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.
Я занимаюсь прикладной математикой, и проблема всех, кто занимается прикладной математикой, заключается в том, что мы как консультанты по управлению — никто не знает, чем мы, собственно, занимаемся. Поэтому сейчас я постараюсь объяснить вам, чем же я занимаюсь.
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.
Танец — занятие, свойственное немногим видам и, в частности, человеку. Мы восхищаемся виртуозностью артистов балета и исполнителями чечётки, сейчас вы их увидите. Балет требует исключительных навыков, высокого уровня мастерства и, возможно, определённого уровня изначальной пригодности, который вполне может быть заложен генетически. Увы, неврологические заболевания, например, болезнь Паркинсона, постепенно уничтожают эту удивительную способность, как это происходит с моим другом Яном Стриплингом, который в своё время был виртуозным артистом балета. За эти годы достигнут значительный прогресс в лечении этого заболевания. Однако сегодня от него страдают 6,3 миллиона людей в мире. Все они вынуждены жить с неизлечимой слабостью, дрожью, ригидностью и прочими симптомами, сопровождающими болезнь Паркинсона. Поэтому необходимы объективные инструменты, позволяющие выявлять это заболевание как можно раньше. Нам нужно уметь объективно оценивать течение болезни, ведь только так мы можем узнать, что лечение действительно помогает — когда у нас есть объективный показатель, дающий точный ответ.
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.
Досадно, но для болезни Паркинсона и других двигательных расстройств не существует биомаркёров, то есть нельзя просто сдать кровь на анализ, и лучший из имеющихся методов — это 20-минутное неврологическое обследование. Для этого необходимо прийти в клинику, плюс это очень дорого, поэтому вне участия в клинических исследованиях это неосуществимо. Попросту неосуществимо.
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.
А если бы пациенты могли делать этот тест дома? Им не нужно будет добираться до клиники. Если пациенты смогут делать этот тест самостоятельно, не потребуется привлекать высокооплачиваемых специалистов. Кстати, неврологическое обследование стоит примерно 300 долларов.
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.
Я хочу предложить нетрадиционный подход к решению этой проблемы. Дело в том, что мы все в определённом смысле виртуозы, как мой друг Ян Стриплинг.
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.
Сейчас вы видите, как вибрируют голосовые связки, когда человек разговаривает, и этот человек здоров. Мы все можем считать себя вокальными виртуозами, потому что для произнесения звуков мы должны координировать работу всех органов речи, и для этого даже есть специальные гены, например, FoxP2. Как и в балете, это требует высочайшего уровня подготовки. Вспомните, как долго ребёнок учится говорить. По звуку мы можем определить положение голосовых связок по мере того, как они вибрируют. При болезни Паркинсона поражаются не только конечности, но и органы речи. Нижняя линия — пример ненормальной вибрации голосовых связок. Мы видим те же симптомы — дрожь, слабость и ригидность. Речь становится тише, с придыханием и задержкой, и это один из типичных симптомов болезни.
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.
Признаки изменения голосовых связок могут быть едва различимы, но если использовать обычный цифровой микрофон и чуткую компьютерную программу для анализа голоса, а также последние достижения в компьютерном самообучении, которое сейчас очень усовершенствовалось, то мы сможем точно определить, на какой стадии заболевания находится человек, по одному его голосу.
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.
Как же соотносится такой тест, основанный на анализе голоса, с клиническим тестом, выполняемым специалистом? Оба этих теста неинвазивны и используют существующую инфраструктуру. Для их проведения не нужно строить новые клиники. И оба они достоверны. При этом тест, основанный на анализе голоса, может выполняться неспециалистом. Это значит, что он может проводиться самостоятельно. Этот тест очень быстрый и занимает максимум 30 секунд. Он очень недорогой, и мы знаем, к чему это приведёт. Когда что-то становится дешёвым, оно становится массовым. Вот некоторые потрясающие цели, которые мы можем теперь поставить. Мы можем снизить для пациентов количество визитов в клинику. Им не нужно будет приезжать для планового обследования. Мы можем часто проводить контроль и получать объективные результаты. Мы можем проводить недорогие клинические исследования с большим количеством участников, а также впервые за всю историю мы можем обследовать всё население. У нас есть возможность начать поиск ранних биомаркёров заболевания, чтобы начать лечение в самом его начале.
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)
Сегодня мы делаем первые шаги в этом направлении и запускаем программу «Голос болезни Паркинсона». Вместе с Aculab и PatientsLikeMe мы хотим записать голоса большого количества людей по всему миру, чтобы собрать достаточно данных и приступить к выполнению этих четырёх целей. У нас есть местные телефонные номера, доступные для 750 миллионов человек. Каждый человек, здоровый или страдающий болезнью Паркинсона, может позвонить и оставить запись своего голоса. Звонок стоит всего несколько центов. И я очень рад сообщить, что мы уже достигли 6% от запланированного количества всего за 8 часов. Спасибо. (Аплодисменты). (Аплодисменты).
Tom Rielly: So Max, by taking all these samples of,
Том Райли: Макс, значит, когда вы запишете образцы голоса,
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?
скажем, 10 000 человек, вы сможете сказать, кто здоров, а кто болен? Что вы собираетесь получить?
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.
Макс Литтл: Да-да. Дело в том, что во время звонка вы должны будете указать, есть ли у вас болезнь Паркинсона. ТР: Хорошо. МЛ: Видишь ли, кто-то может с этим не справиться, кто-то может не дозвониться. Но у нас будет огромная выборка образцов, записанных в самых разных условиях, и это очень важно, потому что именно это позволит нам отбросить все искажающие факторы и определить истинные маркёры заболевания.
TR: So you're 86 percent accurate right now?
ТР: Сейчас точность метода составляет 86%?
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.
МЛ: Нет, сейчас она намного больше. Мой студент Таназис — я должен назвать его, поскольку он проделал великолепную работу — проверил, что всё работает через мобильные телефонные сети, что делает возможным этот проект, причём мы добились точности 99%.
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.
ТР: 99. Это очень существенное улучшение. Это значит, что люди смогут МЛ: (Смеётся) ТР: Люди смогут позвонить со своего мобильного телефона и пройти тест, люди с болезнью Паркинсона смогут позвонить и записать свой голос, а потом врач может проконтролировать изменения и понять, как протекает заболевание.
ML: Absolutely.
МЛ: Именно так.
TR: Thanks so much. Max Little, everybody.
ТР: Большое спасибо. Макс Литтл.
ML: Thanks, Tom. (Applause)
МЛ: Спасибо, Том. (Аплодисменты).