ABOUT THE SPEAKER
Russ Altman - Big data techno-­optimist and internist
Russ Altman uses machine learning to better understand adverse effects of medication.

Why you should listen

Professor of bioengineering, genetics, medicine and computer science at Stanford University, Russ Altman's primary research interests are in the application of computing and informatics technologies to problems relevant to medicine. He is particularly interested in methods for understanding drug actions at molecular, cellular, organism and population levels, including how genetic variation impacts drug response.

Altman received the U.S. Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers, a National Science Foundation CAREER Award and Stanford Medical School's graduate teaching award. He has chaired the Science Board advising the FDA Commissioner and currently serves on the NIH Director’s Advisory Committee. He is a clinically active internist, the founder of the PharmGKB knowledge base, and advisor to pharmacogenomics companies.

More profile about the speaker
Russ Altman | Speaker | TED.com
TEDMED 2015

Russ Altman: What really happens when you mix medications?

러스 알트만: 약을 같이 먹을 때 무슨 일이 일어날까?

Filmed:
1,766,922 views

당신이 만약 두 가지의 다른 이유로 두 가지의 다른 약을 동시에 먹고 계신다면, 알아두셔야 할 것이 있습니다. 당신의 의사는 아마도 두 약을 같이 먹었을 때의 작용을 잘 이해하지 못할 수도 있다는 점입니다. 약들간의 상호작용은 연구하기 어려운 주제입니다. 이 흥미롭고 이해하기 쉬운 발표에서, 러스 알트만은 어떻게 의사들이 예상하지 못했던 약의 상호작용에 대해 연구했는지 알려주고 있습니다. 검색 엔진을 이용해서 말이죠.
- Big data techno-­optimist and internist
Russ Altman uses machine learning to better understand adverse effects of medication. Full bio

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00:12
So you go to the doctor의사
and get some tests검사들.
0
811
3321
여러분은 의사에게 가서
몇가지 검사를 받습니다.
00:16
The doctor의사 determines결정하다
that you have high높은 cholesterol콜레스테롤
1
4674
2620
의사는 여러분의 높은
콜레스테롤 수치를 확인했고
00:19
and you would benefit이익
from medication약물 치료 to treat it.
2
7318
3171
약을 통해서 치료해야 한다고 합니다.
00:22
So you get a pillbox필 박스.
3
10981
1556
그래서 약을 받았습니다.
00:25
You have some confidence자신,
4
13505
1199
여러분은 어떤 확신이 있고
00:26
your physician내과 의사 has some confidence자신
that this is going to work.
5
14728
2937
여러분의 의사는 이 약이
효능이 있다는 확신이 있습니다.
00:29
The company회사 that invented발명 된 it did
a lot of studies연구, submitted제출 된 it to the FDAFDA.
6
17689
3553
그 약을 만든 제약회사는 많은
자체실험 했고, FDA에 그걸 제출했습니다.
00:33
They studied공부 한 it very carefully면밀히,
skeptically회의적으로, they approved승인 된 it.
7
21266
3107
FDA는 매우 신중하고 회의적으로 검토한 다음
그 약을 승인했습니다.
00:36
They have a rough거칠게 idea생각 of how it works공장,
8
24397
1889
그들은 그 약이 어떻게
작용하는지 대충 알고 있고
00:38
they have a rough거칠게 idea생각
of what the side측면 effects효과 are.
9
26310
2453
부작용이 어떤지도 대충 알고 있습니다.
00:40
It should be OK.
10
28787
1150
이것은 괜찮을 겁니다.
00:42
You have a little more
of a conversation대화 with your physician내과 의사
11
30864
2818
약 처방 후, 여러분은 의사와
조금 더 대화를 나누었습니다.
00:45
and the physician내과 의사 is a little worried걱정
because you've been blue푸른,
12
33706
2963
의사는 살짝 걱정했습니다.
여러분의 내내 우울한 모습과
00:48
haven't~하지 않았다. felt펠트 like yourself당신 자신,
13
36693
1293
여러분답지 않은 모습
00:50
you haven't~하지 않았다. been able할 수 있는 to enjoy즐겨 things
in life quite아주 as much as you usually보통 do.
14
38010
3731
평소만큼 삶을 즐기는 못하고 있는
모습을 말입니다.
00:53
Your physician내과 의사 says말한다, "You know,
I think you have some depression우울증.
15
41765
3186
여러분의 의사는 말합니다.
"우울증 증세가 있는 것 같네요.
00:57
I'm going to have to give
you another다른 pill알약."
16
45792
2315
제가 다른 약을 처방해 드리죠."
01:00
So now we're talking말하는
about two medications약물.
17
48934
2483
이제 우리는 이 두 약에 대한
이야기를 할 것입니다.
01:03
This pill알약 also또한 -- millions수백만
of people have taken취한 it,
18
51441
3104
우을증 약 역시-- 수백만 명이
복용하고 있고,
01:06
the company회사 did studies연구,
the FDAFDA looked보았다 at it -- all good.
19
54569
3631
제약회사가 검토를 했고,
FDA가 그 약을 살펴봤죠. 모든 것이 좋았죠.
01:10
Think things should go OK.
20
58823
2057
이것이 괜찮을 거라고 생각합니다.
01:12
Think things should go OK.
21
60904
2197
이것이 괜찮을 거라고 생각합니다.
01:15
Well, wait a minute.
22
63125
1439
음, 잠깐만요.
01:16
How much have we studied공부 한
these two together함께?
23
64588
3517
이 두 약을 같이 먹었을 경우에 대해
실험해본 적이 얼마나 될까요?
01:20
Well, it's very hard단단한 to do that.
24
68630
2300
글쎄요, 이런 실험을
하는 것이 굉장히 어렵습니다.
01:22
In fact, it's not traditionally전통적으로 done끝난.
25
70954
2130
사실, 전통적으로 그런 실험을
하진 않습니다.
01:25
We totally전적으로 depend의존하다 on what we call
"post-marketing사후 마케팅 surveillance감시,"
26
73108
5518
우리는 약이 시장에 출시되어 팔린 후
전적으로 "시판 후 조사"라고
부르는 것에 의존합니다.
01:30
after the drugs약제 hit히트 the market시장.
27
78650
1880
01:32
How can we figure그림 out
if bad나쁜 things are happening사고
28
80996
2848
만약에 나쁜 일이
두 약 사이에 일어났다면
01:35
between중에서 two medications약물?
29
83868
1357
우리는 이걸 어떻게
알아낼 수 있을까요?
01:37
Three? Five다섯? Seven일곱?
30
85249
2030
3개는? 5개는? 7개는요?
01:39
Ask청하다 your favorite특히 잘하는 person사람
who has several수개 diagnoses진단
31
87708
2415
여러 번 진료를 받은 친한 사람에게
01:42
how many많은 medications약물 they're on.
32
90147
1834
몇 개의 약을 복용하고
있는 지 물어보세요.
01:44
Why do I care케어 about this problem문제?
33
92530
1580
왜 제가 이 문제에 대해서
신경쓰냐고요?
01:46
I care케어 about it deeply깊이.
34
94134
1157
저는 진심으로 걱정스럽습니다.
01:47
I'm an informatics정보학 and data데이터 science과학 guy
and really, in my opinion의견,
35
95315
4304
저는 정보학자이자 데이터 과학자입니다.
그리고 정말로, 제 생각에는
01:51
the only hope기대 -- only hope기대 --
to understand알다 these interactions상호 작용
36
99643
3745
이러한 상호작용을 이해하기 위한
유일한 희망-- 유일한 희망은
01:55
is to leverage이점 lots
of different다른 sources원천 of data데이터
37
103412
3056
다른 많은 정보 원천의 이점을
01:58
in order주문 to figure그림 out
when drugs약제 can be used together함께 safely안전하게
38
106492
3556
약을 같이 먹었을때 안전한지
안전하지 않은지
알아내기위해 활용하는 것입니다.
02:02
and when it's not so safe안전한.
39
110072
1777
02:04
So let me tell you a data데이터 science과학 story이야기.
40
112615
2051
제가 한가지 데이터 정보학
이야기를 들려드리죠.
02:06
And it begins시작하다 with my student학생 Nick새긴 ​​금.
41
114690
2154
이 이야기는 제 학생
닉과 함께 시작합니다.
02:08
Let's call him "Nick새긴 ​​금,"
because that's his name이름.
42
116868
2380
그를 "닉"이라고 하도록 하죠,
왜냐하면 그게 그의 이름이거든요.
02:11
(Laughter웃음)
43
119272
1592
(웃음)
02:12
Nick새긴 ​​금 was a young어린 student학생.
44
120888
1201
닉은 어린 학생이었습니다.
02:14
I said, "You know, Nick새긴 ​​금, we have
to understand알다 how drugs약제 work
45
122113
3079
저는 말했죠. "있잖아, 닉,
우리는 약들이 어떻게 작용하는지
02:17
and how they work together함께
and how they work separately갈라져,
46
125216
2626
같이는 어떻게 작용하고
따로는 어떻게 작용하는지
02:19
and we don't have a great understanding이해.
47
127866
1922
이해를 해야 하는데 그러한
이해가 충분히 되어있지 않아.
02:21
But the FDAFDA has made만든 available유효한
an amazing놀랄 만한 database데이터 베이스.
48
129812
2405
하지만 FDA는 이용할 수 있는
놀라운 데이터베이스를 만들었지.
02:24
It's a database데이터 베이스 of adverse불리한 events사건.
49
132241
1699
약물의 부작용에 대한 자료지.
02:26
They literally말 그대로 put on the web편물 --
50
134321
1642
그 자료는 문자 그대로 웹에
올라와 있고--
02:27
publicly공개적으로 available유효한, you could all
download다운로드 it right now --
51
135987
3119
공공연하게 이용할 수 있고, 지금
당장 그 자료를 다운받을 수 있지.
02:31
hundreds수백 of thousands수천
of adverse불리한 event행사 reports보고
52
139130
3627
환자들, 의사들, 회사들,
약사들로부터 나온
02:34
from patients환자, doctors의사들,
companies회사들, pharmacists약사.
53
142781
3760
수백 수천개의 부작용 관련
보고서들 말이야.
02:38
And these reports보고 are pretty예쁜 simple단순한:
54
146565
1749
그리고 그 보고서의 내용은 꽤 간단해.
02:40
it has all the diseases질병
that the patient환자 has,
55
148338
2658
환자가 가지고 있는 모든 질병
02:43
all the drugs약제 that they're on,
56
151020
1767
환자가 복용하는 모든 약물
02:44
and all the adverse불리한 events사건,
or side측면 effects효과, that they experience경험.
57
152811
3818
그리고 모든 부작용 사례들, 혹은
환자가 겪고 있는 부작용들이 있지.
02:48
It is not all of the adverse불리한 events사건
that are occurring발생하는 in America미국 today오늘,
58
156653
3436
오늘날 미국에서 일어나는
모든 부작용에 관한 건 아니지만
02:52
but it's hundreds수백 and hundreds수백
of thousands수천 of drugs약제.
59
160113
2578
수백 수천개의 약물에 관련된 거야."
02:54
So I said to Nick새긴 ​​금,
60
162715
1299
계속 전 닉에게 말했죠.
02:56
"Let's think about glucose포도당.
61
164038
1826
"포도당에 관하여 생각해보자.
02:57
Glucose포도당 is very important중대한,
and we know it's involved뒤얽힌 with diabetes당뇨병.
62
165888
3567
포도당은 매우 중요하지. 그리고
당뇨병과 관련있다는 것도 알지.
03:01
Let's see if we can understand알다
glucose포도당 response응답.
63
169479
3970
포도당 반응을 이해할 수
있는지 한번 보자꾸나.
03:05
I sent보낸 Nick새긴 ​​금 off. Nick새긴 ​​금 came왔다 back.
64
173473
2458
저는 닉을 보냈습니다. 닉은 돌아왔죠.
03:08
"Russ러스," he said,
65
176248
1786
"러스," 그는 말했습니다,
03:10
"I've created만들어진 a classifier분류기 that can
look at the side측면 effects효과 of a drug
66
178351
5112
"제가 그 데이터베이스를 바탕으로
약의 부작용을 볼 수 있는
분류표를 만들었어요.
03:15
based기반 on looking at this database데이터 베이스,
67
183487
2051
03:17
and can tell you whether인지 어떤지 that drug
is likely아마도 to change변화 glucose포도당 or not."
68
185562
4271
그리고 그 분류표는 약이 포도당을
변화시키는지 아닌지를 알려주죠.
03:21
He did it. It was very simple단순한, in a way.
69
189857
2016
그는 해냈습니다. 이건 매우 간단했죠.
어느 정도는요.
03:23
He took~했다 all the drugs약제
that were known알려진 to change변화 glucose포도당
70
191897
2635
그는 포도당에 변화시킨다고
알려진 모든 약과
03:26
and a bunch다발 of drugs약제
that don't change변화 glucose포도당,
71
194556
2389
변화시키지 않는 모든
약들의 작용 사례를 모은 후,
03:28
and said, "What's the difference
in their그들의 side측면 effects효과?
72
196969
2888
생각했습니다. "이 약들의 부작용의
차이점은 무엇일까?"
03:31
Differences차이점 in fatigue피로? In appetite식욕?
In urination배뇨 habits버릇?"
73
199881
4852
피로?, 식욕?,
배뇨 습관?에 따른 차이점인가?
03:36
All those things conspired음모를 꾸미는
to give him a really good predictor예언자.
74
204757
2960
이 모든 것들이 모여서 그에게
정말 좋은 예측변수가 됐죠.
03:39
He said, "Russ러스, I can predict예측하다
with 93 percent퍼센트 accuracy정확성
75
207741
2548
그는 말했죠,
"러스, 저는 93%의 정확성으로
03:42
when a drug will change변화 glucose포도당."
76
210313
1572
약이 언제 포도당으로 변하는지
예측할 수 있어요."
03:43
I said, "Nick새긴 ​​금, that's great."
77
211909
1416
저는 말했죠, "닉, 그거 대단한데."
03:45
He's a young어린 student학생,
you have to build짓다 his confidence자신.
78
213349
2896
그는 어린 학생이고,
그의 자신감을 키워줘야 했어요.
03:48
"But Nick새긴 ​​금, there's a problem문제.
79
216269
1390
"하지만 닉, 문제가 있단다.
03:49
It's that every...마다 physician내과 의사 in the world세계
knows알고있다 all the drugs약제 that change변화 glucose포도당,
80
217683
3960
이 세상의 모든 의사는
약이 포도당으로 변한다는 사실을 알지.
03:53
because it's core핵심 to our practice연습.
81
221667
2038
그걸 아는게 의사로서의
진료의 핵심이니까.
03:55
So it's great, good job,
but not really that interesting재미있는,
82
223729
3722
그래서 대단하고, 잘했지만,
정말로 흥미롭지 않단다.
03:59
definitely명확히 not publishable게시 가능."
83
227475
1531
절대 논문으로 낼 수 없다는거지."
04:01
(Laughter웃음)
84
229030
1014
(웃음)
04:02
He said, "I know, Russ러스.
I thought you might say that."
85
230068
2550
그가 말했죠, "알아요, 러스.
그렇게 말할 거라고 생각했어요."
04:04
Nick새긴 ​​금 is smart똑똑한.
86
232642
1152
닉은 똑똑했어요.
04:06
"I thought you might say that,
so I did one other experiment실험.
87
234149
2874
"그렇게 말하실 줄 알고,
다른 실험 하나를 더 했어요.
04:09
I looked보았다 at people in this database데이터 베이스
who were on two drugs약제,
88
237047
2928
저는 두 종류의 약을 복용하는
사람들을 찾아봤어요.
04:11
and I looked보았다 for signals신호들 similar비슷한,
glucose-changing포도당 변화 signals신호들,
89
239999
4422
그리고 그 중에서 포도당 변화와
비슷한 증상을 보이는 것들을 찾아봤죠.
04:16
for people taking취득 two drugs약제,
90
244445
1624
두 약을 먹는 사람들 중에
04:18
where each마다 drug alone혼자
did not change변화 glucose포도당,
91
246093
5569
각각의 약이 포도당을 변화시키지
않음에도 불구하고
04:23
but together함께 I saw a strong강한 signal신호."
92
251686
2460
같이 먹으니 아주
강한 반응을 봤어요."
04:26
And I said, "Oh! You're clever영리한.
Good idea생각. Show보여 주다 me the list명부."
93
254170
3149
저는 말했죠. "오! 똑똑하구나.
좋은 생각이야. 그 리스트 좀 보여줘."
04:29
And there's a bunch다발 of drugs약제,
not very exciting흥미 진진한.
94
257343
2254
여러 종류의 약물들이 있었습니다.
딱히 흥미롭진 않았죠.
04:31
But what caught잡힌 my eye
was, on the list명부 there were two drugs약제:
95
259621
3932
하지만 그 목록에서 제 눈을 사로잡은
두개의 약물이 있었습니다.
04:35
paroxetine파록세틴, or Paxil팍실, an antidepressant항우울제;
96
263577
3393
파록세틴, 혹은 팍실,항우울제와
04:39
and pravastatin프라바스타틴, or Pravachol프라 바콜,
a cholesterol콜레스테롤 medication약물 치료.
97
267756
3570
프라바스태틴, 혹은 프라바콜,
콜레스테롤 치료제였습니다.
04:43
And I said, "Huh. There are millions수백만
of Americans미국인 on those two drugs약제."
98
271936
4283
전 말했죠. "어, 이 둘은 수백만의
미국인이 먹고 있는 약이네."
04:48
In fact, we learned배운 later후에,
99
276243
1246
사실 나중에 알게 된 사실이지만
04:49
15 million백만 Americans미국인 on paroxetine파록세틴
at the time, 15 million백만 on pravastatin프라바스타틴,
100
277513
6032
파록세틴과 프라바스태틴은 당시
각각 1500만의 미국인,
04:55
and a million백만, we estimated추정 된, on both양자 모두.
101
283569
2817
그리고 100만명이,우리가 추정했을때.
둘 다 먹었죠.
04:58
So that's a million백만 people
102
286767
1254
즉 100만 명의 사람들이
05:00
who might be having some problems문제들
with their그들의 glucose포도당
103
288045
2453
포도당에 문제가 있다는 것입니다.
05:02
if this machine-learning기계 학습 mumbo맘보 jumbo커다란 것
that he did in the FDAFDA database데이터 베이스
104
290522
3206
FDA 보고를 이용해서 닉이
그럴싸하게 만들어낸
05:05
actually사실은 holds보류하다 up.
105
293752
1254
머신러닝에 따르면 말이죠.
05:07
But I said, "It's still not publishable게시 가능,
106
295030
1927
하지만 저는 말했습니다.
"아직 논문으로 낼 수는 없어.
05:08
because I love what you did
with the mumbo맘보 jumbo커다란 것,
107
296981
2296
너가 이런 예측기를 이용해서
만들어 낸 예측을
05:11
with the machine기계 learning배우기,
108
299301
1246
나는 개인적으로 참 마음에 들지만
05:12
but it's not really standard-of-proof표준 증명
evidence증거 that we have."
109
300571
3864
우리가 가지고 있는 증거는 사실
입증할만 증거가 되지 못해"
05:17
So we have to do something else그밖에.
110
305618
1589
그래서 우리는 뭔가 다른 것을
해야 했습니다.
05:19
Let's go into the Stanford스탠포드
electronic전자 medical의료 record기록.
111
307231
2876
스탠포드의 전자 의무기록을
이용하기로 했죠.
05:22
We have a copy of it
that's OK for research연구,
112
310131
2064
조사에 이용해도 괜찮은
기록들을 복사했습니다.
05:24
we removed제거 된 identifying식별 information정보.
113
312219
2046
물론 개인 정보들은 삭제했죠.
05:26
And I said, "Let's see if people
on these two drugs약제
114
314581
2503
그리고 저는 말했죠.
"이 두 약을 같이 복용한 사람들의
05:29
have problems문제들 with their그들의 glucose포도당."
115
317108
1769
포도당에 문제가 있는지 조사해 보자."
05:31
Now there are thousands수천
and thousands수천 of people
116
319242
2207
기록 안에는 수천만 그리고
수천만 명의 사람들이
05:33
in the Stanford스탠포드 medical의료 records기록들
that take paroxetine파록세틴 and pravastatin프라바스타틴.
117
321473
3459
파록세틴과 프라바스타틴을
복용한 사람들이 있었습니다.
05:36
But we needed필요한 special특별한 patients환자.
118
324956
1799
그러나 우리는 특별한 환자들이
필요했습니다.
05:38
We needed필요한 patients환자 who were on one of them
and had a glucose포도당 measurement측정,
119
326779
4597
두 약 중에 하나를 복용한 뒤
포도당 검사를 받고
그 다음에 두번째 약을 복용한 후,
다른 포도당 검사를 받고
05:43
then got the second둘째 one and had
another다른 glucose포도당 measurement측정,
120
331400
3449
05:46
all within이내에 a reasonable합리적인 period기간 of time --
something like two months개월.
121
334873
3615
두 검사를 일정 시간, 예를 들어
2달 사이에 받은 사람들말이죠.
05:50
And when we did that,
we found녹이다 10 patients환자.
122
338512
3159
이 기준을 적용했을 때 우린
10명의 환자를 발견했습니다.
05:54
However하나, eight여덟 out of the 10
had a bump충돌 in their그들의 glucose포도당
123
342592
4538
그런데 10명중 8명의 포도당
수치가 올라갔습니다.
05:59
when they got the second둘째 P --
we call this P and P --
124
347154
2645
두 번째 p를 복용했을 때 말입니다.
우리는 이것을 P와 P로 부릅시다.
06:01
when they got the second둘째 P.
125
349823
1310
두 번째 P를 복용했을 때말이죠.
06:03
Either어느 한 쪽 one could be first,
the second둘째 one comes온다 up,
126
351157
2562
어느 약을 먼저 먹든
두 번째 약을 복용했을 때
06:05
glucose포도당 went갔다 up
20 milligrams밀리그램 per deciliter데시 리터.
127
353743
2847
포도당 수치가
20mg/dl 가 올라갔습니다.
06:08
Just as a reminder조언,
128
356614
1158
다시 상기해보자면
06:09
you walk산책 around normally정상적으로,
if you're not diabetic당뇨병 환자,
129
357796
2325
당뇨병 환자가 아닌 이상
평상시처럼 걸으면
06:12
with a glucose포도당 of around 90.
130
360145
1359
90정도의 포도당 수치가 나옵니다.
06:13
And if it gets도착 up to 120, 125,
131
361528
2076
그래서 수치가 120이나
125까지 상승한다면
06:15
your doctor의사 begins시작하다 to think
about a potential가능성 diagnosis진단 of diabetes당뇨병.
132
363628
3450
의사는 그것을 당뇨의
징후로 생각할 것입니다.
06:19
So a 20 bump충돌 -- pretty예쁜 significant중요한.
133
367102
2991
그러므로 20의 상승은 --
꽤 중요합니다.
06:22
I said, "Nick새긴 ​​금, this is very cool시원한.
134
370601
1904
전 말했습니다. "닉, 아주 훌륭해.
06:25
But, I'm sorry, we still
don't have a paper종이,
135
373616
2053
하지만 미안. 아직도 우린
논문을 발표할 수 없어.
06:27
because this is 10 patients환자
and -- give me a break단절 --
136
375693
2579
왜냐면 10명의 환자는
그리고--잠시만요--
06:30
it's not enough충분히 patients환자."
137
378296
1245
너무 적은 수거든."
06:31
So we said, what can we do?
138
379565
1306
우린 어떻게 하지?라고 말했죠.
06:32
And we said, let's call our friends친구
at Harvard하버드 and Vanderbilt밴더빌트,
139
380895
2976
그리고 우리는 말했죠. 하버드와
반더빌트에 있는 친구에게 연락해보자.
06:35
who also또한 -- Harvard하버드 in Boston보스턴,
Vanderbilt밴더빌트 in Nashville내쉬빌,
140
383895
2587
보스턴의 하버드, 내쉬빌의
반더빌트 그 대학들도
06:38
who also또한 have electronic전자
medical의료 records기록들 similar비슷한 to ours우리 것.
141
386506
2821
우리랑 비슷한 의무기록이 있으니까.
06:41
Let's see if they can find
similar비슷한 patients환자
142
389351
2020
그들이 하나의 P와
또 다른 P를 복용하고
06:43
with the one P, the other P,
the glucose포도당 measurements측정
143
391395
3276
포도당 검사를 받은
환자들을 우리의 기준에 맞춰서
06:46
in that range범위 that we need.
144
394695
1600
찾을 수 있는지 보려고 했죠.
06:48
God bless신을 하다 them, Vanderbilt밴더빌트
in one week found녹이다 40 such이러한 patients환자,
145
396787
4955
운이 좋게도, 1주일동안
반더빌트 기록에서는
같은 경향의 환자 40명을 찾았습니다.
06:53
same같은 trend경향.
146
401766
1189
06:55
Harvard하버드 found녹이다 100 patients환자, same같은 trend경향.
147
403804
3620
하버드에서는 100명의 환자들을
찾았습니다. 같은 경향이죠.
06:59
So at the end종료, we had 150 patients환자
from three diverse다양한 medical의료 centers센터들
148
407448
4281
결국 우리는 세 개의 대학병원에서
150명의 환자들을 찾아낼 수 있었고
07:03
that were telling말함 us that patients환자
getting점점 these two drugs약제
149
411753
3297
그 기록들이 우리에게 말해준 것은
이러한 두 개의 약을 복용한 환자들의
07:07
were having their그들의 glucose포도당 bump충돌
somewhat약간 significantly현저하게.
150
415074
2703
포도당 수치가 어느정도 상당히
올라갔다는 것입니다.
07:10
More interestingly재미있게,
we had left out diabetics당뇨병 환자,
151
418317
2810
더 흥미로운 점은 저희가 당뇨병환자를
제외해두었다는 것입니다.
07:13
because diabetics당뇨병 환자 already이미
have messed엉망이 된 up glucose포도당.
152
421151
2317
왜냐면 이미 당뇨병 환자들은
포도당이 엉망이 되었기 때문입니다.
07:15
When we looked보았다
at the glucose포도당 of diabetics당뇨병 환자,
153
423492
2238
저희가 당뇨환자의 포도당
수치를 봤을 때
07:17
it was going up 60 milligrams밀리그램
per deciliter데시 리터, not just 20.
154
425754
3435
20보다 더한 60mg/dl 의
상승을 보였습니다.
07:21
This was a big deal거래, and we said,
"We've우리는 got to publish출판하다 this."
155
429760
3452
이건 중요한 일이었고 우리는
"우리는 이걸 논문으로 내자."라고 말했죠.
07:25
We submitted제출 된 the paper종이.
156
433236
1179
우리는 학술지에 논문을 제출했죠.
07:26
It was all data데이터 evidence증거,
157
434439
2111
전부 데이터 증거였죠.
07:28
data데이터 from the FDAFDA, data데이터 from Stanford스탠포드,
158
436574
2483
FDA, 스탠포드
07:31
data데이터 from Vanderbilt밴더빌트, data데이터 from Harvard하버드.
159
439081
1946
반더빌트, 그리고 하버드에서
가져온 데이터들이었죠.
07:33
We had not done끝난 a single단일 real레알 experiment실험.
160
441051
2396
우리는 실제 실험은 하나도
하지 않았었죠.
07:36
But we were nervous강한.
161
444495
1296
하지만 우리는 불안했습니다.
07:38
So Nick새긴 ​​금, while the paper종이
was in review리뷰, went갔다 to the lab.
162
446201
3730
논문이 검토되는 동안,
닉은 실험실로 향했습니다.
07:41
We found녹이다 somebody어떤 사람
who knew알고 있었다 about lab stuff물건.
163
449955
2462
실험을 잘 아는 누군가를 찾아냈죠.
07:44
I don't do that.
164
452441
1393
전 실험을 하지는 않죠.
07:45
I take care케어 of patients환자,
but I don't do pipettes피펫.
165
453858
2417
환자는 돌보지만, 피펫은 다루지 않죠.
07:49
They taught가르쳤다 us how to feed먹이 mice생쥐 drugs약제.
166
457420
3053
실험실 사람들은 저희에게
쥐에게 약을 먹이는 법을 알려줬습니다.
07:52
We took~했다 mice생쥐 and we gave them
one P, paroxetine파록세틴.
167
460864
2414
저흰 쥐들에게 하나의 약 (P)
파록세틴을 투여했죠.
07:55
We gave some other mice생쥐 pravastatin프라바스타틴.
168
463302
2508
다른 쥐들에겐 프라바스태틴을
투여했습니다.
07:57
And we gave a third제삼 group그룹
of mice생쥐 both양자 모두 of them.
169
465834
3595
그리고 세 번째 그룹에는
두 약을 동시에 투여했습니다.
08:01
And lo봐라 and behold보다, glucose포도당 went갔다 up
20 to 60 milligrams밀리그램 per deciliter데시 리터
170
469893
3946
놀랍게도, 쥐들의 포도당 수치는
20에서 60까지 상승했습니다.
08:05
in the mice생쥐.
171
473863
1171
08:07
So the paper종이 was accepted받아 들인
based기반 on the informatics정보학 evidence증거 alone혼자,
172
475058
3158
논문은 데이터 증거들만으로
출판이 되었지만,
08:10
but we added추가 된 a little note노트 at the end종료,
173
478240
1894
저희는 뒤에 조금 더 내용을 붙였습니다.
08:12
saying속담, oh by the way,
if you give these to mice생쥐, it goes간다 up.
174
480158
2899
쥐 실험에서도 비슷한 내용이
나왔다는 식으로 말이죠.
08:15
That was great, and the story이야기
could have ended끝난 there.
175
483081
2508
훌륭한 논문이었고, 저희의 이야기는
여기서 끝날 수도 있었습니다.
08:17
But I still have six and a half절반 minutes의사록.
176
485613
1997
하지만 저에게 아직도
6분 30초가 더 남았죠.
08:19
(Laughter웃음)
177
487634
2807
(웃음)
08:22
So we were sitting좌석 around
thinking생각 about all of this,
178
490465
2815
그래서 우리는 앉아서
이 모든 것들에 대해 생각했죠.
08:25
and I don't remember생각해 내다 who thought
of it, but somebody어떤 사람 said,
179
493304
2735
누군지는 기억 안나지만,
누군가 말하길.
08:28
"I wonder경이 if patients환자
who are taking취득 these two drugs약제
180
496063
3201
"두 약을 동시에 먹었던 환자들이
08:31
are noticing알아 차리는 side측면 effects효과
of hyperglycemia고혈당.
181
499288
3553
고혈당같은 눈에 띄는 부작용을
겪었는지 궁금하네요."
08:34
They could and they should.
182
502865
1496
가능한 일이었고,
사실 그들이 겪었어야 하는 일이었죠.
08:36
How would we ever determine결정 that?"
183
504761
1877
하지만 우리가 그걸 어떻게
찾아낼 수 있을까?
08:39
We said, well, what do you do?
184
507551
1443
우리는 글쎄, 너라면 뭘 했을까?
라고 말했죠.
08:41
You're taking취득 a medication약물 치료,
one new새로운 medication약물 치료 or two,
185
509018
2580
너가 새로운 약 하나 혹은 두개를
먹기 시작했는데
08:43
and you get a funny이상한 feeling감각.
186
511622
1538
몸이 뭔가 이상한 느낌이
들기 시작했어.
08:45
What do you do?
187
513184
1151
너라면 뭘 할 거 같아?
08:46
You go to GoogleGoogle
188
514359
1151
구글에 들어가서
08:47
and type유형 in the two drugs약제 you're taking취득
or the one drug you're taking취득,
189
515534
3349
너가 먹는 약 한 개
혹은 두 개를 검색한 다음
08:50
and you type유형 in "side측면 effects효과."
190
518907
1603
"부작용"이라고 입력하지 않았을까.
08:52
What are you experiencing경험하는?
191
520534
1356
검색하면 무엇이 나올까?
08:54
So we said OK,
192
522239
1151
그래서 우리는 알겠다.
08:55
let's ask청하다 GoogleGoogle if they will share
their그들의 search수색 logs로그 with us,
193
523414
3056
구글에 연락해 그들의 검색 기록을
공유할 수 있냐고 물어봤죠.
08:58
so that we can look at the search수색 logs로그
194
526494
1833
검색을 기록을 보고
09:00
and see if patients환자 are doing
these kinds종류 of searches검색.
195
528351
2565
환자들이 정말로 그런 검색을 했는지
알아보기 위해서였죠.
09:02
GoogleGoogle, I am sorry to say,
denied부정한 our request의뢰.
196
530940
3275
하지만, 이런 말을 해서 유감이지만
우리의 요청을 거절했죠.
09:06
So I was bummed부끄러운.
197
534819
1151
저는 벽에 부딪친 느낌이었죠.
09:07
I was at a dinner공식 만찬 with a colleague동료
who works공장 at Microsoft마이크로 소프트 Research연구
198
535994
3166
어느 날, 저는 마이크로소프트에서
일하는 동료와 저녁을 먹었습니다.
09:11
and I said, "We wanted to do this study연구,
199
539184
1941
전 말했죠.
"우린 이 연구를 꼭 하고싶어."
09:13
GoogleGoogle said no, it's kind종류 of a bummer버머."
200
541149
1880
"근데 구글은 협조를 안 해주고,
나에겐 방법이 없어."
09:15
He said, "Well, we have
the Bing searches검색."
201
543053
2086
그는 말했죠. "그러면.
우리에게 빙 검색 기록이 있는데?"
09:18
(Laughter웃음)
202
546195
3483
(웃음)
09:22
Yeah.
203
550805
1267
오.
09:24
That's great.
204
552096
1151
그거 좋네.
09:25
Now I felt펠트 like I was --
205
553271
1151
그 때 저는 정말...
09:26
(Laughter웃음)
206
554446
1000
(웃음)
09:27
I felt펠트 like I was talking말하는 to Nick새긴 ​​금 again.
207
555470
2412
닉하고 다시 이야기하는 느낌이었죠.
09:30
He works공장 for one of the largest가장 큰
companies회사들 in the world세계,
208
558437
2624
그는 전세계에서 가장 큰 회사에서
일하고 있어서
09:33
and I'm already이미 trying견딜 수 없는
to make him feel better.
209
561085
2206
전 그의 기분을 좋게
해주려고 하고 있었죠.
09:35
But he said, "No, Russ러스 --
you might not understand알다.
210
563315
2445
하지만 그는 덧붙였어요.
"러스, 좀 더 알아야 할 게 있어."
09:37
We not only have Bing searches검색,
211
565784
1500
"우린 빙 검색기록만 가지고
있는 게 아니야."
09:39
but if you use Internet인터넷 Explorer탐침
to do searches검색 at GoogleGoogle,
212
567308
3340
"인터넷 익스프롤러로
구글이나, 야후나, 빙이나
09:42
Yahoo야후, Bing, any ...
213
570672
1891
어디서든 검색하는 그 기록들..
09:44
Then, for 18 months개월, we keep that data데이터
for research연구 purposes목적 only."
214
572587
3643
우린 그 기록을 오로지 연구 목적으로
18개월간 보관한다고."
09:48
I said, "Now you're talking말하는!"
215
576254
1936
전 말했죠. "아,이제 이해했다!"
09:50
This was Eric에릭 Horvitz호르 비츠,
my friend친구 at Microsoft마이크로 소프트.
216
578214
2198
이 친구는 에릭 호비츠인데
마이크로소프트에서 일하는 제 친구입니다.
09:52
So we did a study연구
217
580436
1695
그래서 우리는 연구를 시작했죠.
09:54
where we defined한정된 50 words
that a regular정규병 person사람 might type유형 in
218
582155
4619
저희는 일반 사람이 고혈당에 관해
09:58
if they're having hyperglycemia고혈당,
219
586798
1602
검색할만한 50개의 단어를
정의했습니다.
10:00
like "fatigue피로," "loss손실 of appetite식욕,"
"urinating소변을 보는 a lot," "peeing오줌 누기 a lot" --
220
588424
4762
"피로", "식욕저하", "소변을 많이
볼 때", "오줌을 많이 쌀 때"..
10:05
forgive용서하다 me, but that's one
of the things you might type유형 in.
221
593210
2767
듣기엔 웃기지만, 저 검색어들이
사람들이 쓸 만한 단어들이에요.
10:08
So we had 50 phrases실없는 말
that we called전화 한 the "diabetes당뇨병 words."
222
596001
2790
그래서, 저희는 50개의 단어를
가지고 있었죠. 일명 "당뇨병 단어들"
10:10
And we did first a baseline기준선.
223
598815
2063
이 단어들을 먼저 기준으로 선정했죠.
10:12
And it turns회전 out
that about .5 to one percent퍼센트
224
600902
2704
그리고 저희는 인터넷 검색중
0.5에서 1% 가량이
10:15
of all searches검색 on the Internet인터넷
involve감다 one of those words.
225
603630
2982
이 단어들을 포함하고 있음을
발견했습니다.
10:18
So that's our baseline기준선 rate.
226
606636
1742
이게 우리의 기준빈도였죠.
10:20
If people type유형 in "paroxetine파록세틴"
or "Paxil팍실" -- those are synonyms동의어 --
227
608402
4143
만약에 사람들이 "프록세틴" 혹은
"팍실"을 검색하고 이러한 증상들
10:24
and one of those words,
228
612569
1215
그리고 이러한 단어들중
10:25
the rate goes간다 up to about two percent퍼센트
of diabetes-type당뇨병 유형 words,
229
613808
4890
당뇨병과 관련해서 그 비율이
2%까지 올라갔습니다.
10:30
if you already이미 know
that there's that "paroxetine파록세틴" word워드.
230
618722
3044
만약에 "프록세틴"이라는 단어를
알고 있는 경우에 한해서 말이죠.
10:34
If it's "pravastatin프라바스타틴," the rate goes간다 up
to about three percent퍼센트 from the baseline기준선.
231
622191
4547
프라바스태틴의 경우는,
기준치에 따르면 3%까지 올라갔죠.
10:39
If both양자 모두 "paroxetine파록세틴" and "pravastatin프라바스타틴"
are present선물 in the query질문,
232
627171
4390
두 약의 이름을 동시에
검색할 경우에는,
10:43
it goes간다 up to 10 percent퍼센트,
233
631585
1669
10%까지 상승했습니다.
10:45
a huge거대한 three-세- to four-fold네 배 increase증가하다
234
633278
3461
3에서 4배의 엄청난 증가였습니다.
10:48
in those searches검색 with the two drugs약제
that we were interested관심있는 in,
235
636763
3389
우리가 관심있어하는
두 약물과 관련된 검색들과
10:52
and diabetes-type당뇨병 유형 words
or hyperglycemia-type고혈당 형 words.
236
640176
3566
당뇨병 유형의 단어들 혹은
고혈당 유형의 단어들이 말이죠.
10:56
We published출판 된 this,
237
644216
1265
우린 이것을 논문으로 제출했습니다.
10:57
and it got some attention주의.
238
645505
1466
이건 꽤 주목을 받았죠.
10:58
The reason이유 it deserves가치가있다 attention주의
239
646995
1778
주목을 받은 이유는
11:00
is that patients환자 are telling말함 us
their그들의 side측면 effects효과 indirectly간접적으로
240
648797
4312
환자들이 검색을 통해서 부작용에 관해
간접적으로나마 말하고 있기 때문이었죠.
11:05
through...을 통하여 their그들의 searches검색.
241
653133
1156
11:06
We brought가져온 this
to the attention주의 of the FDAFDA.
242
654313
2138
우리는 이 논문을
FDA에 보여줬습니다.
11:08
They were interested관심있는.
243
656475
1269
그들은 관심을 보였죠.
11:09
They have set세트 up social사회적인 media미디어
surveillance감시 programs프로그램들
244
657768
3606
FDA는 소셜미디어
감시 프로그램을 만들었죠.
11:13
to collaborate협력하다 with Microsoft마이크로 소프트,
245
661398
1751
마이크로소프트사와 함께 했습니다.
11:15
which어느 had a nice좋은 infrastructure하부 구조
for doing this, and others다른 사람,
246
663173
2794
이러한 것을 하기 위한 좋은 기반을
가지고 있기 때문이죠. 다른 것들.
11:17
to look at Twitter지저귀다 feeds피드,
247
665991
1282
트위터 피드를 살피거나,
11:19
to look at Facebook페이스 북 feeds피드,
248
667297
1716
페이스북 피드를 살피거나
11:21
to look at search수색 logs로그,
249
669037
1311
검색 기록을 찾아보는데 말이죠.
11:22
to try to see early이른 signs표지판 that drugs약제,
either어느 한 쪽 individually개별적으로 or together함께,
250
670372
4909
그 관찰을 통해 그들은 그 약을,
따로 혹은 같이 복용하든간에
11:27
are causing일으키는 problems문제들.
251
675305
1589
문제를 일으키는 지에 대한
초기 증상를 알아보려 했습니다.
11:28
What do I take from this?
Why tell this story이야기?
252
676918
2174
이로부터 제가 얻는 건 무엇일까요?
왜 이 이야기를 하는 걸까요?
11:31
Well, first of all,
253
679116
1207
글쎄요, 일단.
11:32
we have now the promise약속
of big data데이터 and medium-sized중간 크기의 data데이터
254
680347
4037
저희는 이제 중간 혹은 큰 규모의
데이터를 약속 받았죠.
11:36
to help us understand알다 drug interactions상호 작용
255
684408
2918
약 사이의 상호작용을
이해하기 위해서 그리고
11:39
and really, fundamentally근본적으로, drug actions행위.
256
687350
2420
정말로, 근본적인 약 작용을
이해하기 위해서 말이죠.
11:41
How do drugs약제 work?
257
689794
1413
어떻게 약이 작용하는지
11:43
This will create몹시 떠들어 대다 and has created만들어진
a new새로운 ecosystem생태계
258
691231
2836
이 데이터는 약이 어떻게 작용하고
약을 잘 활용할 수 있지에 대해
11:46
for understanding이해 how drugs약제 work
and to optimize최적화하다 their그들의 use.
259
694091
3267
이해할 수 있는 새로운 환경을 만들 것이고
만들어가고 있습니다.
11:50
Nick새긴 ​​금 went갔다 on; he's a professor교수
at Columbia컬럼비아 now.
260
698303
2659
닉은 시작했죠; 지금
콜롬비아의 교수입니다.
11:52
He did this in his PhD박사
for hundreds수백 of pairs한 쌍 of drugs약제.
261
700986
4072
그는 박사과정동안 이 연구를
수백가지의 약으로 확장시켰고,
11:57
He found녹이다 several수개
very important중대한 interactions상호 작용,
262
705082
2517
여러가지의 중요한 상호작용을 발견하고
11:59
and so we replicated복제 된 this
263
707623
1214
우리는 이것을 복제해서
12:00
and we showed보여 주었다 that this
is a way that really works공장
264
708861
2574
우리는 이 방식이 약과 약 사이의
실제 상호 작용을
12:03
for finding발견 drug-drug마약 interactions상호 작용.
265
711459
2339
찾아낼 수 있는 방법임을 보여줬죠.
12:06
However하나, there's a couple of things.
266
714282
1734
하지만, 여기에는
몇 가지 문제가 있습니다.
12:08
We don't just use pairs한 쌍
of drugs약제 at a time.
267
716040
3046
평소에, 우리는
두가지 약만 먹진 않죠.
12:11
As I said before, there are patients환자
on three, five다섯, seven일곱, nine아홉 drugs약제.
268
719110
4469
말했듯이, 셋, 다섯, 일곱 혹은 아홉
종류의 약을 먹는 환자도 있습니다.
12:15
Have they been studied공부 한 with respect존경
to their그들의 nine-way9 방향 interaction상호 작용?
269
723981
3642
그들은 9가지 상호작용 방식을 연구할때
경이로움을 가진적이 있을까요?
12:19
Yes, we can do pair-wise페어 와이즈,
A and B, A and C, A and D,
270
727647
4208
짝을 지어 연구할 수도 있겠죠.
A랑 B, A랑 C 이런 식 말이죠.
12:23
but what about A, B, C,
D, E, F, G all together함께,
271
731879
4286
하지만 한 환자가 동시에
A,B,C,D,E,F,G 먹으면
12:28
being존재 taken취한 by the same같은 patient환자,
272
736189
1762
어떻게 할까요?
12:29
perhaps혹시 interacting상호 작용하는 with each마다 other
273
737975
2118
혹시 각각의 상호작용을 통하여
12:32
in ways that either어느 한 쪽 makes~을 만든다 them
more effective유효한 or less적게 effective유효한
274
740117
3778
약의 효과를 더 효과적이게 만들거나
혹은 덜 효과적이게 만들거나
12:35
or causes원인 side측면 effects효과
that are unexpected예기치 않은?
275
743919
2332
혹은 예상할 수 없던 부작용을
일으키지는 않을까요?
12:38
We really have no idea생각.
276
746275
1827
우린 정말로 알 수 없죠.
12:40
It's a blue푸른 sky하늘, open열다 field
for us to use data데이터
277
748126
3756
우리에게 데이터를 이용해
약의 상호작용을 이해하는 건
12:43
to try to understand알다
the interaction상호 작용 of drugs약제.
278
751906
2502
앞으로 계속 알아가야 할
넓은 광야와도 같습니다.
12:46
Two more lessons수업:
279
754848
1370
두 가지만 더 이야기하죠.
12:48
I want you to think about the power
that we were able할 수 있는 to generate일으키다
280
756242
4199
우리가 만들어낼 수 있었던
힘에 대해 생각해보시길 바랍니다 .
12:52
with the data데이터 from people who had
volunteered자원했다 their그들의 adverse불리한 reactions반응들
281
760465
4711
자신들이 겪고 있는 부작용을 데이터를
통해서 자발적으로 알려준 사람들
12:57
through...을 통하여 their그들의 pharmacists약사,
through...을 통하여 themselves그들 자신, through...을 통하여 their그들의 doctors의사들,
282
765200
3269
약사를 통해서, 혹은 그들 스스로,
주치의를 통해서
13:00
the people who allowed허용 된 the databases데이터베이스
at Stanford스탠포드, Harvard하버드, Vanderbilt밴더빌트,
283
768493
3667
데이터베이스를 제공했던 하버드,
스탠포드, 반더빌트대의 사람들이
13:04
to be used for research연구.
284
772184
1427
연구를 위해 제공했던 데이터들이죠.
13:05
People are worried걱정 about data데이터.
285
773929
1445
사람들은 데이터에 대해 불안해합니다.
13:07
They're worried걱정 about their그들의 privacy은둔
and security보안 -- they should be.
286
775398
3187
그들은 사생활 침해에 대해 두려워하죠.
그들은 그래야만 하죠.
13:10
We need secure안전한 systems시스템.
287
778609
1151
우리는 보안체계가 필요합니다.
13:11
But we can't have a system체계
that closes닫는다 that data데이터 off,
288
779784
3406
하지만 우리는 데이터를 차단하는
체계를 가질 수는 없습니다.
13:15
because it is too rich풍부한 of a source출처
289
783214
2752
왜냐하면 그 데이터는
새로운 약의 개발을 위한
13:17
of inspiration영감, innovation혁신 and discovery발견
290
785990
3971
영감, 창의성 그리고 발견을
13:21
for new새로운 things in medicine의학.
291
789985
1578
싹틔우는 기름진 땅이기 때문입니다.
13:24
And the final결정적인 thing I want to say is,
292
792494
1794
마지막으로 이야기하고 싶은 것은
13:26
in this case케이스 we found녹이다 two drugs약제
and it was a little bit비트 of a sad슬퍼 story이야기.
293
794312
3357
저희 연구는 조금은 슬픈
결론이었다는 것입니다.
13:29
The two drugs약제 actually사실은 caused일으킨 problems문제들.
294
797693
1921
두 개의 약물은 결국
문제를 일으켰습니다.
13:31
They increased증가한 glucose포도당.
295
799638
1475
그 약들은 포도당 수치를 올렸습니다.
13:33
They could throw던지다 somebody어떤 사람 into diabetes당뇨병
296
801137
2446
누군가를 당뇨병환자로 만들었습니다.
13:35
who would otherwise그렇지 않으면 not be in diabetes당뇨병,
297
803607
2294
약을 먹지 않았다면,
정상인으로 살 수 있었을텐데 말이죠.
13:37
and so you would want to use
the two drugs약제 very carefully면밀히 together함께,
298
805925
3175
그러므로 약을 동시에 먹을 때는
굉장히 신중해야 합니다.
13:41
perhaps혹시 not together함께,
299
809124
1151
같이 먹지 않는 것도 가능하고요.
13:42
make different다른 choices선택
when you're prescribing처방.
300
810299
2340
약을 처방 받을 때, 다른 약을
처방받을 수도 있겠죠.
13:44
But there was another다른 possibility가능성.
301
812663
1846
하지만, 다른 가능성도 있습니다.
13:46
We could have found녹이다
two drugs약제 or three drugs약제
302
814533
2344
우리는 서로 좋은 작용을 하는
13:48
that were interacting상호 작용하는 in a beneficial유익한 way.
303
816901
2261
두 개 혹은 세 개의 약의 조합을
찾을 수도 있습니다.
13:51
We could have found녹이다 new새로운 effects효과 of drugs약제
304
819616
2712
우리는 약의 새로운 효능을
찾아낼 수도 있습니다.
13:54
that neither어느 쪽도 아니다 of them has alone혼자,
305
822352
2160
약을 혼자 먹었을 때는 보이지 않지만
13:56
but together함께, instead대신에
of causing일으키는 a side측면 effect효과,
306
824536
2493
같이 먹었을 때, 부작용을 보이는 대신
13:59
they could be a new새로운 and novel소설 treatment치료
307
827053
2425
새롭고 독창적인 치료법이
발견될 수도 있습니다.
14:01
for diseases질병 that don't have treatments치료법
308
829502
1882
그 치료법은 어쩌면
지금까지 치료법이 없는
14:03
or where the treatments치료법 are not effective유효한.
309
831408
2007
혹은 치료법이 효과적이지 않은
병에 큰 도움이 될 수도 있습니다.
14:05
If we think about drug treatment치료 today오늘,
310
833439
2395
현재의 약 처방에 대해 생각해본다면
14:07
all the major주요한 breakthroughs돌파구 --
311
835858
1752
모든 중요한 돌파구들--
14:09
for HIVHIV, for tuberculosis결핵,
for depression우울증, for diabetes당뇨병 --
312
837634
4297
에이즈, 결핵, 우울증 혹은
당뇨병에 대한 돌파구들은
14:13
it's always a cocktail칵테일 of drugs약제.
313
841955
2830
항상 약을 조합했을 때 나타났습니다.
14:16
And so the upside here,
314
844809
1730
그래서 여기서 이야기한 것과
14:18
and the subject제목 for a different다른
TED테드 Talk on a different다른 day,
315
846563
2849
다른 날 ,다른 TED 강연의 주제는
14:21
is how can we use the same같은 data데이터 sources원천
316
849436
2593
똑같은 데이터를 이용해서
14:24
to find good effects효과
of drugs약제 in combination콤비네이션
317
852053
3563
좋은 작용을 일으키는
약의 조합을 어떻게 찾아서
14:27
that will provide~을 제공하다 us new새로운 treatments치료법,
318
855640
2175
우리에게 새로운 치료법이 되고
14:29
new새로운 insights통찰력 into how drugs약제 work
319
857839
1852
약의 작용에 대해 새로운 통찰력되어서
14:31
and enable가능하게하다 us to take care케어
of our patients환자 even better?
320
859715
3786
어떻게 환자를 더 잘 치료할 수
있게 하는가 입니다.
14:35
Thank you very much.
321
863525
1166
감사합니다.
14:36
(Applause박수 갈채)
322
864715
3499
(박수)
Translated by Jihyeon J. Kim
Reviewed by 한솜 이

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ABOUT THE SPEAKER
Russ Altman - Big data techno-­optimist and internist
Russ Altman uses machine learning to better understand adverse effects of medication.

Why you should listen

Professor of bioengineering, genetics, medicine and computer science at Stanford University, Russ Altman's primary research interests are in the application of computing and informatics technologies to problems relevant to medicine. He is particularly interested in methods for understanding drug actions at molecular, cellular, organism and population levels, including how genetic variation impacts drug response.

Altman received the U.S. Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers, a National Science Foundation CAREER Award and Stanford Medical School's graduate teaching award. He has chaired the Science Board advising the FDA Commissioner and currently serves on the NIH Director’s Advisory Committee. He is a clinically active internist, the founder of the PharmGKB knowledge base, and advisor to pharmacogenomics companies.

More profile about the speaker
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