TED日本語 - エリック・ディシュマン: 医療をメインフレームから取り外そう


TED Talks(英語 日本語字幕付き動画)

TED日本語 - エリック・ディシュマン: 医療をメインフレームから取り外そう

TED Talks

Take health care off the mainframe
Eric Dishman




If you think about the phone -- and Intel has tested a lot of the things I'm going to show you, over the last 10 years, in about 600 elderly households -- 300 in Ireland, and 300 in Portland -- trying to understand: How do we measure and monitor behavior in a medically meaningful way?

And if you think about the phone, right, it's something that we can use for some incredible ways to help people actually take the right medication at the right time. We're testing these kinds of simple sensor-network technologies in the home so that any phone that a senior is already comfortable with can help them deal with their medications. And a lot of what they do is they pick up the phone, and it's our system whispering to them which pill they need to take, and they fake like they're having a conversation with a friend. And they're not embarrassed by a meds caddy that's ugly, that sits on their kitchen table and says, "I'm old. I'm frail." It's surreptitious technology that's helping them do a simple task of taking the right pill at the right time.

Now, we also do some pretty amazing things with these phones. Because that moment when you answer the phone is a cognitive test every time that you do it. Think about it, all right? I'm going to answer the phone three different times. "Hello? Hey." All right? That's the first time. "Hello? Uh, hey." "Hello? Uh, who? Oh, hey." All right? Very big differences between the way I answered the phone the three times. And as we monitor phone usage by seniors over a long period of time, down to the tenths of a microsecond, that recognition moment of whether they can figure out that person on the other end is a friend and we start talking to them immediately, or they do a lot of what's called trouble talk, where they're like, "Wait, who is this? Oh." Right? Waiting for that recognition moment may be the best early indicator of the onset of dementia than anything that shows up clinically today.

We call these behavioral markers. There's lots of others. Is the person going to the phone as quickly, when it rings, as they used to? Is it a hearing problem or is it a physicality problem? Has their voice gotten more quiet? We're doing a lot of work with people with Alzheimer's and particularly with Parkinson's, where that quiet voice that sometimes shows up with Parkinson's patients may be the best early indicator of Parkinson's five to 10 years before it shows up clinically. But those subtle changes in your voice over a long period of time are hard for you or your spouse to notice until it becomes so extreme and your voice has become so quiet.

So, sensors are looking at that kind of voice. When you pick up the phone, how much tremor are you having, and what is that like, and what is that trend like over a period of time? Are you having more trouble dialing the phone than you used to? Is it a dexterity problem? Is it the onset of arthritis? Are you using the phone? Are you socializing less than you used to? And looking at that pattern. And what does that decline in social health mean, as a kind of a vital sign of the future? And then wow, what a radical idea, we -- except in the United States -- might be able to use this newfangled technology to actually interact with a nurse or a doctor on the other end of the line. Wow, what a great day that will be once we're allowed to actually do those kinds of things.

So, these are what I would call behavioral markers. And it's the whole field that we've been trying to work on for the last 10 years at Intel. How do you put simple disruptive technologies, and the first of five phrases that I'm going to talk about in this talk? Behavioral markers matter. How do we change behavior? How do we measure changes in behavior in a meaningful way that's going to help us with prevention of disease, early onset of disease, and tracking the progression of disease over a long period of time?

Now, why would Intel let me spend a lot of time and money, over the last 10 years, trying to understand the needs of seniors and start thinking about these kinds of behavioral markers? This is some of the field work that we've done. We have now lived with 1,000 elderly households in 20 countries over the last 10 years. We study people in Rochester, New York. We go live with them in the winter because what they do in the winter, and their access to healthcare, and how much they socialize, is very different than in the summer. If they have a hip fracture we go with them and we study their entire discharge experience. If they have a family member who is a key part of their care network, we fly and study them as well.

So, we study the holistic health experience of 1,000 seniors over the last 10 years in 20 different countries. Why is Intel willing to fund that? It's because of the second slogan that I want to talk about. Ten years ago, when I started trying to convince Intel to let me go start looking at disruptive technologies that could help with independent living, this is what I called it: "Y2K + 10."

You know, back in 2000, we were all so obsessed with paying attention to the aging of our computers, and whether or not they were going to survive the tick of the clock from 1999 to 2000, that we missed a moment that only demographers were paying attention to. It was right around New Years. And that switchover, when we had the larger number of older people on the planet, for the first time than younger people. For the first time in human history -- and barring aliens landing or some major other pandemic, that's the expectation from demographers, going forward.

And 10 years ago it seemed like I had a lot of time to convince Intel to work on this. Right? Y2K + 10 was coming, the baby boomers starting to retire. Well folks, it's like we know these demographics here. This is a map of the entire world. It's like the lights are on, but nobody's home on this demographic Y2K + 10 problem. Right? I mean we sort of get it here, but we don't get it here, and we're not doing anything about it.

The health reform bill is largely ignoring the realities of the age wave that's coming, and the implications for what we need to do to change not only how we pay for care, but deliver care in some radically different ways. And in fact, it's upon us. I mean you probably saw these headlines. This is Catherine Casey who is the first boomer to actually get Social Security. That actually occurred this year. She took early retirement. She was born one second after midnight in 1946. A retired school teacher, there she is with a Social Security administrator. The first boomer actually, we didn't even wait till 2011, next year. We're already starting to see early retirement occur this year.

All right, so it's here. This Y2K + 10 problem is at our door. This is 50 tsunamis scheduled on the calendar, but somehow we can't sort of marshal our government and innovative forces to sort of get out in front of it and do something about it. We'll wait until it's more of a catastrophe, and react, as opposed to prepare for it. So,one of the reasons it's so challenging to prepare for this Y2K problem is, I want to argue, we have what I would call mainframe poisoning.

Andy Grove, about six or seven years ago, he doesn't even know or remember this, in a Fortune Magazine article he used the phrase "mainframe healthcare," and I've been extending and expanding this. He saw it written down somewhere. He's like, "Eric that's a really cool concept." I was like, "Actually it was your idea. You said it in a Fortune Magazine article. I just extended it." You know, this is the mainframe.

This mentality of traveling to and timesharing large, expensive healthcare systems actually began in 1787. This is the first general hospital in Vienna. And actually the second general hospital in Vienna, in about 1850, was where we started to build out an entire curriculum for teaching med students specialties. And it's a place in which we started developing architecture that literally divided the body, and divided care into departments and compartments. And it was reflected in our architecture, it was reflected in the way that we taught students, and this mainframe mentality persists today.

Now, I'm not anti-hospital. With my own healthcare problems, I've taken drug therapies, I've traveled to this hospital and others, many, many times. But we worship the high hospital on a hill. Right? And this is mainframe healthcare. And just as 30 years ago we couldn't conceive that we would have the power of a mainframe computer that took up a room this size in our purses and on our belts, that we're carrying around in our cell phone today, and suddenly, computing, that used to be an expert driven system, it was a personal system that we all owned as part of our daily lives -- that shift from mainframe to personal computing is what we have to do for healthcare. We have to shift from this mainframe mentality of healthcare to a personal model of healthcare.

We are obsessed with this way of thinking. When Intel does surveys all around the world and we say, "Quick response: healthcare." The first word that comes up is "doctor." The second that comes up is "hospital." And the third is "illness" or "sickness." Right? We are wired, in our imagination, to think about healthcare and healthcare innovation as something that goes into that place. Our entire health reform discussion right now, health I.T., when we talk with policy makers, equals "How are we going to get doctors using electronic medical records in the mainframe?" We're not thinking about how do we shift from the mainframe to the home. And the problem with this is the way we conceive healthcare. Right?

This is a very reactive, crisis-driven system. We're doing 15-minute exams with patients. It's population-based. We collect a bunch of biological information in this artificial setting, and we fix them up, like Humpty-Dumpty all over again, and send them home, and hope -- we might hand them a brochure, maybe an interactive website -- that they do as asked and don't come back into the mainframe.

And the problem is we can't afford it today, folks. We can't afford mainframe healthcare today to include the uninsured. And now we want to do a double-double of the age wave coming through? Business as usual in healthcare is broken and we've got to do something different. We've got to focus on the home.

We've got to focus on a personal healthcare paradigm that moves care to the home. How do we be more proactive, prevention-driven? How do we collect vital signs and other kinds of information 24 by 7? How do we get a personal baseline about what's going to work for you? How do we collect not just biological data but behavioral data, psychological data, relational data, in and on and around the home? And how do we drive compliance to be a customized care plan that uses all this great technology that's around us to change our behavior? That's what we need to do for our personal health model.

I want to give you a couple of examples. This is Mimi from one of our studies -- in her 90s, had to move out of her home because her family was worried about falls. Raise your hand if you had a serious fall in your household, or any of your loved ones, your parents or so forth. Right? Classic. Hip fracture often leads to institutionalization of a senior. This is what was happening to Mimi; the family was worried about it, moved her out of her own home into an assisted living facility. She tripped over her oxygen tank.

Many people in this generation won't press the button, even if they have an alert call system, because they don't want to bother anybody, even though they've been paying 30 dollars a month. Boomers will press the button. Trust me. They're going to be pressing that button non-stop. Right?

Mimi broke her pelvis, lay all night, all morning, finally somebody came in and found her, sent her to the hospital. They fixed her back up. She was never going to be able to move back into the assisted living. They put her into the nursing home unit. First night in the nursing home unit where she had been in the same assisted living facility, moved her from one bed to another, kind of threw her, rebroke her pelvis, sent her back to the hospital that she had just come from, no one read the chart, put her on Tylenol, which she is allergic to, broke out, got bedsores, basically, had heart problems, and died from the fall and the complications and the errors that were there.

Now, the most frightening thing about this is this is my wife's grandmother. Now, I'm Eric Dishman. I speak English, I work for Intel, I make a good salary, I'm smart about falls and fall-related injuries -- it's an area of research that I work on. I have access to senators and CEOs. I can't stop this from happening. What happens if you don't have money, you don't speak English or don't have the kind of access to deal with these kinds of problems that inevitably occur? How do we actually prevent the vast majority of falls from ever occurring in the first place?

Let me give you a quick example of work that we're doing to try to do exactly that. I've been wearing a little technology that we call Shimmer. It's a research platform. It has accelerometry. You can plug in a three-lead ECG. There is all kinds of sort of plug-and-play kind of Legos that you can do to capture, in the wild, in the real world, things like tremor, gait, stride length and those kinds of things.

The problem is, our understanding of falls today, like Mimi, is get a survey in the mail three months after you fell, from the State, saying, "What were you doing when you fell?" That's sort of the state of the art. But with something like Shimmer, or we have something called the Magic Carpet, embedded sensors in carpet, or camera-based systems that we borrowed from sports medicine, we're starting for the first time in those 600 elderly households to collect actual kinematic motion data to understand: What are the subtle changes that are occurring that can show us that mom has become risk at falls?

And most often we can do two interventions, fix the meds mix. I'm a qualitative researcher, but when I look at these data streams coming in from these homes, I can look at the data and tell you the day that some doctor prescribed them something that nobody else knew that they were on, because we see the changes in their patterns in the household. Right? These discoveries of behavioral markers, and behavioral changes are game changing, and like the discovery of the microscope because of our collecting data streams that we've actually never done before.

This is an example in our TRIL Clinic in Ireland of -- actually what you're seeing is she's looking at data, in this picture, from the Magic Carpet. So, we have a little carpet that you can look at your amount of postural sway, and look at the changes in your postural sway over many months. Here's what some of this data might look like. This is actually sensor firings.

These are two different subjects in our study. It's about a year's worth of data. The color represents different rooms they are in the house. This person on the left is living in their own home. This person on the right is actually living in an assisted living facility. I know this because look at how punctuated meal time is when they are no longer in their particular rooms here. Right? Now, this doesn't mean that much to you. But when we look at these cycles of data over a longer period of time -- and we're looking at everything from motion around different rooms in the house, to sort of micro-motions that Shimmer picks up, about gait and stride length -- these streams of data are starting to tell us things about behavioral patterns that we've never understood before.

You can go to ORCATech.org -- it has nothing to do with whales, it's the Oregon Center for Aging and Technology -- to see more about that. The problem is, Intel is still one of the largest funders in the world of independent living technology research. I'm not bragging about how much we fund; it's how little anyone else actually pays attention to aging and funds innovation on aging, chronic disease management and independent living in the home.

So, my mantra here, my fourth slogan is: 10,000 households or bust. We need to drive a national, if not international, Framingham-type heart study of independent living technologies, where we have 10,000 elderly connected households with broadband, full medical characterization, and a platform by which we can start to experiment and turn these from 20-household anecdotal studies that the universities fund, to large clinical trials that prove out the value of these technologies. So,10,000 households or bust. These are just some of the households that we've done in the Intel studies.

My fifth and final phrase: I have tried for two years, and there were moments when we were quite close, to make this healthcare reform bill be about reform from something and to something, from a mainframe model to a personal health model, or to mean something more than just a debate about the public option and how we're going to finance. It doesn't matter how we finance healthcare. We're going to figure something out for the next 10 years, and try it. No matter who pays for it, we better start doing care in a fundamentally different way and treating the home and the patient and the family member and the caregivers as part of these coordinated care teams and using disruptive technologies that are already here to do care in some pretty fundamental different ways.

The president needs to stand up and say, at the end of a healthcare reform debate, "Our goal as a country is to move 50 percent of care out of institutions, clinics, hospitals and nursing homes, to the home, in 10 years." It's achievable. We should do it economically, we should do it morally, and we should do it for quality of life. But there is no goal within this health reform. It's just a mess today.

So, you know, that's my last message to you. How do we set a going-to-the-moon goal of dealing with the Y2K +10 problem that's coming? It's not that innovation and technology is going to be the magic pill that cures all, but it's going to be part of the solution. And if we don't create a personal health movement, something that we're all aiming towards in reform, then we're going to move nowhere. So, I hope you'll turn this conference into that kind of movement forward. Thanks very much. (Applause)

電話のことを考えると インテル社は 今日お見せする多くのことを この10年間に約600の家庭で 試してきました -- アイルランドで300軒 ポートランドで300軒 そして人の行動を どう測り モニターしたら 医療的に 最も有意義か という課題に取り組んできました

電話のことを考えてみましょう いろいろな使い道があります 正しい薬を正しいときに飲むためにも使えます このようにシンプルな 感知ネットワーク技術を家庭で試し お年寄りが使い慣れている電話が 薬を飲む役に立つだろうと考えています お年寄りが電話をとると 服用すべき薬を教えてくれるメッセージが聞こえてきます 彼らは単に友達と会話をしているふりをすればいいのです キッチンのテーブルに置いてある 年寄り ひ弱 とでも言いたげな薬入れに 恥を感じなくていいのです こんな密かなテクノロジーが 薬を忘れずに正しく飲む という 単純なことの役に立つのです

また私たちは電話で他にもすごいことをやっています 実は電話を受けるたびに 知覚テストを受けているといえるのです 考えてみてください 三パターンの電話の受け方をデモします 「もしもし おお」 いいですか これが一回目です 「もしもし えっと おお」 「もしもし えっと どなた? ああ おお」 どうです? 三回の電話の受け方には ずいぶんな違いがありましたよね お年寄りの電話の受け答えを 長期的に見ていき 0.01秒単位の正確さで 認知した瞬間を調べます 電話しているのを友達だと理解し すぐに会話を始めるか それともまごまごと「えっ どなた ああ」 というようにしばらく戸惑うか を記録します この認識するまでにかかる時間は 初期の痴呆を感知するにあたって 最も的確な尺度かもしれません

こういうのを行動指標といいます 他にもいろいろあります 例えば 電話が鳴ったら答えるのに以前より時間がかかっているか 耳が遠くなったのか それとも体が不自由になったのだろうか 声が以前より小さいか 研究中にアルツハイマーやパーキンソン病の方と触れ合うと 特にパーキンソン病患者がたまに発するあの小声が 医学的に認知される5年から10年も前に 病を感知する 最も的確な目印になりうるということが分かってきました ただこんなかすかな声の変化は気付き難いため 患者自身や配偶者は極端に声が小さくなるまで 気付かないものなのです

電話のセンサーはそんな声に注目しています 受話器を取ったとき どれくらい手が震えていて 震えの具合はどのように変化しているか 以前より電話するのに苦労しているか 不器用になったのか それとも初期の関節炎だろうか 頻繁に電話するか 以前より非社交的になっていないだろうか 傾向に注目するのです このような社交性の減少は 将来の身体的健康とどうつながっているだろうか そして うわあ 何て画期的なアイディアでしょう アメリカ以外では このような全く新しい技術を利用して 電話の向こう側のナースやドクターと会話できるかもしれない 実際にこんなことができる日がきたら 何て素晴らしいことでしょう

これらを私は行動指標とよんでいます これはまさにこの10年間インテルで私達が 研究してきた分野です ディスラプティブ技術をシンプルに表すのが 今日お話しする5つのスローガンの一つ目です 行動指標は重要 どうしたら行動を変えられるか どのように行動の変化を 測ったら効果的に 病気を予防し 病気の始まりや その進行を長期的に追うことができるでしょうか

さて この10年間なぜインテルは 大量のお金と時間をかけてお年寄りが必要とするものや このような行動指標についての 研究をさせてくれたのでしょうか これは私達が行った実地調査の例です この10年の間に20カ国で1000もの お年寄りの家庭に暮らしてみました ニューヨーク州のロチェスターの人々が対象です 現地で暮らすのは冬と決めました 冬期の暮らし また医療の 利用しやすさや彼らの社交性は 夏とはかなり異なるからです 腰骨を骨折した場合 一緒に病院に行き 退院までの経験を全て研究します 介護に大きく貢献する重要な家族がいる場合 その家族も含めて

つまり医療経験を全て研究するのです この10年間で20カ国における 1000人以上のお年寄りを調査しました なぜインテルはこの研究への投資をいとわないのか その理由は二つ目のスローガンにあります 今から10年前 私がインテルに 自立生活を支援するディスラプティブ技術の 研究の許可を求め始めとき 私はこの課題を"Y2K + 10"とよびました

2000年のことを思い出すと みんなコンピュータの老化について 絶えず心配してましたよね 1999年から2000年への変わり目を 無事に生き抜くことができるのか 心配しすぎて 人口統計学者しか注目していなかった瞬間を見逃したのです まさに新年のあたりのことです 突然の大転換が起きました 初めて 世界のお年寄りの数が 若者の数を上回ったのです 史上初のことです 宇宙人が侵入したり 世界的な流行病が起きない限り 今後もこの状況は続くと人口統計学者は予想しています

10年前ですから インテルを説得するのに たっぷり時間があったかと思うでしょう Y2K + 10問題はどんどん進行し ベビーブーマー達は退職し始めています さて皆さん ここにあるのは見慣れた人口統計ですよね これは全世界の地図です まるで灯りはついているけど 誰も居ないかのようのです まさにY2K + 10の問題ですよね みんなは分かってはいるけど 実感してない 誰もこの問題に全く取り組もうとしません

医療改革法案は大いに 老化現象の実状を無視しています また私達が変えなければいけないのは どうやって介護費を支払うかだけでなく 介護の革新的な提供方法が必要だということも推測できます この問題は私達にかかっているのです この見出しを見たことがあるでしょう キャサリン ケイシーです 彼女はベビーブーム世代で初めて社会保険を受け取った人です 今年 彼女は早期退職を選びました 彼女が生まれたのは1946年になった1秒後でした 退職する前は教師でした 保険行政官と一緒にいるところです 初のベビーブーマー 来年2011年までもかかりませんでした もう今年から早期退職する人がでてきています

さあ Y2K+10問題はもうここまで来ているのです 50の津波が予約済みといえるでしょう しかし私たちは政府の力や先進的な技術を 使ってそれらに立ち向かうことは できないようです 今から準備するのではなく 大惨事になるまで待っているのでしょうか このY2K+10問題に備えることが 非常に困難な理由の一つ それは 私達は メインフレーム中毒にかかっているのです

6,7年前にアンディー グローブが 本人は忘れたでしょうが フォーチュン誌中で メインフレーム医療という表現を用いました 私はこの観念を発展させてきたのです 彼は「エリック するどい発想だね」と言ったので 私は「あなたがフォーチュン誌に載せたものを 発展させただけです」と返しました これがメインフレームです

このように医療機関にお金をかけて みんなで行って共同使用するという観念は 1787年に始まりました これはウィーンにある 初の一般病院です ウィーンに第二の一般病院が建築されたのは 1850年頃で 徹底的な医学カリキュラムを開発して 医学生に専門科目を教え始めました またここで開発された まさに人体を分割するという考え方や 医療を別々の学科や区画に分類するという観念が発展しました 私たちの思想にもそれが反映され 医学教育もその影響を受け 今日までこのメインフレーム思考が持続しています

さて 私は反病院思考なわけではありません 健康のために薬物治療を受けたり 様々な病院を訪問したこともあります しかし私たちは高台にある病院をすごいと思いがちです そう これがメインフレーム医療なのです そしてたった30年前には 今使っているような技術は考えられませんでした 以前はこの部屋の大きさほどあったメインフレームコンピュータが 今ではバッグやベルトにつけている 携帯電話の中にあるのです 突然コンピュータという 以前は専門家中心だったシステムが みなさんが日々利用する個人的なシステムになったのです このようなメインフレームから個人への転換を 医療にも応用するべきです メインフレーム思考の医療から個人中心型の医療に 移り変わらなければならないのです

私達はこのような考え方にはまり過ぎています インテルが世界中の人に 「医療と聞いてまず思いつくのは?」と聞くと 一般に 最初の答えは「医師」です 二番目の答えは「病院」そして三番目は「病」 私達の脳は機械的に 医療と医療改革といえば こういう所で起きるものだと 考えるようになっています 今進行している医療改革や医療技術の 方針を聞くと どのようにしてメインフレーム内の 電子医療資料を医師たちに 普及させるか ということばかりです メインフレームから家庭へと 移行する方法など頭にありません この問題の根源は 私達の医療の認識にあります

今のシステムは危機に対する反応で成り立っています 診療時間は15分 医療は 全人口レベルでとらえていて 人工的な環境の中で生体情報を集め そして患者をさっと治して 家に返します そして 冊子を渡したりネットのサイトを教えたりして メインフレームに戻ってこないことを願います

既にこんな方法ではやっていけないことは明らかです メインフレーム医療では無保険者まで治療できない そしてこれから高齢化の波に対面したら この問題は数倍に拡張しますよね 医療面で不景気が続いているので 何か新しい対策が必要です 家庭に注目しなければなりません

より個人的な医療対策を目指し 医療を家庭に移動させなければなりません 早期 予防的な対応はどうすれば実現するか どうやって休みなく生体情報などを測定するか どうやって患者特有の正常数値を得るのか 家の中や周辺における 生体情報に限らない 行動 心理 環境との関係についての情報を どうやって収集すればよいのか そして今まで通りの医療プランに従うのをやめて 素晴らしい技術を利用した個人的なものに 変えるためにはどうしたらいいのでしょうか これこそ個人的な医療モデルを発達させるための的確な対策です

いくつか例を挙げましょう ミミです 私達の研究に参加した一人で 90歳代のとき彼女が転倒したことを気にして 家族は 彼女を外に預けることにしました ひどい転び方をした経験がある人 または 親や家族の誰かがひどい転倒を経験 したことがある人は手を挙げてください 典型的なパターンです 骨盤骨折をもとに施設に入るお年寄りは珍しくありせん ミミの場合も同様 心配した家族は 彼女を自宅から介護施設に移すことにしました そこで彼女は酸素吸入器につまづきました

この年代の人は警報機を持っていても 人の世話になりたくないから使いません 毎月30ドル払っているにも関わらずです ベビーブーム世代は間違いなく押すでしょう 休み無しに警報ボタンを押すでしょうね

ミミは骨盤を骨折し一晩中 そして次の日の朝もずっと 誰かが彼女を見つけて病院に連れて行くまで 倒れたまま待っていました そこで治療を受けましたが 介護には 戻れないため 老人病棟に入れられました 同じ施設の老人病棟での最初の夜 次々と違うベッドに投げられるように移動させられ 彼女は再び骨盤を骨折し 同じ病院に戻されました そこでは誰もカルテを見ずに アレルギーであるタイルノールを飲ませました 彼女はアレルギー反応や床擦れ 心臓異常などに苦しまされ亡くなりました 転倒とその結果起きた手違いと過失の結果です

さてこの話の一番恐るべきことは これは私の家内の祖母に起きたことなのです 私はエリック ディシュマンです 英語を話し インテルの社員で いい給料をもらっています 研究分野である 転倒や関連した怪我についても よく理解しています 私は上院議員やCEOへも顔がききます それでもこのようなことを防げないのです このような避けられない問題が起きたときに お金がなく 英語が話せなかったら こんなときどうすればよいのでしょうか 大多数の転倒を予防するためにはどんな対策を とればいいのでしょうか

まさにその対策を築くために私達が進めている 研究の例をいくつか挙げましょう 私はシマーというちょっとした電子機器をつけてきました ここに研究のプラットフォームがあるのです この機械には加速計がついており 心電図もつけられます 様々な機能のものをつけることができ これらによって外の 世界で実際の 震えや足取り 歩幅などを記録します

ミミの例からも分かるように 問題なのは転倒についての私達の知識は 州から三ヵ月後に送られてくる調査書にある 「転倒時に何をしていましたか?」の統計位だということです そんなものなのです でもシマーや マジックカーペットという機械 つまりカーペットにスポーツ医療に使われている センサーやカメラ装置を搭載したものを 600件のお年寄りの家庭に導入しだし 実際の動作に関するデータを収集することで お母さんが転倒する恐れがあるというサインになるような かすかな動きの変化について分かり出してきています

そして多くの場合 二種類の介入が可能です 医薬品の問題も解決しなければなりません 私は定理的データを研究対象としていますが 家庭から送られてきたデータを見れば どこかの医者が 知らないうちに新しい薬を処方した 日にちを推定することができます 家庭内での移動パターンに明らかな変化が見られるからです このような行動指標や行動の変化についての発見は 医療に非常に重要な影響をもたらす 顕微鏡の発見のようなものなのです データ ストリーム収集という初めての試みが可能にしたことです

これはアイルランドのトリル クリニックです ここに見えるように 彼女はマジックカーペットに 記録されたデータを見ています この小さなカーペットによって 何ヶ月にもわたって 姿勢のゆれ具合とその変化を観察できます これはそのようなデータの例です これはセンサーが点灯しているところです

これは私達の研究に参加した 2人のお年寄りの約1年分のデータです 彼らが移動した室内の様々な部屋が色で示されています 左図の人は自宅生活で 右の人は介護施設に住んでいました なぜ分かるかというと 食事の時間 つまりそれぞれの 個室にいないときの時間がとても規則的ですよね 大したことではないように感じるかもしれませんが このような長期に渡って 繰り返し収集されたデータを見ることで 行動を完全に 家庭内での部屋の移動から シマーがとらえるような細かな足の動きまで 見ることで このデータ ストリームから 今まで分からなかった 行動パターンに関する 様々なことが明らかになってきます

ORCATech.orgを見てみてください シャチ(orca)は無関係です オレゴン老化と医療センターです そこにもっと詳しいことが載っています インテルは今でも 世界有数の 自立生活支援技術に関する研究のスポンサーです 多くの資金提供を自慢しているのではなく 問題なのは 他の人達が老化現象に無関心で 新しい対処法 慢性病管理 また自宅での自立生活に関する 研究への援助が極端に少ないということです

私の四つ目のスローガンは 一万の家庭に広めなければ破滅 です 国際的に それが無理ならせめて全国規模で フラミンハム式の心臓の研究を 自立生活支援技術に関して実施するために 一万のお年寄りの家庭に対して 医療が全てそろった環境と 研究を開始するための基盤を提供し 大学がスポンサーとなって進めてきた 20の家庭での 結果をもとに 大規模の臨床実験に 発展させ これらの技術の重要性を証明する必要があります だから一万の家庭に広めなければ破滅 です これらはインテルの研究のために訪問したいくつかの家庭です

さて私の五つ目 そして最後のスローガン この2年間 もうすぐそこ と思われることもありましが とにかく 医療改革法案の主題が 何かから何かへの変化 となるように促す努力をしてきました メインフレーム中心構造から 個人中心の医療構造への移り変わり または公共医療保険の制定とその資金の 問題について論議以上のものになるように 医療費用の支払い方法は重要な問題ではありません 何かいい方法を今後10年間で 考えて試すのです 誰が費用を提供しようと とにかく根本的に違う方法で 患者を家庭内で介護し 家族や介護をする人達を 介護チームの一員と認識し ここにあるディスラプティブ技術を使うことで 根本的に介護の仕方を変えなければいけないのです

私達の大統領は堂々と 医療改革の論議の最後に 「この国の目標は10年以内に介護の50%を 施設、診療所、病棟や老人ホームから 家庭に移すことだ」と述べるべきなのです これは可能です 経済的にも道徳的にも 達成するべき目標です そして生活の質を高めるためにもです 今ある医療改革法案には何の目標もありません 全くめちゃくちゃです

さて 私からの最後のメッセージです どうやってこれからのY2K +10問題を解決に向けて 月旅行レベルの目標を定めたらいいのでしょうか 新しい技術やその進歩がこの問題を完全に 解決しないかもしれない でも解決策の一つとなるでしょう 個人中心の医療を目指す動き つまり医療改革の大目標 を私達みんなで始めなければ 行き詰まってしまうでしょう この会議をそんな運動へと進めてください どうもありがとう (拍手)

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