 개인별 자료에서 출발합니다.

where the speed limit on the road that you are at that point

지금 달리고 있는 도로의 제한속도는

is 25,

시속 25마일입니다.

and, of course, you're going faster than that.

물론 이 보다 빨리 달리고 있죠.

We always are. We're always going above the speed limit.

늘 그렇죠. 다들 제한속도 이상으로 달리는 게 보통이죠.

The choice in this case is pretty simple.

이 경우에 선택은 지극히 간단합니다.

We either keep going fast, or we slow down.

계속 빨리 달릴 것인가. 혹은 속도를 줄일 것인가.

We should probably slow down,

속도를 줄여야 겠다면

and that point of action is probably now.

바로 실천에 옮기게 됩니다.

We should take our foot off the pedal right now,

즉시 가속페달에서 발을 띄게 될 겁니다.

and generally we do. These things are shown to be pretty effective

보통은 다들 그러죠. 이런 방법은 사람들이 속도를 줄이게 하는데

in terms of getting people to slow down.

꽤 효과적인 것으로 나타났습니다.

They reduce speeds by about five to 10 percent.

5에서 10퍼센트 정도의 사람들이 속도를 줄이거든요.

They last for about five miles,

그리고, 그후 5마일 정도는

in which case we put our foot back on the pedal.

그 속도를 유지하다가 다시 가속페달을 밟습니다.

But it works, and it even has some health repercussions.

하지만 효과는 있죠. 심지어 건강에도 영향을 미칩니다.

Your blood pressure might drop a little bit.

혈압이 아주 약간은 떨어지거든요.

Maybe there's fewer accidents, so there's public health benefits.

사고발생도 줄어들 테니까, 공공의 건강 측면에서도 이득인 셈이죠.

But by and large, this is a feedback loop

하지만 대체적으로, 이러한 순환 작용은

that's so nifty and too rare.

매우 실용적이지만, 흔치는 않습니다.

Because in health care, most health care,

왜냐하면, 의료서비스 대부분의 경우,

the data is very removed from the action.

실행 단계에서 환자의 데이터는 완전히 무시되기 때문입니다.

It's very difficult to line things up so neatly.

정보들을 일목요연하게 정리하는 건 꽤 어려운 일이죠.

But we have an opportunity.

하지만 한가지 가능성은 있습니다.

So I want to talk about, I want to shift now to think about

이제부터 말씀드릴 내용은, 관점을 좀 바꿔서요.

how we deliver health information in this country,

우리나라에서는 어떻게 의료정보를 전달하는지와

how we actually get information.

실제로 그 정보를 어떻게 얻어내는지에 관한 것입니다.

This is a pharmaceutical ad.

이것은 제약 광고의 하나인데요.

Actually, it's a spoof. It's not a real pharmaceutical ad.

사실, 패러디해서 만들어 본거에요. 실제 제약광고는 아닙니다.

Nobody's had the brilliant idea

약 이름을 '하비돌(Havidol)' 이라고 붙였는데요. (Havidol = Have-it-all 의 발음을 따라 만든 이름. 만병통치약의 의미)

of calling their drug Havidol quite yet.

이 보다 좋은 이름은 여태 본 적이 없습니다.

But it looks completely right.

이름 참 잘 지었죠.

So it's exactly the way we get

이것이 바로 우리가

health information and pharmaceutical information,

건강과 약에 대한 정보를 얻는 방법입니다.

and it just sounds perfect.

완벽해 보이죠.

And then we turn the page of the magazine,

그리고 잡지의 다음 페이지로 넘겨볼까요.

and we see this --

그럼 이런 걸 보게 되죠. 그렇죠.

now this is the page the FDA requires pharmaceutical companies

미국 식품의학국(FDA)은 제약회사들에게 치료제 광고에는

to put into their ads, or to follow their ads,

반드시 이런 내용을 넣도록 요구하고 있습니다.

and to me, this is one of the most cynical exercises in medicine.

제가 보기에는, 이런 건 배배꼬아 놓은 의과시험을 보는 거나 마찬가지에요.

Because we know.

다들 아시다시피,

Who among us would actually say that people read this?

실제로 이런 내용을 읽어볼 사람이 있다고 생각하세요?

And who among us would actually say

이것들을 다 읽어보고

that people who do try to read this

그 내용을 이해하는 사람이

actually get anything out of it?

있을 거라고 생각하세요?

This is a bankrupt effort

헛수고만 한 셈입니다.

at communicating health information.

의료정보를 전달한다는 측면에서는 말이죠.

There is no good faith in this.

성의라고는 찾아볼 수가 없어요.

So this is a different approach.

그럼 달리 접근해보죠.

This is an approach that has been developed

이 접근방법은 다트머스 의과대학에서

by a couple researchers at Dartmouth Medical School,

리사 슈왈츠와 스티븐 월로신 이라는

Lisa Schwartz and Steven Woloshin.

두 명의 연구생이 개발한 것입니다.

And they created this thing called the "drug facts box."

그들은 제약성분표 라는 것을 만들었는데요.

They took inspiration from, of all things,

이 방법을 '캡틴 크런치'라는 시리얼에서

Cap'n Crunch.

힌트를 얻었습니다.

They went to the nutritional information box

시리얼의 영양성분표를 살펴 보면

and saw that what works for cereal, works for our food,

시리얼의 효능과 식품의 효능을 알게 되고,

actually helps people understand what's in their food.

그 안에 무엇이 들어 있는지를 아는 데 도움이 됩니다.

God forbid we should use that same standard

캡틴 크런치 같은 시리얼에 적용하는 것과

that we make Cap'n Crunch live by

동일한 표준규격을

and bring it to drug companies.

제약회사에까지 적용할 수는 없겠죠.

So let me just walk through this quickly.

먼저 이걸 보여드리는 게 좋겠습니다.

It says very clearly what the drug is for, specifically who it is good for,

이렇게 하면 어떤 약인지, 누가 먹어야 하는지 정확히 알 수 있습니다.

so you can start to personalize your understanding

그리고, 개인적인 입장에서 이해할 수 있게 됩니다.

of whether the information is relevant to you

약에 대한 정보가 자신과 관계가 있는지,

or whether the drug is relevant to you.

혹은 자신에게 맞는 치료제인지.

You can understand exactly what the benefits are.

유익한 점이 무엇인지 정확하게 알 수 있게 되죠.

It isn't this kind of vague promise that it's going to work no matter what,

뭐가 됐든 아무튼 효과가 있을거다라는 모호한 약속이 아니라,

but you get the statistics for how effective it is.

이 약이 얼마나 효능이 있는지 통계적 자료를 얻을 수 있죠.

And finally, you understand what those choices are.

결국, 어떤 선택을 해야 하는지는 스스로 판단하게 됩니다.

You can start to unpack the choices involved

여러가지 선택 사항들을 찾아보기 시작하죠.

because of the side effects.

약에 대한 부작용을 고려해야 하니까요.

Every time you take a drug, you're walking into a possible side effect.

약을 먹게 되면, 언제나 그에 대한 부작용이 뒤따르게 됩니다.

So it spells those out in very clean terms,

따라서, 그런 부작용들에 대해서 분명하게 밝혀두어야 하죠.

and that works.

이런게 효과적입니다.

So I love this. I love that drug facts box.

전 이런 제약성분표가 맘에 들어요.

And so I was thinking about,

그래서 생각해 보건데,

what's an opportunity that I could have

어떻게 하면 의료정보를 이해하는데에

to help people understand information?

도움을 줄 수 있을까요?

What's another latent body of information that's out there

의료정보에 담긴 내용 중에서 실제로 활용되지 않는

that people are really not putting to use?

불필요한 내용은 무엇일까 생각해 보았습니다.

And so I came up with this: lab test results.

이걸 한번 보시죠. 검사결과서 인데요.

Blood test results are this great source of information.

혈액검사 결과서에는 엄청나게 많은 정보가 담겨 있습니다.

They're packed with information.

정보로 꽉 들어 차 있죠.

They're just not for us. They're not for people. They're not for patients.

이런 정보는 우리에게 도움이 안됩니다. 사람들, 환자들을 위한 것이 아니죠.

They go right to doctors.

의사들을 위한 것입니다.

And God forbid -- I think many doctors, if you really asked them,

제 생각에는, 심지어 의사들에게 물어봐도

they don't really understand all this stuff either.

의사들조차 이 모든 내용을 제대로 이해하지는 못 할 겁니다.

This is the worst presented information.

정보를 제공하는 최악의 방법인 셈입니다.

You ask Tufte, and he would say,

터프에게 물어봐도 이렇게 말하겠죠.

"Yes, this is the absolute worst presentation of information possible."

"그래요, 가장 나쁜 정보제공 사례입니다"

What we did at Wired

Wired 잡지사에서 우리에게

was we went, and I got our graphic design department

이 검사보고서를 다시 구성해 보라고

to re-imagine these lab reports.

그래픽디자인 부서에 요청했습니다.

So that's what I want to walk you through.

그 결과를 함께 살펴 보시죠.

So this is the general blood work before,

이건 지금까지의 일반적인 혈액검사 결과입니다.

and this is the after, this is what we came up with.

그리고 이건 다시 구성한 결과입니다.

The after takes what was four pages --

4쪽 분량의 내용을 정리한 것이죠.

that previous slide was actually

앞서 보신 슬라이드의 이전 검사보고서는 사실

the first of four pages of data

4쪽짜리 검사결과의 첫장만 보여드린 겁니다.

that's just the general blood work.

보통 혈액검사 결과서는 다 그렇죠.

It goes on and on and on, all these values, all these numbers you don't know.

비슷한 내용이 반복되고, 여기 이 값들, 이 수치들은 여러분은 알지도 못합니다.

This is our one-page summary.

이건 한 페이지로 요약한 것이구요.

We use the notion of color.

우리는 색깔의 개념을 적용했죠.

It's an amazing notion that color could be used.

색으로 구분하는 개념은 놀랍습니다.

So on the top-level you have your overall results,

제일 위에는 종합적인 검사결과를 배치했고,

the things that might jump out at you from the fine print.

내용은 작은 글씨로도 눈에 잘 띄게 되어 있습니다.

Then you can drill down

그리고 자세한 내용으로 들어가면

and understand how actually we put your level in context,

색인 형태로 건강수준을 표시해서 이해할 수 있도록 했습니다.

and we use color to illustrate

정확히 어떤 수치가 떨어져 있는지

exactly where your value falls.

색깔을 이용해서 표현했습니다.

In this case, this patient is slightly at risk of diabetes

이 경우에는, 환자가 약간의 당뇨병 위험이 있네요.

because of their glucose level.

포도당 수치를 보면 알 수 있죠.

Likewise, you can go over your lipids

이런 식으로, 혈중지방도 검토할 수 있고,

and, again, understand what your overall cholesterol level is

그리고, 전체적인 콜레스트롤 수치도 알 수 있습니다.

and then break down into the HDL and the LDL if you so choose.

필요에 따라 좋은 콜레스트롤(HDL)과 나쁜 콜레스트롤(LDL)로 구분할 수 도 있죠.

But again, always using color

이것 역시, 색깔을 이용해서

and personalized proximity

정보에 친숙해 지도록

to that information.

개인화했습니다.

All those other values,

그 밖의 다른 수치들과

all those pages and pages of values that are full of nothing,

나머지 페이지들의 내용은 아무 의미가 없죠.

we summarize.

요약하면 됩니다.

We tell you that you're okay, you're normal.

정상 수치니까 괜찮다는 것만 알려주면 되죠.

But you don't have to wade through it. You don't have to go through the junk.

그걸 다 읽을 필요도 없고, 쓸데없는 정보들을 알 필요도 없습니다.

And then we do two other very important things

그 다음으로 아주 중요한 다른 두가지를 더 마련했습니다.

that kind of help fill in this feedback loop:

순환작용을 돕기 위한 목적인데요.

we help people understand in a little more detail

사람들이 이 수치가 무엇이고 어떤 의미인지를

what these values are and what they might indicate.

좀 더 자세하게 알 수 있도록 하기 위해서

And then we go a further step -- we tell them what they can do.

한 단계 발전시켰습니다. 어떻게 대처해야 하는 지를 알려주는 거죠.

We give them some insight

어떤 선택을 할 수 있고,

into what choices they can make, what actions they can take.

어떻게 대응해야 하는지 판단할 수 있게 하는 겁니다.

So that's our general blood work test.

혈액검사의 경우는 이렇구요.

Then we went to CRP test.

CRP(C-반응성 단백질) 검사로 넘어갔습니다.

In this case, it's a sin of omission.

이 경우는 내용이 없는 게 문제입니다.

They have this huge amount of space,

여백이 이렇게나 많은데도

and they don't use it for anything, so we do.

전혀 활용을 하지 않죠. 그래서 저희가 해봤습니다.

Now the CRP test is often done

보통 CRP검사는

following a cholesterol test,

콜레스트롤 검사를 한 뒤나

or in conjunction with a cholesterol test.

콜레스트롤 검사와 동시에 이루어집니다.

So we take the bold step

그래서 우리는 과감하게

of putting the cholesterol information on the same page,

결과지에 콜레스트롤 정보도 함께 표시해 두었습니다.

which is the way the doctor is going to evaluate it.

의사들이 살펴보는 것과 같은방식으로 말이죠.

So we thought the patient might actually want to know the context as well.

이를 통해서 환자 자신도 전체적인 상태를 훨씬 더 잘 알 수 있게 되겠죠.

It's a protein that shows up

단백질 수치가 높은 것으로 나오네요.

when your blood vessels might be inflamed,

혈관계통에 염증이 있다거나

which might be a risk for heart disease.

심장질환의 위험이 있다는 의미입니다.

What you're actually measuring

측정된 값들의 의미를

is spelled out in clean language.

정확히 알 수 있도록 설명되어 있습니다.

Then we use the information

저희는 이미 실험보고서에

that's already in the lab report.

이런 방식을 활용하고 있습니다.

We use the person's age and their gender

대상자의 나이와 성별을 고려해서

to start to fill in the personalized risks.

개인별 위험도를 기입하기 시작했습니다.

So we start to use the data we have

그리고 이런 데이터들을 이용해서

to run a very simple calculation

일종의 온라인 계산기를 이용한

that's on all sorts of online calculators

간단한 계산을 통해

to get a sense of what the actual risk is.

실제 어느 정도의 위험도가 있는지를 예측하죠.

The last one I'll show you is a PSA test.

끝으로 보여드릴 것은 전립선암(PSA) 검사 결과입니다.

Here's the before, and here's the after.

이게 이전 검사결과이고, 이것은 바뀐 검사결과지입니다.

Now a lot of our effort on this one --

저희는 여기에 많은 노력을 기울였습니다.

as many of you probably know,

여러분들 대부분이 아시겠지만

a PSA test is a very controversial test.

PSA검사에는 많은 논란이 있거든요.

It's used to test for prostate cancer,

전립선암을 판정하기 위한 검사이지만,

but there are all sorts of reasons

전립선이 비대해지는 데에는

why your prostate might be enlarged.

많은 원인이 있기 때문이죠.

And so we spent a good deal of our time

그 점을 나타내기 위해 정말 많은

indicating that.

시간을 들였습니다.

We again personalized the risks.

그 위험도를 개인별로 구분했죠.

So this patient is in their 50s,

50대인 이 환자에 대해서는

so we can actually give them a very precise estimate

자신의 전립선암 위험도가 어느 정도 인지

of what their risk for prostate cancer is.

매우 정확히 알 수 있도록 했습니다.

In this case it's about 25 percent, based on that.

이 환자의 경우, 위험도가 25% 정도입니다.

And then again, the follow-up actions.

그리고 마찬가지로, 대응방법이 제시되죠.

So our cost for this was less than 10,000 dollars, all right.

이런 작업을 하는데 들인 비용은 10,000불도 채 안됩니다. 적당하죠.

That's what Wired magazine spent on this.

비용은 와이어드 잡지사가 부담했구요.

Why is Wired magazine doing this?

그런데 와이어드 잡지사는 왜 이런 일을 하는거죠?

(Laughter)

(웃음)

Quest Diagnostics and LabCorp,

퀘스트 다이아그노스틱이나 랩코프 같은

the two largest lab testing companies --

거대 진단전문회사들은

last year, they made profits of over 700 million dollars

작년에 한 회사는 7억불 이상,

and over 500 million dollars respectively.

다른 회사는 5억불 이상의 수익을 냈습니다.

Now this is not a problem of resources;

금전적 재원의 문제가 아니라

this is a problem of incentives.

이렇게 하도록 유도하지 않는 것에 문제가 있습니다.

We need to recognize that the target of this information

우리가 알아야 할 것은, 이러한 의료정보의 대상이

should not be the doctor, should not be the insurance company.

의사나 보험사가 아니라

It should be the patient.

환자이어야 한다는 것입니다.

It's the person who actually, in the end,

습관을 바꾸려고 노력하고

is going to be having to change their lives

새로운 습관을 받아들이는 사람은

and then start adopting new behaviors.

결국 환자 자신이기 때문이죠.

This is information that is incredibly powerful.

이런 의료정보는 놀라운 정도로 강력합니다.

It's an incredibly powerful catalyst to change.

태도 변화를 일으키는 강력한 기폭제가 되어주죠.

But we're not using it. It's just sitting there.

하지만 우리는 그걸 활용하지 않고 방치해 두고 있습니다.

It's being lost.

놓쳐 버리고 마는거죠.

So I want to just offer four questions

그래서 제가 제안하고 싶은 것은

that every patient should ask,

환자는 네 가지 질문은 반드시 해야 한다는 것입니다.

because I don't actually expect people

이런 형식의 검사결과 보고서를 사람들이

to start developing these lab test reports.

실제로 개발할 것이라고는 생각하지 않거든요.

But you can create your own feedback loop.

하지만, 여러분 스스로 순환작용을 만들 수는 있습니다.

Anybody can create their feedback loop by asking these simple questions:

다음과 같은 질문을 통해서 누구라도 스스로 순환작용을 만들 수 있습니다.

Can I have my results?

검사 결과를 알 수 있나요?

And the only acceptable answer is --

그러면 돌아오는 답변은 오직 --

(Audience: Yes.) -- yes.

(청중: 네) -- 그렇죠.

What does this mean? Help me understand what the data is.

이게 무슨 의미죠? 이 자료가 뭔지 알수 있게 설명해 주세요.

What are my options? What choices are now on the table?

그럼 제가 할 수 있는 건 뭐죠? 현재 알려진 방법중 어떤것을 선택해야하죠?

And then, what's next?

그리고, 다음은 뭘까요?

How do I integrate this information

삶을 더 오래 유지하기 위해

into the longer course of my life?

이 자료들을 어떻게 활용하면 될까요?

So I want to wind up by just showing

그러면 이걸 보여주기만 하면 되는 겁니다.

that people have the capacity to understand this information.

이런 정보를 이해할 능력은 다들 가지고 있으니까요.

This is not beyond the grasp of ordinary people.

이건 보통 사람들이 이해하기 힘든 수준은 아닙니다.

You do not need to have the education level of people in this room.

학식이 높은 사람의 도움도 필요없죠.

Ordinary people are capable of understanding this information,

평범한 사람들도 이런 정보들을 이해할 능력은 있습니다.

if we only go to the effort of presenting it to them

이 정보들을 사람들이 다가갈 수 있는 형태로

in a form that they can engage with.

바꾸어서 제공하는 노력만 기울인다면요.

And engagement is essential here,

참여하도록 하는 것이 핵심입니다.

because it's not just giving them information;

단순히 정보만 제공하는 것이 아니라

it's giving them an opportunity to act.

그에 따라 행동할 기회를 주어야 합니다.

That's what engagement is. It's different from compliance.

그것이 참여입니다. 의사의 지시를 따르는 것과는 다르죠.

It works totally different from the way we talk about behavior

오늘날 의학분야에서 환자의 태도에 대해 논하는 것과는

in medicine today.

전혀 다른 효과를 가져 옵니다.

And this information is out there.

이런 정보는 어디에나 있습니다.

I've been talking today about latent information,

오늘 말씀 드린 것은 잠재적인 정보입니다.

all this information that exists in the system

의료체계안에 이런 정보는 늘 존재합니다.

that we're not putting to use.

우리가 활용하지 않을 뿐이죠.

But there are all sorts of other bodies of information

더군다나 여러 다른 형태의 정보들도

that are coming online,

생겨나고 있습니다.

and we need to recognize the capacity of this information

우리는 이런 정보들이 가진 능력을 인식해야 합니다.

to engage people, to help people

사람들을 참여시키고, 사람들을 돕고

and to change the course of their lives.

그리고 그들 삶의 여정을 변화시키기 위해서 말이죠.

Thank you very much.

고맙습니다.

(Applause)

(박수)