So, well, I do applied math, and this is a peculiar problem for anyone who does applied math, is that we are like management consultants. No one knows what the hell we do. So I am going to give you some -- attempt today to try and explain to you what I do.
네.. 저는 응용수학을 공부합니다. 이 문제는 응용 수학을 연구하는 사람들에게는 아주 특별한 문제입니다. 우리가 경영 컨설턴트처럼 되는거죠. 아무도 우리가 도대체 뭘 하는지 모릅니다. 그래서 제가 오늘 약간의 -- 시도 그러니까 제가 어떤 일을 하는지 설명해보려는 겁니다.
So, dancing is one of the most human of activities. We delight at ballet virtuosos and tap dancers you will see later on. Now, ballet requires an extraordinary level of expertise and a high level of skill, and probably a level of initial suitability that may well have a genetic component to it. Now, sadly, neurological disorders such as Parkinson's disease gradually destroy this extraordinary ability, as it is doing to my friend Jan Stripling, who was a virtuoso ballet dancer in his time. So great progress and treatment has been made over the years. However, there are 6.3 million people worldwide who have the disease, and they have to live with incurable weakness, tremor, rigidity and the other symptoms that go along with the disease, so what we need are objective tools to detect the disease before it's too late. We need to be able to measure progression objectively, and ultimately, the only way we're going to know when we actually have a cure is when we have an objective measure that can answer that for sure.
춤은 가장 인간적인 행위 가운데 하나죠. 사람들은 유명한 발레의 거장이나 탭댄서에 환호합니다. 실제로 나중에 보실거에요. 자, 발레는 비범한 전문성과 높은 기술 수준을 필요로 하죠. 아마 태어나면서 부터 유전적으로 지녀야 할 법한 정도로 높은 수준이어야 합니다. 슬프게도 파킨스병 같은 신경학적 질병은 이런 비범한 능력을 서서히 파괴합니다. 그 시대 최고의 발레 명장이었던 제 친구 얀 스트리플링에게도 그런 일이 있었죠. 오랜동안, 우수한 치료방법이 개발되고 발전도 있었지만 세계적으로, 이 병으 겪는 사람들이 약 6백3십만 명 쯤 됩니다. 환자들은 병과 함께 지속되는 치료불가능한 근무력증, 몸떨림, 근육경화증이나 그 밖의 증세를 가지고 살아야만 합니다. 우리가 필요로 하는 것은 너무 늦기 전에 이 병을 찾아낼 수 있는 객관적인 도구죠. 우리는 병의 진행을 객관적으로 측정할 수 있는 기준이 필요해요. 궁극적으로 언제 실질적인 치료가 가능할지 알 수 있는 유일한 방법은 그에 대한 명확한 답을 낼 수 있는 척도가 있을 때입니다.
But frustratingly, with Parkinson's disease and other movement disorders, there are no biomarkers, so there's no simple blood test that you can do, and the best that we have is like this 20-minute neurologist test. You have to go to the clinic to do it. It's very, very costly, and that means that, outside the clinical trials, it's just never done. It's never done.
그런데 맥빠지게도, 파킨스씨 병이나 비슷한 행동 장애 증세에 대해서 아무런 생물학적 표시 인자가 없다는 겁니다. 우리가 직접할 수 있는 혈액 검사 같은 것도 없으니까 우리가 할 수 있는 최선은 이런 20분짜리 신경학적 검사가 전부에요. 이건 병원에 가야만 받을 수 있는 검사죠. 굉장히 비싼 검사고 그건 바로, 임상 실험이 아니면, 절대 받지 못하는 검사라는 의미에요. 절대 받지 못합니다.
But what if patients could do this test at home? Now, that would actually save on a difficult trip to the clinic, and what if patients could do that test themselves, right? No expensive staff time required. Takes about $300, by the way, in the neurologist's clinic to do it.
하지만, 이런걸 집에서 할 수 있다면 어떨까요? 그러면, 병원에 가야하는 수고도 덜 수 있고 그러니, 직접할 수 있다면 얼마나 좋겠어요? 그렇죠? 비용이 많이 드는 검사원도 필요없어요. 아.. 신경과 병원에 가서 하면 약 300달러쯤 들죠.
So what I want to propose to you as an unconventional way in which we can try to achieve this, because, you see, in one sense, at least, we are all virtuosos like my friend Jan Stripling.
그래서 일반적인 방법은 아니지만, 이런 검사를 할 수 있는 방법을 제가 제안하고자 합니다. 왜냐하면, 우리 모두는 제 친구인 얀 스트리플링처럼 최소한 어떤 한 측면에서는 대단한 사람이기 때문이죠.
So here we have a video of the vibrating vocal folds. Now, this is healthy and this is somebody making speech sounds, and we can think of ourselves as vocal ballet dancers, because we have to coordinate all of these vocal organs when we make sounds, and we all actually have the genes for it. FoxP2, for example. And like ballet, it takes an extraordinary level of training. I mean, just think how long it takes a child to learn to speak. From the sound, we can actually track the vocal fold position as it vibrates, and just as the limbs are affected in Parkinson's, so too are the vocal organs. So on the bottom trace, you can see an example of irregular vocal fold tremor. We see all the same symptoms. We see vocal tremor, weakness and rigidity. The speech actually becomes quieter and more breathy after a while, and that's one of the example symptoms of it.
여기에 진동하는 성대의 영상이 있어요. 여기 이건 말소리는 내고 있는 건강한 성대에요. 자 이제 우리 자신이 발성하는 발레 댄서라고 생각해보죠. 왜냐하면, 소리를 내려면 우리가 직접 이 모든 발성 기관을 조정해야 하거든요. 사실 우리는, 예를 들면, FoxP2 라고 하는 유전인자를 가지고 있죠. 발레처럼, 여기엔 상당한 수준의 훈련이 요구됩니다. 제 이야기는, 어린 아이가 말하는걸 배우는데 얼마나 오래 걸리는지 생각해 보시라는 겁니다. 소리에서, 우리는 성대가 떨릴 때 발성기관의 움직임을 정확하게 알아낼 수 있습니다. 파킨스씨 병은 손발에 영향을 주듯 발성기관에도 영향을 줍니다. 그래서, 최소한 발성에서 불규칙한 움직임을 찾을 수 있죠. 모두에게서 똑같은 증상이 나타납니다. 목소리에, 빈약해지거나 경직되어 나타나는 떨림이 있거든요. 병이 진행됨에 따라, 실제로 말소리가 약해지고 점점 새는 듯한 소리가 나요. 이것이 파킨 병의 증세 중 하나입니다.
So these vocal effects can actually be quite subtle, in some cases, but with any digital microphone, and using precision voice analysis software in combination with the latest in machine learning, which is very advanced by now, we can now quantify exactly where somebody lies on a continuum between health and disease using voice signals alone.
사실 이런 목소리의 변화는 상황에 따라 아주 미세하지만, 디지털 마이크와 정확한 음성 분석 프로그램을 함께 사용하면 됩니다. 물론, 최신의 사용법도 함께 이용하는데, 이런 것들은 최근에 엄청나게 발전했지요. 이런 기술을 사용하면, 목소리만으로도 사람들이 건강한 상태와 병이 진행된 상태 사이의 어느 지점쯤에 있는지 정확하게 수치화할 수 있습니다.
So these voice-based tests, how do they stack up against expert clinical tests? We'll, they're both non-invasive. The neurologist's test is non-invasive. They both use existing infrastructure. You don't have to design a whole new set of hospitals to do it. And they're both accurate. Okay, but in addition, voice-based tests are non-expert. That means they can be self-administered. They're high-speed, take about 30 seconds at most. They're ultra-low cost, and we all know what happens. When something becomes ultra-low cost, it becomes massively scalable. So here are some amazing goals that I think we can deal with now. We can reduce logistical difficulties with patients. No need to go to the clinic for a routine checkup. We can do high-frequency monitoring to get objective data. We can perform low-cost mass recruitment for clinical trials, and we can make population-scale screening feasible for the first time. We have the opportunity to start to search for the early biomarkers of the disease before it's too late.
이런 발성기반 검사가 어떻게 전문적인 의료 검사에 견줄 수 있겠느냐구요? 글쎄요.. 두가지 모두 고통스럽지 않구요. 신경과 의사들의 검사법도 고통스럽지는 않아요. 두가지 검사 모두 이미 존재하는 기반 지식을 사용하죠. 이런걸 하기 위해서 병원을 통째로 새로 지어야하는 것은 아니죠. 두가지 방법 모두 정확합니다. 네 그렇죠. 하지만, 좋은 점은 음성기반 검사에는 전문가가 필요하지 않아요. 그러니까. 이 검사법은 본인 스스로 할 수 있습니다. 결과도 빨리 알 수 있죠, 기껏해야 30초 정도 걸리니까요. 이 검사법은 비용이 매우 저렴하고, 여기에 수반되는 사실은 모두 알고 계시죠. 가격이 엄청나게 떨어지면 대중적으로 퍼져나갈 수 있습니다. 그러니까. 제 생각에 우리가 해낼 수 있는 대단한 목표를 가지게 됩니다. 우리는 환자들이 치러야 하는 구조적 어려움을 줄일 수 있습니다. 즉, 정기검사를 받으러 병원에 가지 않아도 되구요. 객관적인 자료를 얻기위해 자주 검사를 시행할 수 있습니다. 우리는 매우 저렴한 돈으로 많은 사람을 대상으로 임상 실험을 해볼 수도 있고 처음으로 전 국민을 대상으로 한 실현 가능한 검사 방법을 만들어 낼 수 있습니다. 그러면, 너무 늦기전에 이 병의 초기 인지자를 찾아볼 기회도 갖게 되죠.
So, taking the first steps towards this today, we're launching the Parkinson's Voice Initiative. With Aculab and PatientsLikeMe, we're aiming to record a very large number of voices worldwide to collect enough data to start to tackle these four goals. We have local numbers accessible to three quarters of a billion people on the planet. Anyone healthy or with Parkinson's can call in, cheaply, and leave recordings, a few cents each, and I'm really happy to announce that we've already hit six percent of our target just in eight hours. Thank you. (Applause) (Applause)
오늘 바로 그 첫 걸음을 떼어보실까요. 저희는 "파킨스병 음성 검사 계획"을 시작하려고 합니다. 애큐랩, '나같은 환자' 라는 단체와 함께, 전 세계에 걸쳐 상당히 많은 사람들의 음성을 기록해보려고 합니다. 그래서 충분한 자료가 모이면 다음과 같은 네가지를 목표로 하여 시작해보여고 합니다. 저희는 지구 전체에서 약 7억 5천만명의 전화 번호를 가지고 있어요. 건강하거나 파킨스병을 앓고 있거나, 누구든 저렴한 비용으로 전화를 해서 목고리를 남기면 됩니다. 겨우 몇 십원 정도면 됩니다. 겨우 8시간만에 저희 목표치에 6% 를 찍었다는 점을 알려드릴 수 있어 기분이 좋아요. 감사합니다. (박수) (박수)
Tom Rielly: So Max, by taking all these samples of,
톰 라일리: 그러니까 맥스씨, 이런 표본들을 모으면
let's say, 10,000 people, you'll be able to tell who's healthy and who's not? What are you going to get out of those samples?
예를 들어, 1만명이라고 해보죠. 그 중에 누가 건강하고 누가 병에 걸렸는지 구분할 수 있다는 건가요? 맥스씨께서는 이 표본으로 뭘 하시려고 하는거죠?
Max Little: Yeah. Yeah. So what will happen is that, during the call you have to indicate whether or not you have the disease or not, you see. TR: Right. ML: You see, some people may not do it. They may not get through it. But we'll get a very large sample of data that is collected from all different circumstances, and it's getting it in different circumstances that matter because then we are looking at ironing out the confounding factors, and looking for the actual markers of the disease.
맥스 리틀: 네, 네.. 그러니까 사실 사람들이 전화해서 통화하는 시간 안에 그 사람이 그 병에 걸렸는지 아닌지 밝힐 수 있어야 합니다. 톰: 그렇죠. 맥스: 어떤 사람들은 하지 않을겁니다. 안 하겠죠. 하지만, 여러가지 상황에 있는 아주 많은 자료가 쌓이게 되면, 중요한 점은 다양한 경우의 표본이 있어야 하는건데요 저희는 혼동을 줄만한 요소를 완전히 제거하고 이 병에 대한 실제적인 표시 인자를 찾으려고 하거든요.
TR: So you're 86 percent accurate right now?
톰: 그래서 지금 86% 의 정확도를 보이는 겁니까?
ML: It's much better than that. Actually, my student Thanasis, I have to plug him, because he's done some fantastic work, and now he has proved that it works over the mobile telephone network as well, which enables this project, and we're getting 99 percent accuracy.
맥스: 그거보다 훨씬 좋아요. 제 학생 타나시스 이야기를 해야겠군요. 그 친구가 대단한 작업을 해냈거든요. 그 학생이 이런 과정을 이동전화기를 통해서도 가능하게 만들었어요. 그 덕택에, 이런 프로젝트가 가능해졌어요. 저희는 99%의 정확도를 얻고 있습니다.
TR: Ninety-nine. Well, that's an improvement. So what that means is that people will be able to — ML: (Laughs) TR: People will be able to call in from their mobile phones and do this test, and people with Parkinson's could call in, record their voice, and then their doctor can check up on their progress, see where they're doing in this course of the disease.
톰: 99% 요.. 대단한 발전인데요. 그러니까, 그 말은.. 맥스: (웃음) 톰: 사람들이 이동전화기로 전화를 걸어서 검사를 받을 수 있다는거죠. 파킨스병을 가진 사람들은 전화를 해서 목소리를 남기면, 의사가 병의 진행 정도를 즉, 이 병이 얼마나 진행되고 있는지 알려줄 수 있다는 거죠.
ML: Absolutely.
맥스: 그럼요.
TR: Thanks so much. Max Little, everybody.
톰: 감사합니다, 맥스씨 그리고 여러분들도요..
ML: Thanks, Tom. (Applause)
맥스: 감사합니다. (박수)