ABOUT THE SPEAKER
Russ Altman - Big data techno-­optimist and internist
Russ Altman uses machine learning to better understand adverse effects of medication.

Why you should listen

Professor of bioengineering, genetics, medicine and computer science at Stanford University, Russ Altman's primary research interests are in the application of computing and informatics technologies to problems relevant to medicine. He is particularly interested in methods for understanding drug actions at molecular, cellular, organism and population levels, including how genetic variation impacts drug response.

Altman received the U.S. Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers, a National Science Foundation CAREER Award and Stanford Medical School's graduate teaching award. He has chaired the Science Board advising the FDA Commissioner and currently serves on the NIH Director’s Advisory Committee. He is a clinically active internist, the founder of the PharmGKB knowledge base, and advisor to pharmacogenomics companies.

More profile about the speaker
Russ Altman | Speaker | TED.com
TEDMED 2015

Russ Altman: What really happens when you mix medications?

Russ Altman: Điều gì thực sự xảy ra khi bạn dùng kết hợp các loại thuốc với nhau?

Filmed:
1,766,922 views

Nếu cùng lúc bạn dùng hai loại thuốc khác nhau cho hai mục đích khác nhau, thì khả năng là: Bác sĩ của bạn có lẽ sẽ không nắm được điều gì sẽ xảy ra khi chúng được kết hợp với nhau, bởi nghiên cứu sự tương tác giữa các loại thuốc tốn rất nhiều công sức. Trong bài nói đầy thu hút và dễ tiếp cận trên, Russ Altman chỉ ra cách các bác sĩ nghiên cứu sự tương tác không ngờ tới của thuốc , sử dụng phương pháp đầy bất ngờ: câu hỏi trên các công cụ tìm kiếm.
- Big data techno-­optimist and internist
Russ Altman uses machine learning to better understand adverse effects of medication. Full bio

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

00:12
So you go to the doctorBác sĩ
and get some testskiểm tra.
0
811
3321
Bạn đến khám bác sĩ
và làm một số xét nghiệm.
00:16
The doctorBác sĩ determinesquyết định
that you have highcao cholesterolcholesterol
1
4674
2620
Bác sĩ kết luận rằng
bạn bị mỡ máu (cholesterol) cao
00:19
and you would benefitlợi ích
from medicationthuốc men to treatđãi it.
2
7318
3171
và sẽ cần dùng thuốc để điều trị.
00:22
So you get a pillboxmình.
3
10981
1556
Vậy nên bạn mua một hộp thuốc.
00:25
You have some confidencesự tự tin,
4
13505
1199
Bạn tin vào nó,
00:26
your physicianbác sĩ has some confidencesự tự tin
that this is going to work.
5
14728
2937
bác sĩ của bạn cũng tin rằng
loại thuốc này sẽ có tác dụng
Công ty sáng chế ra loại thuốc đó
đã làm nhiều nghiên cứu, nộp lên FDA
00:29
The companyCông ty that inventedphát minh it did
a lot of studieshọc, submittedgửi it to the FDAFDA.
6
17689
3553
FDA xem xét nó rất kỹ càng
và rồi phê chuẩn.
00:33
They studiedđã học it very carefullycẩn thận,
skepticallyskeptically, they approvedtán thành it.
7
21266
3107
00:36
They have a roughthô ideaý kiến of how it workscông trinh,
8
24397
1889
Họ nắm sơ sơ về công dụng của nó,
00:38
they have a roughthô ideaý kiến
of what the sidebên effectshiệu ứng are.
9
26310
2453
cũng như tác dụng phụ
00:40
It should be OK.
10
28787
1150
Mọi thứ chắc là ổn.
00:42
You have a little more
of a conversationcuộc hội thoại with your physicianbác sĩ
11
30864
2818
Bạn nói chuyện thêm
với bác sĩ của mình
00:45
and the physicianbác sĩ is a little worriedlo lắng
because you've been bluemàu xanh da trời,
12
33706
2963
và bác sĩ của bạn hơi lo lắng
khi thấy bạn có vẻ buồn chán,
00:48
haven'tđã không feltcảm thấy like yourselfbản thân bạn,
13
36693
1293
bạn cảm thấy như
không còn là chính mình,
00:50
you haven'tđã không been ablecó thể to enjoythưởng thức things
in life quitekhá as much as you usuallythông thường do.
14
38010
3731
và không thể tận hưởng niềm vui cuộc sống
như trước.
00:53
Your physicianbác sĩ saysnói, "You know,
I think you have some depressionPhiền muộn.
15
41765
3186
Bác sĩ của bạn nói:
"Tôi nghĩ bạn đang bị trầm cảm."
00:57
I'm going to have to give
you anotherkhác pillViên thuốc."
16
45792
2315
Tôi sẽ phải kê cho bạn
một loại thuốc khác.
01:00
So now we're talkingđang nói
about two medicationsthuốc men.
17
48934
2483
Vậy là tổng cộng bạn sẽ dùng
hai loại thuốc.
01:03
This pillViên thuốc alsocũng thế -- millionshàng triệu
of people have takenLấy it,
18
51441
3104
Loại thuốc này --
hàng triệu người đã dùng,
01:06
the companyCông ty did studieshọc,
the FDAFDA lookednhìn at it -- all good.
19
54569
3631
công ty đã tiến hành nhiều nghiên cứu,
FDA đã xem xét nó -- tất cả đều ổn.
01:10
Think things should go OK.
20
58823
2057
Hãy yên tâm rằng mọi thứ sẽ ổn.
01:12
Think things should go OK.
21
60904
2197
Hãy yên tâm rằng mọi thứ sẽ ổn.
01:15
Well, wait a minutephút.
22
63125
1439
Dừng lại một chút,
01:16
How much have we studiedđã học
these two togethercùng với nhau?
23
64588
3517
Chúng ta đã nghiên cứu việc kết hợp
hai loại thuốc này với nhau?
01:20
Well, it's very hardcứng to do that.
24
68630
2300
Để làm điều đó rất khó
01:22
In factthực tế, it's not traditionallytheo truyền thống donelàm xong.
25
70954
2130
Thực ra, trước giờ người ta ít làm điều này
01:25
We totallyhoàn toàn dependtùy theo on what we call
"post-marketingbài tiếp thị surveillancegiám sát,"
26
73108
5518
Chúng ta hoàn toàn dựa vào cái gọi là
"giám sát sau tiếp thị,"
01:30
after the drugsma túy hitđánh the marketthị trường.
27
78650
1880
sau khi thuốc được đưa ra thị trường.
01:32
How can we figurenhân vật out
if badxấu things are happeningxảy ra
28
80996
2848
Làm sao để biết sẽ có
điều tồi tệ xảy ra
01:35
betweengiữa two medicationsthuốc men?
29
83868
1357
khi kết hợp hai loại thuốc?
01:37
ThreeBa? FiveNăm? SevenBảy?
30
85249
2030
Hay thậm chí là ba? năm? bảy loại?
Hãy hỏi một người bạn đang có nhiều
chẩn đoán bệnh khác nhau
01:39
AskYêu cầu your favoriteyêu thích personngười
who has severalmột số diagnoseschẩn đoán
31
87708
2415
01:42
how manynhiều medicationsthuốc men they're on.
32
90147
1834
xem họ dùng bao nhiêu loại thuốc.
Tại sao tôi lại quan tâm vấn đề này?
01:44
Why do I carequan tâm about this problemvấn đề?
33
92530
1580
Tôi quan tâm sâu sắc đến nó.
01:46
I carequan tâm about it deeplysâu sắc.
34
94134
1157
01:47
I'm an informaticscông nghệ thông tin and datadữ liệu sciencekhoa học guy
and really, in my opinionquan điểm,
35
95315
4304
Là dân tin học và
khoa học dữ liệu, theo tôi,
01:51
the only hopemong -- only hopemong --
to understandhiểu không these interactionstương tác
36
99643
3745
hy vọng duy nhất -- thực sự duy nhất --
để hiểu được những mối tương tác này
01:55
is to leverageđòn bẩy lots
of differentkhác nhau sourcesnguồn of datadữ liệu
37
103412
3056
là tận dụng tối đa
các nguồn dữ liệu khác nhau
01:58
in ordergọi món to figurenhân vật out
when drugsma túy can be used togethercùng với nhau safelymột cách an toàn
38
106492
3556
để có thể tìm ra các loại thuốc
nào khi được kết hợp với nhau là an toàn
02:02
and when it's not so safean toàn.
39
110072
1777
và khi nào không an toàn.
02:04
So let me tell you a datadữ liệu sciencekhoa học storycâu chuyện.
40
112615
2051
Cho phép tôi kể một câu chuyện trong
ngành khoa học dữ liệu.
02:06
And it beginsbắt đầu with my studentsinh viên NickNick.
41
114690
2154
Câu chuyện bắt đầu với một sinh viên
của tôi, Nick.
02:08
Let's call him "NickNick,"
because that's his nameTên.
42
116868
2380
Hãy gọi cậu ấy là "Nick,"
vì đó là tên cậu ấy.
02:11
(LaughterTiếng cười)
43
119272
1592
(Tiếng cười)
02:12
NickNick was a youngtrẻ studentsinh viên.
44
120888
1201
Nick là một sinh viên trẻ.
02:14
I said, "You know, NickNick, we have
to understandhiểu không how drugsma túy work
45
122113
3079
Tôi nói, " Nick, chúng ta phải hiểu
tác dụng của các loại thuốc,
02:17
and how they work togethercùng với nhau
and how they work separatelyriêng,
46
125216
2626
việc chúng hoạt đông như thế nào và
sẽ ra sao khi chúng kết hợp với nhau
02:19
and we don't have a great understandinghiểu biết.
47
127866
1922
mà chúng ta lại chưa hiểu kĩ được nó
02:21
But the FDAFDA has madethực hiện availablecó sẵn
an amazingkinh ngạc databasecơ sở dữ liệu.
48
129812
2405
Nhưng FDA đã tạo ra
một cơ sở dữ liệu tuyệt vời.
02:24
It's a databasecơ sở dữ liệu of adversebất lợi eventssự kiện.
49
132241
1699
Cơ sở dữ liệu bao gồm
những trường hợp "có phản ứng xấu".
02:26
They literallynghĩa đen put on the webweb --
50
134321
1642
Họ đưa lên mạng --
02:27
publiclycông khai availablecó sẵn, you could all
downloadtải về it right now --
51
135987
3119
có sẵn cho công chúng, bạn có thể tải nó xuống ngay lúc này --
02:31
hundredshàng trăm of thousandshàng nghìn
of adversebất lợi eventbiến cố reportsbáo cáo
52
139130
3627
hàng trăm ngàn báo cáo về
các trường hợp phản ứng xấu với thuốc
02:34
from patientsbệnh nhân, doctorsbác sĩ,
companiescác công ty, pharmacistsdược sĩ.
53
142781
3760
từ bệnh nhân, bác sĩ, công ty, dược sĩ.
02:38
And these reportsbáo cáo are prettyđẹp simpleđơn giản:
54
146565
1749
Các báo cáo này thường khá ngắn gọn:
02:40
it has all the diseasesbệnh tật
that the patientbệnh nhân has,
55
148338
2658
nó bao gồm toàn bộ bệnh lý
của bệnh nhân
02:43
all the drugsma túy that they're on,
56
151020
1767
toàn bộ thuốc họ đang dùng,
02:44
and all the adversebất lợi eventssự kiện,
or sidebên effectshiệu ứng, that they experiencekinh nghiệm.
57
152811
3818
và toàn bộ phản ứng có hại,
hoặc tác dụng phụ, mà họ gặp phải.
02:48
It is not all of the adversebất lợi eventssự kiện
that are occurringxảy ra in AmericaAmerica todayhôm nay,
58
156653
3436
Tuy đó chưa phải tất cả trường hợp
phản ứng xấu với thuốc xảy ra tại Mỹ hiện nay,
02:52
but it's hundredshàng trăm and hundredshàng trăm
of thousandshàng nghìn of drugsma túy.
59
160113
2578
nhưng cũng là hàng trăm ngàn loại thuốc.
02:54
So I said to NickNick,
60
162715
1299
Vậy nên tôi đã nói với Nick,
02:56
"Let's think about glucoseglucose.
61
164038
1826
"Hãy nghĩ về đường (glucose)
02:57
GlucoseGlucose is very importantquan trọng,
and we know it's involvedcó tính liên quan with diabetesBệnh tiểu đường.
62
165888
3567
Glucose rất quan trọng, và chúng ta biết nó liên hệ đến tiểu đường.
03:01
Let's see if we can understandhiểu không
glucoseglucose responsephản ứng.
63
169479
3970
Hãy xem liệu chúng ta có thể hiểu được phản ứng của glucose hay không.
03:05
I sentgởi NickNick off. NickNick cameđã đến back.
64
173473
2458
Tôi đã cử Nick đi. Nick đã quay lại.
03:08
"RussRuss," he said,
65
176248
1786
"Thầy Russ," cậu ấy nói,
03:10
"I've createdtạo a classifierloại that can
look at the sidebên effectshiệu ứng of a drugthuốc uống
66
178351
5112
"Tôi đã làm ra máy phân loại có thể tìm ra tác dụng phụ của một loại thuốc
03:15
baseddựa trên on looking at this databasecơ sở dữ liệu,
67
183487
2051
dựa vào việc xem xét cơ sở dữ liệu này,
03:17
and can tell you whetherliệu that drugthuốc uống
is likelycó khả năng to changethay đổi glucoseglucose or not."
68
185562
4271
và có thể cho ông biết liệu loại thuốc đó
có thay đổi glucose hay không."
03:21
He did it. It was very simpleđơn giản, in a way.
69
189857
2016
Cậu ấy đã thành công. Nó rất đơn giản, trong chừng mực nào đó
03:23
He tooklấy all the drugsma túy
that were knownnổi tiếng to changethay đổi glucoseglucose
70
191897
2635
Cậu ta lấy toàn bộ thuốc được biết là
có thể thay đổi glucose
03:26
and a bunch of drugsma túy
that don't changethay đổi glucoseglucose,
71
194556
2389
và một vài loại thuốc
không thay đổi glucose,
03:28
and said, "What's the differenceSự khác biệt
in theirhọ sidebên effectshiệu ứng?
72
196969
2888
và nói, "Sự khác biệt
trong tác dụng phụ của chúng là gì?
03:31
DifferencesSự khác biệt in fatiguemệt mỏi? In appetitesự thèm ăn?
In urinationđi tiểu habitsthói quen?"
73
199881
4852
Khác biệt ở sự mệt mỏi? Thèm ăn?
Hay thói quen về tiểu tiện?"
03:36
All those things conspiredâm mưu
to give him a really good predictordự báo.
74
204757
2960
Kết hợp những điều đó đưa đến
một phỏng đoán thực sự ấn tượng.
03:39
He said, "RussRuss, I can predicttiên đoán
with 93 percentphần trăm accuracytính chính xác
75
207741
2548
Cậu ta nói, "Thầy ạ, em có thể
dự đoán chính xác đến 93%
03:42
when a drugthuốc uống will changethay đổi glucoseglucose."
76
210313
1572
việc một loại thuốc có thay đổi glucose hay không."
03:43
I said, "NickNick, that's great."
77
211909
1416
Tôi bảo, "Nick, điều đó thật tuyệt."
03:45
He's a youngtrẻ studentsinh viên,
you have to buildxây dựng his confidencesự tự tin.
78
213349
2896
Cậu ấy là một sinh viên trẻ,
bạn cần gây dựng sự tự tin cho cậu ấy.
03:48
"But NickNick, there's a problemvấn đề.
79
216269
1390
"Nhưng Nick à, có một vấn đề.
03:49
It's that everymỗi physicianbác sĩ in the worldthế giới
knowsbiết all the drugsma túy that changethay đổi glucoseglucose,
80
217683
3960
Là mọi bác sĩ trên thế giới đều biết
tất cả loại thuốc làm thay đổi glucose,
03:53
because it's corecốt lõi to our practicethực hành.
81
221667
2038
bởi đó là cái cốt lõi trong công việc
của chúng ta.
03:55
So it's great, good jobviệc làm,
but not really that interestinghấp dẫn,
82
223729
3722
Vậy, cậu đã làm được một điều tuyệt vời
nhưng không thật sự thú vị lắm.
03:59
definitelychắc chắn not publishablemẫu."
83
227475
1531
chắc chắn chưa thể công bố được.
04:01
(LaughterTiếng cười)
84
229030
1014
(Tiếng cười)
04:02
He said, "I know, RussRuss.
I thought you mightcó thể say that."
85
230068
2550
Cậu ấy nói, "Em biết, thưa thầy.
em cũng đoán là thầy sẽ nói vậy."
04:04
NickNick is smartthông minh.
86
232642
1152
Nick rất thông minh.
04:06
"I thought you mightcó thể say that,
so I did one other experimentthí nghiệm.
87
234149
2874
"Em đoán thầy sẽ nói vậy,
nên em đã làm một thí nghiệm khác.
04:09
I lookednhìn at people in this databasecơ sở dữ liệu
who were on two drugsma túy,
88
237047
2928
Em xem trong cơ sở dữ liệu thông tin
những người đang dùng hai loại thuốc,
04:11
and I lookednhìn for signalstín hiệu similargiống,
glucose-changingthay đổi glucose signalstín hiệu,
89
239999
4422
và em tìm những dấu hiệu giống nhau,
dấu hiệu về sự thay đổi glucose,
04:16
for people takinglấy two drugsma túy,
90
244445
1624
đối với những người đang dùng
hai loại thuốc,
04:18
where eachmỗi drugthuốc uống alonemột mình
did not changethay đổi glucoseglucose,
91
246093
5569
mà nếu dùng riêng lẻ sẽ không thay đổi glucose
04:23
but togethercùng với nhau I saw a strongmạnh signaltín hiệu."
92
251686
2460
nhưng khi kết hợp với nhau
thì xuất hiện một dấu hiệu mạnh."
04:26
And I said, "Oh! You're clevertài giỏi.
Good ideaý kiến. ShowHiển thị me the listdanh sách."
93
254170
3149
Và tôi nói, "Ồ! Cậu rất thông minh.
Ý hay đó. Đưa tôi xem danh sách."
04:29
And there's a bunch of drugsma túy,
not very excitingthú vị.
94
257343
2254
Và có hàng tá loại thuốc trong đó,
không mấy thú vị.
04:31
But what caughtbắt my eyemắt
was, on the listdanh sách there were two drugsma túy:
95
259621
3932
Nhưng điều làm tôi chú ý là
trong danh sách đó, có hai loại thuốc:
04:35
paroxetineparoxetine, or PaxilPaxil, an antidepressantthuốc chống trầm cảm;
96
263577
3393
paroxetine, hay còn gọi là Paxil,
một loại thuốc chữa trầm cảm;
04:39
and pravastatinpravastatin, or PravacholPravachol,
a cholesterolcholesterol medicationthuốc men.
97
267756
3570
và pravastatin, hay Pravachol,
một loại thuốc điều trị mỡ máu cao.
04:43
And I said, "Huh. There are millionshàng triệu
of AmericansNgười Mỹ on those two drugsma túy."
98
271936
4283
Và tôi nói, "Ừm. Có hàng triệu người Mỹ
đang dùng hai loại thuốc này."
04:48
In factthực tế, we learnedđã học latermột lát sau,
99
276243
1246
Trên thực tế, sau đó chúng tôi biết rằng,
04:49
15 milliontriệu AmericansNgười Mỹ on paroxetineparoxetine
at the time, 15 milliontriệu on pravastatinpravastatin,
100
277513
6032
15 triệu người Mỹ hiện dùng paroxetin,
15 triệu người dùng pravastatin,
04:55
and a milliontriệu, we estimatedước tính, on bothcả hai.
101
283569
2817
và theo chúng tôi ước tính,
1 triệu người đang sử dụng cả hai loại.
04:58
So that's a milliontriệu people
102
286767
1254
Nó có nghĩa rằng có tới 1 triệu người
05:00
who mightcó thể be havingđang có some problemscác vấn đề
with theirhọ glucoseglucose
103
288045
2453
sẽ gặp phải một vài vấn đề với
chỉ số đường huyết (glucose) của mình
05:02
if this machine-learningmáy tính học tập mumbomumbo jumboJumbo
that he did in the FDAFDA databasecơ sở dữ liệu
104
290522
3206
nếu như cái mớ kết quả khó đọc
mà cậu ấy làm với cơ sở dữ liệu FDA này
05:05
actuallythực ra holdsgiữ up.
105
293752
1254
thật sự đúng.
05:07
But I said, "It's still not publishablemẫu,
106
295030
1927
Nhưng tôi nói,
"Nó vẫn không thể được công bố,
05:08
because I love what you did
with the mumbomumbo jumboJumbo,
107
296981
2296
bởi tôi thích những gì cậu làm
với cái mớ bòng bong,
05:11
with the machinemáy móc learninghọc tập,
108
299301
1246
với máy móc,
05:12
but it's not really standard-of-prooftiêu chuẩn chống thấm
evidencechứng cớ that we have."
109
300571
3864
nhưng đó chưa thật sự là một chứng cứ đủ thuyết phục."
05:17
So we have to do something elsekhác.
110
305618
1589
Vậy nên, chúng ta phải thực hiện một vài nghiên cứu khác.
05:19
Let's go into the StanfordStanford
electronicđiện tử medicalY khoa recordghi lại.
111
307231
2876
Hãy xem xét hồ sơ bệnh án điện tử của Stanford.
05:22
We have a copysao chép of it
that's OK for researchnghiên cứu,
112
310131
2064
Chúng ta có một bản sao
đủ để nghiên cứu,
05:24
we removedloại bỏ identifyingxác định informationthông tin.
113
312219
2046
chúng ta bỏ qua những thông tin
cá nhân.
05:26
And I said, "Let's see if people
on these two drugsma túy
114
314581
2503
Và tôi nói, "Hãy xem thử xem liệu
những người đang dùng hai loại thuốc
05:29
have problemscác vấn đề with theirhọ glucoseglucose."
115
317108
1769
có gặp vấn đề với chỉ số đường huyết của họ không."
05:31
Now there are thousandshàng nghìn
and thousandshàng nghìn of people
116
319242
2207
Có hàng ngàn người
05:33
in the StanfordStanford medicalY khoa recordsHồ sơ
that take paroxetineparoxetine and pravastatinpravastatin.
117
321473
3459
trong hồ sơ y tế điện tử Stanford
dùng thuốc paroxetine và pravastin.
05:36
But we neededcần specialđặc biệt patientsbệnh nhân.
118
324956
1799
Nhưng chúng ta cần
những bệnh nhân đặc biệt.
05:38
We neededcần patientsbệnh nhân who were on one of them
and had a glucoseglucose measurementđo lường,
119
326779
4597
Chúng ta cần 1 người đã dùng 1 loại thuốc
và được kiểm tra glucose,
05:43
then got the secondthứ hai one and had
anotherkhác glucoseglucose measurementđo lường,
120
331400
3449
sau đó dùng thêm loại thuốc còn lại,
rồi được kiểm tra glucose,
05:46
all withinbên trong a reasonablehợp lý periodgiai đoạn of time --
something like two monthstháng.
121
334873
3615
2 quá trình diễn ra trong một khoảng thời gian
hợp lý - cỡ hai tháng.
05:50
And when we did that,
we foundtìm 10 patientsbệnh nhân.
122
338512
3159
Và chúng tôi tìm được 10 bệnh nhân như vậy.
05:54
HoweverTuy nhiên, eighttám out of the 10
had a bumpbăng in theirhọ glucoseglucose
123
342592
4538
Tuy nhiên, 8/10 người có sự bất ổn
trong chỉ số đường huyết của mình
05:59
when they got the secondthứ hai P --
we call this P and P --
124
347154
2645
khi họ uống P thứ hai --
chúng tôi gọi hai loại thuốc là P và P --
06:01
when they got the secondthứ hai P.
125
349823
1310
khi họ uống loại P thứ hai.
06:03
EitherMột trong hai one could be first,
the secondthứ hai one comesđến up,
126
351157
2562
Loại nào cũng có thể dùng trước,
cái thứ hai là cái còn lại,
06:05
glucoseglucose wentđã đi up
20 milligramsmilligram permỗi deciliterdeciliter.
127
353743
2847
glucose tăng lên
20 mg/dL.
06:08
Just as a remindernhắc nhở,
128
356614
1158
Nhắc 1 chút là
06:09
you walkđi bộ around normallybình thường,
if you're not diabeticbệnh tiểu đường,
129
357796
2325
nếu bạn không bị tiểu đường,
06:12
with a glucoseglucose of around 90.
130
360145
1359
lượng glucose vào khoảng 90.
06:13
And if it getsđược up to 120, 125,
131
361528
2076
Và nếu như nó lên tới 120, 125,
06:15
your doctorBác sĩ beginsbắt đầu to think
about a potentialtiềm năng diagnosischẩn đoán of diabetesBệnh tiểu đường.
132
363628
3450
bác sĩ của bạn bắt đầu nghĩ về
nguy cơ tiểu đường.
06:19
So a 20 bumpbăng -- prettyđẹp significantcó ý nghĩa.
133
367102
2991
Vậy giờ tăng lên thêm 20 -- khá đáng kể.
06:22
I said, "NickNick, this is very coolmát mẻ.
134
370601
1904
Tôi nói, "Nick, điều này hay đó.
06:25
But, I'm sorry, we still
don't have a papergiấy,
135
373616
2053
Nhưng, tôi rất tiếc,
vẫn chưa làm thành bài báo khoa học được
06:27
because this is 10 patientsbệnh nhân
and -- give me a breakphá vỡ --
136
375693
2579
vì vừa rồi chỉ là 10 bệnh nhân-
06:30
it's not enoughđủ patientsbệnh nhân."
137
378296
1245
số bệnh nhân đó là quá ít.
06:31
So we said, what can we do?
138
379565
1306
Nên chúng tôi tự hỏi,
chúng ta có thể làm gì?
06:32
And we said, let's call our friendsbạn bè
at HarvardĐại học Harvard and VanderbiltVanderbilt,
139
380895
2976
À đúng rồi, hãy tham khảo bạn bè
của chúng ta tại Harvard và Vanderbilt,
06:35
who alsocũng thế -- HarvardĐại học Harvard in BostonBoston,
VanderbiltVanderbilt in NashvilleNashville,
140
383895
2587
-- Harvard ở Boston,
Vanderbilt ở Nashville,
06:38
who alsocũng thế have electronicđiện tử
medicalY khoa recordsHồ sơ similargiống to ourscủa chúng tôi.
141
386506
2821
họ cũng có hồ sơ bệnh án
điện tử tương tự như của chúng ta.
06:41
Let's see if they can find
similargiống patientsbệnh nhân
142
389351
2020
Hãy xem thử liệu họ có thể tìm được
những bệnh nhân tương tự
06:43
with the one P, the other P,
the glucoseglucose measurementsđo
143
391395
3276
với một loại P, và loại P còn lại,
đo lượng glucose
06:46
in that rangephạm vi that we need.
144
394695
1600
trong phạm vi chúng ta cần.
06:48
God blessban phước them, VanderbiltVanderbilt
in one weektuần foundtìm 40 suchnhư là patientsbệnh nhân,
145
396787
4955
Ơn Chúa, trong một tuần, Vanderbilt
đã tìm được 40 bệnh nhân như vậy,
06:53
sametương tự trendkhuynh hướng.
146
401766
1189
cùng chiều hướng.
06:55
HarvardĐại học Harvard foundtìm 100 patientsbệnh nhân, sametương tự trendkhuynh hướng.
147
403804
3620
Harvard tìm ra 100 bệnh nhân,
cùng chiều hướng.
06:59
So at the endkết thúc, we had 150 patientsbệnh nhân
from threesố ba diversephong phú medicalY khoa centerstrung tâm
148
407448
4281
Nên cuối cùng, chúng tôi có 150 bệnh nhân từ 3 trung tâm y tế khác nhau
07:03
that were tellingnói us that patientsbệnh nhân
gettingnhận được these two drugsma túy
149
411753
3297
giúp chúng tôi biết rằng các bệnh nhân, khi sử dụng hai loại thuốc này,
07:07
were havingđang có theirhọ glucoseglucose bumpbăng
somewhatphần nào significantlyđáng kể.
150
415074
2703
bị gia tăng đáng kể lượng đường glucose.
07:10
More interestinglythú vị,
we had left out diabeticsngười bị tiểu đường,
151
418317
2810
Thú vị hơn, chúng tôi loại ra
những người mắc bệnh tiểu đường,
07:13
because diabeticsngười bị tiểu đường alreadyđã
have messedsai lầm up glucoseglucose.
152
421151
2317
vì chỉ số glucose của họ
đã có vấn đề rồi.
07:15
When we lookednhìn
at the glucoseglucose of diabeticsngười bị tiểu đường,
153
423492
2238
Khi chúng tôi nghiên cứu chỉ số đường glucose của các bệnh nhân tiểu đường
07:17
it was going up 60 milligramsmilligram
permỗi deciliterdeciliter, not just 20.
154
425754
3435
nó gia tăng tới 60 mg/dl,
không phải chỉ là 20
07:21
This was a biglớn dealthỏa thuận, and we said,
"We'veChúng tôi đã got to publishcông bố this."
155
429760
3452
Đây là vấn đề đáng quan ngại, "Chúng ta phải công bố điều này" chúng tôi nói.
07:25
We submittedgửi the papergiấy.
156
433236
1179
Chúng tôi nộp báo cáo khoa học.
07:26
It was all datadữ liệu evidencechứng cớ,
157
434439
2111
Tất cả dữ liệu, chứng cứ,
07:28
datadữ liệu from the FDAFDA, datadữ liệu from StanfordStanford,
158
436574
2483
từ FDA, từ Stanford,
07:31
datadữ liệu from VanderbiltVanderbilt, datadữ liệu from HarvardĐại học Harvard.
159
439081
1946
từ Vanderbilt, từ Harvard.
07:33
We had not donelàm xong a singleĐộc thân realthực experimentthí nghiệm.
160
441051
2396
Chúng tôi chưa làm thí nghiệm nào cả.
07:36
But we were nervouslo lắng.
161
444495
1296
Nhưng chúng tôi không thật an tâm.
07:38
So NickNick, while the papergiấy
was in reviewôn tập, wentđã đi to the labphòng thí nghiệm.
162
446201
3730
Cho nên, Nick, trong quá trình thu thập tài liệu, đi tới phòng thí nghiệm.
07:41
We foundtìm somebodycó ai
who knewbiết about labphòng thí nghiệm stuffđồ đạc.
163
449955
2462
Chúng ta phải nhờ ai đó quen sử dụng các thiết bị trong phòng thí nghiệm.
07:44
I don't do that.
164
452441
1393
Chứ tôi không quen với việc đó.
07:45
I take carequan tâm of patientsbệnh nhân,
but I don't do pipettesỐng lấy.
165
453858
2417
Tôi chăm sóc người bệnh nhưng tôi không biết làm thí nghiệm.
07:49
They taughtđã dạy us how to feednuôi micechuột drugsma túy.
166
457420
3053
Họ chỉ cho chúng tôi cách làm thí nghiệm thuốc trên chuột.
07:52
We tooklấy micechuột and we gaveđưa ra them
one P, paroxetineparoxetine.
167
460864
2414
Chúng tôi bắt những con chuột, cho chúng dùng một loại P, paxil.
07:55
We gaveđưa ra some other micechuột pravastatinpravastatin.
168
463302
2508
Chúng tôi cho một vài con khác dùng pravastatin.
07:57
And we gaveđưa ra a thirdthứ ba groupnhóm
of micechuột bothcả hai of them.
169
465834
3595
Và chúng tôi cho một vài con khác nữa dùng cả hai loại thuốc.
08:01
And lolo and beholdbehold, glucoseglucose wentđã đi up
20 to 60 milligramsmilligram permỗi deciliterdeciliter
170
469893
3946
Quan sát và nhận ra, glucose tăng từ
20 lên đến 60 ml/dl
08:05
in the micechuột.
171
473863
1171
với lũ chuột.
08:07
So the papergiấy was acceptedchấp nhận
baseddựa trên on the informaticscông nghệ thông tin evidencechứng cớ alonemột mình,
172
475058
3158
Cuối cùng, bản báo cáo được chuẩn nhận dựa trên các dữ liệu có được,
08:10
but we addedthêm a little notechú thích at the endkết thúc,
173
478240
1894
nhưng chúng tôi có thêm vào một lưu ý nhỏ vào lúc cuối,
08:12
sayingnói, oh by the way,
if you give these to micechuột, it goesđi up.
174
480158
2899
rằng, nếu bạn cho lũ chuột dùng những thứ này, glucose sẽ tăng.
08:15
That was great, and the storycâu chuyện
could have endedđã kết thúc there.
175
483081
2508
Điều đó thật tuyệt, và câu chuyện
đáng lẽ có thể kết thúc ở đó
08:17
But I still have sixsáu and a halfmột nửa minutesphút.
176
485613
1997
Nhưng dù gì tôi vẫn còn 6 phút rưỡi nữa.
08:19
(LaughterTiếng cười)
177
487634
2807
(Tiếng cười)
08:22
So we were sittingngồi around
thinkingSuy nghĩ about all of this,
178
490465
2815
Vì thế, chúng tôi ngồi lại với nhau,
cùng bàn luận về những gì đang diễn ra
08:25
and I don't remembernhớ lại who thought
of it, but somebodycó ai said,
179
493304
2735
Tôi không nhớ rõ ai nói điều này,
nhưng có ai đó phát biểu,
08:28
"I wonderngạc nhiên if patientsbệnh nhân
who are takinglấy these two drugsma túy
180
496063
3201
"Tôi băn khoăn liệu các bệnh nhân
đang dùng 2 loại thuốc này
08:31
are noticingnhận thấy sidebên effectshiệu ứng
of hyperglycemiatăng đường huyết.
181
499288
3553
có biết về các tác dụng phụ của hyperglycemia (một dạng tiểu đường)
08:34
They could and they should.
182
502865
1496
Họ có thể và họ nên lưu tâm.
08:36
How would we ever determinemục đích that?"
183
504761
1877
Làm thế nào chúng ta xác định được điều đó?"
08:39
We said, well, what do you do?
184
507551
1443
Ồ, ý kiến hay quá, bạn sẽ làm gì nào?
08:41
You're takinglấy a medicationthuốc men,
one newMới medicationthuốc men or two,
185
509018
2580
Bạn đang sử dụng thuốc tây,
một hay hai loại mới,
08:43
and you get a funnybuồn cười feelingcảm giác.
186
511622
1538
và bạn có cảm giác là lạ.
08:45
What do you do?
187
513184
1151
Bạn sẽ làm gì?
08:46
You go to GoogleGoogle
188
514359
1151
Bạn truy cập Google
08:47
and typekiểu in the two drugsma túy you're takinglấy
or the one drugthuốc uống you're takinglấy,
189
515534
3349
gõ tên 2 loại hay 1 loại thuốc
mà bạn đang dùng
08:50
and you typekiểu in "sidebên effectshiệu ứng."
190
518907
1603
sau đó gõ thêm dòng "tác dụng phụ."
08:52
What are you experiencingtrải nghiệm?
191
520534
1356
Bạn sẽ có được những gì?
08:54
So we said OK,
192
522239
1151
Vì thế, chúng tôi nói: được rồi,
08:55
let's askhỏi GoogleGoogle if they will sharechia sẻ
theirhọ searchTìm kiếm logsnhật ký with us,
193
523414
3056
Hỏi Google xem họ có chia sẻ lịch sử tìm kiếm của họ cho chúng ta,
08:58
so that we can look at the searchTìm kiếm logsnhật ký
194
526494
1833
để chúng ta nhìn vào
kết quả tìm kiếm
09:00
and see if patientsbệnh nhân are doing
these kindscác loại of searchesTìm kiếm.
195
528351
2565
và xem liệu các bệnh nhân có
tìm kiếm những thông tin này không.
09:02
GoogleGoogle, I am sorry to say,
deniedtừ chối our requestyêu cầu.
196
530940
3275
Rất tiếc, Google từ chối yêu cầu của chúng tôi.
09:06
So I was bummedbummed.
197
534819
1151
Điều đó làm tôi choáng.
09:07
I was at a dinnerbữa tối with a colleagueđồng nghiệp
who workscông trinh at MicrosoftMicrosoft ResearchNghiên cứu
198
535994
3166
Tôi dùng bữa tối với một đồng nghiệp đang làm việc cho Microsolf Research
09:11
and I said, "We wanted to do this studyhọc,
199
539184
1941
Tôi nói, "Chúng tôi muốn nghiên cứu,
09:13
GoogleGoogle said no, it's kindloại of a bummerbummer."
200
541149
1880
Google từ chối, thật là khó chịu."
09:15
He said, "Well, we have
the BingBing searchesTìm kiếm."
201
543053
2086
Anh ta nói: "Ồ, chúng tôi có Bing này."
09:18
(LaughterTiếng cười)
202
546195
3483
(Tiếng cười)
09:22
Yeah.
203
550805
1267
Đúng rồi.
09:24
That's great.
204
552096
1151
Tuyệt vời.
09:25
Now I feltcảm thấy like I was --
205
553271
1151
Khi đó, tôi cảm giác như thể tôi --
09:26
(LaughterTiếng cười)
206
554446
1000
(Tiếng cười)
09:27
I feltcảm thấy like I was talkingđang nói to NickNick again.
207
555470
2412
như thể tôi đang nói chuyện lại với Nick.
09:30
He workscông trinh for one of the largestlớn nhất
companiescác công ty in the worldthế giới,
208
558437
2624
Anh này làm cho một trong những
công ty lớn nhất thế giới,
09:33
and I'm alreadyđã tryingcố gắng
to make him feel better.
209
561085
2206
và tôi đã cố làm cho anh ta
cảm thấy tốt hơn.
09:35
But he said, "No, RussRuss --
you mightcó thể not understandhiểu không.
210
563315
2445
Nhưng anh ấy nói, "Không, Russ --
có lẽ anh chưa hiểu.
09:37
We not only have BingBing searchesTìm kiếm,
211
565784
1500
Chúng ta đâu chỉ có Bing,
09:39
but if you use InternetInternet ExplorerThám hiểm
to do searchesTìm kiếm at GoogleGoogle,
212
567308
3340
nhưng nếu anh dùng IE để tìm kiếm với Google,
09:42
YahooYahoo, BingBing, any ...
213
570672
1891
Yahoo, Bing,
hay bất cứ công cụ tìm kiếm nào ....
09:44
Then, for 18 monthstháng, we keep that datadữ liệu
for researchnghiên cứu purposesmục đích only."
214
572587
3643
Thì trong vòng 18 tháng, chúng tôi lưu trữ các dữ liệu đó cho mục đích nghiên cứu."
09:48
I said, "Now you're talkingđang nói!"
215
576254
1936
Tôi vui mừng nói, "Phải thế chứ."
09:50
This was EricEric HorvitzHorvitz,
my friendngười bạn at MicrosoftMicrosoft.
216
578214
2198
Đó là Eric Horvitz, một người bạn của tôi ở Microsolf.
09:52
So we did a studyhọc
217
580436
1695
Chúng tôi thực hiện một nghiên cứu
09:54
where we definedđịnh nghĩa 50 wordstừ ngữ
that a regularđều đặn personngười mightcó thể typekiểu in
218
582155
4619
qua đó, chúng tôi xác định 50 từ mà một người thường dùng
09:58
if they're havingđang có hyperglycemiatăng đường huyết,
219
586798
1602
khi họ có vấn đề về chỉ số glucose trong máu cao (hyperglycemia)
10:00
like "fatiguemệt mỏi," "lossmất mát of appetitesự thèm ăn,"
"urinatingđi tiểu a lot," "peeingPeeing a lot" --
220
588424
4762
như là "mệt mỏi", "chán ăn," "hay đi vệ sinh","tiểu rất nhiều"
10:05
forgivetha lỗi me, but that's one
of the things you mightcó thể typekiểu in.
221
593210
2767
thứ lỗi cho tôi, nhưng đó là
những thứ mà bạn có thể sẽ gõ.
10:08
So we had 50 phrasescụm từ
that we calledgọi là the "diabetesBệnh tiểu đường wordstừ ngữ."
222
596001
2790
Thế là chúng tôi đúc kết 50 cụm từ
mà chúng tôi gọi là "từ khóa tiểu đường."
10:10
And we did first a baselineđường cơ sở.
223
598815
2063
Rồi chúng tôi tạo ra mốc tối thiểu.
10:12
And it turnslượt out
that about .5 to one percentphần trăm
224
600902
2704
Hóa ra là khoảng 0.5 - 1%
10:15
of all searchesTìm kiếm on the InternetInternet
involveliên quan one of those wordstừ ngữ.
225
603630
2982
trong số các tìm kiếm trên Internet
có một trong những từ khóa đó.
10:18
So that's our baselineđường cơ sở ratetỷ lệ.
226
606636
1742
Vậy nên đó sẽ là mốc tối thiểu của chúng tôi.
10:20
If people typekiểu in "paroxetineparoxetine"
or "PaxilPaxil" -- those are synonymstham khảo --
227
608402
4143
Nếu người ta gõ "paroxetine" hay "Paxi" -- thì xem như một từ --
10:24
and one of those wordstừ ngữ,
228
612569
1215
và tương ứng với 1 từ
trong nhóm từ khóa của chúng tôi
10:25
the ratetỷ lệ goesđi up to about two percentphần trăm
of diabetes-typebệnh tiểu đường-loại wordstừ ngữ,
229
613808
4890
tỉ lệ sẽ là khoảng 2% trong số
các từ khóa về bệnh tiểu đường.
10:30
if you alreadyđã know
that there's that "paroxetineparoxetine" wordtừ.
230
618722
3044
nếu bạn đã biết có từ "paroxetine" đó.
10:34
If it's "pravastatinpravastatin," the ratetỷ lệ goesđi up
to about threesố ba percentphần trăm from the baselineđường cơ sở.
231
622191
4547
Nếu đó là "pravastatin," tỉ lệ sẽ là khoảng 3% so với mốc tối thiểu.
10:39
If bothcả hai "paroxetineparoxetine" and "pravastatinpravastatin"
are presenthiện tại in the querytruy vấn,
232
627171
4390
Nếu cả "paroxetine" và "pravastatin" cùng được sử dụng,
10:43
it goesđi up to 10 percentphần trăm,
233
631585
1669
tỉ lệ đó sẽ là 10%,
10:45
a hugekhổng lồ three-số ba- to four-foldFour-Fold increasetăng
234
633278
3461
tăng lên khoảng 3-4 lần
10:48
in those searchesTìm kiếm with the two drugsma túy
that we were interestedquan tâm in,
235
636763
3389
với những tìm kiếm liên quan tới 2 loại thuốc
mà chúng ta quan tâm,
10:52
and diabetes-typebệnh tiểu đường-loại wordstừ ngữ
or hyperglycemia-typetăng đường huyết-type wordstừ ngữ.
236
640176
3566
và các từ khóa về tiểu đường hay hyperglycemia.
10:56
We publishedđược phát hành this,
237
644216
1265
Chúng tôi công bố điều này,
10:57
and it got some attentionchú ý.
238
645505
1466
và thu hút ít nhiều quan tâm.
10:58
The reasonlý do it deservesxứng đáng attentionchú ý
239
646995
1778
Lí do nó thu hút sự quan tâm
11:00
is that patientsbệnh nhân are tellingnói us
theirhọ sidebên effectshiệu ứng indirectlygián tiếp
240
648797
4312
đó là các bệnh nhân vô tình cho chúng tôi biết các tác dụng phụ của họ
11:05
throughxuyên qua theirhọ searchesTìm kiếm.
241
653133
1156
khi họ tìm kiếm.
11:06
We broughtđưa this
to the attentionchú ý of the FDAFDA.
242
654313
2138
Chúng tôi thông báo điều đó cho FDA.
11:08
They were interestedquan tâm.
243
656475
1269
Họ rất quan tâm.
11:09
They have setbộ up socialxã hội mediaphương tiện truyền thông
surveillancegiám sát programschương trình
244
657768
3606
Họ xúc tiến chương trình giám sát truyền thông xã hội
11:13
to collaboratehợp tác with MicrosoftMicrosoft,
245
661398
1751
để cộng tác với Microsoft,
11:15
which had a nicetốt đẹp infrastructurecơ sở hạ tầng
for doing this, and othersKhác,
246
663173
2794
nơi có cở sở hạ tầng tốt để thực hiện điều này, và vài thứ khác,
11:17
to look at TwitterTwitter feedsnguồn cấp dữ liệu,
247
665991
1282
để theo dõi các thông tin từ Twitter,
11:19
to look at FacebookFacebook feedsnguồn cấp dữ liệu,
248
667297
1716
theo dõi các thông tin từ Facebook,
11:21
to look at searchTìm kiếm logsnhật ký,
249
669037
1311
để nhìn vào các lịch sử tìm kiếm
11:22
to try to see earlysớm signsdấu hiệu that drugsma túy,
eitherhoặc individuallycá nhân or togethercùng với nhau,
250
670372
4909
nhằm phát hiện sớm các dấu hiệu mà thuốc, được dùng độc lập hay kết hợp,
11:27
are causinggây ra problemscác vấn đề.
251
675305
1589
đang gây ra vấn đề cho bệnh nhân.
11:28
What do I take from this?
Why tell this storycâu chuyện?
252
676918
2174
Tôi có được gì từ điều này?
Sao tôi lại kể câu chuyện này?
11:31
Well, first of all,
253
679116
1207
Ồ, trước nhất,
11:32
we have now the promiselời hứa
of biglớn datadữ liệu and medium-sizedcỡ trung bình datadữ liệu
254
680347
4037
Đây là triển vọng về việc khai thác
các cơ sở dữ liệu lớn và trung
11:36
to help us understandhiểu không drugthuốc uống interactionstương tác
255
684408
2918
để hiểu các tương tác giữa các loại thuốc với nhau,
11:39
and really, fundamentallyvề cơ bản, drugthuốc uống actionshành động.
256
687350
2420
và tác dụng của thuốc một cách chính xác nhất
11:41
How do drugsma túy work?
257
689794
1413
Các loại thuốc hoạt động như thế nào?
11:43
This will createtạo nên and has createdtạo
a newMới ecosystemhệ sinh thái
258
691231
2836
Điều này đang và sẽ tạo ra
một hệ sinh thái mới
11:46
for understandinghiểu biết how drugsma túy work
and to optimizetối ưu hóa theirhọ use.
259
694091
3267
để nắm rõ cách thế hoạt động của thuốc,
và tối ưu hóa công dụng của thuốc.
11:50
NickNick wentđã đi on; he's a professorGiáo sư
at ColumbiaColumbia now.
260
698303
2659
Nick ngày càng thăng tiến; cậu ấy giờ là giáo sư tại Columbia.
11:52
He did this in his PhDTiến sĩ
for hundredshàng trăm of pairscặp of drugsma túy.
261
700986
4072
Cậu ấy thực hiện công trình này cho luận án tiến sĩ trên hàng trăm cặp thuốc.
11:57
He foundtìm severalmột số
very importantquan trọng interactionstương tác,
262
705082
2517
Cậu ấy phát hiện một vài tương tác
rất quan trọng,
11:59
and so we replicatedsao chép this
263
707623
1214
do đó, chúng tôi lặp lại nó.
12:00
and we showedcho thấy that this
is a way that really workscông trinh
264
708861
2574
và chỉ rõ đây mới là phương pháp hiệu quả
12:03
for findingPhát hiện drug-drugma túy-ma túy interactionstương tác.
265
711459
2339
để tìm ra tương tác giữa thuốc với thuốc.
12:06
HoweverTuy nhiên, there's a couplevợ chồng of things.
266
714282
1734
Tuy nhiên, còn đó một vài vấn đề.
12:08
We don't just use pairscặp
of drugsma túy at a time.
267
716040
3046
Chúng tôi không hoàn toàn chỉ dùng 2 loại thuốc một lần.
12:11
As I said before, there are patientsbệnh nhân
on threesố ba, fivesố năm, sevenbảy, ninechín drugsma túy.
268
719110
4469
Như tôi đã đề cập, có nhiều bệnh nhân dùng 3, 5, 7, hay 9 loại thuốc.
12:15
Have they been studiedđã học with respectsự tôn trọng
to theirhọ nine-wayChín chiều interactionsự tương tác?
269
723981
3642
Đã có nghiên cứu nghiêm túc nào trên tương tác của 9 loại thuốc chưa?
12:19
Yes, we can do pair-wisePair-Wise,
A and B, A and C, A and D,
270
727647
4208
Vâng, chúng ta có thể theo cặp,
A và B, A và C, A và D
12:23
but what about A, B, C,
D, E, F, G all togethercùng với nhau,
271
731879
4286
nhưng còn kết hợp cả A, B, C, D, E, F, G
12:28
beingđang takenLấy by the sametương tự patientbệnh nhân,
272
736189
1762
mà bệnh nhân đó dùng thì sao?
12:29
perhapscó lẽ interactingtương tác with eachmỗi other
273
737975
2118
và có lẽ dùng kết hợp các loại thuốc này
12:32
in wayscách that eitherhoặc makeslàm cho them
more effectivecó hiệu lực or lessít hơn effectivecó hiệu lực
274
740117
3778
theo cái cách mà có thể dẫn đến hiệu quả hơn hay giảm hiệu quả đi
12:35
or causesnguyên nhân sidebên effectshiệu ứng
that are unexpectedbất ngờ?
275
743919
2332
hay thậm chí đưa đến các tác dụng phụ không lường trước?
12:38
We really have no ideaý kiến.
276
746275
1827
Thực sự, chúng tôi chưa trả lời được.
12:40
It's a bluemàu xanh da trời skybầu trời, openmở fieldcánh đồng
for us to use datadữ liệu
277
748126
3756
Đó là cả một bầu trời xanh thẳm trước mặt,
chờ đợi chúng ta sử dụng các dữ liệu
12:43
to try to understandhiểu không
the interactionsự tương tác of drugsma túy.
278
751906
2502
để hiểu tương tác giữa các loại thuốc với nhau.
12:46
Two more lessonsBài học:
279
754848
1370
2 bài học nữa:
12:48
I want you to think about the powerquyền lực
that we were ablecó thể to generatetạo ra
280
756242
4199
Tôi muốn nghĩ về sức mạnh mà
chúng ta có thể tạo ra
12:52
with the datadữ liệu from people who had
volunteeredtình nguyện theirhọ adversebất lợi reactionsphản ứng
281
760465
4711
với dữ liệu từ những người sẵn sàng cho biết các phản ửng thuốc có hại của họ
12:57
throughxuyên qua theirhọ pharmacistsdược sĩ,
throughxuyên qua themselvesbản thân họ, throughxuyên qua theirhọ doctorsbác sĩ,
282
765200
3269
qua dược sĩ của họ, qua chính họ,
qua bác sĩ của họ,
13:00
the people who allowedđược cho phép the databasescơ sở dữ liệu
at StanfordStanford, HarvardĐại học Harvard, VanderbiltVanderbilt,
283
768493
3667
những người góp phần của mình vào dữ liệu của Stanford, Harvard, Vanderbilt,
13:04
to be used for researchnghiên cứu.
284
772184
1427
vào việc nghiên cứu.
13:05
People are worriedlo lắng about datadữ liệu.
285
773929
1445
Người ta đang quan ngại về dữ liệu.
13:07
They're worriedlo lắng about theirhọ privacysự riêng tư
and securityBảo vệ -- they should be.
286
775398
3187
Họ lo về quyền riêng tư và sự an toàn của họ -- họ lo là đúng.
13:10
We need securean toàn systemshệ thống.
287
778609
1151
Chúng ta cần các hệ thống bảo mật.
13:11
But we can't have a systemhệ thống
that closesđóng cửa that datadữ liệu off,
288
779784
3406
Chứ không phải một hệ thống
ngăn chặn dữ liệu,
13:15
because it is too richgiàu có of a sourcenguồn
289
783214
2752
bởi vì đây là một nguồn vô cùng quý giá
13:17
of inspirationcảm hứng, innovationđổi mới and discoverykhám phá
290
785990
3971
khơi nguồn hứng khởi, sáng tạo và tìm tòi
13:21
for newMới things in medicinedược phẩm.
291
789985
1578
cho các phát kiến mới trong ngành y.
13:24
And the finalsau cùng thing I want to say is,
292
792494
1794
Điều cuối cùng tôi muốn nói là
13:26
in this casetrường hợp we foundtìm two drugsma túy
and it was a little bitbit of a sadbuồn storycâu chuyện.
293
794312
3357
Trong trường hợp này, chúng ta tìm ra 2 loại thuốc
và thật đáng buồn là
13:29
The two drugsma túy actuallythực ra causedgây ra problemscác vấn đề.
294
797693
1921
2 loại thuốc đó gây ra nhiều vấn đề.
13:31
They increasedtăng glucoseglucose.
295
799638
1475
Chúng làm tăng lượng glucose.
13:33
They could throwném somebodycó ai into diabetesBệnh tiểu đường
296
801137
2446
Chúng có thể khiến người ta bị tiểu đường
13:35
who would otherwisenếu không thì not be in diabetesBệnh tiểu đường,
297
803607
2294
mà nếu không uống chúng
người ta đã không bị,
13:37
and so you would want to use
the two drugsma túy very carefullycẩn thận togethercùng với nhau,
298
805925
3175
vì thế, bạn cần hết sức cẩn thận
khi sử dụng 2 loại thuốc này
13:41
perhapscó lẽ not togethercùng với nhau,
299
809124
1151
có lẽ đừng nên uống cùng lúc,
13:42
make differentkhác nhau choicessự lựa chọn
when you're prescribingquy định.
300
810299
2340
hoặc tìm loại thuốc khác khi kê toa
13:44
But there was anotherkhác possibilitykhả năng.
301
812663
1846
Nhưng có một khả năng khác.
13:46
We could have foundtìm
two drugsma túy or threesố ba drugsma túy
302
814533
2344
Chúng ta có thể tìm 2 hay 3 loại thuốc
13:48
that were interactingtương tác in a beneficialmang lại lợi ích way.
303
816901
2261
bổ trợ tốt cho nhau.
13:51
We could have foundtìm newMới effectshiệu ứng of drugsma túy
304
819616
2712
Chúng ta có thể tìm các tác dụng mới của thuốc
13:54
that neithercũng không of them has alonemột mình,
305
822352
2160
mà nếu dùng độc lập sẽ không có,
13:56
but togethercùng với nhau, insteadthay thế
of causinggây ra a sidebên effecthiệu ứng,
306
824536
2493
nhưng cùng nhau, sẽ sinh ra các tác dụng phụ
13:59
they could be a newMới and novelcuốn tiểu thuyết treatmentđiều trị
307
827053
2425
đó có thể là một cách điều trị mới và tuyệt vời
14:01
for diseasesbệnh tật that don't have treatmentsđiều trị
308
829502
1882
cho những căn bệnh nan y không có thuốc chữa
14:03
or where the treatmentsđiều trị are not effectivecó hiệu lực.
309
831408
2007
hay những căn bệnh chưa có thuốc chữa chưa hiệu quả.
14:05
If we think about drugthuốc uống treatmentđiều trị todayhôm nay,
310
833439
2395
Khi suy nghĩ về thuốc trị bệnh ngày nay,
14:07
all the majorchính breakthroughsđột phá --
311
835858
1752
tất cả những đột phá --
14:09
for HIVPHÒNG CHỐNG HIV, for tuberculosisbệnh lao,
for depressionPhiền muộn, for diabetesBệnh tiểu đường --
312
837634
4297
bất kể là điều trị HIV, lao phổi, trầm cảm, hay tiểu đường
14:13
it's always a cocktailcocktail of drugsma túy.
313
841955
2830
nó luôn đòi hỏi phải kết hợp nhiều loại thuốc.
14:16
And so the upsidelộn ngược here,
314
844809
1730
Một mặt tốt nữa,
14:18
and the subjectmôn học for a differentkhác nhau
TEDTED Talk on a differentkhác nhau day,
315
846563
2849
và cũng là chủ đề cho một bài nói chuyện khác ở TED,
14:21
is how can we use the sametương tự datadữ liệu sourcesnguồn
316
849436
2593
là làm thế nào chúng ta sử dụng các nguồn dữ liệu giống nhau
14:24
to find good effectshiệu ứng
of drugsma túy in combinationsự phối hợp
317
852053
3563
để tìm ra các tác dụng tốt khi dùng kết hợp thuốc
14:27
that will providecung cấp us newMới treatmentsđiều trị,
318
855640
2175
qua đó, giúp chúng ta tìm ra những cách điều trị mới
14:29
newMới insightshiểu biết sâu sắc into how drugsma túy work
319
857839
1852
cũng như sự am tường về tác dụng của thuốc
14:31
and enablecho phép us to take carequan tâm
of our patientsbệnh nhân even better?
320
859715
3786
từ đó, giúp chúng ta chăm sóc bệnh nhân của chúng ta tốt hơn?
14:35
Thank you very much.
321
863525
1166
Cảm ơn mọi người.
14:36
(ApplauseVỗ tay)
322
864715
3499
(Vỗ tay)
Translated by Phuong Thanh Vu
Reviewed by Fiesta Bui

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Russ Altman - Big data techno-­optimist and internist
Russ Altman uses machine learning to better understand adverse effects of medication.

Why you should listen

Professor of bioengineering, genetics, medicine and computer science at Stanford University, Russ Altman's primary research interests are in the application of computing and informatics technologies to problems relevant to medicine. He is particularly interested in methods for understanding drug actions at molecular, cellular, organism and population levels, including how genetic variation impacts drug response.

Altman received the U.S. Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers, a National Science Foundation CAREER Award and Stanford Medical School's graduate teaching award. He has chaired the Science Board advising the FDA Commissioner and currently serves on the NIH Director’s Advisory Committee. He is a clinically active internist, the founder of the PharmGKB knowledge base, and advisor to pharmacogenomics companies.

More profile about the speaker
Russ Altman | Speaker | TED.com