TEDMED 2015
Russ Altman: What really happens when you mix medications?
Russ Altman: Was passiert wirklich beim Mixen von Medikamenten?
Filmed:
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Wenn Sie zwei unterschiedliche Medikamente für verschiedene Zwecke verwenden, sollten Sie dies bedenken: Ihr Arzt könnte die Folgen des Mischens nicht völlig verstehen, weil die Wechselwirkungen von Arzneien sehr schwer zu studieren sind. In dieser faszinierenden und verständlichen Rede zeigt Russ Altman wie Ärzte unerwartete Arzneimittelwechselwirkungen anhand einer überraschenden Quelle studieren: die Verlaufprotokolle von Suchmaschinen.
Russ Altman - Big data techno-optimist and internist
Russ Altman uses machine learning to better understand adverse effects of medication. Full bio
Russ Altman uses machine learning to better understand adverse effects of medication. Full bio
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Sie gehen zum Arzt
und lassen sich untersuchen.
und lassen sich untersuchen.
00:12
So you go to the doctor
and get some tests.
and get some tests.
0
811
3321
Dieser stellt bei ihnen
einen hohen Cholesterinwert fest,
einen hohen Cholesterinwert fest,
00:16
The doctor determines
that you have high cholesterol
that you have high cholesterol
1
4674
2620
00:19
and you would benefit
from medication to treat it.
from medication to treat it.
2
7318
3171
der mit einem Medikament
behandelt werden kann.
behandelt werden kann.
Sie erhalten eine Arzneidose.
00:22
So you get a pillbox.
3
10981
1556
Sie sind zuversichtlich.
00:25
You have some confidence,
4
13505
1199
Auch Ihr Arzt vertraut
auf diese Behandlung.
auf diese Behandlung.
00:26
your physician has some confidence
that this is going to work.
that this is going to work.
5
14728
2937
Das entwickelnde Unternehmen
unterzog es mehreren Studien,
unterzog es mehreren Studien,
00:29
The company that invented it did
a lot of studies, submitted it to the FDA.
a lot of studies, submitted it to the FDA.
6
17689
3553
legte es der FDA vor.
Sie prüften es vorsichtig,
kritisch, gaben es dann frei.
kritisch, gaben es dann frei.
00:33
They studied it very carefully,
skeptically, they approved it.
skeptically, they approved it.
7
21266
3107
Sie haben eine grobe Vorstellung
wie es funktioniert,
wie es funktioniert,
00:36
They have a rough idea of how it works,
8
24397
1889
00:38
they have a rough idea
of what the side effects are.
of what the side effects are.
9
26310
2453
welche Nebenwirkungen es auslöst.
Es sollte o.k. sein.
00:40
It should be OK.
10
28787
1150
In den kommenden Sprechstunden
zeigt sich der Arzt ein wenig besorgt,
zeigt sich der Arzt ein wenig besorgt,
00:42
You have a little more
of a conversation with your physician
of a conversation with your physician
11
30864
2818
00:45
and the physician is a little worried
because you've been blue,
because you've been blue,
12
33706
2963
weil sie etwas deprimiert waren,
sich nicht wie sich selbst gefühlt haben,
00:48
haven't felt like yourself,
13
36693
1293
00:50
you haven't been able to enjoy things
in life quite as much as you usually do.
in life quite as much as you usually do.
14
38010
3731
sich nicht wie gewohnt an
den Dingen des Lebens erfreuen konnten.
den Dingen des Lebens erfreuen konnten.
Ihr Arzt sagt ihnen: "Ich denke,
Sie haben Depressionen.
Sie haben Depressionen.
00:53
Your physician says, "You know,
I think you have some depression.
I think you have some depression.
15
41765
3186
Ich werde ihnen ein weiteres Medikament
verschreiben müssen."
verschreiben müssen."
00:57
I'm going to have to give
you another pill."
you another pill."
16
45792
2315
Also sprechen wir nun
von zwei Medikamenten.
von zwei Medikamenten.
01:00
So now we're talking
about two medications.
about two medications.
17
48934
2483
Auch diese Pille wurde
von Millionen Menschen genommen,
von Millionen Menschen genommen,
01:03
This pill also -- millions
of people have taken it,
of people have taken it,
18
51441
3104
vom Unternehmen geprüft,
und von der FDA bewilligt.
und von der FDA bewilligt.
01:06
the company did studies,
the FDA looked at it -- all good.
the FDA looked at it -- all good.
19
54569
3631
Alles in Ordnung.
Es sollte gut verlaufen.
01:10
Think things should go OK.
20
58823
2057
01:12
Think things should go OK.
21
60904
2197
Es sollte gut verlaufen.
Aber warten Sie!
01:15
Well, wait a minute.
22
63125
1439
Warum haben wir diese beiden
gemeinsam getestet?
gemeinsam getestet?
01:16
How much have we studied
these two together?
these two together?
23
64588
3517
01:20
Well, it's very hard to do that.
24
68630
2300
Nun, es ist sehr schwierig, das zu tun.
Üblicherweise wird das nicht gemacht.
01:22
In fact, it's not traditionally done.
25
70954
2130
Wir sind komplett auf sogenannte
"Anwendungsbeobachtungen" angewiesen
"Anwendungsbeobachtungen" angewiesen
01:25
We totally depend on what we call
"post-marketing surveillance,"
"post-marketing surveillance,"
26
73108
5518
nachdem die Arzneimittel
auf den Markt gelangen.
auf den Markt gelangen.
01:30
after the drugs hit the market.
27
78650
1880
Wie können wir herausfinden,
01:32
How can we figure out
if bad things are happening
if bad things are happening
28
80996
2848
01:35
between two medications?
29
83868
1357
dass zwei, drei, fünf oder sieben
01:37
Three? Five? Seven?
30
85249
2030
Medikamenten sich nicht vertragen?
01:39
Ask your favorite person
who has several diagnoses
who has several diagnoses
31
87708
2415
Fragen Sie einen Liebsten
mit mehreren Diagnosen,
mit mehreren Diagnosen,
01:42
how many medications they're on.
32
90147
1834
wie viele Medikamente er einnimmt.
Weshalb interessiert mich
dieses Problem so sehr?
dieses Problem so sehr?
01:44
Why do I care about this problem?
33
92530
1580
01:46
I care about it deeply.
34
94134
1157
Ich bin ein Mensch der Informatik
und Data Science und meiner Meinung nach
und Data Science und meiner Meinung nach
01:47
I'm an informatics and data science guy
and really, in my opinion,
and really, in my opinion,
35
95315
4304
ist die einzig wirkliche Hoffnung,
diese Interaktionen zu verstehen,
diese Interaktionen zu verstehen,
01:51
the only hope -- only hope --
to understand these interactions
to understand these interactions
36
99643
3745
viele verschiedene Datenquellen
gegeneinander auszuwerten,
gegeneinander auszuwerten,
01:55
is to leverage lots
of different sources of data
of different sources of data
37
103412
3056
um herauszufinden, wann diese Medikamente
sicher zusammen eingenommen werden können
sicher zusammen eingenommen werden können
01:58
in order to figure out
when drugs can be used together safely
when drugs can be used together safely
38
106492
3556
02:02
and when it's not so safe.
39
110072
1777
und eben wann es nicht sicher ist.
Lassen Sie mich Ihnen eine
Data-Science-Geschichte erzählen
Data-Science-Geschichte erzählen
02:04
So let me tell you a data science story.
40
112615
2051
02:06
And it begins with my student Nick.
41
114690
2154
und sie beginnt mit meinem Schüler Nick.
Lasst uns ihn "Nick" nennen,
denn so heißt er ja auch.
denn so heißt er ja auch.
02:08
Let's call him "Nick,"
because that's his name.
because that's his name.
42
116868
2380
02:11
(Laughter)
43
119272
1592
(Gelächter)
02:12
Nick was a young student.
44
120888
1201
Nick war ein jüngerer Schüler
02:14
I said, "You know, Nick, we have
to understand how drugs work
to understand how drugs work
45
122113
3079
und ich sagte zu ihm: "Wir müssen
verstehen, wie Arzneien
verstehen, wie Arzneien
02:17
and how they work together
and how they work separately,
and how they work separately,
46
125216
2626
miteinander und getrennt funktionieren.
Davon haben wir kein gutes Verständnis.
02:19
and we don't have a great understanding.
47
127866
1922
Aber die FDA hat uns den Zugang
zu dieser Datenbank gewährt.
zu dieser Datenbank gewährt.
02:21
But the FDA has made available
an amazing database.
an amazing database.
48
129812
2405
Eine Datenbank der negativen Folgen
solcher Arzneien.
solcher Arzneien.
02:24
It's a database of adverse events.
49
132241
1699
02:26
They literally put on the web --
50
134321
1642
Sie haben es ins Netz gestellt.
02:27
publicly available, you could all
download it right now --
download it right now --
51
135987
3119
Es ist öffentlich zugänglich.
Sie könnten es jetzt runterladen.
Sie könnten es jetzt runterladen.
Hunderttausende Berichte
nachteiliger Fälle
nachteiliger Fälle
02:31
hundreds of thousands
of adverse event reports
of adverse event reports
52
139130
3627
von Patienten, Ärzten,
Pharmaunternehmen, Apotheker.
Pharmaunternehmen, Apotheker.
02:34
from patients, doctors,
companies, pharmacists.
companies, pharmacists.
53
142781
3760
Diese Berichte
sind ziemlich unkompliziert:
sind ziemlich unkompliziert:
02:38
And these reports are pretty simple:
54
146565
1749
Sie umfasst alle Erkrankungen
der Patienten,
der Patienten,
02:40
it has all the diseases
that the patient has,
that the patient has,
55
148338
2658
die Arzneimittel die sie einnehmen,
02:43
all the drugs that they're on,
56
151020
1767
und die Nebenwirkungen, die sie erleiden.
02:44
and all the adverse events,
or side effects, that they experience.
or side effects, that they experience.
57
152811
3818
Es sind nicht alle solcher Fälle,
die heute in Amerika vorkommen,
die heute in Amerika vorkommen,
02:48
It is not all of the adverse events
that are occurring in America today,
that are occurring in America today,
58
156653
3436
aber es sind Hunderttausende
von Medikamenten.
von Medikamenten.
02:52
but it's hundreds and hundreds
of thousands of drugs.
of thousands of drugs.
59
160113
2578
So sagte ich zu Nick:
02:54
So I said to Nick,
60
162715
1299
"Lass uns über Glucose nachdenken.
02:56
"Let's think about glucose.
61
164038
1826
Glucose ist sehr wichtig und wir wissen,
dass sie mit Diabetes zusammenhängt.
dass sie mit Diabetes zusammenhängt.
02:57
Glucose is very important,
and we know it's involved with diabetes.
and we know it's involved with diabetes.
62
165888
3567
Lass uns sehen, ob wir Glucosereaktionen
verstehen können."
verstehen können."
03:01
Let's see if we can understand
glucose response.
glucose response.
63
169479
3970
Ich schickte Nick fort.
03:05
I sent Nick off. Nick came back.
64
173473
2458
Nick kam zurück.
"Russ," sagte er,
03:08
"Russ," he said,
65
176248
1786
"ich habe einen Klassifizierer erstellt,
03:10
"I've created a classifier that can
look at the side effects of a drug
look at the side effects of a drug
66
178351
5112
der anhand der Nebenwirkungen
einer Arznei,
einer Arznei,
basierend auf dieser Datenbank,
03:15
based on looking at this database,
67
183487
2051
bestimmen kann, ob das Medikament
den Glucosespiegel verändert oder nicht."
den Glucosespiegel verändert oder nicht."
03:17
and can tell you whether that drug
is likely to change glucose or not."
is likely to change glucose or not."
68
185562
4271
Er schaffte es. Es war
irgendwie sehr einfach.
irgendwie sehr einfach.
03:21
He did it. It was very simple, in a way.
69
189857
2016
Er nahm alle Medikamente, von denen
man wusste, dass sie Glucose beeinflussen
man wusste, dass sie Glucose beeinflussen
03:23
He took all the drugs
that were known to change glucose
that were known to change glucose
70
191897
2635
03:26
and a bunch of drugs
that don't change glucose,
that don't change glucose,
71
194556
2389
und einige andere die das nicht tun
und sagte: "Worin liegt der Unterschied
bei den Nebenwirkungen?
bei den Nebenwirkungen?
03:28
and said, "What's the difference
in their side effects?
in their side effects?
72
196969
2888
03:31
Differences in fatigue? In appetite?
In urination habits?"
In urination habits?"
73
199881
4852
Der Müdigkeit? Dem Appetit? Dem Harnlass?"
All diese Dinge fügten sich zu einem
sehr guten Prädiktor zusammen.
sehr guten Prädiktor zusammen.
03:36
All those things conspired
to give him a really good predictor.
to give him a really good predictor.
74
204757
2960
Er sagte: "Russ, ich kann mit
93 %iger Genauigkeit voraussagen,
93 %iger Genauigkeit voraussagen,
03:39
He said, "Russ, I can predict
with 93 percent accuracy
with 93 percent accuracy
75
207741
2548
ob eine Arznei Glucose beeinflusst."
03:42
when a drug will change glucose."
76
210313
1572
Ich sagte: "Großartig!"
03:43
I said, "Nick, that's great."
77
211909
1416
Er ist noch jung. Man muss
seine Zuversicht aufbauen.
seine Zuversicht aufbauen.
03:45
He's a young student,
you have to build his confidence.
you have to build his confidence.
78
213349
2896
(Gelächter)
"Aber Nick, es gibt da ein Problem.
03:48
"But Nick, there's a problem.
79
216269
1390
03:49
It's that every physician in the world
knows all the drugs that change glucose,
knows all the drugs that change glucose,
80
217683
3960
Jeder Arzt auf der Welt kennt
die glukoseverändernden Medikamente,
die glukoseverändernden Medikamente,
weil es fundamental
für unsere Praktiken ist.
für unsere Praktiken ist.
03:53
because it's core to our practice.
81
221667
2038
Also gut gemacht,
aber nicht wirklich interessant,
aber nicht wirklich interessant,
03:55
So it's great, good job,
but not really that interesting,
but not really that interesting,
82
223729
3722
auf jeden Fall nicht veröffentlichbar."
03:59
definitely not publishable."
83
227475
1531
(Gelächter)
04:01
(Laughter)
84
229030
1014
Er sagte: "Ich dachte mir,
du würdest das sagen."
du würdest das sagen."
04:02
He said, "I know, Russ.
I thought you might say that."
I thought you might say that."
85
230068
2550
Nick ist schlau.
04:04
Nick is smart.
86
232642
1152
"Ich dachte, du würdest das sagen,
also machte ich noch ein Experiment.
also machte ich noch ein Experiment.
04:06
"I thought you might say that,
so I did one other experiment.
so I did one other experiment.
87
234149
2874
Ich schaute nach Leuten in der Datenbank,
die zwei Medikamente zu sich nahmen.
die zwei Medikamente zu sich nahmen.
04:09
I looked at people in this database
who were on two drugs,
who were on two drugs,
88
237047
2928
04:11
and I looked for signals similar,
glucose-changing signals,
glucose-changing signals,
89
239999
4422
Ich suchte nach ähnlichen Signalen
-- glucoseändernde Signale --
für Patienten mit zwei Arzneien,
04:16
for people taking two drugs,
90
244445
1624
wo jedes Medikament an sich
den Glukosewert nicht beeinflusst.
den Glukosewert nicht beeinflusst.
04:18
where each drug alone
did not change glucose,
did not change glucose,
91
246093
5569
Zusammen jedoch,
sah ich ein starkes Signal."
sah ich ein starkes Signal."
04:23
but together I saw a strong signal."
92
251686
2460
Und ich sagte: "Du bist clever.
Gute Idee. Zeig mir die Liste."
Gute Idee. Zeig mir die Liste."
04:26
And I said, "Oh! You're clever.
Good idea. Show me the list."
Good idea. Show me the list."
93
254170
3149
Es war ein Haufen Medikamente.
Nicht sehr spannend.
Nicht sehr spannend.
04:29
And there's a bunch of drugs,
not very exciting.
not very exciting.
94
257343
2254
Aber was mir ins Auge fiel,
waren zwei besondere Medikamente:
waren zwei besondere Medikamente:
04:31
But what caught my eye
was, on the list there were two drugs:
was, on the list there were two drugs:
95
259621
3932
Paroxetin, oder Paxil,
ein Antidepressivum;
ein Antidepressivum;
04:35
paroxetine, or Paxil, an antidepressant;
96
263577
3393
04:39
and pravastatin, or Pravachol,
a cholesterol medication.
a cholesterol medication.
97
267756
3570
und Pravastatin, oder Pravachol,
eine Cholesterinarznei.
eine Cholesterinarznei.
Ich sagte: "Es gibt Millionen Amerikaner,
die diese beiden Medikamente benötigen."
die diese beiden Medikamente benötigen."
04:43
And I said, "Huh. There are millions
of Americans on those two drugs."
of Americans on those two drugs."
98
271936
4283
Tatsächlich erfuhren wir später,
04:48
In fact, we learned later,
99
276243
1246
04:49
15 million Americans on paroxetine
at the time, 15 million on pravastatin,
at the time, 15 million on pravastatin,
100
277513
6032
dass 15 Millionen Amerikaner
damals auf Paroxetin waren,
damals auf Paroxetin waren,
15 Millionen auf Pravastatin,
und eine Millionen,
so schätzten wir, auf beidem.
so schätzten wir, auf beidem.
04:55
and a million, we estimated, on both.
101
283569
2817
Das sind eine Million Menschen,
04:58
So that's a million people
102
286767
1254
die vielleicht einige Probleme
mit ihrer Glucose haben,
mit ihrer Glucose haben,
05:00
who might be having some problems
with their glucose
with their glucose
103
288045
2453
05:02
if this machine-learning mumbo jumbo
that he did in the FDA database
that he did in the FDA database
104
290522
3206
falls dieser Hokuspokus
mit der FDA-Datenbank
mit der FDA-Datenbank
tatsächlich funktioniert.
05:05
actually holds up.
105
293752
1254
Aber ich sagte: "Es ist immer
noch nicht publizierbar.
noch nicht publizierbar.
05:07
But I said, "It's still not publishable,
106
295030
1927
05:08
because I love what you did
with the mumbo jumbo,
with the mumbo jumbo,
107
296981
2296
Mich begeistert zwar dein Hokuspokus,
das selbst-lernende Verfahren,
05:11
with the machine learning,
108
299301
1246
05:12
but it's not really standard-of-proof
evidence that we have."
evidence that we have."
109
300571
3864
aber es ist dennoch kein zuverlässiger
Beweis, den wir hier haben."
Beweis, den wir hier haben."
Also müssen wir etwas anderes machen.
05:17
So we have to do something else.
110
305618
1589
Lass uns die medizinischen Akten
von Stanford begutachten.
von Stanford begutachten.
05:19
Let's go into the Stanford
electronic medical record.
electronic medical record.
111
307231
2876
Unsere Kopie davon ist
für Nachforschungen geeignet.
für Nachforschungen geeignet.
05:22
We have a copy of it
that's OK for research,
that's OK for research,
112
310131
2064
05:24
we removed identifying information.
113
312219
2046
Wir entfernten persönliche Informationen.
Ich sagte: "Lasst uns sehen, ob Leute
im Gebrauch beider Medikamente
im Gebrauch beider Medikamente
05:26
And I said, "Let's see if people
on these two drugs
on these two drugs
114
314581
2503
05:29
have problems with their glucose."
115
317108
1769
Probleme mit ihrer Glucose haben."
Es gibt Abertausende von Menschen
05:31
Now there are thousands
and thousands of people
and thousands of people
116
319242
2207
in diesem Protokoll, die Paroxetin
und Pravastatin zu sich nehmen.
und Pravastatin zu sich nehmen.
05:33
in the Stanford medical records
that take paroxetine and pravastatin.
that take paroxetine and pravastatin.
117
321473
3459
Aber wir brauchten besondere Patienten.
05:36
But we needed special patients.
118
324956
1799
Wir brauchten Patienten,
die eines der Medikamente einnahmen
die eines der Medikamente einnahmen
05:38
We needed patients who were on one of them
and had a glucose measurement,
and had a glucose measurement,
119
326779
4597
und dann eine Glukosemessung unternahmen,
dann die andere Arznei nahmen
und den Glukosewert erneut messen ließen.
und den Glukosewert erneut messen ließen.
05:43
then got the second one and had
another glucose measurement,
another glucose measurement,
120
331400
3449
Dies sollte in einem Zeitraum
von etwa zwei Monaten geschehen sein.
von etwa zwei Monaten geschehen sein.
05:46
all within a reasonable period of time --
something like two months.
something like two months.
121
334873
3615
05:50
And when we did that,
we found 10 patients.
we found 10 patients.
122
338512
3159
Als wir das taten,
fanden wir zehn Patienten.
fanden wir zehn Patienten.
Allerdings hatten 8 dieser 10
eine Erhöhung ihrer Glukosewerte
eine Erhöhung ihrer Glukosewerte
05:54
However, eight out of the 10
had a bump in their glucose
had a bump in their glucose
123
342592
4538
als sie das zweite P zu sich nahmen.
05:59
when they got the second P --
we call this P and P --
we call this P and P --
124
347154
2645
Wir nennen die Arzneien P und P.
06:01
when they got the second P.
125
349823
1310
Beide hätten zuerst
eingenommen werden können.
eingenommen werden können.
06:03
Either one could be first,
the second one comes up,
the second one comes up,
126
351157
2562
Taucht das Zweite auf,
06:05
glucose went up
20 milligrams per deciliter.
20 milligrams per deciliter.
127
353743
2847
stieg die Glukose
um 20 Milligramm pro Deziliter.
um 20 Milligramm pro Deziliter.
06:08
Just as a reminder,
128
356614
1158
Nur zur Erinnerung:
Als Nichtdiabetiker läuft man normal
06:09
you walk around normally,
if you're not diabetic,
if you're not diabetic,
129
357796
2325
mit einem Glukosewert von 90 umher.
06:12
with a glucose of around 90.
130
360145
1359
Steigt dieser auf 120, 125,
06:13
And if it gets up to 120, 125,
131
361528
2076
veranlasst das Ihren Arzt, an eine
potenzielle Diabetes-Diagnose zu denken.
potenzielle Diabetes-Diagnose zu denken.
06:15
your doctor begins to think
about a potential diagnosis of diabetes.
about a potential diagnosis of diabetes.
132
363628
3450
Also ist ein Anstieg von 20
ziemlich ausschlaggebend.
ziemlich ausschlaggebend.
06:19
So a 20 bump -- pretty significant.
133
367102
2991
Ich sagte: "Nick, das ist
alles schön und gut.
alles schön und gut.
06:22
I said, "Nick, this is very cool.
134
370601
1904
Aber so leid es mir tut, es genügt
noch nicht für eine Veröffentlichung.
noch nicht für eine Veröffentlichung.
06:25
But, I'm sorry, we still
don't have a paper,
don't have a paper,
135
373616
2053
06:27
because this is 10 patients
and -- give me a break --
and -- give me a break --
136
375693
2579
Es sind bloß 10 Patienten
und das genügt nicht.
06:30
it's not enough patients."
137
378296
1245
Also fragten wir uns
was wir unternehmen könnten.
was wir unternehmen könnten.
06:31
So we said, what can we do?
138
379565
1306
06:32
And we said, let's call our friends
at Harvard and Vanderbilt,
at Harvard and Vanderbilt,
139
380895
2976
Und wir sagten: "Lass uns bei
Havert und Vanderbilt anrufen
Havert und Vanderbilt anrufen
06:35
who also -- Harvard in Boston,
Vanderbilt in Nashville,
Vanderbilt in Nashville,
140
383895
2587
-- Harvard in Boston,
Vanderbilt in Nashville --
Vanderbilt in Nashville --
06:38
who also have electronic
medical records similar to ours.
medical records similar to ours.
141
386506
2821
die ähnliche elektronische
Krankenakten haben."
Krankenakten haben."
Lasst uns sehen, ob sie
ähnliche Patienten finden
ähnliche Patienten finden
06:41
Let's see if they can find
similar patients
similar patients
142
389351
2020
06:43
with the one P, the other P,
the glucose measurements
the glucose measurements
143
391395
3276
mit dem einen und dem anderen P
und den Glukosemesswerten
und den Glukosemesswerten
in dem Umfang, den wir benötigen.
06:46
in that range that we need.
144
394695
1600
Gesegnet sollen sie sein, innerhalb einer
Woche fand Vanderbilt 40 solcher Patienten
Woche fand Vanderbilt 40 solcher Patienten
06:48
God bless them, Vanderbilt
in one week found 40 such patients,
in one week found 40 such patients,
145
396787
4955
06:53
same trend.
146
401766
1189
-- gleicher Trend.
Harvard fand 100
solcher Patienten, gleicher Trend.
solcher Patienten, gleicher Trend.
06:55
Harvard found 100 patients, same trend.
147
403804
3620
Am Ende hatten wir also 150 Patienten von
drei verschiedenen medizinischen Zentren,
drei verschiedenen medizinischen Zentren,
06:59
So at the end, we had 150 patients
from three diverse medical centers
from three diverse medical centers
148
407448
4281
die uns sagten, dass Patienten
im Gebrauch beider Medikamente
im Gebrauch beider Medikamente
07:03
that were telling us that patients
getting these two drugs
getting these two drugs
149
411753
3297
einen deutlichen Anstieg
ihres Glukosewerts erfuhren.
ihres Glukosewerts erfuhren.
07:07
were having their glucose bump
somewhat significantly.
somewhat significantly.
150
415074
2703
Interessanterer Weise beachteten
wir nicht die Diabetiker,
wir nicht die Diabetiker,
07:10
More interestingly,
we had left out diabetics,
we had left out diabetics,
151
418317
2810
da deren Glukose bereits beeinflusst war.
07:13
because diabetics already
have messed up glucose.
have messed up glucose.
152
421151
2317
Als wir die Glukose
der Diabetiker betrachteten,
der Diabetiker betrachteten,
07:15
When we looked
at the glucose of diabetics,
at the glucose of diabetics,
153
423492
2238
stieg sie sogar um 60 Milligramm
pro Deziliter anstatt um 20.
pro Deziliter anstatt um 20.
07:17
it was going up 60 milligrams
per deciliter, not just 20.
per deciliter, not just 20.
154
425754
3435
07:21
This was a big deal, and we said,
"We've got to publish this."
"We've got to publish this."
155
429760
3452
Das war große Sache und wir meinten:
"Wir müssen das veröffentlichen."
"Wir müssen das veröffentlichen."
Wir reichten die Abhandlung ein.
07:25
We submitted the paper.
156
433236
1179
07:26
It was all data evidence,
157
434439
2111
Es bestand alles aus Datennachweisen,
07:28
data from the FDA, data from Stanford,
158
436574
2483
Daten von der FDA,
Daten von Stanford,
07:31
data from Vanderbilt, data from Harvard.
159
439081
1946
Daten von Vanderbilt,
Daten von Harvard.
07:33
We had not done a single real experiment.
160
441051
2396
Wir hatten kein einziges
Experiment durchgeführt.
Experiment durchgeführt.
07:36
But we were nervous.
161
444495
1296
Aber wir waren nervös.
07:38
So Nick, while the paper
was in review, went to the lab.
was in review, went to the lab.
162
446201
3730
Also ging Nick ins Labor, während
die Veröffentlichung überprüft wurde.
die Veröffentlichung überprüft wurde.
07:41
We found somebody
who knew about lab stuff.
who knew about lab stuff.
163
449955
2462
Wir fanden Jemanden,
der sich mit Laborzeugs auskennt.
der sich mit Laborzeugs auskennt.
07:44
I don't do that.
164
452441
1393
Ich mache so etwas nicht.
07:45
I take care of patients,
but I don't do pipettes.
but I don't do pipettes.
165
453858
2417
Ich sorge mich um Patienten,
und hantiere nicht mit Pipetten.
und hantiere nicht mit Pipetten.
07:49
They taught us how to feed mice drugs.
166
457420
3053
Sie zeigten uns, wie man
Mäuse mit Arzneien füttert.
Mäuse mit Arzneien füttert.
07:52
We took mice and we gave them
one P, paroxetine.
one P, paroxetine.
167
460864
2414
Wir nahmen Mäuse
und gaben ihnen ein P, Paroxetin.
und gaben ihnen ein P, Paroxetin.
07:55
We gave some other mice pravastatin.
168
463302
2508
Wir gaben anderen Mäusen Pravastatin.
Und einer dritten Gruppe von Mäusen
gaben wir beides.
gaben wir beides.
07:57
And we gave a third group
of mice both of them.
of mice both of them.
169
465834
3595
08:01
And lo and behold, glucose went up
20 to 60 milligrams per deciliter
20 to 60 milligrams per deciliter
170
469893
3946
Und siehe da, die Glukose der Mäuse
stieg um 20 bis 60 Milligram
pro Deziliter.
pro Deziliter.
08:05
in the mice.
171
473863
1171
Die Abhandlung wurde basierend auf
den Informatiknachweisen angenommen,
den Informatiknachweisen angenommen,
08:07
So the paper was accepted
based on the informatics evidence alone,
based on the informatics evidence alone,
172
475058
3158
aber wir fügten eine Notiz hinzu,
08:10
but we added a little note at the end,
173
478240
1894
die besagt, dass Glukose steigt,
wenn man sie an Mäuse verabreicht.
wenn man sie an Mäuse verabreicht.
08:12
saying, oh by the way,
if you give these to mice, it goes up.
if you give these to mice, it goes up.
174
480158
2899
Das war toll.
08:15
That was great, and the story
could have ended there.
could have ended there.
175
483081
2508
Die Geschichte hätte dort
ihr Ende nehmen können.
ihr Ende nehmen können.
08:17
But I still have six and a half minutes.
176
485613
1997
Aber mir bleiben noch
sechseinhalb Minuten.
sechseinhalb Minuten.
08:19
(Laughter)
177
487634
2807
(Gelächter)
Nun saßen wir da und
dachten über das Ganze nach.
dachten über das Ganze nach.
08:22
So we were sitting around
thinking about all of this,
thinking about all of this,
178
490465
2815
Ich erinnere mich nicht, wer darauf kam,
aber jemand sagte:
aber jemand sagte:
08:25
and I don't remember who thought
of it, but somebody said,
of it, but somebody said,
179
493304
2735
"Ich frage mich, ob Patienten,
die beide Medikamente einnehmen,
die beide Medikamente einnehmen,
08:28
"I wonder if patients
who are taking these two drugs
who are taking these two drugs
180
496063
3201
Hyperglykämie als Nebenwirkung verspüren.
08:31
are noticing side effects
of hyperglycemia.
of hyperglycemia.
181
499288
3553
Sie könnten und sollten es.
08:34
They could and they should.
182
502865
1496
08:36
How would we ever determine that?"
183
504761
1877
Wie können wir das herausstellen?"
Wir sagten: "Nun, was würde man machen?"
08:39
We said, well, what do you do?
184
507551
1443
08:41
You're taking a medication,
one new medication or two,
one new medication or two,
185
509018
2580
Man nimmt ein Medikament,
dann ein neues oder zwei,
dann ein neues oder zwei,
und bemerkt ein seltsames Gefühl.
08:43
and you get a funny feeling.
186
511622
1538
08:45
What do you do?
187
513184
1151
Was unternimmt man?
Man geht auf Google,
08:46
You go to Google
188
514359
1151
gibt die ein oder zwei Medikamente ein,
die man einnimmt,
die man einnimmt,
08:47
and type in the two drugs you're taking
or the one drug you're taking,
or the one drug you're taking,
189
515534
3349
und fügt 'Nebenwirkungen' hinzu.
08:50
and you type in "side effects."
190
518907
1603
Welche Wirkungen verspürt man?
08:52
What are you experiencing?
191
520534
1356
Also sagten wir: "Ok,
08:54
So we said OK,
192
522239
1151
lasst uns Google fragen, ob wir
ihr Suchprotokoll einsehen dürfen,"
ihr Suchprotokoll einsehen dürfen,"
08:55
let's ask Google if they will share
their search logs with us,
their search logs with us,
193
523414
3056
sodass wir feststellen können,
08:58
so that we can look at the search logs
194
526494
1833
ob Patienten solche
Suchbegriffe verwenden.
Suchbegriffe verwenden.
09:00
and see if patients are doing
these kinds of searches.
these kinds of searches.
195
528351
2565
Es tut mir leid das zu sagen,
aber Google verweigerte es uns.
aber Google verweigerte es uns.
09:02
Google, I am sorry to say,
denied our request.
denied our request.
196
530940
3275
Ziemlich entmutigend.
09:06
So I was bummed.
197
534819
1151
Ich war mit einem Kollegen
von Microsoft Research abendessen
von Microsoft Research abendessen
09:07
I was at a dinner with a colleague
who works at Microsoft Research
who works at Microsoft Research
198
535994
3166
und sagte: "Wir wollten
diese Studie durchführen
diese Studie durchführen
09:11
and I said, "We wanted to do this study,
199
539184
1941
doch Google lehnte ab. Schade."
09:13
Google said no, it's kind of a bummer."
200
541149
1880
Er sagte: "Nun, wir haben
das Suchprotokoll von Bing."
das Suchprotokoll von Bing."
09:15
He said, "Well, we have
the Bing searches."
the Bing searches."
201
543053
2086
09:18
(Laughter)
202
546195
3483
(Gelächter)
Na ja.
09:22
Yeah.
203
550805
1267
09:24
That's great.
204
552096
1151
Das ist schön.
Nun fühlte ich mich als --
09:25
Now I felt like I was --
205
553271
1151
09:26
(Laughter)
206
554446
1000
(Gelächter)
09:27
I felt like I was talking to Nick again.
207
555470
2412
Ich fühlte mich als
spräche ich wieder mit Nick.
spräche ich wieder mit Nick.
Er arbeitet für eines
der größten Unternehmen der Welt,
der größten Unternehmen der Welt,
09:30
He works for one of the largest
companies in the world,
companies in the world,
208
558437
2624
und ich versuchte,
ihn ein wenig zu trösten.
ihn ein wenig zu trösten.
09:33
and I'm already trying
to make him feel better.
to make him feel better.
209
561085
2206
Aber er sagte: "Nein,
Russ, du verstehst nicht.
Russ, du verstehst nicht.
09:35
But he said, "No, Russ --
you might not understand.
you might not understand.
210
563315
2445
Es gibt nicht nur die Bing-Suche,
09:37
We not only have Bing searches,
211
565784
1500
wir nutzen auch den Internet Explorer,
09:39
but if you use Internet Explorer
to do searches at Google,
to do searches at Google,
212
567308
3340
für Suchen auf Google,
Yahoo, Bing, oder sonstwo,
Yahoo, Bing, oder sonstwo,
09:42
Yahoo, Bing, any ...
213
570672
1891
09:44
Then, for 18 months, we keep that data
for research purposes only."
for research purposes only."
214
572587
3643
dann behalten wir diese Daten
18 Monate für "Forschungszwecke" .
18 Monate für "Forschungszwecke" .
Ich sagte: "Das hört sich
schon besser an!"
schon besser an!"
09:48
I said, "Now you're talking!"
215
576254
1936
Es war Eric Horvitz,
mein Freund bei Microsoft.
mein Freund bei Microsoft.
09:50
This was Eric Horvitz,
my friend at Microsoft.
my friend at Microsoft.
216
578214
2198
09:52
So we did a study
217
580436
1695
Also unternahmen wir eine Studie,
09:54
where we defined 50 words
that a regular person might type in
that a regular person might type in
218
582155
4619
bei der wir 50 Begriffe aussuchten,
die eine normale Person eingeben würde,
die eine normale Person eingeben würde,
wenn sie Hyperglykämie hätte,
09:58
if they're having hyperglycemia,
219
586798
1602
wie 'Müdigkeit', 'Appetitlosigkeit',
10:00
like "fatigue," "loss of appetite,"
"urinating a lot," "peeing a lot" --
"urinating a lot," "peeing a lot" --
220
588424
4762
'häufiges Urinieren', 'häufiges Pinkeln'.
Verzeihung, aber wahrscheinlich
würden Sie das eintippen.
würden Sie das eintippen.
10:05
forgive me, but that's one
of the things you might type in.
of the things you might type in.
221
593210
2767
Also hatten wir 50 Phrasen,
die wir die "Diabeteswörter" nannten.
die wir die "Diabeteswörter" nannten.
10:08
So we had 50 phrases
that we called the "diabetes words."
that we called the "diabetes words."
222
596001
2790
10:10
And we did first a baseline.
223
598815
2063
Zuerst erzeugten wir einen Ausgangswert.
Und es stellte sich heraus,
dass ungefähr 0,5 bis 1 %
dass ungefähr 0,5 bis 1 %
10:12
And it turns out
that about .5 to one percent
that about .5 to one percent
224
600902
2704
aller Suchen im Internet
eines dieser Wörter beinhalten.
eines dieser Wörter beinhalten.
10:15
of all searches on the Internet
involve one of those words.
involve one of those words.
225
603630
2982
Also ist das die Rate unserer Baseline.
10:18
So that's our baseline rate.
226
606636
1742
Wenn Jemand "Paroxetin" oder "Paxil"
-- das sind Synonyme --
-- das sind Synonyme --
10:20
If people type in "paroxetine"
or "Paxil" -- those are synonyms --
or "Paxil" -- those are synonyms --
227
608402
4143
und eines dieser Wörter eingibt,
10:24
and one of those words,
228
612569
1215
10:25
the rate goes up to about two percent
of diabetes-type words,
of diabetes-type words,
229
613808
4890
steigt die Rate auf ungefähr 2 %
der Diabetes-artigen Wörter,
falls man bereits weiß,
dass das Paroxetin-Wort eingegeben wurde.
dass das Paroxetin-Wort eingegeben wurde.
10:30
if you already know
that there's that "paroxetine" word.
that there's that "paroxetine" word.
230
618722
3044
Wenn es "Pravastatin" ist, steigt die Rate
um ungefähr 3 % vom Ausgangswert.
um ungefähr 3 % vom Ausgangswert.
10:34
If it's "pravastatin," the rate goes up
to about three percent from the baseline.
to about three percent from the baseline.
231
622191
4547
Wenn sowohl "Paroxetin" als
auch "Pravastatin" eingegeben wurde,
auch "Pravastatin" eingegeben wurde,
10:39
If both "paroxetine" and "pravastatin"
are present in the query,
are present in the query,
232
627171
4390
steigt sie um 10 %.
10:43
it goes up to 10 percent,
233
631585
1669
10:45
a huge three- to four-fold increase
234
633278
3461
Ein immenser drei- bis vierfacher Anstieg
in den Suchen mit den zwei
Medikamenten, die uns interessieren,
Medikamenten, die uns interessieren,
10:48
in those searches with the two drugs
that we were interested in,
that we were interested in,
235
636763
3389
10:52
and diabetes-type words
or hyperglycemia-type words.
or hyperglycemia-type words.
236
640176
3566
und den Diabetes-artigen oder
Hyperglykämie-artigen Wörtern.
Hyperglykämie-artigen Wörtern.
10:56
We published this,
237
644216
1265
Wir veröffentlichten das,
und es erhielt einige Aufmerksamkeit.
10:57
and it got some attention.
238
645505
1466
10:58
The reason it deserves attention
239
646995
1778
Es verdient Beachtung,
11:00
is that patients are telling us
their side effects indirectly
their side effects indirectly
240
648797
4312
weil Patienten uns durch die Suchmaschinen
ihre Nebenwirkungen indirekt mitteilen.
11:05
through their searches.
241
653133
1156
Wir machten die FDA darauf aufmerksam.
11:06
We brought this
to the attention of the FDA.
to the attention of the FDA.
242
654313
2138
Sie waren interessiert.
11:08
They were interested.
243
656475
1269
Sie haben Überwachungsprogramme
auf sozialen Medienseiten gestartet,
auf sozialen Medienseiten gestartet,
11:09
They have set up social media
surveillance programs
surveillance programs
244
657768
3606
um mit Microsoft zu kollaborieren,
11:13
to collaborate with Microsoft,
245
661398
1751
11:15
which had a nice infrastructure
for doing this, and others,
for doing this, and others,
246
663173
2794
die bereits eine nette Infrastruktur
dafür, und anderes, haben,
dafür, und anderes, haben,
11:17
to look at Twitter feeds,
247
665991
1282
um Twitter- und Facebookfeeds zu folgen,
11:19
to look at Facebook feeds,
248
667297
1716
um Suchverläufe zu beobachten,
11:21
to look at search logs,
249
669037
1311
11:22
to try to see early signs that drugs,
either individually or together,
either individually or together,
250
670372
4909
um frühe Anzeichen zu erkennen,
dass Medikamente,
dass Medikamente,
im einzeln oder gemischt,
Probleme verursachen.
Probleme verursachen.
11:27
are causing problems.
251
675305
1589
Was kann ich dem entnehmen?
Warum die Geschichte?
Warum die Geschichte?
11:28
What do I take from this?
Why tell this story?
Why tell this story?
252
676918
2174
Erstens:
11:31
Well, first of all,
253
679116
1207
Wir haben nun den Vorteil
großer und mittelgroßer Datensätze,
großer und mittelgroßer Datensätze,
11:32
we have now the promise
of big data and medium-sized data
of big data and medium-sized data
254
680347
4037
um Wechselwirkungen von Arzneimitteln
11:36
to help us understand drug interactions
255
684408
2918
und Medikamentenwirkung
grundlegend zu verstehen.
grundlegend zu verstehen.
11:39
and really, fundamentally, drug actions.
256
687350
2420
Wie funktionieren Medikamente?
11:41
How do drugs work?
257
689794
1413
Eben das wird und hat bereits
ein neues Umfeld ermöglicht,
ein neues Umfeld ermöglicht,
11:43
This will create and has created
a new ecosystem
a new ecosystem
258
691231
2836
um Arzneimittelwirkungen zu verstehen
und deren Gebrauch zu optimieren.
und deren Gebrauch zu optimieren.
11:46
for understanding how drugs work
and to optimize their use.
and to optimize their use.
259
694091
3267
11:50
Nick went on; he's a professor
at Columbia now.
at Columbia now.
260
698303
2659
Nick ist nun Professor an der Columbia.
Er führte dies für seinen Doktor mit
Hunderten von Medikamentenpaaren durch.
Hunderten von Medikamentenpaaren durch.
11:52
He did this in his PhD
for hundreds of pairs of drugs.
for hundreds of pairs of drugs.
261
700986
4072
Er fand einige sehr wichtige Verhältnisse.
11:57
He found several
very important interactions,
very important interactions,
262
705082
2517
Also bildeten wir diese nach
11:59
and so we replicated this
263
707623
1214
und zeigten, dass diese Methoden
wirklich funktioniert,
wirklich funktioniert,
12:00
and we showed that this
is a way that really works
is a way that really works
264
708861
2574
um Wechselwirkungen von Arzneien
ausfindig zu machen.
ausfindig zu machen.
12:03
for finding drug-drug interactions.
265
711459
2339
Allerdings gibt es
noch einiges zu beachten.
noch einiges zu beachten.
12:06
However, there's a couple of things.
266
714282
1734
12:08
We don't just use pairs
of drugs at a time.
of drugs at a time.
267
716040
3046
Wir benutzen zeitgleich
nicht bloß zwei Medikamente.
nicht bloß zwei Medikamente.
12:11
As I said before, there are patients
on three, five, seven, nine drugs.
on three, five, seven, nine drugs.
268
719110
4469
Wie gesagt gibt es Patienten, die drei,
fünf, sieben, neun Arzneien einnehmen.
fünf, sieben, neun Arzneien einnehmen.
12:15
Have they been studied with respect
to their nine-way interaction?
to their nine-way interaction?
269
723981
3642
Wurden diese hinsichtlich ihrer
neunwegigen Wechselwirkungen geprüft?
neunwegigen Wechselwirkungen geprüft?
Ja, wir können dies paarweise durchführen:
A und B, A und C, A und D,
A und B, A und C, A und D,
12:19
Yes, we can do pair-wise,
A and B, A and C, A and D,
A and B, A and C, A and D,
270
727647
4208
aber wie steht es mit
A, B, C, D, E, F, G zusammen,
A, B, C, D, E, F, G zusammen,
12:23
but what about A, B, C,
D, E, F, G all together,
D, E, F, G all together,
271
731879
4286
12:28
being taken by the same patient,
272
736189
1762
eingenommen von einem Patienten,
vielleicht miteinander interagierend
12:29
perhaps interacting with each other
273
737975
2118
sodass sie entweder
mehr oder weniger effektiv sind
mehr oder weniger effektiv sind
12:32
in ways that either makes them
more effective or less effective
more effective or less effective
274
740117
3778
oder unerwartete
Nebenwirkungen hervorrufen?
Nebenwirkungen hervorrufen?
12:35
or causes side effects
that are unexpected?
that are unexpected?
275
743919
2332
12:38
We really have no idea.
276
746275
1827
Da haben wir keine Ahnung.
12:40
It's a blue sky, open field
for us to use data
for us to use data
277
748126
3756
Es stehen uns noch viele Möglichkeiten
im Gebrauch solcher Daten offen,
im Gebrauch solcher Daten offen,
um die Wechselwirkung zwischen
Medikamenten zu verstehen.
Medikamenten zu verstehen.
12:43
to try to understand
the interaction of drugs.
the interaction of drugs.
278
751906
2502
12:46
Two more lessons:
279
754848
1370
Zwei weitere Schlusspunkte:
Ich möchte, dass Sie über
die Kraft nachdenken,
die Kraft nachdenken,
12:48
I want you to think about the power
that we were able to generate
that we were able to generate
280
756242
4199
die wir aus den Daten
der Menschen gewannen,
der Menschen gewannen,
12:52
with the data from people who had
volunteered their adverse reactions
volunteered their adverse reactions
281
760465
4711
die ihre schlechteren Erfahrungen
mit den Medikamenten
mit den Medikamenten
durch ihren Apotheker, durch sich selbst,
oder durch ihren Arzt teilten.
oder durch ihren Arzt teilten.
12:57
through their pharmacists,
through themselves, through their doctors,
through themselves, through their doctors,
282
765200
3269
Die Leute, die ermöglichten, dass wir die
Daten von Stanford, Harvard, Vanderbilt
Daten von Stanford, Harvard, Vanderbilt
13:00
the people who allowed the databases
at Stanford, Harvard, Vanderbilt,
at Stanford, Harvard, Vanderbilt,
283
768493
3667
für unsere Nachforschungen
verwenden konnten.
verwenden konnten.
13:04
to be used for research.
284
772184
1427
13:05
People are worried about data.
285
773929
1445
Leute sorgen sich um Daten;
13:07
They're worried about their privacy
and security -- they should be.
and security -- they should be.
286
775398
3187
um ihre Privatsphäre
und Sicherheit und das sollten sie.
und Sicherheit und das sollten sie.
Wir brauchen gesicherte Systeme.
13:10
We need secure systems.
287
778609
1151
Aber wir können kein System haben,
welches Daten unzugänglich macht,
welches Daten unzugänglich macht,
13:11
But we can't have a system
that closes that data off,
that closes that data off,
288
779784
3406
13:15
because it is too rich of a source
289
783214
2752
weil es eine zu wertvolle Quelle
13:17
of inspiration, innovation and discovery
290
785990
3971
für Inspiration, Innovation
und Entdeckungen ist,
und Entdeckungen ist,
hinsichtlich neuer Sachen in der Medizin.
13:21
for new things in medicine.
291
789985
1578
Letztendlich möchte ich noch eines sagen.
13:24
And the final thing I want to say is,
292
792494
1794
In diesem Fall fanden wir zwei Arzneien,
mit einer traurigen Geschichte.
mit einer traurigen Geschichte.
13:26
in this case we found two drugs
and it was a little bit of a sad story.
and it was a little bit of a sad story.
293
794312
3357
13:29
The two drugs actually caused problems.
294
797693
1921
Sie verursachten wirkliche Probleme.
Sie erhöhten Glukose.
13:31
They increased glucose.
295
799638
1475
13:33
They could throw somebody into diabetes
296
801137
2446
Sie ließen Menschen an Diabetes erkranken,
die sonst nicht daran leiden würden.
13:35
who would otherwise not be in diabetes,
297
803607
2294
Deshalb würde man die zwei Arzneien
nur vorsichtig miteinander anwenden,
nur vorsichtig miteinander anwenden,
13:37
and so you would want to use
the two drugs very carefully together,
the two drugs very carefully together,
298
805925
3175
vielleicht ausschließlich getrennt,
13:41
perhaps not together,
299
809124
1151
13:42
make different choices
when you're prescribing.
when you're prescribing.
300
810299
2340
oder andere Arzneien verschreiben.
Aber es gab eine weitere Möglichkeit.
13:44
But there was another possibility.
301
812663
1846
13:46
We could have found
two drugs or three drugs
two drugs or three drugs
302
814533
2344
Wir hätten zwei oder drei
Arzneien finden können,
Arzneien finden können,
die vorteilhaft interagierten.
13:48
that were interacting in a beneficial way.
303
816901
2261
Wir hätten neue Wirkungen
von Medikamenten finden können,
von Medikamenten finden können,
13:51
We could have found new effects of drugs
304
819616
2712
13:54
that neither of them has alone,
305
822352
2160
die keine der beiden allein verursacht,
aber zusammen, anstatt eine
Nebenwirkung hervorzurufen,
Nebenwirkung hervorzurufen,
13:56
but together, instead
of causing a side effect,
of causing a side effect,
306
824536
2493
könnten sie eine neuartige Behandlung
13:59
they could be a new and novel treatment
307
827053
2425
für nicht zu behandelnde
Krankheiten bilden
Krankheiten bilden
14:01
for diseases that don't have treatments
308
829502
1882
oder wo die bisherigen
nicht effektiv waren.
nicht effektiv waren.
14:03
or where the treatments are not effective.
309
831408
2007
Wenn wir an heutige medikamentöse
Behandlungen denken,
Behandlungen denken,
14:05
If we think about drug treatment today,
310
833439
2395
14:07
all the major breakthroughs --
311
835858
1752
an alle großen Durchbrüche
-- für HIV, für Tuberkulose,
für Depression, für Diabetes --
für Depression, für Diabetes --
14:09
for HIV, for tuberculosis,
for depression, for diabetes --
for depression, for diabetes --
312
837634
4297
ist es immer ein Arzneimittelcocktail.
14:13
it's always a cocktail of drugs.
313
841955
2830
Also ist das Positive hier,
14:16
And so the upside here,
314
844809
1730
und das Thema eines anderen TEDTalks
an einem anderen Tag,
an einem anderen Tag,
14:18
and the subject for a different
TED Talk on a different day,
TED Talk on a different day,
315
846563
2849
wie wir die gleichen
Datenquellen nutzen können,
Datenquellen nutzen können,
14:21
is how can we use the same data sources
316
849436
2593
14:24
to find good effects
of drugs in combination
of drugs in combination
317
852053
3563
um gute Wirkungen von
Arzneikombinationen zu finden
Arzneikombinationen zu finden
die uns neue Behandlungsmethoden
nahe legen,
nahe legen,
14:27
that will provide us new treatments,
318
855640
2175
neue Einsichten in die Funktionen
von Medikamenten gewähren,
von Medikamenten gewähren,
14:29
new insights into how drugs work
319
857839
1852
14:31
and enable us to take care
of our patients even better?
of our patients even better?
320
859715
3786
und uns ermöglichen Patienten
besser zu versorgen?
besser zu versorgen?
14:35
Thank you very much.
321
863525
1166
Vielen Dank.
(Applaus)
14:36
(Applause)
322
864715
3499
ABOUT THE SPEAKER
Russ Altman - Big data techno-optimist and internistRuss 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.
Russ Altman | Speaker | TED.com