TEDGlobal 2012
Max Little: A test for Parkinson's with a phone call
맥스 리틀: 전화 한 통으로 파킨슨병인지 진단하기
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파킨스병은 세계적으로 6백5십만명이 앓고 있다. 이 병은 근무력증과 몸이 떨리는 증상을 보이는데, 이 병을 초기에 발견할 수 있는 객관적인 방법은 알려져 있지 않다. 응용수학자이며 TED 위원인 맥스 리틀은 실험에서 99%의 정확도로 파킨스병을 알아낼 수 있는 간단하고 저렴한 기술을 실험하고 있다. -- 30초 만 통화하면 가능하다고 한다.
Max Little - Applied mathematician
Max Little is a mathematician whose research includes a breakthrough technique to monitor – and potentially screen for – Parkinson's disease through simple voice recordings. Full bio
Max Little is a mathematician whose research includes a breakthrough technique to monitor – and potentially screen for – Parkinson's disease through simple voice recordings. Full bio
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So, well, I do applied math,
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네.. 저는 응용수학을 공부합니다.
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and this is a peculiar problem
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이 문제는 응용 수학을 연구하는 사람들에게는
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for anyone who does applied math, is that
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아주 특별한 문제입니다.
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we are like management consultants.
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우리가 경영 컨설턴트처럼 되는거죠.
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No one knows what the hell we do.
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아무도 우리가 도대체 뭘 하는지 모릅니다.
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So I am going to give you some -- attempt today
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그래서 제가 오늘 약간의 -- 시도
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to try and explain to you what I do.
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그러니까 제가 어떤 일을 하는지 설명해보려는 겁니다.
00:30
So, dancing is one of the most human of activities.
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춤은 가장 인간적인 행위 가운데 하나죠.
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We delight at ballet virtuosos and tap dancers
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사람들은 유명한 발레의 거장이나 탭댄서에 환호합니다.
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you will see later on.
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실제로 나중에 보실거에요.
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Now, ballet requires an extraordinary level of expertise
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자, 발레는 비범한 전문성과 높은 기술 수준을
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and a high level of skill,
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필요로 하죠.
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and probably a level of initial suitability
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아마 태어나면서 부터 유전적으로 지녀야 할 법한 정도로
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that may well have a genetic component to it.
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높은 수준이어야 합니다.
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Now, sadly, neurological disorders such as Parkinson's disease
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슬프게도 파킨스병 같은 신경학적 질병은
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gradually destroy this extraordinary ability,
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이런 비범한 능력을 서서히 파괴합니다.
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as it is doing to my friend Jan Stripling, who was
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그 시대 최고의 발레 명장이었던
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a virtuoso ballet dancer in his time.
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제 친구 얀 스트리플링에게도 그런 일이 있었죠.
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So great progress and treatment has been made over the years.
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오랜동안, 우수한 치료방법이 개발되고 발전도 있었지만
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However, there are 6.3 million people worldwide
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세계적으로, 이 병으 겪는 사람들이
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who have the disease, and they have to live with
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약 6백3십만 명 쯤 됩니다. 환자들은 병과 함께 지속되는
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incurable weakness, tremor, rigidity
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치료불가능한 근무력증, 몸떨림, 근육경화증이나
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and the other symptoms that go along with the disease,
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그 밖의 증세를 가지고 살아야만 합니다.
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so what we need are objective tools
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2383
우리가 필요로 하는 것은
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to detect the disease before it's too late.
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3057
너무 늦기 전에 이 병을 찾아낼 수 있는 객관적인 도구죠.
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We need to be able to measure progression objectively,
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2554
우리는 병의 진행을 객관적으로
측정할 수 있는 기준이 필요해요.
측정할 수 있는 기준이 필요해요.
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and ultimately, the only way we're going to know
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3173
궁극적으로 언제 실질적인 치료가 가능할지 알 수 있는
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when we actually have a cure is when we have
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유일한 방법은
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an objective measure that can answer that for sure.
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그에 대한 명확한 답을 낼 수 있는 척도가 있을 때입니다.
01:30
But frustratingly, with Parkinson's disease
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그런데 맥빠지게도, 파킨스씨 병이나 비슷한
행동 장애 증세에 대해서
행동 장애 증세에 대해서
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and other movement disorders, there are no biomarkers,
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2353
아무런 생물학적 표시 인자가 없다는 겁니다.
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so there's no simple blood test that you can do,
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2229
우리가 직접할 수 있는 혈액 검사 같은 것도 없으니까
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and the best that we have is like
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1802
우리가 할 수 있는 최선은
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this 20-minute neurologist test.
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83678
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이런 20분짜리 신경학적 검사가 전부에요.
01:41
You have to go to the clinic to do it. It's very, very costly,
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85919
2458
이건 병원에 가야만 받을 수 있는 검사죠.
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and that means that, outside the clinical trials,
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2757
굉장히 비싼 검사고 그건 바로, 임상 실험이 아니면,
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it's just never done. It's never done.
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절대 받지 못하는 검사라는 의미에요.
절대 받지 못합니다.
절대 받지 못합니다.
01:49
But what if patients could do this test at home?
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93862
3077
하지만, 이런걸 집에서 할 수 있다면 어떨까요?
01:52
Now, that would actually save on a difficult trip to the clinic,
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96939
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그러면, 병원에 가야하는 수고도 덜 수 있고
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and what if patients could do that test themselves, right?
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그러니, 직접할 수 있다면 얼마나 좋겠어요? 그렇죠?
01:59
No expensive staff time required.
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103291
1920
비용이 많이 드는 검사원도 필요없어요.
02:01
Takes about $300, by the way,
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1418
아.. 신경과 병원에 가서 하면
02:02
in the neurologist's clinic to do it.
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약 300달러쯤 들죠.
02:04
So what I want to propose to you as an unconventional way
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그래서 일반적인 방법은 아니지만, 이런 검사를 할 수 있는
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in which we can try to achieve this,
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방법을 제가 제안하고자 합니다.
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because, you see, in one sense, at least,
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왜냐하면, 우리 모두는 제 친구인 얀 스트리플링처럼
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we are all virtuosos like my friend Jan Stripling.
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최소한 어떤 한 측면에서는 대단한 사람이기 때문이죠.
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So here we have a video of the vibrating vocal folds.
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여기에 진동하는 성대의 영상이 있어요.
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Now, this is healthy and this is somebody making speech sounds,
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여기 이건 말소리는 내고 있는 건강한 성대에요.
02:20
and we can think of ourselves as vocal ballet dancers,
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자 이제 우리 자신이 발성하는 발레 댄서라고 생각해보죠.
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because we have to coordinate all of these vocal organs
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왜냐하면, 소리를 내려면
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when we make sounds, and we all actually
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우리가 직접 이 모든 발성 기관을 조정해야 하거든요.
02:28
have the genes for it. FoxP2, for example.
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사실 우리는, 예를 들면, FoxP2 라고 하는
유전인자를 가지고 있죠.
유전인자를 가지고 있죠.
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And like ballet, it takes an extraordinary level of training.
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발레처럼, 여기엔 상당한 수준의 훈련이 요구됩니다.
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I mean, just think how long it takes a child to learn to speak.
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제 이야기는, 어린 아이가 말하는걸 배우는데 얼마나 오래 걸리는지 생각해 보시라는 겁니다.
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From the sound, we can actually track
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소리에서, 우리는 성대가 떨릴 때 발성기관의 움직임을 정확하게
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the vocal fold position as it vibrates,
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알아낼 수 있습니다.
02:40
and just as the limbs are affected in Parkinson's,
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파킨스씨 병은 손발에 영향을 주듯
02:43
so too are the vocal organs.
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발성기관에도 영향을 줍니다.
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So on the bottom trace, you can see an example of
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그래서, 최소한 발성에서
02:48
irregular vocal fold tremor.
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불규칙한 움직임을 찾을 수 있죠.
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We see all the same symptoms.
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1168
모두에게서 똑같은 증상이 나타납니다.
02:51
We see vocal tremor, weakness and rigidity.
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2930
목소리에, 빈약해지거나 경직되어 나타나는 떨림이 있거든요.
02:53
The speech actually becomes quieter and more breathy
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2104
병이 진행됨에 따라, 실제로 말소리가
약해지고 점점 새는 듯한 소리가 나요.
약해지고 점점 새는 듯한 소리가 나요.
02:56
after a while, and that's one of the example symptoms of it.
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160199
2233
이것이 파킨 병의 증세 중 하나입니다.
02:58
So these vocal effects can actually be quite subtle,
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2847
사실 이런 목소리의 변화는 상황에 따라
03:01
in some cases, but with any digital microphone,
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3216
아주 미세하지만, 디지털 마이크와
03:04
and using precision voice analysis software
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168495
2545
정확한 음성 분석 프로그램을 함께 사용하면 됩니다.
03:06
in combination with the latest in machine learning,
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171040
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물론, 최신의 사용법도 함께 이용하는데,
03:09
which is very advanced by now,
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173449
1578
이런 것들은 최근에 엄청나게 발전했지요.
03:10
we can now quantify exactly where somebody lies
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175027
2886
이런 기술을 사용하면, 목소리만으로도
03:13
on a continuum between health and disease
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177913
2881
사람들이 건강한 상태와 병이 진행된 상태 사이의
03:16
using voice signals alone.
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180794
2596
어느 지점쯤에 있는지 정확하게 수치화할 수 있습니다.
03:19
So these voice-based tests, how do they stack up against
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183390
2314
이런 발성기반 검사가 어떻게 전문적인 의료 검사에
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expert clinical tests? We'll, they're both non-invasive.
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185704
2150
견줄 수 있겠느냐구요?
글쎄요.. 두가지 모두 고통스럽지 않구요.
글쎄요.. 두가지 모두 고통스럽지 않구요.
03:23
The neurologist's test is non-invasive. They both use existing infrastructure.
75
187854
3982
신경과 의사들의 검사법도 고통스럽지는 않아요.
두가지 검사 모두 이미 존재하는 기반 지식을 사용하죠.
두가지 검사 모두 이미 존재하는 기반 지식을 사용하죠.
03:27
You don't have to design a whole new set of hospitals to do it.
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191836
3004
이런걸 하기 위해서 병원을 통째로 새로 지어야하는 것은 아니죠.
03:30
And they're both accurate. Okay, but in addition,
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194840
2302
두가지 방법 모두 정확합니다.
네 그렇죠. 하지만,
네 그렇죠. 하지만,
03:33
voice-based tests are non-expert.
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197142
3327
좋은 점은 음성기반 검사에는 전문가가 필요하지 않아요.
03:36
That means they can be self-administered.
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200469
1992
그러니까. 이 검사법은 본인 스스로 할 수 있습니다.
03:38
They're high-speed, take about 30 seconds at most.
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202461
2580
결과도 빨리 알 수 있죠, 기껏해야 30초 정도 걸리니까요.
03:40
They're ultra-low cost, and we all know what happens.
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205041
2294
이 검사법은 비용이 매우 저렴하고,
여기에 수반되는 사실은 모두 알고 계시죠.
여기에 수반되는 사실은 모두 알고 계시죠.
03:43
When something becomes ultra-low cost,
82
207335
2440
가격이 엄청나게 떨어지면
03:45
it becomes massively scalable.
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209775
2296
대중적으로 퍼져나갈 수 있습니다.
03:47
So here are some amazing goals that I think we can deal with now.
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212071
3675
그러니까. 제 생각에 우리가 해낼 수 있는
대단한 목표를 가지게 됩니다.
대단한 목표를 가지게 됩니다.
03:51
We can reduce logistical difficulties with patients.
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215746
2426
우리는 환자들이 치러야 하는 구조적 어려움을 줄일 수 있습니다.
03:54
No need to go to the clinic for a routine checkup.
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218172
2312
즉, 정기검사를 받으러 병원에 가지 않아도 되구요.
03:56
We can do high-frequency monitoring to get objective data.
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220484
2320
객관적인 자료를 얻기위해 자주 검사를 시행할 수 있습니다.
03:58
We can perform low-cost mass recruitment for clinical trials,
88
222804
4105
우리는 매우 저렴한 돈으로 많은 사람을 대상으로 임상 실험을 해볼 수도 있고
04:02
and we can make population-scale screening
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226909
2115
처음으로 전 국민을 대상으로 한
04:04
feasible for the first time.
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229024
1596
실현 가능한 검사 방법을 만들어 낼 수 있습니다.
04:06
We have the opportunity to start to search
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230620
2202
그러면, 너무 늦기전에 이 병의 초기 인지자를
04:08
for the early biomarkers of the disease before it's too late.
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232822
3541
찾아볼 기회도 갖게 되죠.
04:12
So, taking the first steps towards this today,
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236363
2758
오늘 바로 그 첫 걸음을 떼어보실까요.
04:15
we're launching the Parkinson's Voice Initiative.
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239121
2126
저희는 "파킨스병 음성 검사 계획"을 시작하려고 합니다.
04:17
With Aculab and PatientsLikeMe, we're aiming
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241247
2232
애큐랩, '나같은 환자' 라는 단체와 함께,
04:19
to record a very large number of voices worldwide
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243479
1928
전 세계에 걸쳐 상당히 많은 사람들의
음성을 기록해보려고 합니다.
음성을 기록해보려고 합니다.
04:21
to collect enough data to start to tackle these four goals.
97
245407
3140
그래서 충분한 자료가 모이면
다음과 같은 네가지를 목표로 하여 시작해보여고 합니다.
다음과 같은 네가지를 목표로 하여 시작해보여고 합니다.
04:24
We have local numbers accessible to three quarters
98
248547
1700
저희는 지구 전체에서 약 7억 5천만명의
04:26
of a billion people on the planet.
99
250247
1610
전화 번호를 가지고 있어요.
04:27
Anyone healthy or with Parkinson's can call in, cheaply,
100
251857
3077
건강하거나 파킨스병을 앓고 있거나,
누구든 저렴한 비용으로 전화를 해서
누구든 저렴한 비용으로 전화를 해서
04:30
and leave recordings, a few cents each,
101
254934
2139
목고리를 남기면 됩니다. 겨우 몇 십원 정도면 됩니다.
04:32
and I'm really happy to announce that we've already hit
102
257073
2190
겨우 8시간만에 저희 목표치에 6% 를 찍었다는 점을
04:35
six percent of our target just in eight hours.
103
259263
3543
알려드릴 수 있어 기분이 좋아요.
04:38
Thank you. (Applause)
104
262806
3751
감사합니다. (박수)
04:42
(Applause)
105
266557
6320
(박수)
04:48
Tom Rielly: So Max, by taking all these samples of,
106
272877
3575
톰 라일리: 그러니까 맥스씨, 이런 표본들을 모으면
04:52
let's say, 10,000 people,
107
276452
2776
예를 들어, 1만명이라고 해보죠.
04:55
you'll be able to tell who's healthy and who's not?
108
279228
2854
그 중에 누가 건강하고 누가 병에 걸렸는지
구분할 수 있다는 건가요?
구분할 수 있다는 건가요?
04:57
What are you going to get out of those samples?
109
282082
1685
맥스씨께서는 이 표본으로 뭘 하시려고 하는거죠?
04:59
Max Little: Yeah. Yeah. So what will happen is that,
110
283767
1830
맥스 리틀: 네, 네.. 그러니까 사실
05:01
during the call you have to indicate whether or not
111
285597
1657
사람들이 전화해서 통화하는 시간 안에
그 사람이 그 병에 걸렸는지 아닌지
그 사람이 그 병에 걸렸는지 아닌지
05:03
you have the disease or not, you see. TR: Right.
112
287254
1267
밝힐 수 있어야 합니다.
톰: 그렇죠.
톰: 그렇죠.
05:04
ML: You see, some people may not do it. They may not get through it.
113
288521
2507
맥스: 어떤 사람들은 하지 않을겁니다. 안 하겠죠.
05:06
But we'll get a very large sample of data that is collected
114
291028
2717
하지만, 여러가지 상황에 있는
05:09
from all different circumstances, and it's getting it
115
293745
3408
아주 많은 자료가 쌓이게 되면,
05:13
in different circumstances that matter because then
116
297153
1905
중요한 점은 다양한 경우의 표본이 있어야 하는건데요
05:14
we are looking at ironing out the confounding factors,
117
299058
3384
저희는 혼동을 줄만한 요소를 완전히 제거하고
05:18
and looking for the actual markers of the disease.
118
302442
2161
이 병에 대한 실제적인 표시 인자를 찾으려고 하거든요.
05:20
TR: So you're 86 percent accurate right now?
119
304603
2497
톰: 그래서 지금 86% 의 정확도를 보이는 겁니까?
05:23
ML: It's much better than that.
120
307100
1194
맥스: 그거보다 훨씬 좋아요.
05:24
Actually, my student Thanasis, I have to plug him,
121
308294
1720
제 학생 타나시스 이야기를 해야겠군요.
05:25
because he's done some fantastic work,
122
310014
1870
그 친구가 대단한 작업을 해냈거든요.
05:27
and now he has proved that it works over the mobile telephone network as well,
123
311884
3770
그 학생이 이런 과정을 이동전화기를 통해서도
가능하게 만들었어요.
가능하게 만들었어요.
05:31
which enables this project, and we're getting 99 percent accuracy.
124
315654
3390
그 덕택에, 이런 프로젝트가 가능해졌어요.
저희는 99%의 정확도를 얻고 있습니다.
저희는 99%의 정확도를 얻고 있습니다.
05:34
TR: Ninety-nine. Well, that's an improvement.
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톰: 99% 요.. 대단한 발전인데요.
05:36
So what that means is that people will be able to —
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그러니까, 그 말은..
05:38
ML: (Laughs)
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맥스: (웃음)
05:40
TR: People will be able to call in from their mobile phones
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톰: 사람들이 이동전화기로 전화를 걸어서
05:42
and do this test, and people with Parkinson's could call in,
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검사를 받을 수 있다는거죠.
파킨스병을 가진 사람들은 전화를 해서
파킨스병을 가진 사람들은 전화를 해서
05:45
record their voice, and then their doctor can check up
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목소리를 남기면, 의사가 병의 진행 정도를
05:48
on their progress, see where they're doing in this course of the disease.
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즉, 이 병이 얼마나 진행되고 있는지 알려줄 수 있다는 거죠.
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ML: Absolutely.
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맥스: 그럼요.
05:52
TR: Thanks so much. Max Little, everybody.
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톰: 감사합니다, 맥스씨 그리고 여러분들도요..
05:53
ML: Thanks, Tom. (Applause)
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맥스: 감사합니다. (박수)
ABOUT THE SPEAKER
Max Little - Applied mathematicianMax Little is a mathematician whose research includes a breakthrough technique to monitor – and potentially screen for – Parkinson's disease through simple voice recordings.
Why you should listen
Max Little is an applied mathematician whose goal is to "see connections between subjects, not boundaries … to see how things are related, not how they are different." He has a background in applied mathematics, statistics, signal processing and computational engineering, and his work has been applied across disciplines like biomedicine, extreme rainfall analysis and forecasting, biophysical signal processing, and hydrogeomorphology and open channel flow measurement. Little is best known for his work on the Parkinson's Voice Initiative, in which he and his team developed a cheap and simple tool that uses precise voice analysis software to detect Parkinson's with 99 percent accuracy. Little is a TEDGlobal 2012 Fellow and a Wellcome Trust-MIT Postdoctoral Research Fellow.
Max Little | Speaker | TED.com