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.
Venujem sa aplikovanej matematike. Jedným zo špecifických problémov pre každého, kto sa venuje aplikovanej matematike, je ten, že sme niečo ako poradcovia pre oblasť manažmentu. Nikto nevie, čo do pekla to vlastne vôbec robíme. Dnes sa vám teda pokúsim vysvetliť, čo to vlastne robím.
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.
Tanec je jednou z výsadných ľudských aktivít. Obdivujeme baletných virtuózov a tanečníkov stepu, ktorých o chvíľu uvidíte. Balet si vyžaduje výnimočnú úroveň odbornosti, vysokú úroveň zručnosti a pravdepodobne i dávku prvotného talentu, ktorý môže vyplývať z genetických predpokladov. Bohužiaľ, neurologické ochorenia, ako napríklad Parkinsonova choroba, postupne ničia túto výnimočnú schopnosť, ako sa to stalo aj môjmu priateľovi Janovi Striplingovi, ktorý bol svojho času baletný virtuóz. Postupom rokov sa liečba výrazne zlepšovala. Avšak, po celom svete je 6,3 milióna ľudí, ktorí trpia touto chorobou a musia žiť s neliečiteľnou slabosťou, trasom, stuhnutosťou a ostatnými príznakmi, ktoré súvisia s chorobou. Potrebujeme teda objektívne nástroje, ktoré umožnia diagnostikovať túto chorobu pred tým, než bude príliš neskoro. Musíme byť schopní objektívne zmerať postup ochorenia a nakoniec jediný spôsob, ktorý nám napovie, že už máme liečbu, je ten, ktorý nám umožní objektívne meranie, ktoré nám to naisto povie.
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.
Ale bohužiaľ, pri Parkinsonovej chorobe a pri iných ochoreniach pohybového ústrojenstva neexistujú žiadne bioukazovatele, takže neexistuje žiaden jednoduchý krvný test, ktorý by sme mohli urobiť a to najlepšie, čo teraz máme, je tento 20-minútový neurologický test. Musíte si ho dať spraviť na klinike. Je veľmi, veľmi drahý a to znamená, že okrem klinických štúdií sa proste nikdy nerobí. Nikdy sa nerobí.
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 $300, by the way, in the neurologist's clinic to do it.
Ale čo keby si pacienti dokázali takýto test urobiť doma? To by im ušetrilo náročnú cestu na kliniku a čo keby si ho pacienti dokázali urobiť sami, však? Nepotrebovali by sme drahocenný čas personálu. Len tak mimochodom, test na neurologickej klinike stojí asi 300$.
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.
Chcem vám teda navrhnúť nekonvenčný spôsob, ktorým sa to môžme pokúsiť dosiahnuť, pretože, viete, vo všeobecnosti sme všetci vlastne virtuózmi, rovnako ako môj priateľ Jan Stripling.
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.
Tu máme video vibrujúcich hlasiviek. Tieto sú zdravé a tu vydávajú zvuk pri rozprávaní. Môžeme sa považovať za vokálnych baletných tanečníkov, pretože musíme koordinovať všetky tieto hlasové orgány, keď vydávame zvuky. Máme na to vlastne gény. Napríklad FoxP2. A podobne ako pri balete, aj toto si vyžaduje mimoriadnu úroveň tréningu. Myslím tým dobu, ktorá uplynie, kým sa dieťa naučí hovoriť. Zo zvukov môžeme vlastne sledovať pozíciu hlasiviek počas ich vibrovania a podobne, ako sú pri Parkinsonovi zasiahnuté končatiny, rovnako je to aj s hlasovými orgánmi. Na spodnej krivke môžete vidieť príklad nepravidelného chvenia hlasiviek. Vidíme rovnaké príznaky. Vidíme tras hlasiviek, slabosť, stuhnutosť. Reč sa postupne stáva tichšou a dýchavičnejšou, čo je jedným zo symptómov.
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.
Tieto hlasové javy môžu byť niekedy celkom nepatrné, ale v niektorých prípadoch,pomocou digitálneho mikrofónu a presného softvéru na analýzu hlasu spolu s najnovšími poznatkami v strojovom učení, ktoré už je teraz už veľmi pokročilé, môžeme presne vyčísliť, kde sa niekto nachádza v kontinuu medzi zdravím a chorobou, a to iba vďaka samotným hlasovým signálom.
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.
Ako by sa mohli porovnať tieto zvukové testy s odbornými klinickými testami? Nuž, obe metódy sú neinvazívne. Neurologický test je neinvazívny. Obe používajú existujúcu infraštruktúru. Nepotrebujete na to nový systém nemocníc. A obe sú presné. Dobre, ale navyše, hlasové testy nevyžadujú odbornosť. To znamená, že ich môžme vykonať samostatne. Sú veľmi rýchle, trvajú najviac 30 sekúnd. Sú ultralacné a všetci vieme, čo to znamená. Keď je niečo ultralacné, dá sa to masívne rozširovať. Čiže máme niekoľko úžasných cieľov, s ktorými sa vieme popasovať. Môžeme znížiť logistické problémy s pacientmi. Nie je potrebné chodiť na kliniku na rutinné kontroly. Môžeme robiť vysokofrekvenčný monitoring a získavať objektívne údaje. Môže robiť lacné masívne nábory na klinické testovanie a môžeme po prvýkrát realizovať celopopulačné vyšetrovanie. Máme možnosť začať hľadať skoré bioukazovatele choroby ešte pred tým, než bude neskoro.
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)
V súčasnosti sme urobili prvé kroky týmto smerom a spúšťame Parkinsonovu hlasovú iniciatívu. Spolu s Aculabom a PatientsLikeMe sa zameriavame na celosvetové zaznamenávanie veľkého objemu hlasov, aby sme mali dostatok údajov a mohli sa s týmito 4 cieľmi popasovať. Máme lokálne údaje prístupné trom štvrtinám z miliardy ľudí na planéte. Každý zdravý človek alebo s Parkinsonom môže lacno zavolať a zanechať nahrávky, každú z nich len za pár centov. Som naozaj šťastný, že môžem oznámiť, že len za 8 hodín sme získali 6 percent z cieľového čísla. Ďakujem. (Potlesk) (Potlesk)
Tom Rielly: So Max, by taking all these samples of,
Tom Rielly: Max, čiže získaním vzoriek,
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?
povedzme 10 000 ľudí, budeš vedieť povedať, kto je zdravý a kto nie? Čo získate z týchto vzoriek?
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.
Max Little: Áno, áno. Nuž to, čo sa stane je, že počas telefonátu musíte oznámiť, či máte, alebo nemáte toto ochorenie,rozumiete. TR: Áno. ML: Viete, niektorí ľudia to nemusia urobiť. Nemusia to zvládnuť. Ale získame veľmi veľké množstvo vzoriek údajov nahraných za rôznych okolností. A práve na týchto okolnostiach záleží, pretože potom sa snažíme dať do poriadku nejasné faktory a hľadáme skutočné príznaky ochorenia.
TR: So you're 86 percent accurate right now?
TR: Čiže v súčasnosti máte 86-percentnú presnosť, správne?
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.
ML: Je to oveľa lepšie. Vlastne, môj študent Thanasis, musím ho spomenúť, lebo odviedol vynikajúcu prácu, nedávno dokázal, že to funguje aj prostredníctvom mobilnej siete, čo lepšie umožňuje tomuto projektu fungovať a dostávame sa k 99-percentnej presnosti.
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.
TR: 99? Teda, to je pokrok. Čiže to znamená, že ľudia budú môcť... ML: (Smeje sa) TR: ... ľudia budú môcť zavolať zo svojho mobilu a urobiť si test. Ľudia s Parkinsonom môžu zavolať, nahrať svoj hlas a doktor tak môže skontrolovať postup ich ochorenia a zistiť, ako sa im s ochorením darí.
ML: Absolutely.
ML: Presne tak.
TR: Thanks so much. Max Little, everybody.
TR: Ďakujem veľmi pekne. Max Little!
ML: Thanks, Tom. (Applause)
ML: Ďakujem Tom. (Potlesk)