TEDGlobal 2012
Max Little: A test for Parkinson's with a phone call
Max Little: A Parkinson kór vizsgálata telefononhívás segítségével
Filmed:
Readability: 4.5
1,296,740 views
A Parkinson-kór világszerte 6,3 millió embert érint. Gyöngeséget, reszketést okoz, ám nincs olyen objektív módszer, amellyel a betegség korai jelei kimutathatóak lennének. Eddig. Az alkalmazott matematikus és TED Fellow Max Little egy olcsó és egyszerű módszert tesztel, amellyel lehetővé válik a Parkinson-kór 99 százalékos biztonsággal való észlelése -mindezt egy 30 másodperces telefonhívás segítségével.
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
Double-click the English transcript below to play the video.
00:16
So, well, I do applied math,
0
667
2103
Tudják, alkalmazott matematikával foglalkozom
00:18
and this is a peculiar problem
1
2770
1524
és ez a mostani feladat különleges
00:20
for anyone who does applied math, is that
2
4294
2173
egy alkalmazott matematikus számára.
00:22
we are like management consultants.
3
6467
1933
Olyanok vagyunk, mint az üzleti tanácsadók.
00:24
No one knows what the hell we do.
4
8400
1946
Senkinek sincs gőze arról, mit is csinálunk.
00:26
So I am going to give you some -- attempt today
5
10346
2274
Nos, most megkísérlem, hogy elmondjam
00:28
to try and explain to you what I do.
6
12620
2293
mit is csinálok.
00:30
So, dancing is one of the most human of activities.
7
14913
3321
Nos, a tánc az egyik leginkább emberi tevékenység.
00:34
We delight at ballet virtuosos and tap dancers
8
18234
3682
Csodáljuk a virtuóz balett -és sztepptáncosokat
00:37
you will see later on.
9
21916
1148
amint az látni fogják majd.
00:38
Now, ballet requires an extraordinary level of expertise
10
23064
2690
Tudják, a balett igen nagy hozzáértést
00:41
and a high level of skill,
11
25754
2914
és magas szintű gyakorlottságot követel
00:44
and probably a level of initial suitability
12
28668
2531
és valószínű, hogy bizonyos rátermettséget is, amelyben
00:47
that may well have a genetic component to it.
13
31199
1847
szerepet játszhatnak az örökletes tényezők.
00:48
Now, sadly, neurological disorders such as Parkinson's disease
14
33046
3393
Nos, sajnos némely idegi eredetű betegség, mint például a Parkinson kór
00:52
gradually destroy this extraordinary ability,
15
36439
2087
fokozatosan tökreteszi ezeket a képességeket.
00:54
as it is doing to my friend Jan Stripling, who was
16
38526
2323
Ez történik egyik barátommal, Jan Striplinggel, aki
00:56
a virtuoso ballet dancer in his time.
17
40849
2967
fénykorában mesterfokú balettáncos volt.
00:59
So great progress and treatment has been made over the years.
18
43816
3054
Bár a betegség kezelésében nagy előrelépés történt az elmúlt évek során,
01:02
However, there are 6.3 million people worldwide
19
46870
2944
mégis körülbelül 6,3 milló embert súlyt a betegség világszerte,
01:05
who have the disease, and they have to live with
20
49814
3448
akiknek együtt kell élniük betegségükkel,
01:09
incurable weakness, tremor, rigidity
21
53262
2568
a gyógyíthatatlan gyengeséggel, reszketéssel és merev izmokkal
01:11
and the other symptoms that go along with the disease,
22
55830
1857
és a betegséggel együttjáró más tünetekkel is.
01:13
so what we need are objective tools
23
57687
2383
Ezért van szükségünk olyan objektív mérőeszközökre,
01:15
to detect the disease before it's too late.
24
60070
3057
amelyek képesek kimutatni a bajt még azelőtt, hogy késő lenne.
01:19
We need to be able to measure progression objectively,
25
63127
2554
Képesnek kell lennünk arra, hogy a betegség kifejlődését mérni tudjuk
01:21
and ultimately, the only way we're going to know
26
65681
3173
és, végső soron, fel kell tudjuk ismerni,
01:24
when we actually have a cure is when we have
27
68854
2192
amikor a hatékony kezelés birtokában vagyunk.
01:26
an objective measure that can answer that for sure.
28
71046
3398
Ez akkor lehetséges, ha az objektív mérés lehetővé válik.
01:30
But frustratingly, with Parkinson's disease
29
74444
2850
Elég zavaró ugyanakkor, hogy sem a Parkinson kór,
01:33
and other movement disorders, there are no biomarkers,
30
77294
2353
sem pedig más mozgásszervi megbetegedés esetében nincs
01:35
so there's no simple blood test that you can do,
31
79647
2229
olyan anyag, amely a vérből egyszerűen kimutatható lenne.
01:37
and the best that we have is like
32
81876
1802
Jelenleg a legjobb módszerünk
01:39
this 20-minute neurologist test.
33
83678
2241
egy - körülbelül 20 perces - idegrendszeri viszgálat.
01:41
You have to go to the clinic to do it. It's very, very costly,
34
85919
2458
Ehhez egy klinikára kell menni, ami igencsak drága
01:44
and that means that, outside the clinical trials,
35
88377
2757
és ami azt jelenti, hogy klinikai teszteken kívül
01:47
it's just never done. It's never done.
36
91134
2728
soha nem végzik el.
01:49
But what if patients could do this test at home?
37
93862
3077
Mi lenne viszont akkor, ha ezt a tesztet otthon is elvégezhetnénk?
01:52
Now, that would actually save on a difficult trip to the clinic,
38
96939
2098
Így elkerülhető lenne a klinikára történő utazás
01:54
and what if patients could do that test themselves, right?
39
99037
4254
sőt a tesztet az emberek maguk is elvégezhetnék. Jó lenne, igaz?
01:59
No expensive staff time required.
40
103291
1920
Nincs szükség a drága személyzetre,
02:01
Takes about $300, by the way,
41
105211
1418
ami egyébként 300 dollárba kerül,
02:02
in the neurologist's clinic to do it.
42
106629
1993
ha a neurológiai klinikára megyünk.
02:04
So what I want to propose to you as an unconventional way
43
108622
2681
Ezért egy olyan szokatlan módszert javasolok önöknek,
02:07
in which we can try to achieve this,
44
111303
1514
amely alkalmas ezeknek a terheknek az elkerülésére
02:08
because, you see, in one sense, at least,
45
112817
1808
mert, mi mindannyian - legalább is bizonyos tekintetben -
02:10
we are all virtuosos like my friend Jan Stripling.
46
114625
3256
olyan mesterek vagyunk, mint Jan Stripling barátom.
02:13
So here we have a video of the vibrating vocal folds.
47
117881
3755
Ezen a filmen a rezgő hangszálakat láthatják.
02:17
Now, this is healthy and this is somebody making speech sounds,
48
121636
3229
Nos, ez egy egészséges hangszál, beszéd közben.
02:20
and we can think of ourselves as vocal ballet dancers,
49
124865
3464
Képzeljük el: mi is balettáncosok vagyunk, a hangszálainkkal táncolunk,
02:24
because we have to coordinate all of these vocal organs
50
128329
2214
hiszen pontosan irányítanunk kell a hangképző szerveinket
02:26
when we make sounds, and we all actually
51
130543
2295
amikor hangokat adunk ki. Ezt például
02:28
have the genes for it. FoxP2, for example.
52
132838
2296
egy gén irányítja, a FoxP2.
02:31
And like ballet, it takes an extraordinary level of training.
53
135134
2713
És, akárcsak a balett esetében, ehhez is igen sok gyakorlás kell.
02:33
I mean, just think how long it takes a child to learn to speak.
54
137847
2585
Úgy értem, gondolják csak meg, mennyi idő kell, amíg egy gyerek megtanul beszélni?
02:36
From the sound, we can actually track
55
140432
2382
A puszta hangból kiindulva nyomon tudunk követni
02:38
the vocal fold position as it vibrates,
56
142814
2281
a hangszálak rezgését. És, hasonlóan a végtagokhoz
02:40
and just as the limbs are affected in Parkinson's,
57
145095
2543
melyeket a Parkinson kór sújt,
02:43
so too are the vocal organs.
58
147638
2781
a hangképző szerveink is sérülnek ebben a betetgségben.
02:46
So on the bottom trace, you can see an example of
59
150419
1880
Az alsó görbén egy példa látható: hogyan néz ki
02:48
irregular vocal fold tremor.
60
152299
1698
a hangszálak kóros reszketésének a görbéje.
02:49
We see all the same symptoms.
61
153997
1168
Mindig ugyanazokat a tüneteket látjuk.
02:51
We see vocal tremor, weakness and rigidity.
62
155165
2930
A hang reszketését, gyengeségét és merevségét.
02:53
The speech actually becomes quieter and more breathy
63
158095
2104
A beszéd egyre halkabb és levegősebb lesz egy idő után,
02:56
after a while, and that's one of the example symptoms of it.
64
160199
2233
melyek a kórkép jellemző tünetei.
02:58
So these vocal effects can actually be quite subtle,
65
162432
2847
Nos, a hang ilyen változásai néhány esetben elég
03:01
in some cases, but with any digital microphone,
66
165279
3216
nehezen érzékelhetőek, viszont digitális mikrofonnal
03:04
and using precision voice analysis software
67
168495
2545
és a hang számítógépes elemzésével, valamint
03:06
in combination with the latest in machine learning,
68
171040
2409
az öntanuló szoftverek segítségével,
03:09
which is very advanced by now,
69
173449
1578
melyek mára igen fejletté váltak,
03:10
we can now quantify exactly where somebody lies
70
175027
2886
ma már képesek vagyunk megmondani, hogy egy fokozatos
03:13
on a continuum between health and disease
71
177913
2881
- az egészségestől a betegig terjedő skálán - ki hol helyezkedik el,
03:16
using voice signals alone.
72
180794
2596
pusztán csak a hangjának elemzése segítségével.
03:19
So these voice-based tests, how do they stack up against
73
183390
2314
Hogyan viszonyulnak ezek a hangra alapozott vizsgálatok
03:21
expert clinical tests? We'll, they're both non-invasive.
74
185704
2150
a többi klinikai teszthez? Nos, mindkét módszer beavatkozástól mentes.
03:23
The neurologist's test is non-invasive. They both use existing infrastructure.
75
187854
3982
A neurológusok módszere is beavatkozás mentes. Mindkét módszer már meglévő eszközöket használ.
03:27
You don't have to design a whole new set of hospitals to do it.
76
191836
3004
Nincs szükség egy teljesen új kórház kialakítására.
03:30
And they're both accurate. Okay, but in addition,
77
194840
2302
Mindkét módszer pontos. Igen. Ezen felül azonban
03:33
voice-based tests are non-expert.
78
197142
3327
a hangra alapozott módszer nem igényeli szakember jelenlétét.
03:36
That means they can be self-administered.
79
200469
1992
Ez azt jelenti, hogy az ember maga el tudja végezni a tesztet.
03:38
They're high-speed, take about 30 seconds at most.
80
202461
2580
Továbbá igen gyors, 30 másodperc kell csak hozzá.
03:40
They're ultra-low cost, and we all know what happens.
81
205041
2294
Szinte alig jár költséggel, és pontosan tudjuk, hogy ez mit jelent.
03:43
When something becomes ultra-low cost,
82
207335
2440
Amikor valami igen olcsóvá válik
03:45
it becomes massively scalable.
83
209775
2296
akkor egyre elérhetőbbé válik.
03:47
So here are some amazing goals that I think we can deal with now.
84
212071
3675
Íme néhány izgalmas cél, melyekkel érdemes foglalkoznunk.
03:51
We can reduce logistical difficulties with patients.
85
215746
2426
Csökkenteni tudjuk a betegutak szervezési nehézségeit.
03:54
No need to go to the clinic for a routine checkup.
86
218172
2312
Nincs szükség a klinika felkeresésére pusztán egy felülvizsgálat miatt.
03:56
We can do high-frequency monitoring to get objective data.
87
220484
2320
Képesek vagyunk igen gyakori felülvizsgálatra és objektív adatok gyűjtésére.
03:58
We can perform low-cost mass recruitment for clinical trials,
88
222804
4105
Igen sok embert tudunk bevonni klinikai vizsgálatokba - alacsony költségen,
04:02
and we can make population-scale screening
89
226909
2115
és most először képesek vagyunk a teljes lakosság
04:04
feasible for the first time.
90
229024
1596
szűrésére gazdaságos módon.
04:06
We have the opportunity to start to search
91
230620
2202
Lehetőségünk nyílik a korai biológiai jelek felismerésére
04:08
for the early biomarkers of the disease before it's too late.
92
232822
3541
még azelőtt, hogy késő lenne a kezelés.
04:12
So, taking the first steps towards this today,
93
236363
2758
Ezért megtesszük az első lépéseket és ezennel
04:15
we're launching the Parkinson's Voice Initiative.
94
239121
2126
elindítjuk a Parkinson Hangfelismerési Kezdeményezést.
04:17
With Aculab and PatientsLikeMe, we're aiming
95
241247
2232
Az Aculab és a PatientsLikeMe segítségével az a célunk,
04:19
to record a very large number of voices worldwide
96
243479
1928
hogy igen nagyszámú hangmintát gyűjtsünk világszerte
04:21
to collect enough data to start to tackle these four goals.
97
245407
3140
azért, hogy a fenti négy célt elérhessük.
04:24
We have local numbers accessible to three quarters
98
248547
1700
Helyi telefonszámok állnak rendelkezésre, melyek elérhetőek
04:26
of a billion people on the planet.
99
250247
1610
a Föld közel 750 millió embere számára.
04:27
Anyone healthy or with Parkinson's can call in, cheaply,
100
251857
3077
Bárki, akár egészséges, akár Parkinson kóros, olcsón hívhatja ezeket a számokat,
04:30
and leave recordings, a few cents each,
101
254934
2139
üzenetet hagyhat, pár cent költségért.
04:32
and I'm really happy to announce that we've already hit
102
257073
2190
Nagyon boldog vagyok hogy bejelenthetem, hogy
04:35
six percent of our target just in eight hours.
103
259263
3543
csupán 8 óra leforgása alatt elértük a kezdeti célunk hat százalékát.
04:38
Thank you. (Applause)
104
262806
3751
Köszönöm a figyelmüket!
04:42
(Applause)
105
266557
6320
Taps.
04:48
Tom Rielly: So Max, by taking all these samples of,
106
272877
3575
Tom Rielly: Nos, Max, ebből a körülbelül
04:52
let's say, 10,000 people,
107
276452
2776
10 ezer hangmintából képes leszel megmondani,
04:55
you'll be able to tell who's healthy and who's not?
108
279228
2854
hogy ki az egészséges és ki nem az?
04:57
What are you going to get out of those samples?
109
282082
1685
Mit akarsz kezdeni ezekkel a hangmintákkal?
04:59
Max Little: Yeah. Yeah. So what will happen is that,
110
283767
1830
Max Little: Igen, ami most történik nem más
05:01
during the call you have to indicate whether or not
111
285597
1657
mint hogy be kell mondjad, hogy
05:03
you have the disease or not, you see. TR: Right.
112
287254
1267
van-e ilyen betegséged vagy sem. Tom: Értem.
05:04
ML: You see, some people may not do it. They may not get through it.
113
288521
2507
Max: Néhányan nem csinálják majd, valahol elakadnak.
05:06
But we'll get a very large sample of data that is collected
114
291028
2717
Viszont nagyon sok adatot gyűjtünk különféle
05:09
from all different circumstances, and it's getting it
115
293745
3408
körülmények között. Ennek azért van jelentősége
05:13
in different circumstances that matter because then
116
297153
1905
mert ki akarjuk küszöbölni a zavaró tényezőket
05:14
we are looking at ironing out the confounding factors,
117
299058
3384
és olyan egyéb biológia jelek után kutatunk,
05:18
and looking for the actual markers of the disease.
118
302442
2161
amelyek jelzik a betegséget.
05:20
TR: So you're 86 percent accurate right now?
119
304603
2497
Tom: Tehát mostanra 86 százalékos pontosságot értetek el?
05:23
ML: It's much better than that.
120
307100
1194
Max: Ennél sokkal jobbat.
05:24
Actually, my student Thanasis, I have to plug him,
121
308294
1720
Az egyik hallgatóm, Thanasis, akit meg kell említsek
05:25
because he's done some fantastic work,
122
310014
1870
mivel kiemelkedő munkát végzett
05:27
and now he has proved that it works over the mobile telephone network as well,
123
311884
3770
és bebizonyította, hogy a módszer mobiltelefonon keresztül is működik.
05:31
which enables this project, and we're getting 99 percent accuracy.
124
315654
3390
Ez lehetővé teszi, hogy eljutottunk a 99 százalékos pontosságig.
05:34
TR: Ninety-nine. Well, that's an improvement.
125
319044
1576
Tom: 99 százalék. Ez komoly előrelépés.
05:36
So what that means is that people will be able to —
126
320620
2201
Másszóval ez azt jelenti, hogy az emberek képesek lesznek
05:38
ML: (Laughs)
127
322821
1852
(Max nevet)
05:40
TR: People will be able to call in from their mobile phones
128
324673
1906
Tim: Az emberek képesek lesznek mobiltelefonról felhívni
05:42
and do this test, and people with Parkinson's could call in,
129
326579
3072
és elvégezni a tesztet. A Parkinson kórban szenvedők betelefonálnak
05:45
record their voice, and then their doctor can check up
130
329651
2870
a hangjukat rögzítik és az orvosuk felülvizsgálhatja
05:48
on their progress, see where they're doing in this course of the disease.
131
332521
2681
őket, hogy megállapítsa, hol tartanak a betegségükben.
05:51
ML: Absolutely.
132
335202
970
Max: Pontosan.
05:52
TR: Thanks so much. Max Little, everybody.
133
336172
1743
Tom: Köszönjük mindannyian Max Little-nek.
05:53
ML: Thanks, Tom. (Applause)
134
337915
5157
Max Little: Köszönöm Tom. (Taps)
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