ABOUT THE SPEAKER
Max Little - Applied mathematician
Max Little is a mathematician whose research includes a breakthrough technique to monitor – and potentially screen for – Parkinson's disease through simple voice recordings.

Why you should listen

Max Little is an applied mathematician whose goal is to "see connections between subjects, not boundaries … to see how things are related, not how they are different." He has a background in applied mathematics, statistics, signal processing and computational engineering, and his work has been applied across disciplines like biomedicine, extreme rainfall analysis and forecasting, biophysical signal processing, and hydrogeomorphology and open channel flow measurement. Little is best known for his work on the Parkinson's Voice Initiative, in which he and his team developed a cheap and simple tool that uses precise voice analysis software to detect Parkinson's with 99 percent accuracy. Little is a TEDGlobal 2012 Fellow and a Wellcome Trust-MIT Postdoctoral Research Fellow.

More profile about the speaker
Max Little | Speaker | TED.com
TEDGlobal 2012

Max Little: A test for Parkinson's with a phone call

Max Little: Un test pentru Parkinson prin telefon

Filmed:
1,296,740 views

Boala Parkinson afectează 6,3 milioane de oameni din întreaga lume, cauzând slăbiciune și tremurat, însă nu există încă o metodă obiectivă de detectare timpurie. Cercetătorul în matematică aplicată, membrul TED Max Little, testează o metodă simplă și ieftină ce poate detecta boala Parkinson cu o acuratețe de 99% - printr-un apel telefonic de 30 de secunde.
- Applied mathematician
Max Little is a mathematician whose research includes a breakthrough technique to monitor – and potentially screen for – Parkinson's disease through simple voice recordings. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:16
So, well, I do appliedaplicat mathmatematica,
0
667
2103
Ei bine, mă ocup cu matematica aplicată.
00:18
and this is a peculiarciudat problemproblemă
1
2770
1524
O problemă particulară
00:20
for anyoneoricine who does appliedaplicat mathmatematica, is that
2
4294
2173
pentru oricine se ocupă cu matematica aplicată
00:22
we are like managementadministrare consultantsconsultanți.
3
6467
1933
e că suntem ca niște consultanți în management.
00:24
No one knowsștie what the helliad we do.
4
8400
1946
Nimeni nu știe ce facem.
00:26
So I am going to give you some -- attemptatentat, încercare todayastăzi
5
10346
2274
Așa că azi am să încerc
00:28
to try and explainexplica to you what I do.
6
12620
2293
să vă explic ce fac.
00:30
So, dancingdans is one of the mostcel mai humanuman of activitiesactivitati.
7
14913
3321
Dansul e una dintre cele mai umane activități.
00:34
We delightîncântare at balletbalet virtuososvirtuozi and tapAtingeți dancersdansatori
8
18234
3682
Suntem fermecați de maeștrii baletului și dansatorii de step
00:37
you will see latermai tarziu on.
9
21916
1148
pe care-i veți vedea puțin mai târziu.
00:38
Now, balletbalet requiresnecesită an extraordinaryextraordinar levelnivel of expertiseexpertiză
10
23064
2690
Baletul cere un nivel extraordinar de expertiză
00:41
and a highînalt levelnivel of skillabilitate,
11
25754
2914
și un înalt nivel de îndemânare,
00:44
and probablyprobabil a levelnivel of initialiniţială suitabilityadecvarea
12
28668
2531
probabil chiar un nivel de predispoziție inițială
00:47
that mayMai well have a geneticgenetic componentcomponent to it.
13
31199
1847
care ar putea fi determinat de genetică.
00:48
Now, sadlydin pacate, neurologicalneurologice disordersTulburări suchastfel de as Parkinson'sParkinson diseaseboală
14
33046
3393
Din păcate, problemele neurologice precum boala Parkinson
00:52
graduallytreptat destroydistruge this extraordinaryextraordinar abilityabilitate,
15
36439
2087
distrug treptat această abilitate excepțională.
00:54
as it is doing to my friendprieten JanJan StriplingJune, who was
16
38526
2323
Așa i se întâmplă prietenului meu Jan Stripling,
00:56
a virtuosovirtuoz balletbalet dancerdansator in his time.
17
40849
2967
care era un maestru balerin pe vremea lui.
00:59
So great progressprogres and treatmenttratament has been madefăcut over the yearsani.
18
43816
3054
De-a lungul anilor, s-au făcut mari progrese în tratamente.
01:02
HoweverCu toate acestea, there are 6.3 millionmilion people worldwidela nivel mondial
19
46870
2944
Totuși, sunt 6,3 milioane de oameni din întreaga lume
01:05
who have the diseaseboală, and they have to livetrăi with
20
49814
3448
care au boala și trebuie să trăiască așa,
01:09
incurableincurabile weaknessslăbiciune, tremortremur, rigidityrigiditatea
21
53262
2568
cu o fragilitate incurabilă, tremurat, rigiditate
01:11
and the other symptomssimptome that go alongde-a lungul with the diseaseboală,
22
55830
1857
și restul simptomelor corespunzătoare.
01:13
so what we need are objectiveobiectiv toolsunelte
23
57687
2383
Avem nevoie de instrumente obiective
01:15
to detectdetecta the diseaseboală before it's too latetârziu.
24
60070
3057
care să detecteze boala înainte de a fi prea târziu.
01:19
We need to be ablecapabil to measuremăsura progressionprogresie objectivelyobiectiv,
25
63127
2554
Trebuie să fim capabili să
măsurăm progresul obiectiv.
01:21
and ultimatelyîn cele din urmă, the only way we're going to know
26
65681
3173
Finalmente, adevăratul moment în care vom ști
01:24
when we actuallyde fapt have a curevindeca is when we have
27
68854
2192
că avem un leac va fi cel în care vom avea
01:26
an objectiveobiectiv measuremăsura that can answerRăspuns that for sure.
28
71046
3398
o măsură obiectivă să ne-o spună cu certitudine.
01:30
But frustratinglyfrustrant, with Parkinson'sParkinson diseaseboală
29
74444
2850
În mod frustrant, pentru boala Parkinson
01:33
and other movementcirculaţie disordersTulburări, there are no biomarkersbiomarkeri,
30
77294
2353
și alte boli ale mișcării nu există biomarcaje,
01:35
so there's no simplesimplu bloodsânge testTest that you can do,
31
79647
2229
nu există nicio analiză simplă de sânge
care se poate face.
01:37
and the bestCel mai bun that we have is like
32
81876
1802
Cel mai bun test de care dispunem
01:39
this 20-minute-minut neurologistneurolog testTest.
33
83678
2241
e testul neurologic de 20 de minute.
01:41
You have to go to the clinicclinică to do it. It's very, very costlycostisitor,
34
85919
2458
Trebuie să mergi la clinică să-l faci.
E extrem de scump.
01:44
and that meansmijloace that, outsidein afara the clinicalclinic trialsîncercări,
35
88377
2757
Asta înseamnă că, în afara experimentelor clinice,
01:47
it's just never doneTerminat. It's never doneTerminat.
36
91134
2728
nu se face niciodată. Niciodată!
01:49
But what if patientspacienți could do this testTest at home?
37
93862
3077
Cum ar fi ca acești pacienți să facă testul acasă?
01:52
Now, that would actuallyde fapt saveSalvați on a difficultdificil tripexcursie to the clinicclinică,
38
96939
2098
Ar fi scutiți de un drum dificil la clinică.
01:54
and what if patientspacienți could do that testTest themselvesînșiși, right?
39
99037
4254
Ce-ar fi ca pacienții să-și facă testul ei înșiși?
01:59
No expensivescump staffpersonal time requirednecesar.
40
103291
1920
N-ar fi nevoie de timpul costisitor
al personalului medical.
02:01
Takes about $300, by the way,
41
105211
1418
Apropo, costă cam 300 de dolari
02:02
in the neurologist'sneurolog pe clinicclinică to do it.
42
106629
1993
să-l faci la clinica neurologică.
02:04
So what I want to proposepropune to you as an unconventionalneconvențional way
43
108622
2681
Vreau să vă propun o cale neconvențională
02:07
in whichcare we can try to achieveobține this,
44
111303
1514
să putem realiza asta,
02:08
because, you see, in one sensesens, at leastcel mai puţin,
45
112817
1808
pentru că, vedeți, cel puțin într-un sens,
02:10
we are all virtuososvirtuozi like my friendprieten JanJan StriplingJune.
46
114625
3256
suntem cu toții maeștri, ca prietenul meu Jan Stripling.
02:13
So here we have a videovideo of the vibratingvibratoare vocalvocale foldsfalduri.
47
117881
3755
Iată un clip video cu vibrația corzilor vocale.
02:17
Now, this is healthysănătos and this is somebodycineva makingluare speechvorbire soundssunete,
48
121636
3229
Aici e sănătos și aici e cineva rostind cuvinte.
02:20
and we can think of ourselvesnoi insine as vocalvocale balletbalet dancersdansatori,
49
124865
3464
Putem să ne vedem ca dansatori de balet vocali,
02:24
because we have to coordinateCoordonate all of these vocalvocale organsorgane
50
128329
2214
pentru că trebuie să coordonăm
toate organele vocale
02:26
when we make soundssunete, and we all actuallyde fapt
51
130543
2295
când scoatem sunete și avem cu toții
02:28
have the genesgene for it. FoxPFoxP2, for exampleexemplu.
52
132838
2296
genele necesare. De exemplu, FoxP2.
02:31
And like balletbalet, it takes an extraordinaryextraordinar levelnivel of trainingpregătire.
53
135134
2713
Precum la balet, e nevoie
de un antrenament extraordinar.
02:33
I mean, just think how long it takes a childcopil to learnînvăța to speakvorbi.
54
137847
2585
Gândiți-vă cât îi ia unui copil să-nvețe să vorbească.
02:36
From the soundsunet, we can actuallyde fapt trackurmări
55
140432
2382
Din sunet putem urmări
02:38
the vocalvocale foldplia positionpoziţie as it vibratesvibrează,
56
142814
2281
poziția corzii vocale în timp ce vibrează,
02:40
and just as the limbsmembrelor are affectedafectat in Parkinson'sParkinson,
57
145095
2543
și, precum membrele sunt afectate
în cazul bolii Parkinson,
02:43
so too are the vocalvocale organsorgane.
58
147638
2781
la fel sunt și organele vocale.
02:46
So on the bottomfund traceurmă, you can see an exampleexemplu of
59
150419
1880
Pe graficul de jos avem un exemplu
02:48
irregularneregulat vocalvocale foldplia tremortremur.
60
152299
1698
de tremur neregulat al corzii vocale.
02:49
We see all the samela fel symptomssimptome.
61
153997
1168
Vedem aceleași simptome:
02:51
We see vocalvocale tremortremur, weaknessslăbiciune and rigidityrigiditatea.
62
155165
2930
tremur vocal, slăbiciune și rigiditate.
02:53
The speechvorbire actuallyde fapt becomesdevine quietermai silenţioase and more breathyrespiratia
63
158095
2104
Vorbirea devine mai slabă și cu multă respirație
02:56
after a while, and that's one of the exampleexemplu symptomssimptome of it.
64
160199
2233
după un timp. Ăsta e numai un exemplu de simptom.
02:58
So these vocalvocale effectsefecte can actuallyde fapt be quitedestul de subtlesubtil,
65
162432
2847
Aceste efecte vocale pot fi foarte subtile,
03:01
in some casescazuri, but with any digitaldigital microphonemicrofon,
66
165279
3216
dar cu orice microfon digital
03:04
and usingutilizând precisionprecizie voicevoce analysisanaliză softwaresoftware-ul
67
168495
2545
și folosind software de procesare vocală precisă
03:06
in combinationcombinaţie with the latestcele mai recente in machinemaşină learningînvăţare,
68
171040
2409
și ultimele progrese din inteligența artificială,
03:09
whichcare is very advancedavansat by now,
69
173449
1578
cu metodele ei avansate de învățare automată,
03:10
we can now quantifycuantifica exactlyexact where somebodycineva liesminciuni
70
175027
2886
putem cuantifica cu exactitate unde se află un individ
03:13
on a continuumcontinuum betweenîntre healthsănătate and diseaseboală
71
177913
2881
pe o scară de la sănătos la bolnav,
03:16
usingutilizând voicevoce signalssemnalele alonesingur.
72
180794
2596
folosind exclusiv semnale vocale.
03:19
So these voice-basedpe bază de voce teststeste, how do they stackgrămadă up againstîmpotriva
73
183390
2314
Aceste analize de voce se aseamănă cu expertizele medicale
03:21
expertexpert clinicalclinic teststeste? We'llVom, they're bothambii non-invasivenon-invazive.
74
185704
2150
prin faptul că niciunele nu sunt invazive.
03:23
The neurologist'sneurolog pe testTest is non-invasivenon-invazive. They bothambii use existingexistent infrastructureinfrastructură.
75
187854
3982
Ambele metode folosesc infrastructură existentă.
03:27
You don't have to designproiecta a wholeîntreg newnou seta stabilit of hospitalsspitale to do it.
76
191836
3004
Nu trebuie să înființezi noi spitale ca să le facă.
03:30
And they're bothambii accurateprecis. Okay, but in additionplus,
77
194840
2302
În plus, ambele sunt precise.
03:33
voice-basedpe bază de voce teststeste are non-expertnon-expert.
78
197142
3327
Însă pentru testele de voce nu e nevoie de experți.
03:36
That meansmijloace they can be self-administeredauto-administrat.
79
200469
1992
Pot fi realizate de către pacient însuși.
03:38
They're high-speedviteza mare, take about 30 secondssecunde at mostcel mai.
80
202461
2580
Sunt ultra rapide - maximum 30 de secunde.
03:40
They're ultra-lowultra-redus costa costat, and we all know what happensse întâmplă.
81
205041
2294
Sunt extrem de ieftine. Știm clar ce presupun.
03:43
When something becomesdevine ultra-lowultra-redus costa costat,
82
207335
2440
Când ceva devine extrem de ieftin,
03:45
it becomesdevine massivelymasiv scalablescalabil.
83
209775
2296
îl putem exploata în masă.
03:47
So here are some amazinguimitor goalsgoluri that I think we can dealafacere with now.
84
212071
3675
Iată niște ținte uimitoare pe care le putem aborda acum.
03:51
We can reducereduce logisticallogistice difficultiesdificultăți with patientspacienți.
85
215746
2426
Să diminuăm dificultățile logistice cu pacienții.
03:54
No need to go to the clinicclinică for a routinerutină checkupconsult.
86
218172
2312
Nu trebuie să mergi la clinică pentru analize de rutină.
03:56
We can do high-frequencyînaltă frecvenţă monitoringmonitorizarea to get objectiveobiectiv datadate.
87
220484
2320
Să putem monitoriza cu frecvență mare pentru a obține date obiective.
03:58
We can performa executa low-costcost scăzut massmasa recruitmentrecrutare for clinicalclinic trialsîncercări,
88
222804
4105
Să putem recruta ieftin pentru experimente clinice în masă
04:02
and we can make population-scalepopulaţiei de scara screeningscreening-
89
226909
2115
și să putem face analizele medicale la nivel de mase
04:04
feasiblerealizabil for the first time.
90
229024
1596
posibile pentru prima oară.
04:06
We have the opportunityoportunitate to startstart to searchcăutare
91
230620
2202
Avem șansa de a căuta
04:08
for the earlydin timp biomarkersbiomarkeri of the diseaseboală before it's too latetârziu.
92
232822
3541
biomarcajele timpurii ale bolii înainte de a fi prea târziu.
04:12
So, takingluare the first stepspași towardscătre this todayastăzi,
93
236363
2758
Făcând primii pași spre asta,
04:15
we're launchinglansare the Parkinson'sParkinson VoiceVoce InitiativeIniţiativa.
94
239121
2126
lansăm astăzi Parkinson's Voice Initiative.
(Inițiativa Vocea Parkinson)
04:17
With AculabAculab and PatientsLikeMePatientsLikeMe, we're aimingcu scopul de
95
241247
2232
Cu asociați precum Aculab și PatientsLikeMe,
04:19
to recordrecord a very largemare numbernumăr of voicesvoci worldwidela nivel mondial
96
243479
1928
vom înregistra un număr enorm de voci din întreaga lume,
04:21
to collectcolectarea enoughdestul datadate to startstart to tackleaborda these fourpatru goalsgoluri.
97
245407
3140
ca să colectăm date suficiente atingerii celor patru ținte.
04:24
We have locallocal numbersnumerele accessibleaccesibil to threeTrei quarterssferturi
98
248547
1700
750 de milioane de oameni de pe planetă
04:26
of a billionmiliard people on the planetplanetă.
99
250247
1610
pot accesa numere de telefon locale.
04:27
AnyoneOricine healthysănătos or with Parkinson'sParkinson can call in, cheaplyieftin,
100
251857
3077
Orice om sănătos sau bolnav de Parkinson poate suna ieftin
04:30
and leavepărăsi recordingsinregistrari, a fewpuțini centscenți eachfiecare,
101
254934
2139
ca să se-nregistreze, pentru câțiva cenți.
04:32
and I'm really happyfericit to announceva anuntam that we'vene-am alreadydeja hitlovit
102
257073
2190
Sunt foarte bucuros să anunț că ne-am atins
04:35
sixşase percentla sută of our targetţintă just in eightopt hoursore.
103
259263
3543
6% din scopul propus, în numai 8 ore.
04:38
Thank you. (ApplauseAplauze)
104
262806
3751
Vă mulțumesc!
04:42
(ApplauseAplauze)
105
266557
6320
(Aplauze)
04:48
TomTom RiellyRielly: So MaxMax, by takingluare all these sampleseșantioane of,
106
272877
3575
Tom Rielly: Deci luând eșantioanele astea
04:52
let's say, 10,000 people,
107
276452
2776
de câte 10.000 de oameni,
04:55
you'llveți be ablecapabil to tell who'scine healthysănătos and who'scine not?
108
279228
2854
vei putea spune cine e sănătos și cine nu?
04:57
What are you going to get out of those sampleseșantioane?
109
282082
1685
Ce vei afla din eșantioanele astea?
04:59
MaxMax Little: Yeah. Yeah. So what will happenîntâmpla is that,
110
283767
1830
Max Little: Da, ce se va întâmpla e că-n timpul
05:01
duringpe parcursul the call you have to indicateindica whetherdacă or not
111
285597
1657
apelului va trebui să spui
05:03
you have the diseaseboală or not, you see. TRTR: Right.
112
287254
1267
dacă ai boala sau nu. TR: Corect.
05:04
MLML: You see, some people mayMai not do it. They mayMai not get throughprin it.
113
288521
2507
ML: Pentru unii ar putea fi foarte dificil.
05:06
But we'llbine get a very largemare sampleprobă of datadate that is collectedadunat
114
291028
2717
Dar avem enorm de multe date deja colectate
05:09
from all differentdiferit circumstancesîmprejurări, and it's gettingobtinerea it
115
293745
3408
din diferite circumstanțe, ceea ce e foarte important,
05:13
in differentdiferit circumstancesîmprejurări that mattermaterie because then
116
297153
1905
pentru că diversitatea surselor
05:14
we are looking at ironingcălcat haine out the confoundingintricate factorsfactori,
117
299058
3384
înseamnă că putem elimina ce produce confuzie
05:18
and looking for the actualreal markersmarkeri of the diseaseboală.
118
302442
2161
și căuta adevăratele semne ale bolii.
05:20
TRTR: So you're 86 percentla sută accurateprecis right now?
119
304603
2497
TR: Deci ați ajuns la o precizie de 86%?
05:23
MLML: It's much better than that.
120
307100
1194
ML: E chiar mai bine de atât.
05:24
ActuallyDe fapt, my studentstudent ThanasisSandu, I have to plugdop him,
121
308294
1720
Trebuie să-l menționez pe studentul meu, Thanasis,
05:25
because he's doneTerminat some fantasticfantastic work,
122
310014
1870
care a depus o muncă fantastică
05:27
and now he has proveddemonstrat that it workslucrări over the mobilemobil telephonetelefon networkreţea as well,
123
311884
3770
și a demonstrat că merge și pe rețelele de telefonie mobilă,
05:31
whichcare enablespermite this projectproiect, and we're gettingobtinerea 99 percentla sută accuracyprecizie.
124
315654
3390
dacă activează acest proiect.
Așa că avem o acuratețe de 99%.
05:34
TRTR: Ninety-nineNouăzeci şi nouă. Well, that's an improvementîmbunătăţire.
125
319044
1576
TR: 99%! Ce îmbunătățire!
05:36
So what that meansmijloace is that people will be ablecapabil to —
126
320620
2201
Adică oamenii vor putea să...
05:38
MLML: (LaughsRâde)
127
322821
1852
ML: (Râsete)
05:40
TRTR: People will be ablecapabil to call in from theiral lor mobilemobil phonestelefoane
128
324673
1906
TR: Oamenii vor putea să sune de pe mobil
05:42
and do this testTest, and people with Parkinson'sParkinson could call in,
129
326579
3072
și să facă testul. Oamenii cu Parkinson pot suna,
05:45
recordrecord theiral lor voicevoce, and then theiral lor doctordoctor can checkVerifica up
130
329651
2870
așa încât doctorul să le urmărească progresul,
05:48
on theiral lor progressprogres, see where they're doing in this coursecurs of the diseaseboală.
131
332521
2681
să vadă în ce direcție merge boala.
05:51
MLML: AbsolutelyAbsolut.
132
335202
970
ML: Exact.
05:52
TRTR: Thanksmulţumesc so much. MaxMax Little, everybodytoata lumea.
133
336172
1743
TR: Mulțumesc foarte mult! A fost Max Little!
05:53
MLML: Thanksmulţumesc, TomTom. (ApplauseAplauze)
134
337915
5157
ML: Mulțumesc, Tom! (Aplauze)
Translated by Ruxandra Taleanu
Reviewed by Ariana Bleau Lugo

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Max Little - Applied mathematician
Max Little is a mathematician whose research includes a breakthrough technique to monitor – and potentially screen for – Parkinson's disease through simple voice recordings.

Why you should listen

Max Little is an applied mathematician whose goal is to "see connections between subjects, not boundaries … to see how things are related, not how they are different." He has a background in applied mathematics, statistics, signal processing and computational engineering, and his work has been applied across disciplines like biomedicine, extreme rainfall analysis and forecasting, biophysical signal processing, and hydrogeomorphology and open channel flow measurement. Little is best known for his work on the Parkinson's Voice Initiative, in which he and his team developed a cheap and simple tool that uses precise voice analysis software to detect Parkinson's with 99 percent accuracy. Little is a TEDGlobal 2012 Fellow and a Wellcome Trust-MIT Postdoctoral Research Fellow.

More profile about the speaker
Max Little | Speaker | TED.com