So you go to the doctor and get some tests. The doctor determines that you have high cholesterol and you would benefit from medication to treat it. So you get a pillbox. You have some confidence, your physician has some confidence that this is going to work. The company that invented it did a lot of studies, submitted it to the FDA. They studied it very carefully, skeptically, they approved it. They have a rough idea of how it works, they have a rough idea of what the side effects are. It should be OK. You have a little more of a conversation with your physician and the physician is a little worried because you've been blue, haven't felt like yourself, you haven't been able to enjoy things in life quite as much as you usually do. Your physician says, "You know, I think you have some depression. I'm going to have to give you another pill."
Mergeți la doctor și vi se fac nişte analize. Doctorul descoperă că aveți colesterolul mărit și vă recomandă să-l tratați cu medicamente. Aşa că primiţi o cutie cu pastile. Aveți încredere, și medicul dvs. are încredere că tratamentul va funcționa. Compania care a inventat-o a făcut multe studii şi le-a trimis la FDA. FDA-ul le-a analizat atent, sceptic, apoi l-au aprobat. Ştiu în mare cum funcționează, cunosc în mare efectele secundare. Ar trebui să fie în regulă. Mai vorbiți puțin cu medicul dvs. şi el e îngrijorat că sunteți cam trist, nu v-aţi simţit bine și nu v-ați putut bucura de viață ca de obicei. Medicul vă spune: „Cred că suferiți de depresie. Vă mai prescriu o pastilă.”
So now we're talking about two medications. This pill also -- millions of people have taken it, the company did studies, the FDA looked at it -- all good. Think things should go OK. Think things should go OK. Well, wait a minute. How much have we studied these two together?
Acum sunt două medicamente. Această pastilă e folosită de milioane de oameni, compania a făcut studii, FDA a verificat-o. Totul e în regulă. Ar trebui să meargă bine. Credem că ar trebui să meargă bine. Dar stați puțin. Cât de mult am studiat efectele combinate ale celor două pastile?
Well, it's very hard to do that. In fact, it's not traditionally done. We totally depend on what we call "post-marketing surveillance," after the drugs hit the market. How can we figure out if bad things are happening between two medications? Three? Five? Seven? Ask your favorite person who has several diagnoses how many medications they're on.
E dificil de făcut acest lucru. De fapt, nici nu se face în mod normal. Depindem total de așa-numita „supraveghere post-marketing”, după ce medicamentele ajung pe piață. Cum ne putem da seama dacă se întâmplă ceva rău între două medicamente? Sau trei? Cinci? Șapte? Întrebați o persoană apropiată care are mai multe diagnostice câte medicamente ia.
Why do I care about this problem? I care about it deeply. I'm an informatics and data science guy and really, in my opinion, the only hope -- only hope -- to understand these interactions is to leverage lots of different sources of data in order to figure out when drugs can be used together safely and when it's not so safe.
De ce îmi pasă de problema asta? Îmi pasă foarte mult. Sunt informatician și specialist de date, iar părerea mea sinceră e că singura speranță pentru înțelegerea acestor interacțiuni e să folosim surse diferite de informații pentru a afla când medicamentele pot fi combinate în mod sigur și când nu e prea sigur.
So let me tell you a data science story. And it begins with my student Nick. Let's call him "Nick," because that's his name.
Să vă spun o poveste din știința datelor. Începe cu studentul meu, Nick. Să-i spunem „Nick” pentru că așa îl cheamă.
(Laughter)
(Râsete)
Nick was a young student. I said, "You know, Nick, we have to understand how drugs work and how they work together and how they work separately, and we don't have a great understanding. But the FDA has made available an amazing database. It's a database of adverse events. They literally put on the web -- publicly available, you could all download it right now -- hundreds of thousands of adverse event reports from patients, doctors, companies, pharmacists. And these reports are pretty simple: it has all the diseases that the patient has, all the drugs that they're on, and all the adverse events, or side effects, that they experience. It is not all of the adverse events that are occurring in America today, but it's hundreds and hundreds of thousands of drugs.
Nick e un tânăr student. Am zis: „Nick, trebuie să înțelegem cum funcționează medicamentele, împreună și separat. Nu prea înțelegem aceste lucruri." FDA-ul ne-a pus la dispoziție o bază de date excelentă. E o bază de date cu reacţii adverse. Practic au pus pe Internet -- public, le puteți descărca chiar acum -- sute de mii de rapoarte de reacţii adverse, de la pacienți, doctori, companii şi farmaciști. Rapoartele sunt simple: conțin toate afecţiunile pacientului, toate medicamentele pe care le ia și toate efectele adverse pe care le-au avut. Nu sunt toate efectele adverse care apar în America în prezent, dar sunt sute și sute de mii de medicamente.
So I said to Nick, "Let's think about glucose. Glucose is very important, and we know it's involved with diabetes. Let's see if we can understand glucose response. I sent Nick off. Nick came back.
Așa că i-am zis lui Nick: „Să ne gândim la glucoză. Glucoza e foarte importantă și știm că e corelată cu diabetul. Să vedem dacă putem înțelege răspunsul glucozei.” Nick a plecat să lucreze, apoi s-a întors.
"Russ," he said, "I've created a classifier that can look at the side effects of a drug based on looking at this database, and can tell you whether that drug is likely to change glucose or not."
„Russ”, mi-a zis, „am creat un clasificator care analizează efectele adverse ale unui medicament folosind această bază de date şi care poate arata dacă medicamentul poate influenţa glucoza sau nu.”
He did it. It was very simple, in a way. He took all the drugs that were known to change glucose and a bunch of drugs that don't change glucose, and said, "What's the difference in their side effects? Differences in fatigue? In appetite? In urination habits?" All those things conspired to give him a really good predictor. He said, "Russ, I can predict with 93 percent accuracy when a drug will change glucose."
A reușit. A fost oarecum simplu. A luat toate medicamentele care influenţează glucoza și câteva medicamente care nu influenţează glucoza și a zis: „Care e diferența între efectele lor adverse? Diferențe în oboseală? În apetit? În nevoia de a urina?” Combinația acestora a fost un indicator bun. A zis: „Russ, pot prezice cu o acuratețe de 93% când un medicament va influenţa glucoza.”
I said, "Nick, that's great." He's a young student, you have to build his confidence. "But Nick, there's a problem. It's that every physician in the world knows all the drugs that change glucose, because it's core to our practice. So it's great, good job, but not really that interesting, definitely not publishable."
I-am zis: „Nick, e grozav.” E un student tânăr, trebuie încurajat. „Dar, Nick, e o problemă. Orice medic din lume cunoaște medicamentele care influenţează glucoza, pentru că face parte din practica noastră. E o treabă foarte bună, dar nu e prea interesantă și în mod clar nu poate fi publicată.”
(Laughter)
(Râsete)
He said, "I know, Russ. I thought you might say that." Nick is smart. "I thought you might say that, so I did one other experiment. I looked at people in this database who were on two drugs, and I looked for signals similar, glucose-changing signals, for people taking two drugs, where each drug alone did not change glucose, but together I saw a strong signal."
Mi-a zis: „Știu, Russ. M-am gândit că vei spune asta.” Nick e deștept. „M-am gândit că vei spune asta, așa că am făcut alt experiment. Am observat persoanele din baza de date pe două medicamente și am căutat semnale similare, care indică influenţarea glucozei, pentru cei care iau două medicamente, unde medicamentul individual nu infuenţează glucoza, dar combinate au un efect puternic.”
And I said, "Oh! You're clever. Good idea. Show me the list." And there's a bunch of drugs, not very exciting. But what caught my eye was, on the list there were two drugs: paroxetine, or Paxil, an antidepressant; and pravastatin, or Pravachol, a cholesterol medication.
Am zis: „Aha, ești isteț. Bună idee. Arată-mi lista.” Erau multe medicamente, unele nu prea interesante. Dar mi-au atras atenția două medicamente de pe listă: paroxetine sau Paxil, un antidepresiv, și pravastatin sau Pravachol, un medicament pentru scăderea colesterolului.
And I said, "Huh. There are millions of Americans on those two drugs." In fact, we learned later, 15 million Americans on paroxetine at the time, 15 million on pravastatin, and a million, we estimated, on both. So that's a million people who might be having some problems with their glucose if this machine-learning mumbo jumbo that he did in the FDA database actually holds up. But I said, "It's still not publishable, because I love what you did with the mumbo jumbo, with the machine learning, but it's not really standard-of-proof evidence that we have." So we have to do something else. Let's go into the Stanford electronic medical record. We have a copy of it that's OK for research, we removed identifying information. And I said, "Let's see if people on these two drugs have problems with their glucose."
Am zis: „Milioane de americani iau aceste medicamente.” De fapt, am aflat mai târziu, 15 milioane de americani luau paroxetine, 15 milioane luau pravastatin, și 1 milion le luau pe ambele la acea vreme. Adică 1 milion de oameni ar putea avea probleme cu glucoza dacă programul pe care l-a aplicat în baza de date a FDA chiar e bun. Dar am zis: „Tot nu poate fi publicat, deși îmi place ce ai făcut folosind programul în baza de date, dar nu e o dovadă destul de concludentă." A trebuit să facem altceva. Am analizat arhivele medicale electronice de la Stanford. Aveam o copie utilizată în cercetare, am scos datele personale ale pacienţilor. Am zis: „Să vedem dacă persoanele care iau ambele medicamente au probleme cu glucoza.”
Now there are thousands and thousands of people in the Stanford medical records that take paroxetine and pravastatin. But we needed special patients. We needed patients who were on one of them and had a glucose measurement, then got the second one and had another glucose measurement, all within a reasonable period of time -- something like two months. And when we did that, we found 10 patients. However, eight out of the 10 had a bump in their glucose when they got the second P -- we call this P and P -- when they got the second P. Either one could be first, the second one comes up, glucose went up 20 milligrams per deciliter. Just as a reminder, you walk around normally, if you're not diabetic, with a glucose of around 90. And if it gets up to 120, 125, your doctor begins to think about a potential diagnosis of diabetes. So a 20 bump -- pretty significant.
Există mii și mii de oameni în fișele medicale Stanford care iau paroxetine și pravastatin. Dar noi căutam nişte pacienți speciali. Căutam pacienți care luau un medicament și li se măsura glucoza, apoi îl luau pe celălalt și iar li se măsura glucoza, totul într-un timp rezonabil, cam două luni. Când am făcut asta, am găsit 10 pacienți. Totuși, 8 din 10 au avut o creștere a concentraţiei de glucoză când au luat al doilea P, le-am numit P și P. Oricare putea fi primul, urma al doilea, glucoza creștea cu 20 mg/dl. Să vă amintesc. În mod normal, dacă nu sunteți diabetic, aveți glucoza în jur de 90. Dacă ajunge la 120, 125, medicul ar putea lua în considerare diagnosticul de diabet. O creștere de 20 e semnificativă.
I said, "Nick, this is very cool. But, I'm sorry, we still don't have a paper, because this is 10 patients and -- give me a break -- it's not enough patients."
Am zis: „Nick, e interesant. Dar, îmi pare rău, încă nu avem un articol, fiindcă avem doar 10 pacienți și nu sunt destui.”
So we said, what can we do? And we said, let's call our friends at Harvard and Vanderbilt, who also -- Harvard in Boston, Vanderbilt in Nashville, who also have electronic medical records similar to ours. Let's see if they can find similar patients with the one P, the other P, the glucose measurements in that range that we need.
Deci, ce putem face? Am decis să-i contactăm pe prietenii noștri de la Harvard din Boston și Vanderbilt din Nashville, care au arhive medicale electronice ca ale noastre. Să vedem dacă putem găsi pacienți similari cu un P, celălalt P şi valorile de glucoză în limita care ne trebuie.
God bless them, Vanderbilt in one week found 40 such patients, same trend. Harvard found 100 patients, same trend. So at the end, we had 150 patients from three diverse medical centers that were telling us that patients getting these two drugs were having their glucose bump somewhat significantly.
Dumnezeu să-i binecuvânteze! Vanderbilt a găsit 40 de pacienți într-o săptămână, cu aceeași tendință. Harvard a găsit 100 de pacienți. Aceeași tendință. La final aveam 150 de pacienți din trei centre medicale diferite care sugerau faptul că pacienții care iau ambele medicamente aveau o creștere semnificativă de glucoză.
More interestingly, we had left out diabetics, because diabetics already have messed up glucose. When we looked at the glucose of diabetics, it was going up 60 milligrams per deciliter, not just 20. This was a big deal, and we said, "We've got to publish this." We submitted the paper. It was all data evidence, data from the FDA, data from Stanford, data from Vanderbilt, data from Harvard. We had not done a single real experiment.
Și mai interesant, am eliminat diabeticii, deoarece ei aveau deja un nivel ridicat de glucoză. Când am observat glucoza diabeticilor, aceasta creștea cu 60 mg/dl, nu doar cu 20. Era important, așa că am zis: „Trebuie să publicăm asta.” Am trimis articolul. Erau dovezi statistice, date de la FDA, de la Stanford, de la Vanderbilt, de la Harvard. Nu am făcut niciun experiment real.
But we were nervous. So Nick, while the paper was in review, went to the lab. We found somebody who knew about lab stuff. I don't do that. I take care of patients, but I don't do pipettes. They taught us how to feed mice drugs. We took mice and we gave them one P, paroxetine. We gave some other mice pravastatin. And we gave a third group of mice both of them. And lo and behold, glucose went up 20 to 60 milligrams per deciliter in the mice.
Dar aveam emoţii. În timpul în care articolul era revizuit, Nick a mers în laborator. Am găsit pe cineva priceput la chestii de laborator. Eu nu fac asta. Eu îngrijesc pacienți, dar nu fac experimente. Ei ne-au învățat să dăm medicamente șoarecilor. Unor șoareci le-am dat un P, paroxetin. Altor șoareci le-am dat pravastatin. Al treilea grup de șoareci a primit ambele medicamente. Şi ghiciţi ce s-a întâmplat. Glucoza a crescut cu 20 până la 60 mg/dl la șoareci.
So the paper was accepted based on the informatics evidence alone, but we added a little note at the end, saying, oh by the way, if you give these to mice, it goes up.
Articolul a fost acceptat doar pe baza dovezilor informatice, dar am adăugat o notă la final care spune: apropo, şi şoarecilor le creşte gucoza.
That was great, and the story could have ended there. But I still have six and a half minutes.
A fost grozav și povestea s-ar fi putut încheia aici. Dar mai am 6 minute și jumătate.
(Laughter)
(Râsete)
So we were sitting around thinking about all of this, and I don't remember who thought of it, but somebody said, "I wonder if patients who are taking these two drugs are noticing side effects of hyperglycemia. They could and they should. How would we ever determine that?"
Stăteam gândindu-ne la asta și nu mai știu cui i-a venit ideea asta: „Mă întreb dacă pacienții care iau aceste două medicamente observă efecte adverse ale hiperglicemiei. Ar putea și ar trebui. Cum vom putea determina asta?”
We said, well, what do you do? You're taking a medication, one new medication or two, and you get a funny feeling. What do you do? You go to Google and type in the two drugs you're taking or the one drug you're taking, and you type in "side effects." What are you experiencing? So we said OK, let's ask Google if they will share their search logs with us, so that we can look at the search logs and see if patients are doing these kinds of searches. Google, I am sorry to say, denied our request. So I was bummed. I was at a dinner with a colleague who works at Microsoft Research and I said, "We wanted to do this study, Google said no, it's kind of a bummer." He said, "Well, we have the Bing searches."
Ne-am întrebat ce e de făcut. Luați un medicament nou, unul sau două, și aveți o senzație ciudată. Ce faceți? Căutați pe Google numele medicamentului sau al medicamentelor și efecte adverse sau senzații pe care le aveți. Am zis bine, să-i întrebăm pe cei de la Google dacă ne arată arhiva de căutare ca să putem observa căutările și să vedem dacă pacienții caută astfel de informații. Îmi pare rău să spun, dar Google ne-a respins cererea. Am fost dezamăgit. Eram la o cină cu un coleg care lucrează la Microsoft Research și am zis: „Am vrut să facem un studiu, dar Google a spus nu, e penibil.” El a zis: „Noi avem motorul de căutare Bing.”
(Laughter)
(Râsete)
Yeah. That's great. Now I felt like I was --
Da. E grozav. M-am simțit ca...
(Laughter)
(Râsete)
I felt like I was talking to Nick again. He works for one of the largest companies in the world, and I'm already trying to make him feel better. But he said, "No, Russ -- you might not understand. We not only have Bing searches, but if you use Internet Explorer to do searches at Google, Yahoo, Bing, any ... Then, for 18 months, we keep that data for research purposes only." I said, "Now you're talking!" This was Eric Horvitz, my friend at Microsoft.
M-am simțit ca și cum aș fi vorbit cu Nick. El lucrează la una din cele mai mari companii din lume și încercam să-l fac să se simtă mai bine. Dar mi-a zis: „Nu, Russ, poate nu înțelegi. Nu doar că avem motorul de căutare Bing, dar dacă folosești Internet Explorer ca să cauți pe Google, Yahoo, Bing, orice... pentru 18 luni păstrăm datele căutării în scopuri de cercetare.” Am zis: „Așa mai merge!” Prietenul meu de la Microsoft e Eric Horvitz.
So we did a study where we defined 50 words that a regular person might type in if they're having hyperglycemia, like "fatigue," "loss of appetite," "urinating a lot," "peeing a lot" -- forgive me, but that's one of the things you might type in. So we had 50 phrases that we called the "diabetes words." And we did first a baseline. And it turns out that about .5 to one percent of all searches on the Internet involve one of those words. So that's our baseline rate. If people type in "paroxetine" or "Paxil" -- those are synonyms -- and one of those words, the rate goes up to about two percent of diabetes-type words, if you already know that there's that "paroxetine" word. If it's "pravastatin," the rate goes up to about three percent from the baseline. If both "paroxetine" and "pravastatin" are present in the query, it goes up to 10 percent, a huge three- to four-fold increase in those searches with the two drugs that we were interested in, and diabetes-type words or hyperglycemia-type words.
Așa că am făcut un studiu în care am ales 50 de cuvinte pe care le-ar introduce o persoană obișnuită dacă ar avea hiperglicemie, ca „oboseală”, „lipsa apetitului”, „urinat mult”, „urinări dese”, scuzați-mă, dar e unul din lucrurile pe care le-ați căuta. Aveam 50 de sintagme pe care le-am numit „cuvinte diabet”. Am făcut întâi un test. S-a dovedit că 0.5% până la 1% din toate căutările pe Internet includ unul din aceste cuvinte. Asta e valoarea de bază. Dacă cineva caută „paroxetine” sau „Paxil”- sunt sinonime - și unul din acele cuvinte, rata crește la circa 2% din cuvintele legate de diabet, dacă știți deja că apare cuvântul „paroxetine”. Dacă e „pravastatin”, rata crește la 3% față de rata de bază. Dacă sunt căutate și „paroxetine” și „pravastatin”, crește la 10%, deci o creștere de 3-4 ori în căutările pentru cele două medicamente care ne interesau și cuvinte legate de diabet sau hiperglicemie.
We published this, and it got some attention. The reason it deserves attention is that patients are telling us their side effects indirectly through their searches. We brought this to the attention of the FDA. They were interested. They have set up social media surveillance programs to collaborate with Microsoft, which had a nice infrastructure for doing this, and others, to look at Twitter feeds, to look at Facebook feeds, to look at search logs, to try to see early signs that drugs, either individually or together, are causing problems.
Am publicat articolul și a fost bine primit. Motivul pentru care merită atenție e că pacienții ne spun indirect efectele lor adverse prin căutările lor. Am înștiințat FDA despre asta. Au fost interesați. Au creat programe de supraveghere pe mediile sociale în colaborare cu Microsoft, care are o infrastructură bună pentru asta, și cu alții, pentru a observa postările de pe Twitter, de pe Facebook, arhivele de căutare, pentru a observa semne precoce ale problemelor cauzate de medicamente, luate combinat sau individual.
What do I take from this? Why tell this story? Well, first of all, we have now the promise of big data and medium-sized data to help us understand drug interactions and really, fundamentally, drug actions. How do drugs work? This will create and has created a new ecosystem for understanding how drugs work and to optimize their use. Nick went on; he's a professor at Columbia now. He did this in his PhD for hundreds of pairs of drugs. He found several very important interactions, and so we replicated this and we showed that this is a way that really works for finding drug-drug interactions.
Ce-mi iese din asta? De ce spun povestea asta? În primul rând, acum ne putem baza pe datele de dimensiuni mari și medii pentru a înțelege interacțiunile medicamentelor și, practic, efectele medicamentelor. Cum funcționează acestea? Asta va crea, şi deja a creat, un nou ecosistem pentru înțelegerea funcționării și optimizarea întrebuințării lor. Nick a avansat, acum e profesor la Universitatea Columbia. A lucrat la sute de perechi de medicamente în doctoratul lui. A găsit câteva interacțiuni foarte importante. Aşa că am replicat studiul și am arătat că e un mod care chiar funcționează în descoperirea interacțiunilor dintre medicamente.
However, there's a couple of things. We don't just use pairs of drugs at a time. As I said before, there are patients on three, five, seven, nine drugs. Have they been studied with respect to their nine-way interaction? Yes, we can do pair-wise, A and B, A and C, A and D, but what about A, B, C, D, E, F, G all together, being taken by the same patient, perhaps interacting with each other in ways that either makes them more effective or less effective or causes side effects that are unexpected? We really have no idea. It's a blue sky, open field for us to use data to try to understand the interaction of drugs.
Totuși mai sunt câteva aspecte. Nu folosim doar o pereche de medicamente odată. După cum am spus, unii pacienți iau trei, cinci, șapte, nouă medicamente. A fost studiată interacțiunea celor nouă medicamente? Da, putem examina perechile A-B, A-C, A-D, dar cum e cu A, B, C, D, E, F, G împreună, luate de un singur pacient. Poate interacționează între ele într-un mod care le face mai mult sau mai puțin eficiente sau cauzează efecte adverse neașteptate. Nu cunoaștem aceste lucruri. Folosirea datelor pentru a înțelege interacțiunea medicamentelor e un domeniu complet nou pentru noi.
Two more lessons: I want you to think about the power that we were able to generate with the data from people who had volunteered their adverse reactions through their pharmacists, through themselves, through their doctors, the people who allowed the databases at Stanford, Harvard, Vanderbilt, to be used for research. People are worried about data. They're worried about their privacy and security -- they should be. We need secure systems. But we can't have a system that closes that data off, because it is too rich of a source of inspiration, innovation and discovery for new things in medicine.
Încă două lecții: vreau să vă gândiți la puterea pe care am putut s-o generăm cu informații despre reacții adverse comunicate voluntar de persoane, personal sau prin intermediul farmaciștilor și al doctorilor, care au făcut posibilă folosirea bazelor de date de la Stanford, Harvard, Vanderbilt pentru cercetare. Oamenii sunt îngrijorați de date. Sunt îngrijorați de intimitatea și siguranța lor şi e normal. Avem nevoie de sisteme sigure, dar nu putem avea un sistem care blochează datele, deoarece acestea sunt o sursă prea bogată de inspirație, inovație și descoperire de noi lucururi în medicină.
And the final thing I want to say is, in this case we found two drugs and it was a little bit of a sad story. The two drugs actually caused problems. They increased glucose. They could throw somebody into diabetes who would otherwise not be in diabetes, and so you would want to use the two drugs very carefully together, perhaps not together, make different choices when you're prescribing. But there was another possibility. We could have found two drugs or three drugs that were interacting in a beneficial way. We could have found new effects of drugs that neither of them has alone, but together, instead of causing a side effect, they could be a new and novel treatment for diseases that don't have treatments or where the treatments are not effective. If we think about drug treatment today, all the major breakthroughs -- for HIV, for tuberculosis, for depression, for diabetes -- it's always a cocktail of drugs.
Ultimul lucru pe care vreau să-l spun e că în acest caz am găsit două medicamente cu o poveste cam tristă. Acestea chiar cauzează probleme: cresc nivelul de glucoză, pot cauza diabet unei persoane care altfel nu l-ar dezvolta, deci ar trebui să folosiți aceste medicamente cu atenție, poate nu combinate, să facem alte alegeri când le prescriem. Dar mai era o posibilitate. Am fi putut găsi două sau trei medicamente care interacționează în mod benefic. Am fi putut găsi efecte noi ale medicamentelor pe care nu le au separat, dar împreună, în loc să cauzeze un efect advers, ar putea fi un nou tratament pentru boli care nu au tratament sau în care tratamentul e ineficient. Dacă ne gândim la medicația din prezent, toate marile descoperiri, pentru HIV, tuberculoză, depresie, diabet, e mereu un cocktail de medicamente.
And so the upside here, and the subject for a different TED Talk on a different day, is how can we use the same data sources to find good effects of drugs in combination that will provide us new treatments, new insights into how drugs work and enable us to take care of our patients even better?
Așadar, viziunea diferită și subiectul pentru altă prelegere TED, într-o altă zi, e cum să folosim aceleași surse de date pentru a găsi efecte benefice ale medicamentelor combinate, care vor conduce la noi tratamente, noi descoperiri în funcționarea medicamentelor. și ne vor permite să îngrijim pacienții mai bine?
Thank you very much.
Vă mulțumesc mult!
(Applause)
(Aplauze)