TEDxMaastricht
Daniel Kraft: Medicine's future? There's an app for that
Даниел Крафт: Бъдещето на медицината? Има мобилно приложение за това
Filmed:
Readability: 5
1,012,543 views
По време на TEDxMaastricht, Даниел Крафт предлага динамичен поглед върху следващите няколко години на иновация в медицината, подхранена от нови апарати, тестове и мобилни приложения, които пренасят диагностиката точно до леглото на пациента.
Daniel Kraft - Physician scientist
Daniel Kraft is a physician-scientist, inventor and entrepreneur. He is the founder and chair of Exponential Medicine and has served as faculty chair for Medicine at Singularity University since its inception, exploring the impact and potential of rapidly developing technologies as applied to health and medicine. Full bio
Daniel Kraft is a physician-scientist, inventor and entrepreneur. He is the founder and chair of Exponential Medicine and has served as faculty chair for Medicine at Singularity University since its inception, exploring the impact and potential of rapidly developing technologies as applied to health and medicine. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
A couple of years ago
0
0
2000
Преди няколко години
00:17
when I was attending the TED Conference in Long Beach,
1
2000
2000
присъствах на конференция на TED в Лонг Бийч
00:19
I met Harriet.
2
4000
2000
и там срещнах Хариет.
00:21
We'd actually met online before --
3
6000
2000
Всъщност сме се срещали и в интернет --
00:23
not the way you're thinking.
4
8000
2000
но не по начина, по който си го представяте.
00:25
We were actually introduced because we both knew Linda Avey,
5
10000
2000
Запознахме се защото и двамата познавахме Линда Авей,
00:27
one of the founders of the first online personal genomic companies.
6
12000
3000
една от основателките на първата компания за разчитане на генома.
00:30
And because we shared our genetic information with Linda,
7
15000
3000
И тъй като предоставихме на Линда нашата генетична информация,
00:33
she could see that Harriet and I
8
18000
2000
тя видя, че Хариет и аз
00:35
shared a very rare type of mitochondrial DNA --
9
20000
2000
имахме много рядък вид на митохондриална ДНК --
00:37
Haplotype K1a1b1a --
10
22000
2000
хаплотип K1a1b1a -
00:39
which meant that we were distantly related.
11
24000
2000
което значеше, че сме далечни роднини.
00:41
We actually share the same genealogy with Ozzie the iceman.
12
26000
3000
Всъщност имаме същото родословие като Ози, човекът от ледниковият период.
00:44
So Ozzie, Harriet and me.
13
29000
2000
Значи, Ози, Хариет и аз.
00:46
And being the current day, of course, we started our own Facebook group.
14
31000
2000
И разбира се, в крак с новото време, направихме наша група във Facebook.
00:48
You're all welcome to join.
15
33000
2000
Всеки, който иска да се присъедини, е добре дошъл.
00:50
And when I met Harriet in person the next year at the TED Conference,
16
35000
3000
И когато следващата година се срещнахме на живо с Хариет на конференция на TED,
00:53
she'd gone online and ordered our own happy Haplotype T-shirts.
17
38000
2000
тя вече беше поръчала по интернет доста забавни тениски с нашият хаплотип.
00:55
(Laughter)
18
40000
2000
(Смях)
00:57
Now why am I telling you this story,
19
42000
2000
Защо ви разкзвам тази история сега,
00:59
and what does this have to do with the future of health?
20
44000
2000
и каква връзка има с бъдещето на здравеопазването?
01:01
Well the way I met Harriet is actually an example
21
46000
2000
Начинът, по който срещнах Хариет, е всъщност пример
01:03
of how leveraging cross-disciplinary,
22
48000
2000
как използването на транс-дисциплинарни,
01:05
exponentially-growing technologies
23
50000
2000
експоненциално развиващи се технологии
01:07
is affecting our future of health and wellness --
24
52000
2000
влияят на бъдещето на здравето и благосъстоянието --
01:09
from low-cost gene analysis
25
54000
2000
от евтин анализ на гените,
01:11
to the ability to do powerful bio-informatics
26
56000
2000
през възможността да се прави мощна био-информатика,
01:13
to the connection of the Internet and social networking.
27
58000
3000
до връзката между интернет и социалните мрежи.
01:16
What I'd like to talk about today
28
61000
2000
Това, за което бих искал да говоря днес,
01:18
is understanding these exponential technologies.
29
63000
2000
е разбирането на тези експоненциални технологии.
01:20
We often think linearly.
30
65000
2000
Често мислим праволинейно.
01:22
But if you think about it, if you have a lily pad
31
67000
2000
Но ако помислите, ако имате листо от лилия
01:24
and it just divided every single day --
32
69000
2000
и то се делеше всеки ден --
01:26
two, four, eight, 16 --
33
71000
2000
две, четери, осем, 16 --
01:28
in 15 days you have 32,000.
34
73000
2000
за 15 дена ще се получат 32 000.
01:30
What do you think you have in a month? We're at a billion.
35
75000
3000
Колко мислите ще има след месец? Около милиард.
01:33
So if we start to think exponentially,
36
78000
2000
Така, ако започнем да мислим експоненциално,
01:35
we can see how this is starting to affect all the technologies around us.
37
80000
3000
можем да видим как това започва да засяга всички технологии около нас.
01:38
And many of these technologies -- speaking as a physician and innovator --
38
83000
3000
И много от тези технологии -- говорейки като доктор и иноватор --
01:41
we can really start to leverage
39
86000
2000
наистина можем да започнем да използваме
01:43
to impact the future of our own health and of health care,
40
88000
2000
да повлияем на бъдещетото на нашето здраве и здравеопазване,
01:45
and to address many of the major challenges that we have in health care today,
41
90000
3000
и да отговорим на много от основните предизвикателства, които стоят пред здравеопазването днес,
01:48
ranging from the really exponential costs
42
93000
2000
започвайки от експоненциално растящите разходи
01:50
to the aging population,
43
95000
2000
до стареещото население,
01:52
the way we really don't use information very well today,
44
97000
2000
не доброто използване на информация,
01:54
the fragmentation of care
45
99000
2000
фрагментираната грижа за пациентите
01:56
and often the very difficult course
46
101000
2000
и често много трудния път
01:58
of adoption of innovation.
47
103000
2000
на приемане на иновациите.
02:00
And one of the major things we can do we've talked a bit about here today
48
105000
2000
И едно от основните неща, които можем да направим, за което накратко поговорихме днес,
02:02
is moving the curve to the left.
49
107000
2000
е да изместим кривата на ляво.
02:04
We spend most of our money on the last 20 percent of life.
50
109000
2000
Харчим повечето от парите за здравеопазване през последните 20 години от нашият живот.
02:06
What if we could spend and incentivize positions
51
111000
2000
Какво би станало, ако харчим и осигуряваме стимули
02:08
in the health care system and our own self
52
113000
2000
в ситемата на здравеопазването и за самите нас
02:10
to move the curve to the left and improve our health,
53
115000
2000
да преместим кривата на ляво и да подобрим нашето собствено здраве,
02:12
leveraging technology as well?
54
117000
2000
използвайки технологии също така?
02:14
Now my favorite technology, example of exponential technology,
55
119000
3000
И сега моята любима технология, пример за експоненциална технология,
02:17
we all have in our pocket.
56
122000
2000
която ние всички имаме в джоба си.
02:19
So if you think about it, these are really dramatically improving.
57
124000
3000
Ако помислите за момент, те наистина се подобряват драстично.
02:22
I mean this is the iPhone 4.
58
127000
2000
Има в предвид iPhone 4.
02:24
Imagine what the iPhone 8 will be able to do.
59
129000
3000
Представете си какво би могъл да прави iPhone 8.
02:27
Now, I've gained some insight into this.
60
132000
2000
Сега, аз имам някаква представа.
02:29
I've been the track share
61
134000
2000
Аз ръководя
02:31
for the medicine portion of a new institution called Singularity University
62
136000
3000
медицинската част на една нова инситуция наречена университет Сингулярност,
02:34
based in Silicon Valley.
63
139000
2000
базирана в силиконовата долина.
02:36
And we bring together every summer
64
141000
2000
И всяко лято събираме
02:38
about 100 very talented students from around the world.
65
143000
2000
около 100 много талантливи студенти от целият свят.
02:40
And we look at these exponential technologies from medicine, biotech,
66
145000
2000
И заедно разглеждаме тези експоненциални технологии от сферата на медицина, биотехнологии,
02:42
artificial intelligence, robotics, nanotechnology, space,
67
147000
3000
изкуствен интелект, роботика, нанотехнологии, космос,
02:45
and address how can we cross-train
68
150000
2000
и обсъждаме как можем да ги съчетаем
02:47
and leverage these to impact major unmet goals.
69
152000
2000
и използваме да постигнем важни все още непостигнати цели.
02:49
We also have seven-day executive programs.
70
154000
2000
Също имаме седемдневени програми за ръководители.
02:51
And coming up next month is actually Future Med,
71
156000
3000
Всъщност следващият месец започва "Бъдеща медицина",
02:54
a program to help cross-train and leverage technologies into medicine.
72
159000
3000
програма за подпомагане и използване на различни технологии в медицината.
02:57
Now I mentioned the phone.
73
162000
2000
Споменах телефона.
02:59
These mobile phones have over 20,000 different mobile apps available --
74
164000
3000
За тези мобилни телефони има повече от 20 000 различни мобилни приложения --
03:02
to the point where there's one out of the U.K.
75
167000
2000
толкова много, че има дори такова, направено във Великобритания,
03:04
where you can pee on a little chip connected to your iPhone
76
169000
2000
което ти позволява да пикаеш на малък чип свързан с твоят iPhone
03:06
and check yourself for an STD.
77
171000
2000
и да се тестваш за заболявания предавани по полов път.
03:08
I don't know if I'd try that yet, but that's available.
78
173000
2000
Не зная дали ще го пробвам, но го има.
03:10
There are all other sorts of applications,
79
175000
2000
Има много различни видове програми,
03:12
merging your phone and diagnostics, for example --
80
177000
2000
обединявайки вашият телефон и диагностика, например --
03:14
measuring your blood glucose on your iPhone
81
179000
2000
изследвайки нивото на вашата кръвна захар на вашият iPhone,
03:16
and sending that, potentially, to your physician
82
181000
2000
с възможност да го пратите на вашият лекар,
03:18
so they can better understand and you can better understand
83
183000
3000
за да може той и вие по-добре да разберете
03:21
your blood sugars as a diabetic.
84
186000
2000
кръвната ви захар като диабетик.
03:23
So let's see now how exponential technologies are taking health care.
85
188000
2000
Нека да видим как експоненциалните технологии превземат здравеопазването.
03:25
Let's start with faster.
86
190000
2000
Нека да започнем с бързината.
03:27
Well it's no secret that computers, through Moore's law,
87
192000
2000
Не е тайна, че компютрите, следвайки закона на Мур,
03:29
are speeding up faster and faster.
88
194000
2000
стават все по-бързи и по-бързи.
03:31
We have the ability to do more powerful things with them.
89
196000
2000
Имаме възможност да правим повече и по-сложни неща с тях.
03:33
They're really approaching, in many cases surpassing,
90
198000
2000
Те наистина са се доближили, а в някои случаи надминали,
03:35
the ability of the human mind.
91
200000
2000
възможностите на човешкият ум.
03:37
But where I think computational speed is most applicable
92
202000
3000
Но мисля, че скоростта на процесора е най-приложима
03:40
is in that of imaging.
93
205000
2000
в изображенията.
03:42
The ability now to look inside the body in real time
94
207000
2000
Възможността да гледаме в тялото в реално време
03:44
with very high resolution is really becoming incredible.
95
209000
3000
и с много голяма резолюция е наистина невероятна.
03:47
And we're layering multiple technologies -- PET scans, CT scans
96
212000
3000
И ние наслагваме различни технологии -- PET (позитронен скенер) , CT (компютърна томография)
03:50
and molecular diagnostics --
97
215000
2000
и молекулярна диагностика --
03:52
to find and to seek things at different levels.
98
217000
3000
за да можем да намираме и търсим неща на различни нива.
03:55
Here you're going to see the very highest resolution MRI scan done today,
99
220000
3000
Тук можете да видите магнитно-ядрения резонансен скенер с възможно най-голямата резолюция към момента
03:58
reconstructed of Marc Hodosh, the curator of TEDMED.
100
223000
3000
на Марк Ходош, организаторът на TEDMED.
04:01
And now we can see inside of the brain
101
226000
2000
И сега можем да видим вътре в мозъка
04:03
with a resolution and ability that was never before available,
102
228000
3000
с резолюция и способност, която никога досега не е била налична,
04:06
and essentially learn how to reconstruct,
103
231000
2000
и да се научим как да го реконструираме
04:08
and maybe even re-engineer,
104
233000
2000
и може би дори да го ре-инженираме
04:10
or backwards engineer, the brain
105
235000
2000
или да го разглобим, мозъка,
04:12
so we can better understand pathology, disease and therapy.
106
237000
3000
така че да можем по-добре да разберем патологията, заболяванията и терапията.
04:15
We can look inside with real time fMRI -- in the brain at real time.
107
240000
3000
Ние можем да гледаме в реално време с функционален магнитно ядрен резонансен скенер -- в мозъка в реално време.
04:18
And by understanding these sorts of processes and these sorts of connections,
108
243000
3000
И разбирайки тези типове процеси и този вид връзки,
04:21
we're going to understand the effects of medication or meditation
109
246000
3000
ние ще можем да разберем ефектите на лекарствата или медитацията
04:24
and better personalize and make effective, for example,
110
249000
3000
и по-добре да персонализираме и да направим ефективни, например,
04:27
psychoactive drugs.
111
252000
2000
психоактивните лекарства.
04:29
The scanners for these are getting small, less expensive and more portable.
112
254000
3000
Този тип скенери стават по-малки, по-евтини и по-лесно преносими.
04:32
And this sort of data explosion available from these
113
257000
3000
И количеството данни, налични от тях,
04:35
is really almost becoming a challenge.
114
260000
2000
почти започва да се превръща в предизвикателство.
04:37
The scan of today takes up about 800 books, or 20 gigabytes.
115
262000
3000
Сканираното копие в днешно време заема около 800 книги, или 20 гигабайта.
04:40
The scan in a couple of years will be one terabyte, or 800,000 books.
116
265000
3000
Сканираното копие след две години ще бъде един терабайт, или 800 000 книги.
04:43
How do you leverage that information?
117
268000
2000
Как да използваме тази информация?
04:45
Let's get personal. I won't ask who here's had a colonoscopy,
118
270000
3000
Нека да поговорим лично. Няма да ви питам кой си е правил колоноскопия,
04:48
but if you're over age 50, it's time for your screening colonoscopy.
119
273000
3000
но ако сте на възраст над 50, е време да си направите профилактична колоноскопия.
04:51
How would you like to avoid the pointy end of the stick?
120
276000
2000
Бихте ли искали да избегнете острото на пръчката?
04:53
Well now there's essentially a virtual colonoscopy.
121
278000
3000
Сега има вируална колоноскопия.
04:56
Compare those two pictures, and now as a radiologist,
122
281000
2000
Сравнете тези две снимки и сега като рентгенолог,
04:58
you can essentially fly through your patient's colon
123
283000
2000
можете всъщност да прегледате бързо дебелото черво на пациента
05:00
and, augmenting that with artificial intelligence,
124
285000
2000
и да постигнете повече с изкуствен интелект,
05:02
identify potentially, as you see here, a lesion.
125
287000
2000
евентуално откривайки, както можете да видите тук, нараняване.
05:04
Oh, we might have missed it, but using A.I. on top of radiology,
126
289000
3000
Ау, може би щяхме да го пропуснем, но използвайки изкуствен интелект комбиниран с рентгенология,
05:07
we can find lesions that were missed before.
127
292000
2000
можем да открием лезии, които преди бяха пропускани.
05:09
And maybe this will encourage people to get colonoscopies
128
294000
2000
И може би това ще насърчи хора, които преди не биха го направили,
05:11
that wouldn't have otherwise.
129
296000
2000
да си правят колоноскопии.
05:13
And this is an example of this paradigm shift.
130
298000
2000
И това е един пример на тази промяна в парадигмата.
05:15
We're moving to this integration of biomedicine, information technology,
131
300000
3000
Ние се приближаваме към тази интергация на биомедицината, информационните технологии,
05:18
wireless and, I would say, mobile now -- this era of digital medicine.
132
303000
3000
безжичните връзки и бих казал и мобилните телефони -- тази ера на дигиталната медицина.
05:21
So even my stethoscope is now digital.
133
306000
2000
Дори стетоскопа ми сега е дигитален.
05:23
And of course, there's an app for that.
134
308000
2000
И разбира се, има мобилно приложение за това.
05:25
We're moving, obviously, to the era of the tricorder.
135
310000
3000
Ние се приближаваме, очевидно, към ерата на трикордерите.
05:28
So the handheld ultrasound
136
313000
2000
И така, ръчният ултразвук
05:30
is basically surpassing and supplanting the stethoscope.
137
315000
3000
практически надминава и измества стетоскопа.
05:33
These are now at a price point
138
318000
2000
Тези устройства сега струват --
05:35
of -- what used to be 100,000 euros or a couple of hundred-thousand dollars --
139
320000
2000
бяха 100 000 евро, или около 200 000 долара --
05:37
for about 5,000 dollars, I can have the power
140
322000
2000
за около 5000 долара мога да разполагам в ръката ми със способностите
05:39
of a very powerful diagnostic device in my hand.
141
324000
3000
на много мощно устройство за диагностика.
05:42
And merging this now with the advent of electronic medical records --
142
327000
3000
И да го комбинирам с напредъка на елекртонните медицински записи --
05:45
in the United States, we're still less than 20 percent electronic.
143
330000
3000
в САЩ ние сме все още на по-малко от 20 процента електронни записи.
05:48
Here in the Netherlands, I think it's more than 80 percent.
144
333000
2000
Тук, в Холандия, мисля, че е по-скоро около 80 процента.
05:50
But now that we're switching to merging medical data,
145
335000
2000
Но сега, като преминаваме към сливането на медицинските данни,
05:52
making it available electronically,
146
337000
2000
правейки ги налични електронно,
05:54
we can crowd source that information,
147
339000
2000
можем да използваме хората в интернет.
05:56
and now as a physician, I can access my patients' data from wherever I am
148
341000
3000
И сега, като лекар, имам достъп до данните на моите пациенти, независимо къде съм,
05:59
just through my mobile device.
149
344000
2000
само посредством моето мобилно устройство.
06:01
And now, of course, we're in the era of the iPad, even the iPad 2.
150
346000
3000
И сега, разбира се, ние сме в ерата на iPad, дори iPad 2.
06:04
And just last month the first FDA-approved application
151
349000
3000
И само миналия месец първото одобрено от "Агеницията по храните и лекарствата" мобилно приложение
06:07
was approved to allow radiologists
152
352000
2000
беше одобрено, което позволява на рентгенолозите
06:09
to do actual reading on these sorts of devices.
153
354000
2000
да разчитат снимки на такъв тип устройства.
06:11
So certainly, the physicians of today, including myself,
154
356000
3000
Така че със сигурност, съвремените лекари, включително и аз,
06:14
are completely reliable on these devices.
155
359000
2000
напълно разчитаме на тези устройства.
06:16
And as you saw just about a month ago,
156
361000
2000
И както видяхте преди около месец,
06:18
Watson from IBM beat the two champions in "Jeopardy."
157
363000
2000
Уoтсън на IBM победи двамата шампиони на Jeopardy.
06:20
So I want you to imagine when in a couple of years,
158
365000
2000
Така че бих искал да си представите когато след няколко години
06:22
when we've started to apply this cloud-based information,
159
367000
3000
започнем да прилагаме тази базирана на интернет информация,
06:25
when we really have the A.I. physician and leverage our brains to connectivity
160
370000
3000
когато ние наистина имаме лекар с изкуствен интелект и изполваме колективно мозъците си
06:28
to make decisions and diagnostics
161
373000
2000
да вземаме решения и да диагностицираме
06:30
at a level never done.
162
375000
2000
на ниво, което никога досега не е правено.
06:32
Already today, you don't need to go to your physician in many cases.
163
377000
3000
Дори днес, вие не трябва да ходите до лекаря си в много случаи.
06:35
Only for about 20 percent of actual visits do you have to lay hands on the patient.
164
380000
3000
Само в около 20 процента от реалните визити се налага лекарят да докосва пациента.
06:38
We're now in the era of virtual visits --
165
383000
2000
Сега сме в ерата на виртуалните визити --
06:40
from sort of the Skype-type visits you can do with American Well,
166
385000
3000
от рода на Skype-базирани визити, които можете да правите чрез American Well
06:43
to Cisco that's developed a very complex health presence system.
167
388000
3000
до Cisco, който е разработил много сложна система за здравно присъствие.
06:46
The ability to interact with your health care provider is different.
168
391000
3000
Способността да взаимодействате с медицинското лице е различна.
06:49
And these are being augmented even by our devices again today.
169
394000
3000
И тези начини се подобряват отново днес, дори чрез нашите устройства.
06:52
Here my friend Jessica sent me a picture of her head laceration
170
397000
2000
Ето, приятелката ми Джесика ми изпрати снимка на раната на главата й,
06:54
so I can save her a trip to the emergency room -- I can do some diagnostics that way.
171
399000
3000
за да и спестя разкарване до спешното отделение -- по този начин мога да диагностицирам.
06:57
Or might we be able to leverage today's gaming technology,
172
402000
2000
Или вероятно можем да използваме днешната технология в компютърните игри
06:59
like the Microsoft Kinect,
173
404000
2000
като Microsoft Kinect,
07:01
and hack that to enable diagnostics, for example,
174
406000
2000
и да го хакнем за да подпомогнем диагностицирането, например,
07:03
in diagnosing stroke,
175
408000
2000
на удар,
07:05
using simple motion detection, using hundred-dollar devices.
176
410000
3000
използвайки просто следене на движението, използвайки устройство за сто долара.
07:08
We can actually now visit our patients robotically --
177
413000
3000
Сега можем да посетим пациентите си чрез роботи --
07:11
this is the RP7; if I'm a hematologist,
178
416000
2000
това е RP7, ако аз съм хематолог,
07:13
visit another clinic, visit a hospital.
179
418000
3000
да посети друга клиника, да посети друга болница.
07:16
These will be augmented by a whole suite of tools actually in the home now.
180
421000
3000
Тези устройства ще бъдат допълнени от цяла друга поредица от уреди, които са всъщност в нашите домове сега.
07:19
So imagine we already have wireless scales.
181
424000
2000
И така, представете си, ние вече имаме везни, вързани в интернет безжично.
07:21
You can step on the scale.
182
426000
2000
Можете да стъпите на везните.
07:23
You can Tweet your weight to your friends, and they can keep you in line.
183
428000
2000
Можете да пубикувате в Туитър теглото си, така че приятелите ви да ви държат отговорен.
07:25
We have wireless blood pressure cuffs.
184
430000
2000
Имаме безжични гривни за мерене на кръвното.
07:27
A whole gamut of these technologies are being put together.
185
432000
2000
Цяла гама от тези технологии се измисля в момента.
07:29
So instead of wearing these kludgy devices, we can put on a simple patch.
186
434000
3000
Така че вместо да носим различни уреди, ние можем да си сложим обикновен пластир.
07:32
This was developed by colleagues at Stanford, called the iRhythm --
187
437000
3000
Той се разработва от колеги в Станфърд и се нарича iRhythm --
07:35
completely supplants the prior technology at a much lower price point
188
440000
3000
напълно измества предишни технологии на много по-ниска цена
07:38
with much more effectivity.
189
443000
2000
с много по-голяма ефективност.
07:40
Now we're also in the era, today, of quantified self.
190
445000
2000
Сега, ние сме също в ерата на измерване на себе си.
07:42
Consumers now can buy basically hundred-dollar devices,
191
447000
2000
Потребителите днес могат да купят апарати за по сто долара,
07:44
like this little FitBit.
192
449000
2000
като този малък FitBit.
07:46
I can measure my steps, my caloric outtake.
193
451000
2000
Мога да меря стъпките си, колко калории горя.
07:48
I can get insight into that on a daily basis.
194
453000
2000
Мога да се наблюдавам дневно.
07:50
I can share that with my friends, with my physician.
195
455000
2000
Мога да споделям тази информация с моите приятели, с моя доктор.
07:52
There's watches coming out that will measure your heart rate, the Zeo sleep monitors,
196
457000
3000
Има часовници сега, които измерват вашия пулс, наблюдават съня ви -- Зео монитори на съня,
07:55
a whole suite of tools that can enable you to leverage
197
460000
2000
цяла гама уреди, които ви помагат
07:57
and have insight into your own health.
198
462000
2000
да разберете по-добре как е здравето ви.
07:59
And as we start to integrate this information,
199
464000
2000
И като започнем да интегрираме тази информация,
08:01
we're going to know better what to do with it and how better to have insight
200
466000
3000
ние ще знаем по-добре как да я използвме и как да извличаме по-добри изводи от нея
08:04
into our own pathologies, health and wellness.
201
469000
2000
за нашите болести, здраве и благосъстояние.
08:06
There's even mirrors today that can pick up your pulse rate.
202
471000
3000
Днес дори има огледала, които могат да премерят пулса ви.
08:09
And I would argue, in the future, we'll have wearable devices in our clothes,
203
474000
3000
И аз бих заявил, че в бъдеще ще имаме устройства, вградени в нашите дрехи,
08:12
monitoring ourselves 24/7.
204
477000
2000
които ще ни наблюдават денонощно.
08:14
And just like we have the OnStar system in cars,
205
479000
2000
И точно както имаме различни системи в нашите коли,
08:16
your red light might go on -- it won't say "check engine" though.
206
481000
2000
вашата червена светлина може да светне -- е, няма да каже "проверете двигателя."
08:18
It's going to be "check your body" light,
207
483000
2000
Ще каже "проверете тялото си"
08:20
and go in and get it taken care of.
208
485000
2000
и отидете да се погрижат за вас.
08:22
Probably in a few years, you'll check into your mirror
209
487000
2000
Може би след няколко години ще се погледнете в огледалото
08:24
and it's going to be diagnosing you.
210
489000
2000
и то ще ви диагностицира.
08:26
(Laughter)
211
491000
2000
(Смях)
08:28
For those of you with kiddos at home,
212
493000
2000
За тези от вас с деца вкъщи,
08:30
how would you like to have the wireless diaper that supports your ...
213
495000
3000
какво ще кажете за безжичен памперс, който ви помага ...
08:33
too much information, I think, than you might need.
214
498000
2000
може би прекалено много информация, повече отколкото ви трябва.
08:35
But it's going to be here.
215
500000
2000
Но ще бъде налична.
08:37
Now we've heard a lot today about new technology and connection.
216
502000
3000
И така, днес чухме доста за новите технологии и връзките.
08:40
And I think some of these technologies
217
505000
2000
И мисля, че някои от тези технологии
08:42
will enable us to be more connected with our patients,
218
507000
2000
ще ни помогнат да бъдем по-близо до нашите пациенти,
08:44
and take more time
219
509000
2000
и да им отделяме повече време,
08:46
and actually do the important human touch elements of medicine,
220
511000
2000
и да дадем така важния елемент в медицината -- на човешкото докосване,
08:48
as augmented by these sorts of technologies.
221
513000
2000
подобрено от тези различни технологии.
08:50
Now we've talked about augmenting the patient, to some degree.
222
515000
2000
И така, ние говорихме за подпомагането на пациента, до известна степен.
08:52
How about augmenting the physician?
223
517000
2000
Какво ще кажете да подпомогнем лекаря?
08:54
We're now in the era of super-enabling the surgeon
224
519000
2000
Сега сме в ерата на супер подпомагането на хирурзите,
08:56
who can now go inside the body
225
521000
2000
които сега могат да влязат в нашето тяло
08:58
and do things with robotic surgery, which is here today,
226
523000
2000
и да извършват операции посредством роботи, които са налични днес,
09:00
at a level that was not really possible
227
525000
2000
на ниво, което не беше реално възможно
09:02
even five years ago.
228
527000
2000
дори преди 5 години.
09:04
Now this is being augmented with further layers of technology
229
529000
2000
Сега, това се разширява с допълнителни технологии
09:06
like augmented reality.
230
531000
2000
като разширена реалност.
09:08
So the surgeon can see inside the patient, through their lens,
231
533000
3000
И така, хирургът може да види вътре в пациента през техните "очи,"
09:11
where the tumor is, where the blood vessels are.
232
536000
2000
къде се намира туморът, къде са кръвоносните съдове.
09:13
This can be integrated with decisions support.
233
538000
2000
Това може да се интегрира с подпомагане на вземането на решения.
09:15
A surgeon in New York can be helping a surgeon in Amsterdam, for example.
234
540000
3000
Хирург в Ню Йорк може да помага на хирург в Амстердам например.
09:18
And we're entering an era
235
543000
2000
Навлизаме в ера на
09:20
of really, truly scarless surgery called NOTES,
236
545000
2000
хирургия без белези, наречена NOTES (бележки),
09:22
where the robotic endoscope can come out the stomach
237
547000
2000
при която роботизиран ендоскоп може да излезе от стомаха
09:24
and pull out that gallbladder
238
549000
2000
и да извади камъка в жлъчката
09:26
all in a scarless way and robotically.
239
551000
2000
абсолютно без белези и напълно роботизирано.
09:28
And this is called NOTES, and this is coming --
240
553000
2000
Този начин се казва NOTES и идва --
09:30
basically scarless surgery,
241
555000
2000
това е в действителност хирургия без белези,
09:32
as mediated by robotic surgery.
242
557000
2000
постигната чрез роботизирана хирургия.
09:34
Now how about controlling other elements?
243
559000
2000
Сега, какво ще кажете относно контролирането на другите елементи?
09:36
For those who have disabilities -- the paraplegic --
244
561000
2000
За тези, които са инвалиди -- парализата от кръста надолу,
09:38
there's the era of brain-computer interface, or BCI,
245
563000
3000
това е ерата на интерфейса между мозъка и компютъра, или МКИ,
09:41
where chips have been put on the motor cortex
246
566000
2000
при който чипове се поставят в двигателния кортекс
09:43
of completely quadriplegic patients
247
568000
2000
на пациенти с напълно парализирани крайници,
09:45
and they can control a curser or a wheelchair or, eventually, a robotic arm.
248
570000
4000
и те успяват да контролират курсор, или инвалидна количка, или евентуално роботизирана ръка.
09:49
And these devices are getting smaller
249
574000
2000
И тези устройства стават все по-малки
09:51
and going into more and more of these patients.
250
576000
2000
и достигат до все повече и повече от тези пациенти.
09:53
Still in clinical trials, but imagine when we can connect these,
251
578000
2000
Все още е в клинични изпитвания, но представете си, когато ще можем да ги свържем,
09:55
for example, to the amazing bionic limb,
252
580000
2000
например, с този невероятен бионичен крайник,
09:57
such as the DEKA Arm built by Dean Kamen and colleagues,
253
582000
3000
като DEKA ръката, направена от Дийн Кеймън и колеги,
10:00
which has 17 degrees of motion and freedom
254
585000
3000
която има 17 степени на свобода на движение
10:03
and can allow the person who's lost a limb
255
588000
2000
и позволява на човек, който е загубил крайник
10:05
to have much higher levels of dexterity or control
256
590000
2000
да има много по-голяма степен на сръчност или контрол,
10:07
than they've had in the past.
257
592000
2000
отколкото са имали преди.
10:09
So we're really entering the era of wearable robotics actually.
258
594000
3000
Наистина навлизаме в ерата на роботите, които можем да носим.
10:12
If you haven't lost a limb -- you've had a stroke, for example --
259
597000
2000
Ако не сте загубили крайник -- ако, например, сте имали удар --
10:14
you can wear these augmented limbs.
260
599000
2000
можете да носите един от тези подобрени крайници.
10:16
Or if you're a paraplegic -- like I've visited the folks at Berkley Bionics --
261
601000
3000
Или ако сте парализиран в краката -- като например аз посетих тези хора в Бъркли Байоникс --
10:19
they've developed eLEGS.
262
604000
2000
те са разработили електронни крака (eLEGS)
10:21
I took this video last week. Here's a paraplegic patient actually walking
263
606000
3000
Заснех това видео миналата седмица. Ето един парализран пациент, който наистина ходи
10:24
by strapping on these exoskeletons.
264
609000
2000
закачайки тези външни устройства, прилични на скелет.
10:26
He's otherwise completely wheelchair-bound.
265
611000
2000
Иначе, той е напълно прикован към инвалидната количка.
10:28
And now this is the early era of wearable robotics.
266
613000
2000
Сега сме в самото начало на преносимите роботи.
10:30
And I think by leveraging these sorts of technologies,
267
615000
2000
И мисля, че ако се възползваме от тези видове технологии,
10:32
we're going to change the definition of disability
268
617000
2000
ще променим понятието за инвалидност,
10:34
to in some cases be superability, or super-enabling.
269
619000
3000
като в някои случаи то ще бъде супер-способност.
10:37
This is Aimee Mullins, who lost her lower limbs as a young child,
270
622000
3000
Това е Ейми Мълинс, която загубва долните си крайници като малко дете,
10:40
and Hugh Herr, who's a professor at MIT
271
625000
3000
а това е Хю Хър, който е професор в Масачузетския технологичен институт,
10:43
who lost his limbs in a climbing accident.
272
628000
2000
който губи крайниците си при алпинистки инцидент.
10:45
And now both of these can climb better, move faster, swim differently
273
630000
3000
Сега и двамата могат да се катерят по-добре, да се движат по-бързо и да плуват по различен начин
10:48
with their prosthetics than us normal-abled persons.
274
633000
3000
с техните протези, отколкото ние, хората с нормални способности.
10:51
Now how about other exponentials?
275
636000
2000
Сега, какво ще кажете за експоненциалност?
10:53
Clearly the obesity trend is exponentially going in the wrong direction,
276
638000
3000
Ясно е, че тенденцията към затлъстяване върви в грешната посока,
10:56
including with huge costs.
277
641000
2000
включително с големи разходи.
10:58
But the trend in medicine actually is to get exponentially smaller.
278
643000
3000
Но тенденцията в медицината е да става експоненциално по-малка.
11:01
So a few examples: we're now in the era
279
646000
2000
Ето няколко примера: сега сме в ерата
11:03
of "Fantastic Voyage," the iPill.
280
648000
2000
на "Фантастичното Пътуване", -- електронното хапче -- iPill.
11:05
You can swallow this completely integrated device.
281
650000
2000
Можете да погълнете това напълно интегрирано устройство.
11:07
It can take pictures of your GI system,
282
652000
2000
То може да заснеме вашата храносмилателна система,
11:09
help diagnose and treat as it moves through your GI tract.
283
654000
3000
да помогне при диагностицирането и при лечението, като се движи през храносмилателния тракт.
11:12
We get into even smaller micro-robots
284
657000
2000
Ние навлизаме дори в по-малки микро роботи,
11:14
that will eventually autonomously move through your system again
285
659000
2000
които в даден момент ще се движат самостоятелно през вашата система отново
11:16
and be able to do things that surgeons can't do
286
661000
2000
и ще могат да правят неща, които хирурзите не могат
11:18
in a much less invasive manner.
287
663000
2000
по много по-малко агресивен начин.
11:20
Sometimes these might self-assemble in your GI system
288
665000
3000
Понякога, те могат да се самосглобяват в гастроинтестиналния тракт
11:23
and be augmented in that reality.
289
668000
2000
и да се увеличават в тази реалност.
11:25
On the cardiac side, pacemakers are getting smaller
290
670000
2000
По отношение на сърдечно-съдовите заболявания, пейсмейкърите стават
11:27
and much easier to place
291
672000
2000
все по-лесни за поставяне,
11:29
so you don't need to train an interventional cardiologist to place them.
292
674000
2000
така че не е необходимо да се обучавате за инвазивен кардиолог, за да можете да ги поставяте.
11:31
And they're going to be wirelessly telemetered again to your mobile devices
293
676000
3000
И те ще бъдат безжично свързани отново с вашите мобилни устройства,
11:34
so you can go places and be monitored remotely.
294
679000
3000
така че ще можете да пътувате и да бъдете следени от растояние.
11:37
These are shrinking even further.
295
682000
2000
Тези устройства стават още по-малки.
11:39
Here's one that's in prototyping by Medtronic that's smaller than a penny.
296
684000
3000
Ето това е един прототип на Медтроник, който е по-малък от едно пени.
11:42
Artificial retinas, the ability to put these arrays on the back of the eyeball
297
687000
3000
Изкуствени ретини, способността да поставяме тези устройства на задната част на очната ябълка
11:45
and allow the blind to see.
298
690000
2000
и така да позволим на слепите да прогледнат.
11:47
Again, in early trials, but moving into the future.
299
692000
2000
Още веднъж, в ранни клинични изпитвания, но се приближаваме към бъдещето.
11:49
These are going to be game changing.
300
694000
2000
Тези ще променят правилата на играта.
11:51
Or for those of us who are sighted,
301
696000
2000
Или за тези от нас, които не виждат добре,
11:53
how about having the assisted-living contact lens?
302
698000
2000
какво ще кажете за контактни лещи, които служат като домашни придружители?
11:55
BlueTooth, WiFi available -- beams back images to your eye.
303
700000
3000
когато Bluetooth, WiFi са налични -- изпраща образи до вашето око.
11:58
Now if you have trouble maintaining your diet,
304
703000
3000
Сега, ако имате проблем да спазвате диета,
12:01
it might help to have some extra imagery
305
706000
2000
може да е от полза да имате допълнителни образи,
12:03
to remind you how many calories are going to be coming at you.
306
708000
3000
които да ви напомнят колко калории ще изядете.
12:07
How about enabling the pathologist to use their cell phone again
307
712000
2000
Какво ще кажете да позволим на патолога да използва мобилния си телефон отново
12:09
to see at a microscopic level
308
714000
2000
за да види на микроскопично ниво
12:11
and to lumber that data back to the cloud and make better diagnostics?
309
716000
3000
и да изпрати тези данни обратно в интернет и да диагностицира по-добре?
12:14
In fact, the whole era of laboratory medicine
310
719000
2000
Всъщност, цялата ера на лабораторната медицина
12:16
is completely changing.
311
721000
2000
се променя напълно.
12:18
We can now leverage microfluidics,
312
723000
2000
Ние сега можем да се възползваме от микрфлуиди,
12:20
like this chip made by Steve Quake at Stanford.
313
725000
2000
като този чип, направен от Стив Куейк от Станфърд.
12:22
Microfluidics can replace an entire lab of technicians.
314
727000
3000
Микрофлуидите могат да заменят всички лаборанти от една цяла лаборатория.
12:25
Put it on a chip, enable thousands of tests to be done
315
730000
2000
Сложете ги на един чип и ще позволите на хиляди тестове да бъдат направени
12:27
at the point of care, anywhere in the world.
316
732000
2000
на мястото, където е пациентът, навсякъде по света.
12:29
And this is really going to leverage technology
317
734000
2000
И това наистина ще позволи на хората от селските райони и районите с недостатъчно медицинско обслужване
12:31
to the rural and the under-served
318
736000
2000
да се възползват от технологията
12:33
and enable what used to be thousand-dollar tests to be done at pennies
319
738000
2000
и ще позволи тестове, които струваха по хиляди долари, да се правят за стотинки
12:35
and at the point of care.
320
740000
2000
там, където е пациентът.
12:37
If we go down the small pathway a little bit farther,
321
742000
3000
Ако продължим в посоката на малкото още малко по-нататък,
12:40
we're entering the era of nanomedicine,
322
745000
2000
ще навлезем в ерата на наномедицината,
12:42
the ability to make devices super small
323
747000
2000
способността да направим устройствата супер малки
12:44
to the point where we can design red blood cells
324
749000
2000
до степен, където можем да направим червени кръвни клетки
12:46
or microrobots that will monitor our blood system or immune system,
325
751000
3000
или микророботи, които ще следят кръвоносната ни система или имунната ни система,
12:49
or even those that might clear out the clots from our arteries.
326
754000
3000
или дори такива, които биха могли да изчистят съсиреците от артериите ни.
12:52
Now how about exponentially cheaper?
327
757000
2000
А сега, какво ще кажете за експоненциално по-евтино?
12:54
Not something we usually think about in the era of medicine,
328
759000
3000
Това не е нещо, което обикновено мислим в ерата на медицината,
12:57
but hard disks used to be 3,400 dollars for 10 megabytes -- exponentially cheaper.
329
762000
3000
но хард дисковете бяха по 3400 долара за 10 MB -- експоненциално по-евтино.
13:00
In genomics now,
330
765000
2000
В геномиката сега,
13:02
the genome cost about a billion dollars
331
767000
2000
геномът струваше около един милиард долара
13:04
about 10 years ago when the first one came out.
332
769000
2000
преди около 10 години, когато се появи за първи път.
13:06
We're now approaching essentially a thousand-dollar genome --
333
771000
2000
В момента се приближаваме към цена от около хиляда долара за геном.
13:08
probably next year to two years, probably a hundred-dollar genome.
334
773000
2000
Може би в следващите една до две години, може да стигнем до 100 долара за геном.
13:10
What are we going to do with hundred-dollar genomes?
335
775000
3000
Какво ще правим с геном за по сто долара?
13:13
And soon we'll have millions of these tests available.
336
778000
2000
Скоро ще имаме налични милиони от тези тестове.
13:15
And that's when it gets interesting, when we start to crowdsource that information.
337
780000
3000
И ето тогава става интересно, когато започнем да събираме от хората тази информация.
13:18
And we enter the era of true personalized medicine --
338
783000
2000
И навлизаме в ерата на наистина персонализираната медицина --
13:20
the right drug for the right person at the right time --
339
785000
3000
подходящото лекарство за подходящия човек в подходящото време --
13:23
instead of what we're doing today, which is the same drug for everybody --
340
788000
3000
вместо това, което правим днес, което е същото лекарство за всички --
13:26
sort of blockbuster drug medications,
341
791000
2000
нещо като лекарства -- хит,
13:28
medications which don't work for you, the individual.
342
793000
2000
лекарства, които не работят за вас, индивида.
13:30
And many, many different companies are working on leveraging these approaches.
343
795000
3000
И много, много различни компании работят, за да се възползваме от тези подходи.
13:33
And I'll also show you a simple example, from 23andMe again.
344
798000
2000
Ще ви дам един прост пример от 23andMe отново.
13:35
My data indicates that I've got about average risk
345
800000
3000
Данните ми показват, че имам среден риск
13:38
for developing macular degeneration, a kind of blindness.
346
803000
2000
за развиване на дегенерация на ретината, вид слепота.
13:40
But if I take that same data, upload it to deCODEme,
347
805000
3000
Но ако взема същите данни и ги кача на deCODEme,
13:43
I can look at my risk for sample type 2 diabetes.
348
808000
2000
мога да видя риска си например за диабет тип 2.
13:45
I'm at almost twice the risk for type 2 diabetes.
349
810000
2000
Имам почти два пъти по-голям риск от диабет тип 2.
13:47
I might want to watch how much dessert I have at the lunch break for example.
350
812000
3000
Мога например да внимавам колко сладко ям за десерт на обяд.
13:50
It might change my behavior.
351
815000
2000
Мога да променя поведението си.
13:52
Leveraging my knowledge of my pharmacogenomics --
352
817000
2000
Възползването от знанието ми за моята фармакогеномика --
13:54
how my genes modulate, what my drugs do and what doses I need
353
819000
3000
как гените ми променят как лекарствата работят и от какви дози се нуждая --
13:57
are going to become increasingly important,
354
822000
2000
ще стане все по-важно
13:59
and once in the hands of the individual and the patient,
355
824000
2000
и веднъж попаднало в ръцете на индивида и на пациента,
14:01
will make better drug dosing and selection available.
356
826000
3000
ще направи възможно по-доброто дозиране.
14:04
So again, it's not just genes, it's multiple details --
357
829000
3000
И така, не са просто гени, а са много детайли --
14:07
our habits, our environmental exposure.
358
832000
2000
нашите навици, средата, в която живеем.
14:09
When was the last time your physician asked you where you've lived?
359
834000
3000
Кога за последно вашия лекар ви е питал къде сте живял?
14:12
Geomedicine: where you've lived, what you've been exposed to,
360
837000
2000
Геомедицината: къде сте живял, на какво сте бил изложен
14:14
can dramatically affect your health.
361
839000
2000
може драматично да повлияят на вашето здраве.
14:16
We can capture that information.
362
841000
2000
Ние можем да хванем тази информация.
14:18
So genomics, proteomics, the environment,
363
843000
2000
И така, геномика, протеомика, околна среда,
14:20
all this data streaming at us individually and us, as poor physicians,
364
845000
2000
цялата тази информация идва към нас и към горките лекари.
14:22
how do we manage it?
365
847000
2000
Как да я управляваме?
14:24
Well we're now entering the era of systems medicine, or systems biology,
366
849000
3000
Навлизаме в ерата на системна медицина, или системна биология,
14:27
where we can start to integrate all of this information.
367
852000
2000
където можем да започнем да интегрираме тази информация.
14:29
And by looking at the patterns, for example, in our blood
368
854000
3000
И разглеждайки моделите, например в кръвта ни
14:32
of 10,000 biomarkers in a single test,
369
857000
2000
при тест от 10 000 биомаркери,
14:34
we can start to look at these little patterns
370
859000
2000
можем да започнем да гледаме тези модели
14:36
and detect disease at a much earlier stage.
371
861000
2000
и да разпознаваме заболяванията много по-рано.
14:38
This has been called by Lee Hood, the father of the field,
372
863000
2000
Лий Худ, доайенът на тази област, я нарича
14:40
P4 medicine.
373
865000
2000
медицина на четири П-та.
14:42
We're going to be predictive; we're going to know what you're likely to have.
374
867000
2000
Ще бъдем способни да предсказваме, ще знаем какво е вероятно да имаме.
14:44
We can be preventative; that prevention can be personalized;
375
869000
3000
Можем да бъдем профилактични, профилактиката може да е персонализирана;
14:47
and more importantly, it's going to become increasingly participatory.
376
872000
2000
и още по-важно е, че ще бъде все повече базирана на участие.
14:49
Through websites like Patients Like Me
377
874000
2000
Посредством уеб страници като Пациенти като мене,
14:51
or managing your data on Microsoft HealthVault or Google Health,
378
876000
3000
или управлявайки данните си в Microsoft HealthVault или Google Health
14:54
leveraging this together in participatory ways
379
879000
2000
ще бъде все по-важно да се възползваме от
14:56
is going to become increasingly important.
380
881000
2000
начините да участваме в здравеопазването.
14:58
So I'll finish up with exponentially better.
381
883000
2000
И така, ще завърша с експоненциално по-добро.
15:00
We'd like to get therapies better and more effective.
382
885000
2000
Бихме искали да получаваме по-добри и по-ефективни терапии.
15:02
Now today we treat high blood pressure mostly with pills.
383
887000
2000
Днес, ние лекуваме виското кръвно налягане главно чрез хапчета.
15:04
What if we take a new device
384
889000
2000
Какво ще стане ако вземем едно ново устройство
15:06
and knock out the nerve vessels that help mediate blood pressure
385
891000
3000
и елиминираме нервите от кръвоносните съдове, които влияят на кръвното налягане
15:09
and in a single therapy to cure hypertension?
386
894000
3000
и в единствена терапия излекуваме хипертонията.
15:12
This is a new device that is essentially doing that.
387
897000
2000
Това е едно ново устройство, което основно прави това.
15:14
It should be on the market within a year or two.
388
899000
2000
Трябва да е на пазара в рамките на една-две години.
15:16
How about more targeted therapies for cancer?
389
901000
2000
Какво ще кажете за по-специализирани лечения на рака?
15:18
Right, I'm an oncologist
390
903000
2000
Значи, аз съм онколог
15:20
and I have to say most of what we give is actually poison.
391
905000
2000
и трябва да кажа че повечето от това, което даваме, е в действителност отрова.
15:22
We've learned at Stanford and other places
392
907000
2000
Научихме от Станфърд и от други места,
15:24
that we can discover cancer stem cells,
393
909000
2000
че можем да открием стволовите клетки на рака,
15:26
the ones that seem to be really responsible for disease relapse.
394
911000
3000
тези, които изглежда са наистина отговорни за повтарянето на заболяването.
15:29
So if you think of cancer as a weed,
395
914000
2000
Така че, ако погледнете на рака като на плевел,
15:31
we often can whack the weed away.
396
916000
2000
ние често сме способни да убием плевела.
15:33
It seems to shrink, but it often comes back.
397
918000
2000
Той като че ли се свива, но често се връща.
15:35
So we're attacking the wrong target.
398
920000
2000
Значи, ние атакуваме грешната цел.
15:37
The cancer stem cells remain,
399
922000
2000
Стволовите клетки на рака остават
15:39
and the tumor can return months or years later.
400
924000
2000
и туморът може да се върни месеци или години по-късно.
15:41
We're now learning to identify the cancer stem cells
401
926000
3000
Сега се учим да идентифицираме стволовите клетки на рака
15:44
and identify those as targets and go for the long-term cure.
402
929000
2000
и да ги идентифицираме като цел и да търсим дългосрочното решение.
15:46
And we're entering the era of personalized oncology,
403
931000
2000
Ние навлизаме и в ерата на персонализираната онкология,
15:48
the ability to leverage all of this data together,
404
933000
2000
способността да се възползваме от цялата налична информация,
15:50
analyze the tumor and come up with
405
935000
2000
да анализираме тумора и да намерим
15:52
a real, specific cocktail for the individual patient.
406
937000
3000
реален, специфичен коктейл за отделния пациент.
15:55
Now I'll close with regenerative medicine.
407
940000
2000
И сега ще завърша с регенеративната медицина.
15:57
So I've studied a lot about stem cells --
408
942000
2000
Доста съм изучавал стволовите клетки --
15:59
embryonic stem cells are particularly powerful.
409
944000
2000
стволовите клетки от ембрион са особено мощни.
16:01
We also have adult stem cells throughout our body.
410
946000
2000
Също така, ние имаме възрастни стволови клетки в цялото си тялото.
16:03
We use those in my field of bone marrow transplantation.
411
948000
2000
Ние ги използваме в областта на трансплантиране на костен мозък.
16:05
Geron, just last year, started the first trial
412
950000
2000
Джерон, през миналата година, започнаха първото проучване,
16:07
using human embryonic stem cells
413
952000
2000
при което използват стволови клетки от човешки ембрион
16:09
to treat spinal cord injuries.
414
954000
2000
да лекуват травми на гръбначния стълб.
16:11
Still a Phase I trial, but evolving.
415
956000
2000
Все още в начална фаза, но се развива.
16:13
We've been actually using adult stem cells
416
958000
2000
Всъщност, ние използваме стволови клетки от възрастни
16:15
now in clinical trials for about 15 years
417
960000
2000
в клинични проучвания през последните 15 години,
16:17
to approach a whole range of topics, particularly in cardiovascular disease.
418
962000
3000
като подход към цяла поредица от заболявания, особено в областта на сърдечно-съдовите заболявания.
16:20
We take our own bone marrow cells
419
965000
2000
Вземаме собствени клетки от костен мозък,
16:22
and treat a patient with a heart attack,
420
967000
2000
за да лекуваме пациент с инфаркт,
16:24
we can see much improved heart function and actually better survival
421
969000
3000
можем да видим много по-добра сърдечна функция и в действителност по-добра преживяемост,
16:27
using our own bone marrow drive cells after a heart attack.
422
972000
3000
когато използваме собствени клетки костен мозък след инфаркт.
16:30
I invented a device called the MarrowMiner,
423
975000
2000
Изобретих устройство, наречено MarrowMiner (Миньор на костен мозък)
16:32
a much less invasive way for harvesting bone marrow.
424
977000
2000
много по-малко инвазивен метод за вземане на костен мозък.
16:34
It's now been FDA approved,
425
979000
2000
Вече е одобрено от "Агенцията по храните и лекарствата"
16:36
and it'll hopefully be on the market in the next year or so.
426
981000
2000
и се надявам да бъде на пазара през следващите няколко години.
16:38
Hopefully you can appreciate the device there
427
983000
2000
Надявам се, че можете да оцените това устройство,
16:40
curving through the patient's body and removing the patient's bone marrow,
428
985000
2000
което дълбае през тялото на пациента и извлича костен мозък,
16:42
instead of with 200 punctures, with just a single puncture under local anesthesia.
429
987000
3000
посредством едно-единствено пробождане под местна упойка вместо 200 убождания.
16:45
But where is stem cell therapy really going?
430
990000
2000
Но накъде в действителност отива терапията със стволови клетки?
16:47
If you think about it, every cell in your body has the same DNA
431
992000
3000
Ако се замислите, всяка клетка във вашето тяло има същата ДНК,
16:50
as you had when you were an embryo.
432
995000
2000
каквато сте имал като ембрион.
16:52
We can now reprogram your skin cells
433
997000
2000
Сега можем да препрограмираме клетките на кожата ви
16:54
to actually act like a pluripotent embryonic stem cell
434
999000
3000
да действат като многоцелеви ембрионови стволови клетки
16:57
and to utilize those potentially to treat multiple organs in that same patient --
435
1002000
3000
и да ги използваме за лекуването на различни органи при един и същи пациент --
17:00
making your own personalized stem cell lines.
436
1005000
2000
правейки собствени персонализирани линии от стволови клетки.
17:02
And I think they'll be a new era of your own stem cell banking
437
1007000
3000
И мисля, че ще дойде времето на собствените банки от стволови клетки,
17:05
to have in the freezer your own cardiac cells,
438
1010000
2000
когато ще имаме във фризера собствени клетки за сърцето,
17:07
myocytes and neural cells
439
1012000
2000
миоцити и нервни клетки,
17:09
to use them in the future, should you need them.
440
1014000
3000
за да ги използваме, когато ни потрябват.
17:12
And we're integrating this now with a whole era of cellular engineering,
441
1017000
2000
И ние интегрираме това с ерата на клетъчното инженерство.
17:14
and integrating exponential technologies
442
1019000
2000
И интегрираме експоненциални технологии
17:16
for essentially 3D organ printing --
443
1021000
2000
за, по същество, 3D принтиране на органи --
17:18
replacing the ink with cells
444
1023000
2000
замествайки мастилото с клетки,
17:20
and essentially building and reconstructing a 3D organ.
445
1025000
3000
и де факто построяваме и реконструираме 3D орган.
17:23
That's where things are going to head -- still very early days.
446
1028000
2000
Това са нещата, към които сме тръгнали; все още в ранните им дни.
17:25
But I think, as integration of exponential technologies,
447
1030000
2000
Но мисля, че с интегрирането на експоненциални технологии,
17:27
this is the example.
448
1032000
2000
това е примера.
17:29
So in close, as you think about technology trends
449
1034000
3000
И така, накрая, като мислите за тенденциите в технологиите
17:32
and how to impact health and medicine,
450
1037000
2000
и как те повлияват на здравето и медицината,
17:34
we're entering an era of miniaturization,
451
1039000
2000
ние навлизаме в ерата на миниатюризацията.
17:36
decentralization and personalization.
452
1041000
2000
децентрализацията и персонализацията.
17:38
And I think by pulling these things together,
453
1043000
2000
И смятам, че като съберем тези неща заедно,
17:40
if we can start to think about how to understand and leverage these,
454
1045000
2000
ако започнем да мислим за това как да разберем и да се възползваме от тях,
17:42
we're going to empower the patient,
455
1047000
2000
ще овластим пациента,
17:44
enable the doctor, enhance wellness
456
1049000
2000
ще направим лекарите по-способни, ще подобрим благосъстоянието
17:46
and begin to cure the well before they get sick.
457
1051000
3000
и ще започнем да лекуваме преди да сме се разболели.
17:49
Because I know as a doctor, if someone comes to me with Stage I disease,
458
1054000
3000
Защото знам като лекар, ако пациент дойде при мене със заболяване в начален стадий,
17:52
I'm thrilled -- we can often cure them.
459
1057000
2000
аз съм окрилен -- много често можем да го излекуваме.
17:54
But often it's too late and it's Stage III or IV cancer, for example.
460
1059000
3000
Но често е твърде късно -- например при стадий три или четири на рака.
17:57
So by leveraging these technologies together,
461
1062000
2000
И така възползвайки се от тези технологии взети заедно,
17:59
I think we'll enter a new era
462
1064000
2000
мисля, че навлизаме в нова ера,
18:01
that I like to call Stage 0 medicine.
463
1066000
2000
която мога да нарека медицина в стадий нула.
18:03
And as a cancer doctor, I'm looking forward to being out of a job.
464
1068000
3000
И като онколог, чакам с нетърпение да остана без работа.
18:06
Thanks very much.
465
1071000
2000
Благодаря много.
18:09
Host: Thank you. Thank you.
466
1074000
2000
Водеща: Благодаря. Благодаря.
18:11
(Applause)
467
1076000
2000
(Ръкопляскане)
18:13
Take a bow. Take a bow.
468
1078000
2000
Поколон. Поклон
ABOUT THE SPEAKER
Daniel Kraft - Physician scientistDaniel Kraft is a physician-scientist, inventor and entrepreneur. He is the founder and chair of Exponential Medicine and has served as faculty chair for Medicine at Singularity University since its inception, exploring the impact and potential of rapidly developing technologies as applied to health and medicine.
Why you should listen
Dr. Daniel Kraft is a Stanford and Harvard trained physician-scientist with more than 25 years of experience in clinical practice, biomedical research and innovation. He is Faculty Chair for Medicine at Singularity University and is the founder and chair for Exponential Medicine, a program which explores convergent, rapidly developing technologies and their potential to reshape the future of health and biomedicine.
After medical school at Stanford, Kraft was board certified in both Internal Medicine and Pediatrics following residency at the Massachusetts General Hospital & Boston Children's Hospital, and he completed Stanford fellowships in hematology/oncology & bone marrow transplantation. He is a member of the inaugural class of Aspen Institute Health Innovators Fellows.
Kraft has extensive research in stem cell biology and regenerative medicine with multiple scientific publications, medical device, immunology and stem cell-related patents through faculty positions with Stanford University School of Medicine and as clinical faculty for the pediatric bone marrow transplantation service at University of California San Francisco.
Kraft recently founded IntelliMedicine, focused on connected, data-driven and integrated personalized medicine. He is the inventor of the MarrowMiner, an FDA-approved device for the minimally invasive harvest of bone marrow, and he founded RegenMed Systems, a company developing technologies to enable adult stem cell-based regenerative therapies. He is an advisor the XPRIZE (having conceived of the Medical Tricorder XPRIZE and is helping lead a new Cancer focused prize), and advises several digital health and technology companies.
Kraft is an avid pilot and served for 14 years as an officer and flight surgeon with F-15 and F-16 fighter squadrons in the Air National Guard. He has conducted research on aerospace medicine that was published with NASA, with whom he was a finalist for astronaut selection.
Daniel Kraft | Speaker | TED.com