TEDxMaastricht
Daniel Kraft: Medicine's future? There's an app for that
ダニエル・クラフト: 医学の未来ですか？アプリがありますよ
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TEDxMaastricht にて、ダニエル・クラフトが今後数年の医学のイノベーションを駆け足で紹介します。新たなツール、診断テスト、アプリなどによって病床へ直に診断情報が届けられるようになるでしょう
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
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00:15
A couple of years ago
0
0
2000
二年ほど前
00:17
when I was attending the TED Conference in Long Beach,
1
2000
2000
ロングビーチの TED Conference に参加したときに
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I met Harriet.
2
4000
2000
ハリエットと出会いました
00:21
We'd actually met online before --
3
6000
2000
ネット上で会ったのはもっと前です
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not the way you're thinking.
4
8000
2000
皆さんが想像している形ではありませんよ
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We were actually introduced because we both knew Linda Avey,
5
10000
2000
私たちは初のオンライン個人向け遺伝子会社の創始者の
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one of the founders of the first online personal genomic companies.
6
12000
3000
リンダ・アヴェイという共通の知人を介して紹介されました
00:30
And because we shared our genetic information with Linda,
7
15000
3000
私たちはリンダに遺伝子情報を提供しているため
00:33
she could see that Harriet and I
8
18000
2000
彼女は ハリエットと私が
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shared a very rare type of mitochondrial DNA --
9
20000
2000
二人とも珍しいミトコンドリア DNA タイプ
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Haplotype K1a1b1a --
10
22000
2000
ハプロタイプ K1a1b1a を
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which meant that we were distantly related.
11
24000
2000
有する遠戚だと分かったのです
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We actually share the same genealogy with Ozzie the iceman.
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26000
3000
実は雪男のオジーとも同じ血筋です
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So Ozzie, Harriet and me.
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29000
2000
オジーとハリエットと私の三人ですね
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And being the current day, of course, we started our own Facebook group.
14
31000
2000
フェイスブックグループも作りました
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You're all welcome to join.
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2000
どうぞ参加してください
00:50
And when I met Harriet in person the next year at the TED Conference,
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35000
3000
翌年TEDでハリエットと出会った時 彼女は
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she'd gone online and ordered our own happy Haplotype T-shirts.
17
38000
2000
私たちのハプロタイプ T シャツをオーダーしました
00:55
(Laughter)
18
40000
2000
(笑い)
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Now why am I telling you this story,
19
42000
2000
さて この話しが何だと言うのでしょう？
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and what does this have to do with the future of health?
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44000
2000
これが健康の未来とどう関係があるのでしょう？
01:01
Well the way I met Harriet is actually an example
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46000
2000
私がハリエットと出会った経緯こそ
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of how leveraging cross-disciplinary,
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2000
急速に発展している分野を超えた技術が
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exponentially-growing technologies
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50000
2000
今後の私たちの生活に与える影響の
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is affecting our future of health and wellness --
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2000
ひとつの例だと思ったからです
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from low-cost gene analysis
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低価格遺伝子分析から
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to the ability to do powerful bio-informatics
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2000
強力な生物情報学の利用
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to the connection of the Internet and social networking.
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58000
3000
そしてインターネットやソーシャルネットワークとの繋がりなどです
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What I'd like to talk about today
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61000
2000
本日お話ししたいことは
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is understanding these exponential technologies.
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63000
2000
急発展技術のご紹介です
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We often think linearly.
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65000
2000
私たちはよく線形で考えます
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But if you think about it, if you have a lily pad
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67000
2000
ですが、例えば考えてみてください
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and it just divided every single day --
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69000
2000
蓮の葉を毎日半分に割きます
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two, four, eight, 16 --
33
71000
2000
2, 4, 8, 16 --
01:28
in 15 days you have 32,000.
34
73000
2000
十五日後には 32,000 枚です
01:30
What do you think you have in a month? We're at a billion.
35
75000
3000
一月でどれくらいになると思いますか？ 十億です
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So if we start to think exponentially,
36
78000
2000
このように指数関数的に考えていくと
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we can see how this is starting to affect all the technologies around us.
37
80000
3000
身の回りの技術がどれだけ激動しているか分かるのです
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And many of these technologies -- speaking as a physician and innovator --
38
83000
3000
医師そしてイノベーターとしてお話しさせて頂くと
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we can really start to leverage
39
86000
2000
これらの技術を最大限活用することで
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to impact the future of our own health and of health care,
40
88000
2000
健康や医療の未来に大きな影響を与えることができ
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and to address many of the major challenges that we have in health care today,
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90000
3000
今日の医療問題を扱えるのです
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ranging from the really exponential costs
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93000
2000
例えば高額医療や
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to the aging population,
43
95000
2000
高齢化
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the way we really don't use information very well today,
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97000
2000
上手く活用できていない情報
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the fragmentation of care
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99000
2000
医療の断片化
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and often the very difficult course
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101000
2000
そして世の常ですが
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of adoption of innovation.
47
103000
2000
イノベーションの受け入れです
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And one of the major things we can do we've talked a bit about here today
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105000
2000
私たちが出来ることはこの曲線を
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is moving the curve to the left.
49
107000
2000
左へ移動させることです
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We spend most of our money on the last 20 percent of life.
50
109000
2000
私たちはほとんどのお金を人生の最後 20% に費やします
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What if we could spend and incentivize positions
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111000
2000
もしそのお金を
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in the health care system and our own self
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113000
2000
医療システムや自分の身体に使って
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to move the curve to the left and improve our health,
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115000
2000
曲線を左へ移し 自身の健康を向上させ
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leveraging technology as well?
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2000
技術をレバレッジできたらどうでしょう？
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Now my favorite technology, example of exponential technology,
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119000
3000
私のお気に入りの急成長技術は
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we all have in our pocket.
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2000
皆さんのポケットにあるアレです
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So if you think about it, these are really dramatically improving.
57
124000
3000
考えてみてください これは本当に驚くべき進歩です
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I mean this is the iPhone 4.
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127000
2000
これは iPhone 4 ですが
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Imagine what the iPhone 8 will be able to do.
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129000
3000
iPhone 8 では一体何が出来るでしょうか
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Now, I've gained some insight into this.
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132000
2000
私の洞察はこうです
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I've been the track share
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134000
2000
私はシリコンバレーに拠点を構える
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for the medicine portion of a new institution called Singularity University
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3000
シンギュラリティ大学の薬学分野の
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based in Silicon Valley.
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139000
2000
トラックシェアーを務めています
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And we bring together every summer
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141000
2000
毎年夏に世界中から
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about 100 very talented students from around the world.
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143000
2000
百名ほどの有能な生徒を集めて
02:40
And we look at these exponential technologies from medicine, biotech,
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145000
2000
薬学 バイオテクノロジー 人工知能
02:42
artificial intelligence, robotics, nanotechnology, space,
67
147000
3000
ロボット学 ナノテクノロジー 宇宙学などの急成長分野を勉強し
02:45
and address how can we cross-train
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150000
2000
大きな問題の解決の為に
02:47
and leverage these to impact major unmet goals.
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152000
2000
それらをどう組み合わせ レバレッジしていくかを考えます
02:49
We also have seven-day executive programs.
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154000
2000
七日間の行政プログラムも実施しました
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And coming up next month is actually Future Med,
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156000
3000
来月予定しているのは Future Med です
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a program to help cross-train and leverage technologies into medicine.
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159000
3000
医学のためのさまざまな分野融合を考えるプログラムです
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Now I mentioned the phone.
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162000
2000
さきほど電話について触れましたが
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These mobile phones have over 20,000 different mobile apps available --
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164000
3000
携帯電話には二万以上のアプリが存在します
03:02
to the point where there's one out of the U.K.
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167000
2000
例えばイギリス発のアプリで
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where you can pee on a little chip connected to your iPhone
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169000
2000
iPhone に接続した小さなチップに尿を付けて
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and check yourself for an STD.
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171000
2000
性病の診断が自分でできるものがあります
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I don't know if I'd try that yet, but that's available.
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173000
2000
私も試そうか迷っています
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There are all other sorts of applications,
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175000
2000
電話と医療を併合したアプリは
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merging your phone and diagnostics, for example --
80
177000
2000
他にも色々あります
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measuring your blood glucose on your iPhone
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179000
2000
例えば iPhone で血糖を測り
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and sending that, potentially, to your physician
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181000
2000
そのデータを医師に送ります
03:18
so they can better understand and you can better understand
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183000
3000
すると医師もあなたも
03:21
your blood sugars as a diabetic.
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186000
2000
糖尿病であることが分かります
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So let's see now how exponential technologies are taking health care.
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188000
2000
急成長技術と医療の関わりを見ていきましょう
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Let's start with faster.
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190000
2000
まずは速さの話から
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Well it's no secret that computers, through Moore's law,
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192000
2000
ムーアの法則から自明ですが
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are speeding up faster and faster.
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194000
2000
コンピュータはどんどん速くなっており
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We have the ability to do more powerful things with them.
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196000
2000
それによって私たちはより強力なことが出来るようになっています
03:33
They're really approaching, in many cases surpassing,
90
198000
2000
コンピュータは人間の能力に近づいてきており
03:35
the ability of the human mind.
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200000
2000
多くの領域で既に超えています
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But where I think computational speed is most applicable
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202000
3000
その処理速度を最も活かせると思うのは
03:40
is in that of imaging.
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205000
2000
画像処理です
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The ability now to look inside the body in real time
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207000
2000
非常に高い解像度で体内をリアルタイムで見られる
03:44
with very high resolution is really becoming incredible.
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209000
3000
現在の処理能力には目を見張るものがあります
03:47
And we're layering multiple technologies -- PET scans, CT scans
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212000
3000
私たちは PET スキャン CT スキャン 分子診断などの
03:50
and molecular diagnostics --
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215000
2000
結果をレイヤー表示し
03:52
to find and to seek things at different levels.
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217000
3000
複数の視点からさまざまなものを観察できます
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Here you're going to see the very highest resolution MRI scan done today,
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220000
3000
こちらは本日 高解像度 MRI スキャンを実施した
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reconstructed of Marc Hodosh, the curator of TEDMED.
100
223000
3000
TEDMED の主事 マークのスキャン画像です
04:01
And now we can see inside of the brain
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226000
2000
現在私たちはかつて無い手法と精度で
04:03
with a resolution and ability that was never before available,
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228000
3000
脳内を見ることが出来ます
04:06
and essentially learn how to reconstruct,
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231000
2000
必然的に再構築ができるようになり
04:08
and maybe even re-engineer,
104
233000
2000
また 今後恐らく脳の
04:10
or backwards engineer, the brain
105
235000
2000
再設計や逆解析が可能となり
04:12
so we can better understand pathology, disease and therapy.
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237000
3000
病理 疾患 治療などがもっと解明されていくでしょう
04:15
We can look inside with real time fMRI -- in the brain at real time.
107
240000
3000
私たちは脳内をリアルタイム fMRI で観察できます
04:18
And by understanding these sorts of processes and these sorts of connections,
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243000
3000
そういったプロセスや繋がりを理解することで
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we're going to understand the effects of medication or meditation
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246000
3000
治療や瞑想の効果が解明され
04:24
and better personalize and make effective, for example,
110
249000
3000
個別化された より効能の高い
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psychoactive drugs.
111
252000
2000
向精神薬などが作れるようになります
04:29
The scanners for these are getting small, less expensive and more portable.
112
254000
3000
こういった用途のスキャナはより小さく安価になってきています
04:32
And this sort of data explosion available from these
113
257000
3000
それによるデータの増大は
04:35
is really almost becoming a challenge.
114
260000
2000
新たな問題となってきています
04:37
The scan of today takes up about 800 books, or 20 gigabytes.
115
262000
3000
今日のスキャンでは 20 ギガバイト使いました
04:40
The scan in a couple of years will be one terabyte, or 800,000 books.
116
265000
3000
二年間スキャンすると 1 テラバイトになります
04:43
How do you leverage that information?
117
268000
2000
この情報をどうレバレッジしましょうか？
04:45
Let's get personal. I won't ask who here's had a colonoscopy,
118
270000
3000
経験者は手を挙げて とは言いませんが
04:48
but if you're over age 50, it's time for your screening colonoscopy.
119
273000
3000
50 歳も過ぎればそろそろ結腸鏡検査を受ける頃です
04:51
How would you like to avoid the pointy end of the stick?
120
276000
2000
どうしたらあのスコープを入れずに済むでしょう？
04:53
Well now there's essentially a virtual colonoscopy.
121
278000
3000
現在ではヴァーチャル結腸鏡検査というものがあります
04:56
Compare those two pictures, and now as a radiologist,
122
281000
2000
見比べてください 放射線医師ならば
04:58
you can essentially fly through your patient's colon
123
283000
2000
このように患者の結腸を観察できます
05:00
and, augmenting that with artificial intelligence,
124
285000
2000
そのデータを人工知能で増幅すると
05:02
identify potentially, as you see here, a lesion.
125
287000
2000
このように病変を発見できます
05:04
Oh, we might have missed it, but using A.I. on top of radiology,
126
289000
3000
放射線技術に人工知能を組み合わせることで
05:07
we can find lesions that were missed before.
127
292000
2000
以前は見逃していたかもしれない病変を発見できます
05:09
And maybe this will encourage people to get colonoscopies
128
294000
2000
このことは これまで受診せずにいた人たちを
05:11
that wouldn't have otherwise.
129
296000
2000
勇気づけるかもしれません
05:13
And this is an example of this paradigm shift.
130
298000
2000
こちらはパラダイムシフトの例です
05:15
We're moving to this integration of biomedicine, information technology,
131
300000
3000
私たちはバイオ医学 IT 無線 更に携帯を統合した
05:18
wireless and, I would say, mobile now -- this era of digital medicine.
132
303000
3000
デジタル医学の時代へと進んでいます
05:21
So even my stethoscope is now digital.
133
306000
2000
私の聴診器ですらデジタルです
05:23
And of course, there's an app for that.
134
308000
2000
もちろんその為のアプリがあります
05:25
We're moving, obviously, to the era of the tricorder.
135
310000
3000
明らかにトライコーダーの時代へと移行しつつあります
05:28
So the handheld ultrasound
136
313000
2000
携帯式超音波は
05:30
is basically surpassing and supplanting the stethoscope.
137
315000
3000
聴診器より優れており 取って代わってきています
05:33
These are now at a price point
138
318000
2000
これらの価格は
05:35
of -- what used to be 100,000 euros or a couple of hundred-thousand dollars --
139
320000
2000
当初は数十万ドルしたものが
05:37
for about 5,000 dollars, I can have the power
140
322000
2000
今や五千ドルほどで手のひらサイズの
05:39
of a very powerful diagnostic device in my hand.
141
324000
3000
強力な診察機器が手に入るのです
05:42
And merging this now with the advent of electronic medical records --
142
327000
3000
更にこれをデジタル医療記録と組み合わせます
05:45
in the United States, we're still less than 20 percent electronic.
143
330000
3000
アメリカではまだ 20% にも満たしませんが
05:48
Here in the Netherlands, I think it's more than 80 percent.
144
333000
2000
オランダではたしか 80% を超えていたと思います
05:50
But now that we're switching to merging medical data,
145
335000
2000
医療記録の電子データへの移行が進んでおり
05:52
making it available electronically,
146
337000
2000
それが利用できるようになれば
05:54
we can crowd source that information,
147
339000
2000
その情報をクラウドソーシングできるようになります
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and now as a physician, I can access my patients' data from wherever I am
148
341000
3000
医師として 私はどこにいても携帯機器を通して
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just through my mobile device.
149
344000
2000
患者のデータを参照できます
06:01
And now, of course, we're in the era of the iPad, even the iPad 2.
150
346000
3000
また現在は iPad 更には iPad2 がある時代です
06:04
And just last month the first FDA-approved application
151
349000
3000
つい先月 初の FDA 認可アプリを用いた
06:07
was approved to allow radiologists
152
352000
2000
放射線技師による
06:09
to do actual reading on these sorts of devices.
153
354000
2000
計測が承認されました
06:11
So certainly, the physicians of today, including myself,
154
356000
3000
私を含め今日の医師は
06:14
are completely reliable on these devices.
155
359000
2000
こういった機器に全面的に頼っています
06:16
And as you saw just about a month ago,
156
361000
2000
ご覧になったかもしれませんが先月
06:18
Watson from IBM beat the two champions in "Jeopardy."
157
363000
2000
IBM のワトソンがジェパディの王者二人に勝利しました
06:20
So I want you to imagine when in a couple of years,
158
365000
2000
想像してください あと数年で
06:22
when we've started to apply this cloud-based information,
159
367000
3000
クラウドベースの情報を活用し始め
06:25
when we really have the A.I. physician and leverage our brains to connectivity
160
370000
3000
人工知能医師が登場し 外部データを活用して
06:28
to make decisions and diagnostics
161
373000
2000
かつて無い水準で
06:30
at a level never done.
162
375000
2000
判断や診断をするようになります
06:32
Already today, you don't need to go to your physician in many cases.
163
377000
3000
既に 多くの場合医師に直接見てもらう必要はありません
06:35
Only for about 20 percent of actual visits do you have to lay hands on the patient.
164
380000
3000
直接診察する必要があるのは来院者の 20% 程度です
06:38
We're now in the era of virtual visits --
165
383000
2000
今は仮想通院の時代であり
06:40
from sort of the Skype-type visits you can do with American Well,
166
385000
3000
例えばスカイプを利用した American Well 社のシステムや
06:43
to Cisco that's developed a very complex health presence system.
167
388000
3000
シスコ社が開発した非常に複雑な診断システムがあります
06:46
The ability to interact with your health care provider is different.
168
391000
3000
医療提供者との関わり方は変わってきています
06:49
And these are being augmented even by our devices again today.
169
394000
3000
仮想通院は携帯機器でも拡張されてきています
06:52
Here my friend Jessica sent me a picture of her head laceration
170
397000
2000
こちらは私の友人のジェシカが送ってくれた頭の裂傷の画像です
06:54
so I can save her a trip to the emergency room -- I can do some diagnostics that way.
171
399000
3000
こうして診察が出来れば彼女を救急室へ送り込まずに済みます
06:57
Or might we be able to leverage today's gaming technology,
172
402000
2000
あるいはゲーム技術のレバレッジもできます
06:59
like the Microsoft Kinect,
173
404000
2000
例えばマイクロソフトのキネクトを
07:01
and hack that to enable diagnostics, for example,
174
406000
2000
診察ができるように改造します
07:03
in diagnosing stroke,
175
408000
2000
百ドルの簡単な動作感知機能を用いて
07:05
using simple motion detection, using hundred-dollar devices.
176
410000
3000
発作の診察ができるようにします
07:08
We can actually now visit our patients robotically --
177
413000
3000
現在私たちはロボットを介して患者を訪ねることが出来ます
07:11
this is the RP7; if I'm a hematologist,
178
416000
2000
こちらは RP7 です 私が仮に血液病専門医ならば
07:13
visit another clinic, visit a hospital.
179
418000
3000
別の診療所や病院を訪ねることが出来ます
07:16
These will be augmented by a whole suite of tools actually in the home now.
180
421000
3000
こういったことは家具を通じて出来るようになるでしょう
07:19
So imagine we already have wireless scales.
181
424000
2000
無線の測定機器があると想像してみてください
07:21
You can step on the scale.
182
426000
2000
皆さんは体重計に乗り
07:23
You can Tweet your weight to your friends, and they can keep you in line.
183
428000
2000
結果をツイートし 友達に体重を監視してもらえます
07:25
We have wireless blood pressure cuffs.
184
430000
2000
無線カフス血圧計もあります
07:27
A whole gamut of these technologies are being put together.
185
432000
2000
あらゆる技術が組み合わされています
07:29
So instead of wearing these kludgy devices, we can put on a simple patch.
186
434000
3000
この煩雑な機器を着用せずともパッチを貼れば済みます
07:32
This was developed by colleagues at Stanford, called the iRhythm --
187
437000
3000
右はスタンフォードの同僚が開発した iRhythm です
07:35
completely supplants the prior technology at a much lower price point
188
440000
3000
既存の技術をより安価により効率的に提供する
07:38
with much more effectivity.
189
443000
2000
上位互換品です
07:40
Now we're also in the era, today, of quantified self.
190
445000
2000
さて 現在は個人を数量化する時代です
07:42
Consumers now can buy basically hundred-dollar devices,
191
447000
2000
消費者は百ドルほどでこの
07:44
like this little FitBit.
192
449000
2000
FitBit のようなものが買えます
07:46
I can measure my steps, my caloric outtake.
193
451000
2000
歩数を計り 消費カロリーを算出できます
07:48
I can get insight into that on a daily basis.
194
453000
2000
これらの情報を毎日取れます
07:50
I can share that with my friends, with my physician.
195
455000
2000
またそれを友人や医師と共有できます
07:52
There's watches coming out that will measure your heart rate, the Zeo sleep monitors,
196
457000
3000
心拍を測れる目覚まし時計 Zeo 社の睡眠モニタもあります
07:55
a whole suite of tools that can enable you to leverage
197
460000
2000
自身の健康情報を知り レバレッジを可能にする
07:57
and have insight into your own health.
198
462000
2000
道具が一式存在しているのです
07:59
And as we start to integrate this information,
199
464000
2000
自分の健康に関するさまざまな情報を統合することで
08:01
we're going to know better what to do with it and how better to have insight
200
466000
3000
私たち自身の病歴 健康について
08:04
into our own pathologies, health and wellness.
201
469000
2000
より深い見識を得られるでしょう
08:06
There's even mirrors today that can pick up your pulse rate.
202
471000
3000
また今日では心拍を計測できる鏡もあります
08:09
And I would argue, in the future, we'll have wearable devices in our clothes,
203
474000
3000
宣言します この先 私たちを四六時中モニタする
08:12
monitoring ourselves 24/7.
204
477000
2000
ウェアラブルデバイスが衣服に組み込まれるでしょう
08:14
And just like we have the OnStar system in cars,
205
479000
2000
例えば車載テレマティクスの用に
08:16
your red light might go on -- it won't say "check engine" though.
206
481000
2000
赤信号が点灯するかもしれませんが
08:18
It's going to be "check your body" light,
207
483000
2000
「エンジン要確認」ではなく
08:20
and go in and get it taken care of.
208
485000
2000
「身体要確認」信号となるでしょう
08:22
Probably in a few years, you'll check into your mirror
209
487000
2000
おそらく数年後 鏡を覗くと
08:24
and it's going to be diagnosing you.
210
489000
2000
それが皆さんを診察しているでしょう
08:26
(Laughter)
211
491000
2000
(笑い)
08:28
For those of you with kiddos at home,
212
493000
2000
家にお子さんがいる皆さん
08:30
how would you like to have the wireless diaper that supports your ...
213
495000
3000
無線おむつはいかがでしょう
08:33
too much information, I think, than you might need.
214
498000
2000
余計な情報だったかもしれませんが
08:35
But it's going to be here.
215
500000
2000
今後こういったものが出てくるでしょう
08:37
Now we've heard a lot today about new technology and connection.
216
502000
3000
さて 沢山の新技術や組み合わせがありますが
08:40
And I think some of these technologies
217
505000
2000
そのうちいくつかの技術によって
08:42
will enable us to be more connected with our patients,
218
507000
2000
私たち医者は患者にもっと近づけるでしょう
08:44
and take more time
219
509000
2000
時間ももっと取れるでしょう
08:46
and actually do the important human touch elements of medicine,
220
511000
2000
そして治療薬の重要要素である触れ合いが
08:48
as augmented by these sorts of technologies.
221
513000
2000
技術の拡張により実現するでしょう
08:50
Now we've talked about augmenting the patient, to some degree.
222
515000
2000
患者側の拡張について話してきましたが
08:52
How about augmenting the physician?
223
517000
2000
では医者側の拡張はどうでしょう？
08:54
We're now in the era of super-enabling the surgeon
224
519000
2000
現在外科医は超越した技術支援により
08:56
who can now go inside the body
225
521000
2000
患者の体内に潜り
08:58
and do things with robotic surgery, which is here today,
226
523000
2000
このロボット手術で多くのことが可能であり
09:00
at a level that was not really possible
227
525000
2000
ほんの五年前には不可能だったことが
09:02
even five years ago.
228
527000
2000
可能となっています
09:04
Now this is being augmented with further layers of technology
229
529000
2000
更にこれも拡張現実などの技術によって
09:06
like augmented reality.
230
531000
2000
改良されています
09:08
So the surgeon can see inside the patient, through their lens,
231
533000
3000
従って医師はレンズを通して患者の内部を観察し
09:11
where the tumor is, where the blood vessels are.
232
536000
2000
腫瘍や血管の位置が分かります
09:13
This can be integrated with decisions support.
233
538000
2000
これは意志決定支援と統合できます
09:15
A surgeon in New York can be helping a surgeon in Amsterdam, for example.
234
540000
3000
例えばニューヨークの医師がアムステルダムの医師を支援できます
09:18
And we're entering an era
235
543000
2000
また私たちは NOTES と呼ばれる
09:20
of really, truly scarless surgery called NOTES,
236
545000
2000
無執刀手術の時代に向かっています
09:22
where the robotic endoscope can come out the stomach
237
547000
2000
この手法で ロボット内視鏡を用いて
09:24
and pull out that gallbladder
238
549000
2000
胆嚢を取り出すことが出来ます
09:26
all in a scarless way and robotically.
239
551000
2000
傷一つ付けず 機械的に出来ます
09:28
And this is called NOTES, and this is coming --
240
553000
2000
NOTES と呼ばれる手法は
09:30
basically scarless surgery,
241
555000
2000
基本的に無執刀手術で
09:32
as mediated by robotic surgery.
242
557000
2000
ロボットを用いたものとなります
09:34
Now how about controlling other elements?
243
559000
2000
では他の要素の制御はどうでしょう？
09:36
For those who have disabilities -- the paraplegic --
244
561000
2000
麻痺などで障害がある患者にとっては
09:38
there's the era of brain-computer interface, or BCI,
245
563000
3000
BCI 脳コンピュータインターフェースというものがあります
09:41
where chips have been put on the motor cortex
246
566000
2000
全四肢麻痺患者の運動野に
09:43
of completely quadriplegic patients
247
568000
2000
チップを取り付けると
09:45
and they can control a curser or a wheelchair or, eventually, a robotic arm.
248
570000
4000
カーソルや車いす 最終的には義肢が制御可能になります
09:49
And these devices are getting smaller
249
574000
2000
こういった機器は小型化し続けており
09:51
and going into more and more of these patients.
250
576000
2000
今後どんどん患者に導入されるでしょう
09:53
Still in clinical trials, but imagine when we can connect these,
251
578000
2000
まだ臨床試験中ですが
09:55
for example, to the amazing bionic limb,
252
580000
2000
生体四肢を活用するところを想像してください
09:57
such as the DEKA Arm built by Dean Kamen and colleagues,
253
582000
3000
ディーン・ケイメンらによって作られた DEKA アームには
10:00
which has 17 degrees of motion and freedom
254
585000
3000
稼働部位が 17 箇所あり
10:03
and can allow the person who's lost a limb
255
588000
2000
四肢喪失した方に
10:05
to have much higher levels of dexterity or control
256
590000
2000
かつて無い高水準の
10:07
than they've had in the past.
257
592000
2000
器用度を提供することが出来ます
10:09
So we're really entering the era of wearable robotics actually.
258
594000
3000
私たちはウェアラブルロボットの時代に突入しているのです
10:12
If you haven't lost a limb -- you've had a stroke, for example --
259
597000
2000
例えば発作経験者なら
10:14
you can wear these augmented limbs.
260
599000
2000
このような拡張四肢を利用できます
10:16
Or if you're a paraplegic -- like I've visited the folks at Berkley Bionics --
261
601000
3000
対麻痺患者でしたら バークリーバイオニックスの方達が
10:19
they've developed eLEGS.
262
604000
2000
eLEGS というものを開発しました
10:21
I took this video last week. Here's a paraplegic patient actually walking
263
606000
3000
先週撮影したものです 対麻痺患者が外部骨格を装着して
10:24
by strapping on these exoskeletons.
264
609000
2000
実際に歩いている場面です
10:26
He's otherwise completely wheelchair-bound.
265
611000
2000
これを付けていないとき 彼は完全に車いす生活をしています
10:28
And now this is the early era of wearable robotics.
266
613000
2000
現在はウェアラブルロボット時代の初期です
10:30
And I think by leveraging these sorts of technologies,
267
615000
2000
以上のような技術をレバレッジすることで
10:32
we're going to change the definition of disability
268
617000
2000
障害者の定義を超越者とするような
10:34
to in some cases be superability, or super-enabling.
269
619000
3000
ケースも出てくるでしょう
10:37
This is Aimee Mullins, who lost her lower limbs as a young child,
270
622000
3000
こちらは子供の頃に足を無くしたエイミー・ムリンズと
10:40
and Hugh Herr, who's a professor at MIT
271
625000
3000
登山事故で四肢を無くした
10:43
who lost his limbs in a climbing accident.
272
628000
2000
MIT 教授のヒュー・ハーです
10:45
And now both of these can climb better, move faster, swim differently
273
630000
3000
二人とも義肢を用いて健常者より
10:48
with their prosthetics than us normal-abled persons.
274
633000
3000
早く登り 移動し 違う泳ぎができます
10:51
Now how about other exponentials?
275
636000
2000
他の急成長事項の話に移りましょう
10:53
Clearly the obesity trend is exponentially going in the wrong direction,
276
638000
3000
明らかに肥満は誤った方向へ急成長しており
10:56
including with huge costs.
277
641000
2000
それにかかる諸費用も膨大です
10:58
But the trend in medicine actually is to get exponentially smaller.
278
643000
3000
薬学の傾向は小さく小さく行こうとするものです
11:01
So a few examples: we're now in the era
279
646000
2000
例えば映画「ミクロの決死圏」の世界を
11:03
of "Fantastic Voyage," the iPill.
280
648000
2000
現実にした iPill というものがあります
11:05
You can swallow this completely integrated device.
281
650000
2000
この統合機器を飲み込めば
11:07
It can take pictures of your GI system,
282
652000
2000
消化器系を移動して画像を撮り
11:09
help diagnose and treat as it moves through your GI tract.
283
654000
3000
診断や治療を支援できます
11:12
We get into even smaller micro-robots
284
657000
2000
体内を自律移動する
11:14
that will eventually autonomously move through your system again
285
659000
2000
より小さなロボットも実現するでしょう
11:16
and be able to do things that surgeons can't do
286
661000
2000
それによって外科医には出来ないことを
11:18
in a much less invasive manner.
287
663000
2000
より非侵襲的に行えるようになります
11:20
Sometimes these might self-assemble in your GI system
288
665000
3000
消化器系で自己構成してから機能し始めるものも
11:23
and be augmented in that reality.
289
668000
2000
登場してくるでしょう
11:25
On the cardiac side, pacemakers are getting smaller
290
670000
2000
心臓病患者に関してはペースメーカーの導入が
11:27
and much easier to place
291
672000
2000
より簡単になってきています
11:29
so you don't need to train an interventional cardiologist to place them.
292
674000
2000
従って循環器医の訓練が不要となります
11:31
And they're going to be wirelessly telemetered again to your mobile devices
293
676000
3000
またこれらは携帯機器などで遠隔モニタされるので
11:34
so you can go places and be monitored remotely.
294
679000
3000
自由に出歩いても遠隔モニタしてもらえます
11:37
These are shrinking even further.
295
682000
2000
これらも更に小型化してきています
11:39
Here's one that's in prototyping by Medtronic that's smaller than a penny.
296
684000
3000
こちらは 1 セント硬貨より小さい Medtronic 社のプロトタイプです
11:42
Artificial retinas, the ability to put these arrays on the back of the eyeball
297
687000
3000
人工網膜は目の裏にご覧のアレイを設置し
11:45
and allow the blind to see.
298
690000
2000
盲目の人にも視力を提供します
11:47
Again, in early trials, but moving into the future.
299
692000
2000
これもまだ初期段階のものですが進歩し続けており
11:49
These are going to be game changing.
300
694000
2000
革命的な技術になるでしょう
11:51
Or for those of us who are sighted,
301
696000
2000
正常な視力を持つ人たちには
11:53
how about having the assisted-living contact lens?
302
698000
2000
補助コンタクトレンズなどいかがでしょう？
11:55
BlueTooth, WiFi available -- beams back images to your eye.
303
700000
3000
BlueTooth や WiFi を介して視界に画像を返します
11:58
Now if you have trouble maintaining your diet,
304
703000
3000
食生活に問題を抱えているなら
12:01
it might help to have some extra imagery
305
706000
2000
摂取カロリーが分かるように
12:03
to remind you how many calories are going to be coming at you.
306
708000
3000
データを表示したら良いかもしれません
12:07
How about enabling the pathologist to use their cell phone again
307
712000
2000
病理医に携帯電話を使って
12:09
to see at a microscopic level
308
714000
2000
顕微鏡レベルの診察をしてもらい
12:11
and to lumber that data back to the cloud and make better diagnostics?
309
716000
3000
そのデータをクラウド上に集約して活用してはどうでしょう？
12:14
In fact, the whole era of laboratory medicine
310
719000
2000
事実 実験室で扱っている薬は
12:16
is completely changing.
311
721000
2000
刷新されてきています
12:18
We can now leverage microfluidics,
312
723000
2000
今ではスタンフォードのスティーブ・クエイクによって開発された
12:20
like this chip made by Steve Quake at Stanford.
313
725000
2000
こちらのチップなどでミクロ流体学をレバレッジできます
12:22
Microfluidics can replace an entire lab of technicians.
314
727000
3000
それはラボ技術者の総入れ替えに匹敵します
12:25
Put it on a chip, enable thousands of tests to be done
315
730000
2000
それをチップに搭載することで数千の医療テストを
12:27
at the point of care, anywhere in the world.
316
732000
2000
世界中のどこでも実施可能にします
12:29
And this is really going to leverage technology
317
734000
2000
田舎や発展途上地域にとってこのチップは
12:31
to the rural and the under-served
318
736000
2000
テクノロジーをレバレッジするものとなります
12:33
and enable what used to be thousand-dollar tests to be done at pennies
319
738000
2000
以前は千ドルしたテストを 1 セントで可能にし
12:35
and at the point of care.
320
740000
2000
更にその場で実施できるようにします
12:37
If we go down the small pathway a little bit farther,
321
742000
3000
もう少し小型化の話を続けますと
12:40
we're entering the era of nanomedicine,
322
745000
2000
私たちはナノ医学の時代に突入しています
12:42
the ability to make devices super small
323
747000
2000
機器を微小化することで
12:44
to the point where we can design red blood cells
324
749000
2000
血管系や免疫系をモニタできる
12:46
or microrobots that will monitor our blood system or immune system,
325
751000
3000
赤血球やマイクロロボットを作れるようになったり
12:49
or even those that might clear out the clots from our arteries.
326
754000
3000
更には血管にある血餅を取り除けるようになります
12:52
Now how about exponentially cheaper?
327
757000
2000
急激な低価格化の話に移りましょう
12:54
Not something we usually think about in the era of medicine,
328
759000
3000
医学を考えるときにあまり触れることはありませんが
12:57
but hard disks used to be 3,400 dollars for 10 megabytes -- exponentially cheaper.
329
762000
3000
$3,400/10MB のハードディスクも今では劇的に安くなりました
13:00
In genomics now,
330
765000
2000
現在の遺伝子技術に比べ
13:02
the genome cost about a billion dollars
331
767000
2000
ゲノムが最初に登場した十年前は
13:04
about 10 years ago when the first one came out.
332
769000
2000
費用が十億ドルかかりました
13:06
We're now approaching essentially a thousand-dollar genome --
333
771000
2000
今では実質千ドルでゲノムを利用できます
13:08
probably next year to two years, probably a hundred-dollar genome.
334
773000
2000
一、二年で百ドルまで下がるでしょう
13:10
What are we going to do with hundred-dollar genomes?
335
775000
3000
百ドルになったら遺伝子技術で何が出来るでしょう？
13:13
And soon we'll have millions of these tests available.
336
778000
2000
無数のテストが実施可能になります
13:15
And that's when it gets interesting, when we start to crowdsource that information.
337
780000
3000
その情報をクラウドソーシングし始めると興味深くなってきます
13:18
And we enter the era of true personalized medicine --
338
783000
2000
私たちは個別化治療薬の時代に突入します
13:20
the right drug for the right person at the right time --
339
785000
3000
個人に最適な薬を適切なタイミングで提供できるようになります
13:23
instead of what we're doing today, which is the same drug for everybody --
340
788000
3000
個人向けに調整されていない
13:26
sort of blockbuster drug medications,
341
791000
2000
傑作品を誰にでも処方している
13:28
medications which don't work for you, the individual.
342
793000
2000
現状が変わります
13:30
And many, many different companies are working on leveraging these approaches.
343
795000
3000
この手法をレバレッジしようとたくさんの会社が動き出しています
13:33
And I'll also show you a simple example, from 23andMe again.
344
798000
2000
23andMe より簡単な例をお見せします
13:35
My data indicates that I've got about average risk
345
800000
3000
私は データによると盲目の一種である
13:38
for developing macular degeneration, a kind of blindness.
346
803000
2000
黄斑変性になるリスクが人並みにあります
13:40
But if I take that same data, upload it to deCODEme,
347
805000
3000
この同一のデータを deCODEme へアップロードすると
13:43
I can look at my risk for sample type 2 diabetes.
348
808000
2000
例えば 2 型糖尿病のリスクも調べることが出来ます
13:45
I'm at almost twice the risk for type 2 diabetes.
349
810000
2000
私は通常の二倍 2 型糖尿病に罹る確率があります
13:47
I might want to watch how much dessert I have at the lunch break for example.
350
812000
3000
お昼のデザートの量に気を配るようになるかもしれません
13:50
It might change my behavior.
351
815000
2000
データが私の行動を変えることもあるのです
13:52
Leveraging my knowledge of my pharmacogenomics --
352
817000
2000
薬理遺伝子学の知識をレバレッジすること
13:54
how my genes modulate, what my drugs do and what doses I need
353
819000
3000
つまり自分の遺伝子の特徴や適切な処方箋を
13:57
are going to become increasingly important,
354
822000
2000
知ることが重要になってきます
13:59
and once in the hands of the individual and the patient,
355
824000
2000
そういった情報が個人で得られるようになれば
14:01
will make better drug dosing and selection available.
356
826000
3000
より良い薬の用量が分かるようになります
14:04
So again, it's not just genes, it's multiple details --
357
829000
3000
遺伝子だけではなく私たちの習慣や環境といった
14:07
our habits, our environmental exposure.
358
832000
2000
さまざま要因が大事なのです
14:09
When was the last time your physician asked you where you've lived?
359
834000
3000
最後に医師が皆さんの居住歴を尋ねたのはいつですか？
14:12
Geomedicine: where you've lived, what you've been exposed to,
360
837000
2000
地理医学と言って 住んでいた場所や曝されてきた環境は
14:14
can dramatically affect your health.
361
839000
2000
皆さんの健康に劇的な影響を持ちます
14:16
We can capture that information.
362
841000
2000
私たちはその情報を取得することができます
14:18
So genomics, proteomics, the environment,
363
843000
2000
遺伝子 プロテオミクス そして環境のデータは
14:20
all this data streaming at us individually and us, as poor physicians,
364
845000
2000
全てバラバラに私たちや医師に流れてきています
14:22
how do we manage it?
365
847000
2000
それをどう管理しますか？
14:24
Well we're now entering the era of systems medicine, or systems biology,
366
849000
3000
私たちは以上の情報全てを統合できるシステム薬学
14:27
where we can start to integrate all of this information.
367
852000
2000
またはシステムバイオロジーの時代に突入しています
14:29
And by looking at the patterns, for example, in our blood
368
854000
3000
例えば一つのテストで
14:32
of 10,000 biomarkers in a single test,
369
857000
2000
血液バイオマーカー一万個のパターンを調べると
14:34
we can start to look at these little patterns
370
859000
2000
非常に早期の段階で
14:36
and detect disease at a much earlier stage.
371
861000
2000
病変を検知できるようになっていきます
14:38
This has been called by Lee Hood, the father of the field,
372
863000
2000
これはこの分野の父 P4 医学研究所の
14:40
P4 medicine.
373
865000
2000
リー・フッドによって提唱されました
14:42
We're going to be predictive; we're going to know what you're likely to have.
374
867000
2000
私たちは将来どんな病気に罹るかが分かるようになります
14:44
We can be preventative; that prevention can be personalized;
375
869000
3000
予防できるようになり その方法も個別化されます
14:47
and more importantly, it's going to become increasingly participatory.
376
872000
2000
更に 一人一人がより健康に気を付けるようになります
14:49
Through websites like Patients Like Me
377
874000
2000
Patients Like Me といったウェブサイトや
14:51
or managing your data on Microsoft HealthVault or Google Health,
378
876000
3000
Microsoft HealthVault や Google Health を通じて
14:54
leveraging this together in participatory ways
379
879000
2000
自身のデータを能動的にレバレッジすることは
14:56
is going to become increasingly important.
380
881000
2000
重要になっていきます
14:58
So I'll finish up with exponentially better.
381
883000
2000
最後に指数的な改善についてお話しします
15:00
We'd like to get therapies better and more effective.
382
885000
2000
私たちは皆 より良い治療を受けたいと思っています
15:02
Now today we treat high blood pressure mostly with pills.
383
887000
2000
高血圧の治療には現在錠剤が用いられています
15:04
What if we take a new device
384
889000
2000
もし新たな機器を用いて
15:06
and knock out the nerve vessels that help mediate blood pressure
385
891000
3000
血圧を制御する神経を無力化し
15:09
and in a single therapy to cure hypertension?
386
894000
3000
一回で高血圧を治療するようにしたらどうでしょう？
15:12
This is a new device that is essentially doing that.
387
897000
2000
こちらがそれを可能にする機器です
15:14
It should be on the market within a year or two.
388
899000
2000
一、二年で市場に出回るはずです
15:16
How about more targeted therapies for cancer?
389
901000
2000
ガンの標的治療はどうでしょう？
15:18
Right, I'm an oncologist
390
903000
2000
そうです 私は腫瘍学者で
15:20
and I have to say most of what we give is actually poison.
391
905000
2000
私たちが投与するのは大半が毒だと言わざるを得ません
15:22
We've learned at Stanford and other places
392
907000
2000
私たちはスタンフォードなどで
15:24
that we can discover cancer stem cells,
393
909000
2000
ガン再発の原因である
15:26
the ones that seem to be really responsible for disease relapse.
394
911000
3000
ガン幹細胞が発見できることを知りました
15:29
So if you think of cancer as a weed,
395
914000
2000
ガンを海苔に例えると
15:31
we often can whack the weed away.
396
916000
2000
私たち海苔を薙ぎ飛ばすことが出来ます
15:33
It seems to shrink, but it often comes back.
397
918000
2000
海苔は縮んだように見えますが大抵元通りになります
15:35
So we're attacking the wrong target.
398
920000
2000
つまり治療行為の対象が間違っていたのです
15:37
The cancer stem cells remain,
399
922000
2000
ガン幹細胞が残れば
15:39
and the tumor can return months or years later.
400
924000
2000
腫瘍は数ヶ月から数年で再発達します
15:41
We're now learning to identify the cancer stem cells
401
926000
3000
私たちは長期的な治療対象として
15:44
and identify those as targets and go for the long-term cure.
402
929000
2000
ガン幹細胞の同定の研究を進めています
15:46
And we're entering the era of personalized oncology,
403
931000
2000
それが可能となれば私たちは個人化腫瘍学の時代に入ります
15:48
the ability to leverage all of this data together,
404
933000
2000
全てのデータをレバレッジできるようにし
15:50
analyze the tumor and come up with
405
935000
2000
腫瘍を分析して
15:52
a real, specific cocktail for the individual patient.
406
937000
3000
患者個人にあったカクテルを考案できるようになります
15:55
Now I'll close with regenerative medicine.
407
940000
2000
再生医療のお話しをして終わりにしたいと思います
15:57
So I've studied a lot about stem cells --
408
942000
2000
私は幹細胞についてたくさん勉強してきました
15:59
embryonic stem cells are particularly powerful.
409
944000
2000
胚肝細胞は特に強力な細胞です
16:01
We also have adult stem cells throughout our body.
410
946000
2000
また生体幹細胞も私たちの体中に存在します
16:03
We use those in my field of bone marrow transplantation.
411
948000
2000
私たちはこれらを骨髄移植に利用しています
16:05
Geron, just last year, started the first trial
412
950000
2000
ジェロンがつい昨年
16:07
using human embryonic stem cells
413
952000
2000
ヒトの胚肝細胞を用いた
16:09
to treat spinal cord injuries.
414
954000
2000
脊髄損傷治療の最初の試験を実施しました
16:11
Still a Phase I trial, but evolving.
415
956000
2000
まだ第 I 相試験であり 進展中です
16:13
We've been actually using adult stem cells
416
958000
2000
私たちは実際 15 年間
16:15
now in clinical trials for about 15 years
417
960000
2000
生体幹細胞を用いた臨床試験を実施しています
16:17
to approach a whole range of topics, particularly in cardiovascular disease.
418
962000
3000
心血管疾患を中心に幅広い対象を研究してきました
16:20
We take our own bone marrow cells
419
965000
2000
私たちは自身の骨髄細胞を取り出し
16:22
and treat a patient with a heart attack,
420
967000
2000
心臓発作患者を治療します
16:24
we can see much improved heart function and actually better survival
421
969000
3000
骨髄活性化細胞を用いることで
16:27
using our own bone marrow drive cells after a heart attack.
422
972000
3000
発作後の心機能や生存率に大幅な向上が見られるのです
16:30
I invented a device called the MarrowMiner,
423
975000
2000
私は MarrowMiner という機器を開発しました
16:32
a much less invasive way for harvesting bone marrow.
424
977000
2000
より非侵襲的に骨髄を採取できます
16:34
It's now been FDA approved,
425
979000
2000
DFA の認可がおりたので
16:36
and it'll hopefully be on the market in the next year or so.
426
981000
2000
来年以降市場に出てくるでしょう
16:38
Hopefully you can appreciate the device there
427
983000
2000
素晴らしさが伝えられればよいのですが
16:40
curving through the patient's body and removing the patient's bone marrow,
428
985000
2000
これは身体に沿って動き患者の骨髄を採取します
16:42
instead of with 200 punctures, with just a single puncture under local anesthesia.
429
987000
3000
局所麻酔した所に一つ穴を空けるだけで済みます
16:45
But where is stem cell therapy really going?
430
990000
2000
ところで幹細胞治療はどこへ向かっているのでしょう？
16:47
If you think about it, every cell in your body has the same DNA
431
992000
3000
考えてみれば 皆さんの細胞は全て
16:50
as you had when you were an embryo.
432
995000
2000
胚芽の時と同じ DNA を持っています
16:52
We can now reprogram your skin cells
433
997000
2000
現在私たちは皮膚細胞を再プログラムし
16:54
to actually act like a pluripotent embryonic stem cell
434
999000
3000
多分化能胚肝細胞のようにできます
16:57
and to utilize those potentially to treat multiple organs in that same patient --
435
1002000
3000
それをその患者の別の器官の治療に利用できます
17:00
making your own personalized stem cell lines.
436
1005000
2000
その人専用の幹細胞在庫ができるのです
17:02
And I think they'll be a new era of your own stem cell banking
437
1007000
3000
私はこの先 幹細胞バンクができると思います
17:05
to have in the freezer your own cardiac cells,
438
1010000
2000
個人の心細胞 筋細胞 神経細胞を
17:07
myocytes and neural cells
439
1012000
2000
冷凍保存し
17:09
to use them in the future, should you need them.
440
1014000
3000
必要になったときに利用できるようにする仕組みです
17:12
And we're integrating this now with a whole era of cellular engineering,
441
1017000
2000
これを細胞工学と統合します
17:14
and integrating exponential technologies
442
1019000
2000
急成長技術を統合し
17:16
for essentially 3D organ printing --
443
1021000
2000
臓器の三次元印刷を実現します
17:18
replacing the ink with cells
444
1023000
2000
インクの代わりに細胞を用い
17:20
and essentially building and reconstructing a 3D organ.
445
1025000
3000
臓器を三次元で本質的に再構築するのです
17:23
That's where things are going to head -- still very early days.
446
1028000
2000
早期段階のものではありますが 以上が現在の指針です
17:25
But I think, as integration of exponential technologies,
447
1030000
2000
しかしこれは急成長技術の統合の
17:27
this is the example.
448
1032000
2000
ほんの一例に過ぎません
17:29
So in close, as you think about technology trends
449
1034000
3000
最後に 技術の傾向と
17:32
and how to impact health and medicine,
450
1037000
2000
その健康と医学への影響を考えると
17:34
we're entering an era of miniaturization,
451
1039000
2000
私たちは小型化 脱中央集中型 個別化へ
17:36
decentralization and personalization.
452
1041000
2000
向けて進んでいます
17:38
And I think by pulling these things together,
453
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それらをまとめ上げ
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if we can start to think about how to understand and leverage these,
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理解し レバレッジし始めていけば
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we're going to empower the patient,
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患者に権限を与え
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enable the doctor, enhance wellness
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医師に能力を与え ウェルネスを高め
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and begin to cure the well before they get sick.
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健康な人に発症前治療を施せるようになるでしょう
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Because I know as a doctor, if someone comes to me with Stage I disease,
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医師としては 初期段階の患者に来て頂けたら
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I'm thrilled -- we can often cure them.
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興奮します 大抵治療が可能だからです
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But often it's too late and it's Stage III or IV cancer, for example.
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しかし例えばステージ 3 や 4 のガンなど 手遅れなこともあります
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So by leveraging these technologies together,
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従って以上の技術をまとめてレバレッジすることで
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I think we'll enter a new era
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新たな医療の時代
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that I like to call Stage 0 medicine.
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ステージゼロ医療と呼ぶべきものが実現できるでしょう
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And as a cancer doctor, I'm looking forward to being out of a job.
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ガンの専門医としても職務から解放される日を待ち望んでいます
18:06
Thanks very much.
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2000
どうもありがとうございました
18:09
Host: Thank you. Thank you.
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2000
司会: ありがとうございました
18:11
(Applause)
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(拍手)
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Take a bow. Take a bow.
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お辞儀
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