TEDxMaastricht
Daniel Kraft: Medicine's future? There's an app for that
Daniel Kraft: De toekomst van de geneeskunde? Daar is een app voor.
Filmed:
Readability: 5
1,012,543 views
Op TEDxMaastricht biedt Daniel Kraft een snelle blik op de innovaties in de geneeskunde van de komende jaren , mogelijk gemaakt door nieuwe tools, testen en apps die diagnostische informatie tot bij het bed van de patiënt brengen.
Daniel Kraft - Physician scientist
Daniel Kraft is a physician-scientist, inventor and entrepreneur. He is the founder and chair of Exponential Medicine and has served as faculty chair for Medicine at Singularity University since its inception, exploring the impact and potential of rapidly developing technologies as applied to health and medicine. Full bio
Daniel Kraft is a physician-scientist, inventor and entrepreneur. He is the founder and chair of Exponential Medicine and has served as faculty chair for Medicine at Singularity University since its inception, exploring the impact and potential of rapidly developing technologies as applied to health and medicine. Full bio
Double-click the English transcript below to play the video.
00:15
A couple of years ago
0
0
2000
Een paar jaar geleden
00:17
when I was attending the TED Conference in Long Beach,
1
2000
2000
op de TED-conferentie in Long Beach,
00:19
I met Harriet.
2
4000
2000
ontmoette ik Harriet.
00:21
We'd actually met online before --
3
6000
2000
We hadden elkaar al online ontmoet -
00:23
not the way you're thinking.
4
8000
2000
niet op de manier waar je aan denkt.
00:25
We were actually introduced because we both knew Linda Avey,
5
10000
2000
We waren aan elkaar voorgesteld omdat we allebei Linda Avey kenden,
00:27
one of the founders of the first online personal genomic companies.
6
12000
3000
een van de oprichters van de eerste online bedrijven om je persoonlijk genoom te leren kennen.
00:30
And because we shared our genetic information with Linda,
7
15000
3000
Omdat we onze genetische informatie aan Linda hadden meegedeeld,
00:33
she could see that Harriet and I
8
18000
2000
kon ze zien dat Harriet en ik
00:35
shared a very rare type of mitochondrial DNA --
9
20000
2000
een zeer zeldzame vorm van mitochondriaal DNA deelden -
00:37
Haplotype K1a1b1a --
10
22000
2000
haplotype K1a1b1a -
00:39
which meant that we were distantly related.
11
24000
2000
wat betekende dat we verre verwanten waren.
00:41
We actually share the same genealogy with Ozzie the iceman.
12
26000
3000
We deelden dezelfde genealogie met Ötzi De IJsman.
00:44
So Ozzie, Harriet and me.
13
29000
2000
Dus Ötzi, Harriet en ik.
00:46
And being the current day, of course, we started our own Facebook group.
14
31000
2000
Gelijk startten we, natuurlijk, onze eigen Facebook-groep op.
00:48
You're all welcome to join.
15
33000
2000
Jullie zijn allemaal welkom.
00:50
And when I met Harriet in person the next year at the TED Conference,
16
35000
3000
Toen ik Harriet het volgende jaar op de TED-conferentie persoonlijk ontmoette,
00:53
she'd gone online and ordered our own happy Haplotype T-shirts.
17
38000
2000
had ze online onze eigen haplotype T-shirts besteld.
00:55
(Laughter)
18
40000
2000
(Gelach)
00:57
Now why am I telling you this story,
19
42000
2000
Waarom vertel ik jullie dit verhaal,
00:59
and what does this have to do with the future of health?
20
44000
2000
en wat heeft dat uitstaans met de toekomst van de gezondheidszorg?
01:01
Well the way I met Harriet is actually an example
21
46000
2000
De manier waarop ik Harriet ontmoette is een voorbeeld
01:03
of how leveraging cross-disciplinary,
22
48000
2000
van hoe gebruikmaken van cross-disciplinaire,
01:05
exponentially-growing technologies
23
50000
2000
exponentieel groeiende technologieën
01:07
is affecting our future of health and wellness --
24
52000
2000
van invloed is op onze toekomst van gezondheid en welzijn -
01:09
from low-cost gene analysis
25
54000
2000
van lage-kost-genanalyse tot
01:11
to the ability to do powerful bio-informatics
26
56000
2000
de mogelijkheid om aan krachtige bio-informatica doen
01:13
to the connection of the Internet and social networking.
27
58000
3000
en de verbinding van het internet met sociale netwerken.
01:16
What I'd like to talk about today
28
61000
2000
Ik wil het vandaag hebben over
01:18
is understanding these exponential technologies.
29
63000
2000
deze exponentiële technologieën.
01:20
We often think linearly.
30
65000
2000
We denken vaak lineair.
01:22
But if you think about it, if you have a lily pad
31
67000
2000
Als een lelieblad op een vijver
01:24
and it just divided every single day --
32
69000
2000
elke dag in oppervlakte verdubbelt -
01:26
two, four, eight, 16 --
33
71000
2000
dus twee, vier, acht, 16 -
01:28
in 15 days you have 32,000.
34
73000
2000
dan bedekt het in 15 dagen een 32.000 keer groter oppervlak.
01:30
What do you think you have in a month? We're at a billion.
35
75000
3000
Hoeveel keer groter na één maand, denk je? Een miljard keer.
01:33
So if we start to think exponentially,
36
78000
2000
Als we exponentieel beginnen te denken, kunnen we zien
01:35
we can see how this is starting to affect all the technologies around us.
37
80000
3000
hoe dit denken alle technologieën om ons heen gaat beïnvloeden.
01:38
And many of these technologies -- speaking as a physician and innovator --
38
83000
3000
Veel van deze technologieën - sprekend als arts en innovator -
01:41
we can really start to leverage
39
86000
2000
kunnen echt de toekomst van onze eigen gezondheid
01:43
to impact the future of our own health and of health care,
40
88000
2000
en gezondheidszorg enorm vooruit helpen.
01:45
and to address many of the major challenges that we have in health care today,
41
90000
3000
We staan vandaag voor grote uitdagingen op gebied van de gezondheidszorg,
01:48
ranging from the really exponential costs
42
93000
2000
variërend van werkelijk exponentieel stijgende kosten
01:50
to the aging population,
43
95000
2000
tot de vergrijzing van de bevolking.
01:52
the way we really don't use information very well today,
44
97000
2000
We maken vandaag niet echt goed gebruik van die informatie.
01:54
the fragmentation of care
45
99000
2000
Er is ook de fragmentatie van de zorgverlening
01:56
and often the very difficult course
46
101000
2000
en de moeilijkheden
01:58
of adoption of innovation.
47
103000
2000
om nieuwe technieken in te voeren.
02:00
And one of the major things we can do we've talked a bit about here today
48
105000
2000
Een van de belangrijkste dingen waar we het vandaag over hadden,
02:02
is moving the curve to the left.
49
107000
2000
is die curve wat naar links te laten opschuiven.
02:04
We spend most of our money on the last 20 percent of life.
50
109000
2000
We geven het grootste deel van ons geld de laatste 20 procent van ons leven uit.
02:06
What if we could spend and incentivize positions
51
111000
2000
Wat als we houdingen in de gezondheidszorg en bij ons zelf
02:08
in the health care system and our own self
52
113000
2000
zouden bevorderen om de curve naar links
02:10
to move the curve to the left and improve our health,
53
115000
2000
te verplaatsen - en onze gezondheid zouden verbeteren
02:12
leveraging technology as well?
54
117000
2000
door gebruik te maken van technologie?
02:14
Now my favorite technology, example of exponential technology,
55
119000
3000
Mijn favoriete techniek, een voorbeeld van exponentiële technologie,
02:17
we all have in our pocket.
56
122000
2000
hebben we allemaal op zak.
02:19
So if you think about it, these are really dramatically improving.
57
124000
3000
Als je erover nadenkt, zijn deze dingen dramatisch aan het verbeteren.
02:22
I mean this is the iPhone 4.
58
127000
2000
Ik bedoel, dit is de iPhone 4.
02:24
Imagine what the iPhone 8 will be able to do.
59
129000
3000
Stel je voor wat de iPhone 8 zal kunnen doen.
02:27
Now, I've gained some insight into this.
60
132000
2000
Daar heb ik wat inzicht in gekregen.
02:29
I've been the track share
61
134000
2000
Ik werk mee aan de geneesmiddellenafdeling
02:31
for the medicine portion of a new institution called Singularity University
62
136000
3000
van een nieuwe instelling Singularity University genaamd
02:34
based in Silicon Valley.
63
139000
2000
gevestigd in Silicon Valley.
02:36
And we bring together every summer
64
141000
2000
Elke zomer brengen we ongeveer 100 zeer getalenteerde studenten
02:38
about 100 very talented students from around the world.
65
143000
2000
uit de hele wereld bij elkaar.
02:40
And we look at these exponential technologies from medicine, biotech,
66
145000
2000
We kijken naar deze exponentiële technologieën in de geneeskunde, de biotechnologie,
02:42
artificial intelligence, robotics, nanotechnology, space,
67
147000
3000
de kunstmatige intelligentie, de robotica, de nanotechnologie, de ruimte.
02:45
and address how can we cross-train
68
150000
2000
We houden ons ermee bezig hoe we kunen samenwerken
02:47
and leverage these to impact major unmet goals.
69
152000
2000
om resultaten te bereiken voor deze grote onvervulde doelen.
02:49
We also have seven-day executive programs.
70
154000
2000
We hebben ook zeven dagen durende executive programma's.
02:51
And coming up next month is actually Future Med,
71
156000
3000
Volgende maand is er Future Med,
02:54
a program to help cross-train and leverage technologies into medicine.
72
159000
3000
een programma om vernieuwende technologieën in de geneeskunde te bevorderen.
02:57
Now I mentioned the phone.
73
162000
2000
Ik had het al over de iPhone.
02:59
These mobile phones have over 20,000 different mobile apps available --
74
164000
3000
Voor deze mobiele telefoons zijn meer dan 20.000 verschillende mobiele apps beschikbaar -
03:02
to the point where there's one out of the U.K.
75
167000
2000
er bestaat er zelfs een in het V.K.
03:04
where you can pee on a little chip connected to your iPhone
76
169000
2000
waar je kunt plassen op een kleine chip aangesloten op je iPhone
03:06
and check yourself for an STD.
77
171000
2000
en zo jezelf controleren op een SOA.
03:08
I don't know if I'd try that yet, but that's available.
78
173000
2000
Ik weet niet of ik dat al zou proberen, maar het is beschikbaar.
03:10
There are all other sorts of applications,
79
175000
2000
Er zijn allerlei andere soorten toepassingen:
03:12
merging your phone and diagnostics, for example --
80
177000
2000
het combineren van je telefoon met diagnostiek, bijvoorbeeld -
03:14
measuring your blood glucose on your iPhone
81
179000
2000
het meten van je bloedsuiker op je iPhone
03:16
and sending that, potentially, to your physician
82
181000
2000
en dat naar je arts versturen
03:18
so they can better understand and you can better understand
83
183000
3000
zodat hij, en ook jij, beter kunnen begrijpen
03:21
your blood sugars as a diabetic.
84
186000
2000
hoe het zit met je bloedsuikers als diabeticus.
03:23
So let's see now how exponential technologies are taking health care.
85
188000
2000
Hoe kunnen exponentiële technologieën gezondheidszorg beïnvloeden?
03:25
Let's start with faster.
86
190000
2000
Hoeveel sneller het zou kunnen.
03:27
Well it's no secret that computers, through Moore's law,
87
192000
2000
Het is geen geheim dat computers door de wet van Moore
03:29
are speeding up faster and faster.
88
194000
2000
sneller en sneller worden.
03:31
We have the ability to do more powerful things with them.
89
196000
2000
We kunnen er steeds krachtiger dingen mee doen.
03:33
They're really approaching, in many cases surpassing,
90
198000
2000
Ze naderen echt, in veel gevallen overtreffen ze zelfs,
03:35
the ability of the human mind.
91
200000
2000
het vermogen van de menselijke geest.
03:37
But where I think computational speed is most applicable
92
202000
3000
Maar ik denk dat bij beeldvorming
03:40
is in that of imaging.
93
205000
2000
rekensnelheid nog het meest van toepassing is.
03:42
The ability now to look inside the body in real time
94
207000
2000
De mogelijkheid om in real-time met zeer hoge resolutie
03:44
with very high resolution is really becoming incredible.
95
209000
3000
in het lichaam te kijken grenst aan het ongelooflijke.
03:47
And we're layering multiple technologies -- PET scans, CT scans
96
212000
3000
We combineren meerdere technologieën - PET-scans, CT-scans
03:50
and molecular diagnostics --
97
215000
2000
en moleculaire diagnostiek -
03:52
to find and to seek things at different levels.
98
217000
3000
om dingen op verschillende niveaus te zoeken en te vinden.
03:55
Here you're going to see the very highest resolution MRI scan done today,
99
220000
3000
Hier kan je de hoogste resolutie MRI-scan van vandaag zien,
03:58
reconstructed of Marc Hodosh, the curator of TEDMED.
100
223000
3000
gereconstrueerd door Marc Hodosh, de curator van TEDMED.
04:01
And now we can see inside of the brain
101
226000
2000
We kunnen nu in de hersenen kijken
04:03
with a resolution and ability that was never before available,
102
228000
3000
met een nooit eerder beschikbare resolutie en mogelijkheden.
04:06
and essentially learn how to reconstruct,
103
231000
2000
In wezen kunnen we leren hoe de hersenen te reconstrueren,
04:08
and maybe even re-engineer,
104
233000
2000
en misschien zelfs te 're-engineeren' -
04:10
or backwards engineer, the brain
105
235000
2000
als het ware terug opbouwen uit de onderdelen -
04:12
so we can better understand pathology, disease and therapy.
106
237000
3000
zodat we pathologie, ziekte en therapie beter kunnen begrijpen.
04:15
We can look inside with real time fMRI -- in the brain at real time.
107
240000
3000
Met real-time fMRI kunnen we de hersenen in real-time aan het werk zien.
04:18
And by understanding these sorts of processes and these sorts of connections,
108
243000
3000
Door het begrijpen van dit soort van processen en dit soort verbindingen,
04:21
we're going to understand the effects of medication or meditation
109
246000
3000
gaan we de effecten van medicatie of meditatie begrijpen,
04:24
and better personalize and make effective, for example,
110
249000
3000
en, bijvoorbeeld, psychoactieve medicijnen
04:27
psychoactive drugs.
111
252000
2000
beter personaliseren en effectiever maken.
04:29
The scanners for these are getting small, less expensive and more portable.
112
254000
3000
De scanners hiervoor worden steeds kleiner, beterkoop en draagbaarder.
04:32
And this sort of data explosion available from these
113
257000
3000
De hieruit voortvloeiende data-explosie
04:35
is really almost becoming a challenge.
114
260000
2000
wordt bijna een uitdaging op zichzelf.
04:37
The scan of today takes up about 800 books, or 20 gigabytes.
115
262000
3000
Een scan van vandaag neemt ongeveer 800 boeken of 20 gigabyte in beslag.
04:40
The scan in a couple of years will be one terabyte, or 800,000 books.
116
265000
3000
Binnen een paar jaar zal dat een terabyte of 800.000 boeken zijn.
04:43
How do you leverage that information?
117
268000
2000
Hoe benut je die informatie?
04:45
Let's get personal. I won't ask who here's had a colonoscopy,
118
270000
3000
Laten we even persoonlijk worden. Ik zal niet vragen wie hier een colonoscopie heeft gehad,
04:48
but if you're over age 50, it's time for your screening colonoscopy.
119
273000
3000
maar als je ouder bent dan 50, wordt het daar tijd voor.
04:51
How would you like to avoid the pointy end of the stick?
120
276000
2000
Hoe kun je die onaangename ervaring vermijden?
04:53
Well now there's essentially a virtual colonoscopy.
121
278000
3000
Nu bestaat er zoiets als een virtuele colonoscopie.
04:56
Compare those two pictures, and now as a radiologist,
122
281000
2000
Vergelijk deze twee foto's. Je kan nu als radioloog
04:58
you can essentially fly through your patient's colon
123
283000
2000
door de dikke darm van je patiënt vliegen
05:00
and, augmenting that with artificial intelligence,
124
285000
2000
en door dat te combineren met kunstmatige intelligentie
05:02
identify potentially, as you see here, a lesion.
125
287000
2000
zou je een letsel kunnen identificeren, zoals je hier ziet.
05:04
Oh, we might have missed it, but using A.I. on top of radiology,
126
289000
3000
Met behulp van A.I. en radiologie samen vinden we nu letsels
05:07
we can find lesions that were missed before.
127
292000
2000
waar we vroeger overheen zouden hebben gekeken.
05:09
And maybe this will encourage people to get colonoscopies
128
294000
2000
Misschien zal dat mensen, die dat vroeger niet zouden hebben gedaan,
05:11
that wouldn't have otherwise.
129
296000
2000
nu aanmoedigen om coloscopieën te ondergaan.
05:13
And this is an example of this paradigm shift.
130
298000
2000
Dit is een voorbeeld van deze paradigmaverschuiving.
05:15
We're moving to this integration of biomedicine, information technology,
131
300000
3000
Een beweging in de richting van integratie van biogeneeskunde, informatietechnologie, draadloze toepassingen en,
05:18
wireless and, I would say, mobile now -- this era of digital medicine.
132
303000
3000
je zou het zo kunnen noemen, mobiele toepassingen in dit tijdperk van digitale geneeskunde.
05:21
So even my stethoscope is now digital.
133
306000
2000
Zelfs mijn stethoscoop is nu digitaal.
05:23
And of course, there's an app for that.
134
308000
2000
Natuurlijk bestaat daar ook een app voor.
05:25
We're moving, obviously, to the era of the tricorder.
135
310000
3000
We gaan duidelijk naar het tijdperk van de tricorder.
05:28
So the handheld ultrasound
136
313000
2000
Het draagbare echografie apparaat
05:30
is basically surpassing and supplanting the stethoscope.
137
315000
3000
is bezig de stethoscoop te overtreffen en te verdringen.
05:33
These are now at a price point
138
318000
2000
De prijs van iets dat vroeger tot 100.000 €
05:35
of -- what used to be 100,000 euros or a couple of hundred-thousand dollars --
139
320000
2000
of een paar honderdduizend dollar kostte
05:37
for about 5,000 dollars, I can have the power
140
322000
2000
is nu gezakt tot ongeveer 5.000 dollar. Ik heb nu het vermogen
05:39
of a very powerful diagnostic device in my hand.
141
324000
3000
van een zeer krachtig diagnostisch apparaat in mijn hand.
05:42
And merging this now with the advent of electronic medical records --
142
327000
3000
Dit combineren met de opkomst van elektronische medische dossiers -
05:45
in the United States, we're still less than 20 percent electronic.
143
330000
3000
zijn we in de Verenigde Staten nog steeds minder dan 20 procent elektronisch.
05:48
Here in the Netherlands, I think it's more than 80 percent.
144
333000
2000
Hier in Nederland denk ik dat het meer dan 80 procent is.
05:50
But now that we're switching to merging medical data,
145
335000
2000
Door het overgaan naar het samenvoegen van medische gegevens,
05:52
making it available electronically,
146
337000
2000
ze elektronisch beschikbaar maken,
05:54
we can crowd source that information,
147
339000
2000
kunnen we die informatie 'crowdsourcen'.
05:56
and now as a physician, I can access my patients' data from wherever I am
148
341000
3000
Ik kan dan als arts, waar ik ook ben, de gegevens van mijn patiënten inkijken.
05:59
just through my mobile device.
149
344000
2000
Gewoon via mijn mobiele apparaat.
06:01
And now, of course, we're in the era of the iPad, even the iPad 2.
150
346000
3000
Nu zijn we, natuurlijk, in het tijdperk van de iPad, zelfs de iPad 2.
06:04
And just last month the first FDA-approved application
151
349000
3000
Net vorige maand werd de eerste aanvraag
06:07
was approved to allow radiologists
152
352000
2000
door de FDA goedgekeurd om radiologen toe te laten
06:09
to do actual reading on these sorts of devices.
153
354000
2000
hun data op dit soort apparaten af te lezen.
06:11
So certainly, the physicians of today, including myself,
154
356000
3000
Artsen van vandaag, waaronder ikzelf,
06:14
are completely reliable on these devices.
155
359000
2000
zijn volledig vertrouwd met deze apparaten.
06:16
And as you saw just about a month ago,
156
361000
2000
Zowat een maand geleden,
06:18
Watson from IBM beat the two champions in "Jeopardy."
157
363000
2000
versloeg Watson van IBM de twee kampioenen in Jeopardy.
06:20
So I want you to imagine when in a couple of years,
158
365000
2000
Stel je voor wat er mogelijk zal zijn wanneer we in een paar jaar
06:22
when we've started to apply this cloud-based information,
159
367000
3000
deze cloud-gebaseerde informatie gaan toepassen,
06:25
when we really have the A.I. physician and leverage our brains to connectivity
160
370000
3000
we echt over een A.I.-arts gaan beschikken en onze hersenen tot connectiviteit kunnen brengen
06:28
to make decisions and diagnostics
161
373000
2000
om beslissingen en diagnoses te maken
06:30
at a level never done.
162
375000
2000
op een niveau zonder voorgaande.
06:32
Already today, you don't need to go to your physician in many cases.
163
377000
3000
Nu al hoef je in veel gevallen niet naar je huisarts te gaan.
06:35
Only for about 20 percent of actual visits do you have to lay hands on the patient.
164
380000
3000
Slechts in ongeveer 20 procent van de werkelijke bezoeken is er echt contact met de patiënt nodig.
06:38
We're now in the era of virtual visits --
165
383000
2000
We zitten nu in het tijdperk van de virtuele bezoeken -
06:40
from sort of the Skype-type visits you can do with American Well,
166
385000
3000
van Skype-type bezoeken die je goed kunt doen met de American Well
06:43
to Cisco that's developed a very complex health presence system.
167
388000
3000
tot Cisco dat een zeer complex gezondheidssysteem heeft ontwikkeld.
06:46
The ability to interact with your health care provider is different.
168
391000
3000
De mogelijkheid om te communiceren met je dokter wordt anders.
06:49
And these are being augmented even by our devices again today.
169
394000
3000
Ook met onze apparaten van vandaag is al veel mogelijk.
06:52
Here my friend Jessica sent me a picture of her head laceration
170
397000
2000
Mijn vriendin Jessica stuurde me een foto van haar hoofdletsel.
06:54
so I can save her a trip to the emergency room -- I can do some diagnostics that way.
171
399000
3000
Ik kan haar een trip naar de eerste hulp besparen - ik kan op die manier sommige diagnostische onderzoeken doen.
06:57
Or might we be able to leverage today's gaming technology,
172
402000
2000
Misschien zullen we gebruik kunnen maken van de gaming technologie van vandaag,
06:59
like the Microsoft Kinect,
173
404000
2000
zoals de Microsoft Kinect,
07:01
and hack that to enable diagnostics, for example,
174
406000
2000
en dat omvormen tot een diagnosemiddel voor, bijvoorbeeld,
07:03
in diagnosing stroke,
175
408000
2000
de diagnose van een beroerte,
07:05
using simple motion detection, using hundred-dollar devices.
176
410000
3000
door eenvoudige bewegingsdetectie met apparaten in de prijsklasse van honderd dollar.
07:08
We can actually now visit our patients robotically --
177
413000
3000
We kunnen nu onze patiënten onder de vorm van robots bezoeken -
07:11
this is the RP7; if I'm a hematologist,
178
416000
2000
dit is de RP7, als hematoloog
07:13
visit another clinic, visit a hospital.
179
418000
3000
kan ik een andere kliniek of ziekenhuis bezoeken.
07:16
These will be augmented by a whole suite of tools actually in the home now.
180
421000
3000
Deze zullen worden aangevuld met een hele rist van tools die er nu al zijn.
07:19
So imagine we already have wireless scales.
181
424000
2000
Stel dat we nu al draadloze weegschalen zouden hebben.
07:21
You can step on the scale.
182
426000
2000
Je stapt op de schaal.
07:23
You can Tweet your weight to your friends, and they can keep you in line.
183
428000
2000
Je Tweet je gewicht naar je vrienden en zij kunnen je op de rails houden.
07:25
We have wireless blood pressure cuffs.
184
430000
2000
We hebben al draadloze bloeddrukmanchetten.
07:27
A whole gamut of these technologies are being put together.
185
432000
2000
Een heel gamma van deze technologieën wordt bij elkaar gebracht.
07:29
So instead of wearing these kludgy devices, we can put on a simple patch.
186
434000
3000
In plaats van deze klungelige apparaten, kunnen we nu een eenvoudige patch aanbrengen.
07:32
This was developed by colleagues at Stanford, called the iRhythm --
187
437000
3000
De zogenaamde iRhythm werd ontwikkeld door collega's van Stanford en
07:35
completely supplants the prior technology at a much lower price point
188
440000
3000
verdringt de voorafgaande technologie tegen een veel lagere prijs
07:38
with much more effectivity.
189
443000
2000
met veel meer effectiviteit.
07:40
Now we're also in the era, today, of quantified self.
190
445000
2000
We zijn ook in het tijdperk van het gekwantificeerde zelf aangekomen.
07:42
Consumers now can buy basically hundred-dollar devices,
191
447000
2000
Consumenten kunnen nu in principe apparaten,
07:44
like this little FitBit.
192
449000
2000
zoals deze kleine FitBit, voor honderd dollar kopen.
07:46
I can measure my steps, my caloric outtake.
193
451000
2000
Ik kan mijn stappen en mijn calorieverbruik meten.
07:48
I can get insight into that on a daily basis.
194
453000
2000
Dag na dag.
07:50
I can share that with my friends, with my physician.
195
455000
2000
Ik kan dat delen met mijn vrienden, met mijn arts.
07:52
There's watches coming out that will measure your heart rate, the Zeo sleep monitors,
196
457000
3000
Er zijn nu horloges waarmee je je hartslag kan meten, de Zeo slaapmonitoren,
07:55
a whole suite of tools that can enable you to leverage
197
460000
2000
een hele reeks tools om zicht te hebben op je gezondheid
07:57
and have insight into your own health.
198
462000
2000
en ze te verbeteren.
07:59
And as we start to integrate this information,
199
464000
2000
Als we deze informatie beginnen te integreren,
08:01
we're going to know better what to do with it and how better to have insight
200
466000
3000
gaan we beter weten wat ermee te doen en beter inzicht hebben
08:04
into our own pathologies, health and wellness.
201
469000
2000
in onze eigen ziekten, gezondheid en welzijn.
08:06
There's even mirrors today that can pick up your pulse rate.
202
471000
3000
Er zijn vandaag zelfs spiegels die je hartslag weergeven.
08:09
And I would argue, in the future, we'll have wearable devices in our clothes,
203
474000
3000
In de toekomst zullen we draagbare apparaten in onze kleding hebben
08:12
monitoring ourselves 24/7.
204
477000
2000
die ons 24/7 volgen.
08:14
And just like we have the OnStar system in cars,
205
479000
2000
Net als bij het OnStar-systeem in auto's,
08:16
your red light might go on -- it won't say "check engine" though.
206
481000
2000
kan het rode lampje aangaan - het zal wel niet zeggen "controleer de motor".
08:18
It's going to be "check your body" light,
207
483000
2000
Het zal zijn "controleer je lichaam"
08:20
and go in and get it taken care of.
208
485000
2000
en ga naar de kliniek om je te laten nakijken.
08:22
Probably in a few years, you'll check into your mirror
209
487000
2000
Waarschijnlijk zul je binnen een paar jaar in je spiegel
08:24
and it's going to be diagnosing you.
210
489000
2000
een volledige diagnose te zien krijgen.
08:26
(Laughter)
211
491000
2000
(Gelach)
08:28
For those of you with kiddos at home,
212
493000
2000
Voor de kindjes thuis
08:30
how would you like to have the wireless diaper that supports your ...
213
495000
3000
een draadloze luier...
08:33
too much information, I think, than you might need.
214
498000
2000
te veel informatie, denk ik, meer dan jullie nodig zouden hebben.
08:35
But it's going to be here.
215
500000
2000
Maar het komt.
08:37
Now we've heard a lot today about new technology and connection.
216
502000
3000
We hebben vandaag veel gehoord over nieuwe technologie en verbinding.
08:40
And I think some of these technologies
217
505000
2000
Ik denk dat sommige van deze technologieën
08:42
will enable us to be more connected with our patients,
218
507000
2000
ons in staat zullen stellen meer verbonden te zijn met onze patiënten
08:44
and take more time
219
509000
2000
en we meer tijd zullen hebben
08:46
and actually do the important human touch elements of medicine,
220
511000
2000
voor menselijk contact in de geneeskunde,
08:48
as augmented by these sorts of technologies.
221
513000
2000
aangevuld met dit soort technologieën.
08:50
Now we've talked about augmenting the patient, to some degree.
222
515000
2000
We hebben gesproken over het verbeteren van de patiënt.
08:52
How about augmenting the physician?
223
517000
2000
Hoe zit het nu met het verbeteren van de arts?
08:54
We're now in the era of super-enabling the surgeon
224
519000
2000
We kunnen de chirurg extra mogelijkheden geven.
08:56
who can now go inside the body
225
521000
2000
Hij kan nu het lichaam ingaan
08:58
and do things with robotic surgery, which is here today,
226
523000
2000
en met robotchirurgie vandaag dingen doen
09:00
at a level that was not really possible
227
525000
2000
op een niveau dat zelfs vijf jaar geleden
09:02
even five years ago.
228
527000
2000
niet echt mogelijk was.
09:04
Now this is being augmented with further layers of technology
229
529000
2000
Dit wordt aangevuld met verdere lagen technologie
09:06
like augmented reality.
230
531000
2000
zoals verhoogde realiteit.
09:08
So the surgeon can see inside the patient, through their lens,
231
533000
3000
Zodat de chirurg door zijn lens in de patiënt kan zien
09:11
where the tumor is, where the blood vessels are.
232
536000
2000
waar de tumor is, waar de bloedvaten zijn.
09:13
This can be integrated with decisions support.
233
538000
2000
Dit kan worden geïntegreerd met beslissingsondersteuning.
09:15
A surgeon in New York can be helping a surgeon in Amsterdam, for example.
234
540000
3000
Een chirurg in New York kan zo bijvoorbeeld een chirurg in Amsterdam helpen.
09:18
And we're entering an era
235
543000
2000
Echte littekenloze chirurgie,
09:20
of really, truly scarless surgery called NOTES,
236
545000
2000
NOTES genoemd, wordt mogelijk.
09:22
where the robotic endoscope can come out the stomach
237
547000
2000
Een robot-endoscoop kan uit de maag komen,
09:24
and pull out that gallbladder
238
549000
2000
die galblaas eruit halen
09:26
all in a scarless way and robotically.
239
551000
2000
alles automatisch en zonder littekens.
09:28
And this is called NOTES, and this is coming --
240
553000
2000
Het heet NOTES en het komt eraan -
09:30
basically scarless surgery,
241
555000
2000
in principe littekenloze chirurgie,
09:32
as mediated by robotic surgery.
242
557000
2000
mogelijk gemaakt door robotchirurgie.
09:34
Now how about controlling other elements?
243
559000
2000
Hoe zit het nu met het beheren van andere elementen?
09:36
For those who have disabilities -- the paraplegic --
244
561000
2000
Voor mensen met een handicap - verlamden -
09:38
there's the era of brain-computer interface, or BCI,
245
563000
3000
wordt nu hersenen-computerinterface, of BCI, mogelijk
09:41
where chips have been put on the motor cortex
246
566000
2000
waar chips op de motorische cortex
09:43
of completely quadriplegic patients
247
568000
2000
van volledig verlamde patiënten zijn ingeplant.
09:45
and they can control a curser or a wheelchair or, eventually, a robotic arm.
248
570000
4000
Zo kunnen ze een cursor of een rolstoel of, uiteindelijk, een robotarm controleren.
09:49
And these devices are getting smaller
249
574000
2000
Deze apparaten worden steeds kleiner
09:51
and going into more and more of these patients.
250
576000
2000
en komen bij meer en meer van deze patiënten terecht.
09:53
Still in clinical trials, but imagine when we can connect these,
251
578000
2000
Nog steeds in klinische studies, maar stel je voor dat we ze
09:55
for example, to the amazing bionic limb,
252
580000
2000
bijvoorbeeld met deze verbazingwekkende bionische ledematen kunnen verbinden,
09:57
such as the DEKA Arm built by Dean Kamen and colleagues,
253
582000
3000
zoals de DEKA Arm gebouwd door Dean Kamen en collega's.
10:00
which has 17 degrees of motion and freedom
254
585000
3000
Die heeft 17 graden van bewegingsvrijheid
10:03
and can allow the person who's lost a limb
255
588000
2000
en geeft aan personen die een lidmaat hebben verloren
10:05
to have much higher levels of dexterity or control
256
590000
2000
veel hogere niveaus van handigheid of controle
10:07
than they've had in the past.
257
592000
2000
dan zij in het verleden ooit hebben gehad.
10:09
So we're really entering the era of wearable robotics actually.
258
594000
3000
Draagbare robotica wordt een mogelijkheid.
10:12
If you haven't lost a limb -- you've had a stroke, for example --
259
597000
2000
Als je geen been of arm kwijt bent - je hebt bijvoorbeeld een beroerte gehad -
10:14
you can wear these augmented limbs.
260
599000
2000
dan kan je deze verbeterde ledematen dragen.
10:16
Or if you're a paraplegic -- like I've visited the folks at Berkley Bionics --
261
601000
3000
Voor mensen met een dwarslaesie hebben deze mensen van
10:19
they've developed eLEGS.
262
604000
2000
Berkley Bionics eLEGS ontwikkeld.
10:21
I took this video last week. Here's a paraplegic patient actually walking
263
606000
3000
Ik nam deze video afgelopen week op. Hier kan een verlamde patiënt weer lopen
10:24
by strapping on these exoskeletons.
264
609000
2000
door deze exoskeletten aan te doen.
10:26
He's otherwise completely wheelchair-bound.
265
611000
2000
Anders zou hij volledig rolstoelgebonden zijn.
10:28
And now this is the early era of wearable robotics.
266
613000
2000
Dit is het begin van de draagbare robotica.
10:30
And I think by leveraging these sorts of technologies,
267
615000
2000
Door gebruik te maken van dit soort technologieën,
10:32
we're going to change the definition of disability
268
617000
2000
gaan we de definitie van invaliditeit wijzigen
10:34
to in some cases be superability, or super-enabling.
269
619000
3000
tot in sommige gevallen supervermogen.
10:37
This is Aimee Mullins, who lost her lower limbs as a young child,
270
622000
3000
Dit is Aimee Mullins, die haar onderste ledematen als een jong kind verloor,
10:40
and Hugh Herr, who's a professor at MIT
271
625000
3000
en Hugh Herr, een professor aan het MIT
10:43
who lost his limbs in a climbing accident.
272
628000
2000
die zijn ledematen verloor bij een klimongeval.
10:45
And now both of these can climb better, move faster, swim differently
273
630000
3000
Beiden kunnen nu beter klimmen, sneller bewegen, anders zwemmen
10:48
with their prosthetics than us normal-abled persons.
274
633000
3000
met hun protheses dan wij normaal valide personen.
10:51
Now how about other exponentials?
275
636000
2000
Wat nu met andere exponentiëlen?
10:53
Clearly the obesity trend is exponentially going in the wrong direction,
276
638000
3000
Het is duidelijk dat de obesitastrend exponentieel in de verkeerde richting gaat
10:56
including with huge costs.
277
641000
2000
en enorme kosten met zich meebrengt.
10:58
But the trend in medicine actually is to get exponentially smaller.
278
643000
3000
Maar de trend in de geneeskunde is iets exponentieel kleiner proberen te krijgen.
11:01
So a few examples: we're now in the era
279
646000
2000
Een paar voorbeelden: we zijn nu in het tijdperk
11:03
of "Fantastic Voyage," the iPill.
280
648000
2000
van de "Fantastic Voyage", de iPill.
11:05
You can swallow this completely integrated device.
281
650000
2000
Je kan dit volledig geïntegreerde apparaat inslikken.
11:07
It can take pictures of your GI system,
282
652000
2000
Het kan foto's van je maag-darmstelsel maken,
11:09
help diagnose and treat as it moves through your GI tract.
283
654000
3000
helpen diagnosticeren en behandelen terwijl het door je maag-darmkanaal beweegt.
11:12
We get into even smaller micro-robots
284
657000
2000
We krijgen nog kleinere micro-robots
11:14
that will eventually autonomously move through your system again
285
659000
2000
die uiteindelijk autonoom door je systeem zullen bewegen
11:16
and be able to do things that surgeons can't do
286
661000
2000
en in staat zijn tot dingen die chirurgen niet kunnen doen,
11:18
in a much less invasive manner.
287
663000
2000
en op een veel minder invasieve manier.
11:20
Sometimes these might self-assemble in your GI system
288
665000
3000
Ze zullen misschien in staat zijn zichzelf te monteren in je maag-darmstelsel
11:23
and be augmented in that reality.
289
668000
2000
om daar beter te presteren.
11:25
On the cardiac side, pacemakers are getting smaller
290
670000
2000
Wat het hart aangaat zullen pacemakers
11:27
and much easier to place
291
672000
2000
veel gemakkelijker te plaatsen zijn,
11:29
so you don't need to train an interventional cardiologist to place them.
292
674000
2000
zodat je daar geen opererende cardioloog meer voor nodig hebt.
11:31
And they're going to be wirelessly telemetered again to your mobile devices
293
676000
3000
Ze gaan draadloos contact houden met je mobiele apparaten.
11:34
so you can go places and be monitored remotely.
294
679000
3000
Je kunt dan van op afstand worden gemonitord.
11:37
These are shrinking even further.
295
682000
2000
Ze worden kleiner en kleiner.
11:39
Here's one that's in prototyping by Medtronic that's smaller than a penny.
296
684000
3000
Hier een prototype van Medtronic dat kleiner is dan een cent.
11:42
Artificial retinas, the ability to put these arrays on the back of the eyeball
297
687000
3000
Kunstmatige netvliezen, de mogelijkheid om deze systemen op de achterkant van de oogbol te plaatsen
11:45
and allow the blind to see.
298
690000
2000
en een blinde laten zien.
11:47
Again, in early trials, but moving into the future.
299
692000
2000
Nogmaals, in het beginstadium, maar op komst.
11:49
These are going to be game changing.
300
694000
2000
Dit gaat de hele zaak omgooien.
11:51
Or for those of us who are sighted,
301
696000
2000
Hoe zou je het vinden als je normale zicht
11:53
how about having the assisted-living contact lens?
302
698000
2000
ondersteund werd door een actieve contactlens?
11:55
BlueTooth, WiFi available -- beams back images to your eye.
303
700000
3000
Via BlueTooth of WiFi beelden rechtstreeks naar je oog zenden.
11:58
Now if you have trouble maintaining your diet,
304
703000
3000
Als je problemen hebt met het onderhouden van je dieet
12:01
it might help to have some extra imagery
305
706000
2000
kan wat extra beeldmateriaal je misschien helpen
12:03
to remind you how many calories are going to be coming at you.
306
708000
3000
om je eraan herinneren hoeveel calorieën er op je af komen.
12:07
How about enabling the pathologist to use their cell phone again
307
712000
2000
Wat als de patholoog zijn mobiele telefoon kan gebruiken
12:09
to see at a microscopic level
308
714000
2000
om op microscopisch niveau te zien,
12:11
and to lumber that data back to the cloud and make better diagnostics?
309
716000
3000
de gegevens terug naar de cloud te sturen en zo een betere diagnose te maken?
12:14
In fact, the whole era of laboratory medicine
310
719000
2000
In feite is de laboratoriumgeneeskunde
12:16
is completely changing.
311
721000
2000
volledig aan het veranderen.
12:18
We can now leverage microfluidics,
312
723000
2000
We kunnen nu microfluidics inschakelen
12:20
like this chip made by Steve Quake at Stanford.
313
725000
2000
zoals deze chip gemaakt door Steve Quake op Stanford.
12:22
Microfluidics can replace an entire lab of technicians.
314
727000
3000
Microfluidics kan een heel lab aan technici vervangen.
12:25
Put it on a chip, enable thousands of tests to be done
315
730000
2000
Op een chip kunnen duizenden tests worden gedaan
12:27
at the point of care, anywhere in the world.
316
732000
2000
waar ze nodig zijn, waar ook ter wereld.
12:29
And this is really going to leverage technology
317
734000
2000
Deze technologie gaat het mogelijk maken
12:31
to the rural and the under-served
318
736000
2000
om in afgelegen streken tests, die vroeger duizenden dollars kostten,
12:33
and enable what used to be thousand-dollar tests to be done at pennies
319
738000
2000
te doen voor enkel centen
12:35
and at the point of care.
320
740000
2000
en op de plaats waar ze nodig zijn.
12:37
If we go down the small pathway a little bit farther,
321
742000
3000
Nog een beetje verder
12:40
we're entering the era of nanomedicine,
322
745000
2000
en we zitten met de nanogeneeskunde,
12:42
the ability to make devices super small
323
747000
2000
de mogelijkheid om apparaten superklein te maken
12:44
to the point where we can design red blood cells
324
749000
2000
tot waar we zelfs rode bloedcellen kunnen ontwerpen.
12:46
or microrobots that will monitor our blood system or immune system,
325
751000
3000
Of microrobots die ons bloed- of immuunsysteem kunnen monitoren
12:49
or even those that might clear out the clots from our arteries.
326
754000
3000
of zelfs de stolsels in onze slagaders kunnen opruimen.
12:52
Now how about exponentially cheaper?
327
757000
2000
En wat over exponentieel goedkoper?
12:54
Not something we usually think about in the era of medicine,
328
759000
3000
Niet iets waar we meestal aan denken bij geneeskunde,
12:57
but hard disks used to be 3,400 dollars for 10 megabytes -- exponentially cheaper.
329
762000
3000
maar harde schijven kostten ooit 3.400 dollar voor 10 MB - ze werden exponentieel goedkoper.
13:00
In genomics now,
330
765000
2000
In genomica kostte het opmeten van een genoom
13:02
the genome cost about a billion dollars
331
767000
2000
10 jaar geleden in het begin
13:04
about 10 years ago when the first one came out.
332
769000
2000
ongeveer een miljard dollar.
13:06
We're now approaching essentially a thousand-dollar genome --
333
771000
2000
Nu nog bijna slechts duizend dollar.
13:08
probably next year to two years, probably a hundred-dollar genome.
334
773000
2000
Binnen enkele jaren waarschijnlijk nog slechts honderd dollar.
13:10
What are we going to do with hundred-dollar genomes?
335
775000
3000
Wat gaan we daarmee doen?
13:13
And soon we'll have millions of these tests available.
336
778000
2000
Binnenkort zullen miljoenen van deze tests beschikbaar zijn.
13:15
And that's when it gets interesting, when we start to crowdsource that information.
337
780000
3000
Het wordt pas interessant als we al die informatie beginnen te crowd-sourcen.
13:18
And we enter the era of true personalized medicine --
338
783000
2000
Dan krijgen we echt gepersonaliseerde geneeskunde -
13:20
the right drug for the right person at the right time --
339
785000
3000
het juiste medicijn voor de juiste persoon op het juiste moment -
13:23
instead of what we're doing today, which is the same drug for everybody --
340
788000
3000
vandaag geven we iedereen hetzelfde geneesmiddel -
13:26
sort of blockbuster drug medications,
341
791000
2000
een 'paardenmiddel',
13:28
medications which don't work for you, the individual.
342
793000
2000
maar dat werkt niet specifiek voor u, als individu.
13:30
And many, many different companies are working on leveraging these approaches.
343
795000
3000
Veel verschillende bedrijven zijn actief bezig met deze benadering.
13:33
And I'll also show you a simple example, from 23andMe again.
344
798000
2000
Opnieuw een eenvoudig voorbeeld, alweer uit 23andMe.
13:35
My data indicates that I've got about average risk
345
800000
3000
Uit mijn gegevens blijkt dat ik een gemiddeld risico heb
13:38
for developing macular degeneration, a kind of blindness.
346
803000
2000
voor het ontwikkelen van maculadegeneratie, een soort van blindheid.
13:40
But if I take that same data, upload it to deCODEme,
347
805000
3000
Maar als ik dezelfde gegevens neem en ze upload naar deCODEme,
13:43
I can look at my risk for sample type 2 diabetes.
348
808000
2000
kan ik kijken naar mijn risico op, bijvoorbeeld, type 2 diabetes.
13:45
I'm at almost twice the risk for type 2 diabetes.
349
810000
2000
Daar is mijn risico bijna dubbel zo groot.
13:47
I might want to watch how much dessert I have at the lunch break for example.
350
812000
3000
Hoeveel dessert heb ik graag bij mijn lunch?
13:50
It might change my behavior.
351
815000
2000
Misschien verander ik mijn gedrag dan wel.
13:52
Leveraging my knowledge of my pharmacogenomics --
352
817000
2000
Gebruikmaken van mijn kennis van mijn pharmacogenomica -
13:54
how my genes modulate, what my drugs do and what doses I need
353
819000
3000
hoe mijn genen werken, wat mijn geneesmiddelen doen en welke doses ik nodig heb
13:57
are going to become increasingly important,
354
822000
2000
zal steeds belangrijker worden.
13:59
and once in the hands of the individual and the patient,
355
824000
2000
Eens dat we dat doorhebben
14:01
will make better drug dosing and selection available.
356
826000
3000
zal een betere dosering en selectie van medicijnen mogelijk zijn.
14:04
So again, it's not just genes, it's multiple details --
357
829000
3000
Nogmaals, het gaat niet alleen om genen, meerdere details
14:07
our habits, our environmental exposure.
358
832000
2000
zoals onze gewoonten, onze blootstelling aan het milieu spelen een rol.
14:09
When was the last time your physician asked you where you've lived?
359
834000
3000
Heeft je arts je ooit gevraagd waar je woonde?
14:12
Geomedicine: where you've lived, what you've been exposed to,
360
837000
2000
Geogeneeskunde: waar je hebt gewoond, waaraan je werd blootgesteld
14:14
can dramatically affect your health.
361
839000
2000
kan je gezondheid dramatisch beïnvloeden.
14:16
We can capture that information.
362
841000
2000
We kunnen die informatie nu krijgen en verwerken.
14:18
So genomics, proteomics, the environment,
363
843000
2000
Genomica, proteomica, het milieu,
14:20
all this data streaming at us individually and us, as poor physicians,
364
845000
2000
al deze gegevens ontvangen wij individueel als povere artsen.
14:22
how do we manage it?
365
847000
2000
Hoe pakken we het aan?
14:24
Well we're now entering the era of systems medicine, or systems biology,
366
849000
3000
Nou komen we in het tijdperk van de systeemgeneeskunde of systeembiologie.
14:27
where we can start to integrate all of this information.
367
852000
2000
We kunnen beginnen met al deze informatie te integreren.
14:29
And by looking at the patterns, for example, in our blood
368
854000
3000
Door te kijken naar de patronen, bijvoorbeeld in ons bloed,
14:32
of 10,000 biomarkers in a single test,
369
857000
2000
van 10.000 biomarkers in één enkele test,
14:34
we can start to look at these little patterns
370
859000
2000
kunnen we beginnen te kijken naar deze kleine patronen
14:36
and detect disease at a much earlier stage.
371
861000
2000
om ziekte in een veel vroeger stadium op te sporen.
14:38
This has been called by Lee Hood, the father of the field,
372
863000
2000
Dit werd door Lee Hood, de vader van het veld,
14:40
P4 medicine.
373
865000
2000
P4-geneeskunde genoemd.
14:42
We're going to be predictive; we're going to know what you're likely to have.
374
867000
2000
We gaan kunnen voorspellen (Predict) welke ziekte je gaat krijgen.
14:44
We can be preventative; that prevention can be personalized;
375
869000
3000
We kunnen Preventief zijn en die preventie kan worden gePersonaliseerd;
14:47
and more importantly, it's going to become increasingly participatory.
376
872000
2000
en nog belangrijker, het gaat steeds meer Participatief worden.
14:49
Through websites like Patients Like Me
377
874000
2000
Via websites als Patients Like Me
14:51
or managing your data on Microsoft HealthVault or Google Health,
378
876000
3000
of het beheren van je data op Microsoft HealthVault en Google Health,
14:54
leveraging this together in participatory ways
379
879000
2000
gaat dit samen op participatieve manieren toepassen
14:56
is going to become increasingly important.
380
881000
2000
steeds belangrijker worden.
14:58
So I'll finish up with exponentially better.
381
883000
2000
Ik zal eindigen met wat exponentieel beter wordt.
15:00
We'd like to get therapies better and more effective.
382
885000
2000
We willen betere en effectievere therapieën krijgen.
15:02
Now today we treat high blood pressure mostly with pills.
383
887000
2000
Vandaag behandelen we hoge bloeddruk meestal met pillen.
15:04
What if we take a new device
384
889000
2000
Wat gebeurt er als we met een nieuw apparaat
15:06
and knock out the nerve vessels that help mediate blood pressure
385
891000
3000
de zenuwvezels die de bloeddruk regelen, uitschakelen
15:09
and in a single therapy to cure hypertension?
386
894000
3000
en in één enkele therapie hypertensie genezen.
15:12
This is a new device that is essentially doing that.
387
897000
2000
Dit is een nieuw toestel dat dat kan doen.
15:14
It should be on the market within a year or two.
388
899000
2000
Het komt binnen een jaar of twee op de markt.
15:16
How about more targeted therapies for cancer?
389
901000
2000
Hoe zit het met meer gerichte therapieën voor kanker?
15:18
Right, I'm an oncologist
390
903000
2000
Goed, ik ben een oncoloog
15:20
and I have to say most of what we give is actually poison.
391
905000
2000
en ik moet toegeven dat het meeste van wat we geven vergif is.
15:22
We've learned at Stanford and other places
392
907000
2000
We hebben op Stanford en andere plaatsen geleerd
15:24
that we can discover cancer stem cells,
393
909000
2000
dat we kankerstamcellen kunnen ontdekken,
15:26
the ones that seem to be really responsible for disease relapse.
394
911000
3000
degenen die werkelijk verantwoordelijk lijken te zijn voor de terugkeer van de ziekte.
15:29
So if you think of cancer as a weed,
395
914000
2000
Als je aan kanker denkt als aan een onkruid,
15:31
we often can whack the weed away.
396
916000
2000
dan halen we vaak het onkruid weg.
15:33
It seems to shrink, but it often comes back.
397
918000
2000
Het lijkt te krimpen, maar vaak komt het terug.
15:35
So we're attacking the wrong target.
398
920000
2000
We vallen dus het verkeerde doel aan.
15:37
The cancer stem cells remain,
399
922000
2000
De kankerstamcellen blijven,
15:39
and the tumor can return months or years later.
400
924000
2000
en de tumor kan maanden of jaren later weer terugkomen.
15:41
We're now learning to identify the cancer stem cells
401
926000
3000
We leren nu om kankerstamcellen te identificeren
15:44
and identify those as targets and go for the long-term cure.
402
929000
2000
als doelwit om zo voor de genezing op lange termijn te gaan.
15:46
And we're entering the era of personalized oncology,
403
931000
2000
Gepersonaliseerde oncologie komt eraan,
15:48
the ability to leverage all of this data together,
404
933000
2000
de mogelijkheid om gebruik te maken van al deze gegevens samen,
15:50
analyze the tumor and come up with
405
935000
2000
de tumor te analyseren en met
15:52
a real, specific cocktail for the individual patient.
406
937000
3000
een echt specifieke cocktail voor de individuele patiënt te komen.
15:55
Now I'll close with regenerative medicine.
407
940000
2000
Ik wil afsluiten met wat te zeggen over regeneratieve geneeskunde.
15:57
So I've studied a lot about stem cells --
408
942000
2000
Ik heb veel over stamcellen gestudeerd -
15:59
embryonic stem cells are particularly powerful.
409
944000
2000
embryonale stamcellen die bijzonder krachtig zijn.
16:01
We also have adult stem cells throughout our body.
410
946000
2000
We hebben ook volwassen stamcellen in heel ons lichaam.
16:03
We use those in my field of bone marrow transplantation.
411
948000
2000
Wij gebruiken die op mijn gebied van de beenmergtransplantatie.
16:05
Geron, just last year, started the first trial
412
950000
2000
Geron begon vorig jaar met de eerste proef
16:07
using human embryonic stem cells
413
952000
2000
voor het gebruik van menselijke embryonale stamcellen
16:09
to treat spinal cord injuries.
414
954000
2000
om ruggenmergbeschadigingen te behandelen.
16:11
Still a Phase I trial, but evolving.
415
956000
2000
Nog steeds in fase één, maar het evolueert.
16:13
We've been actually using adult stem cells
416
958000
2000
We gebruiken al ongeveer 15 jaar
16:15
now in clinical trials for about 15 years
417
960000
2000
volwassen stamcellen in klinische studies
16:17
to approach a whole range of topics, particularly in cardiovascular disease.
418
962000
3000
om een heel scala aan onderwerpen, met name hart- en vaatziekten, aan te pakken.
16:20
We take our own bone marrow cells
419
965000
2000
We nemen eigen beenmergcellen
16:22
and treat a patient with a heart attack,
420
967000
2000
om een patiënt met een hartaanval behandelen.
16:24
we can see much improved heart function and actually better survival
421
969000
3000
We kunnen zien dat het gebruik van eigen beenmergcellen na een hartaanval
16:27
using our own bone marrow drive cells after a heart attack.
422
972000
3000
voor een veel betere hartfunctie en zelfs een betere overleving zorgen.
16:30
I invented a device called the MarrowMiner,
423
975000
2000
Ik bedacht een apparaat de MarrowMiner genaamd,
16:32
a much less invasive way for harvesting bone marrow.
424
977000
2000
een veel minder invasieve manier voor het oogsten van beenmerg.
16:34
It's now been FDA approved,
425
979000
2000
Het is inmiddels goedgekeurd door de FDA,
16:36
and it'll hopefully be on the market in the next year or so.
426
981000
2000
en het zal hopelijk het volgende jaar of zo op de markt komen.
16:38
Hopefully you can appreciate the device there
427
983000
2000
Hopelijk kun je het waarderen dat het apparaat
16:40
curving through the patient's body and removing the patient's bone marrow,
428
985000
2000
door het lichaam van de patiënt kruipt en zo beenmerg weghaalt.
16:42
instead of with 200 punctures, with just a single puncture under local anesthesia.
429
987000
3000
In plaats van 200 puncties is nu slechts één punctie onder plaatselijke verdoving nodig.
16:45
But where is stem cell therapy really going?
430
990000
2000
Waar gaat stamceltherapie werkelijk naartoe?
16:47
If you think about it, every cell in your body has the same DNA
431
992000
3000
Als je erover nadenkt heeft elke cel in je lichaam hetzelfde DNA
16:50
as you had when you were an embryo.
432
995000
2000
net als je had toen je nog een embryo was.
16:52
We can now reprogram your skin cells
433
997000
2000
We kunnen je huidcellen nu herprogrammeren
16:54
to actually act like a pluripotent embryonic stem cell
434
999000
3000
om zich daadwerkelijk te gedragen als een pluripotente embryonale stamcel.
16:57
and to utilize those potentially to treat multiple organs in that same patient --
435
1002000
3000
Je kan die dan gebruiken om meerdere organen bij diezelfde patiënt te behandelen.
17:00
making your own personalized stem cell lines.
436
1005000
2000
Je kan je je eigen persoonlijke stamcellijnen maken.
17:02
And I think they'll be a new era of your own stem cell banking
437
1007000
3000
Later kan je
17:05
to have in the freezer your own cardiac cells,
438
1010000
2000
in de diepvriezer een voorraad van je eigen hartcellen,
17:07
myocytes and neural cells
439
1012000
2000
myocyten en neurale cellen aanleggen
17:09
to use them in the future, should you need them.
440
1014000
3000
om ze in de toekomst te gebruiken, mocht dat nodig zijn.
17:12
And we're integrating this now with a whole era of cellular engineering,
441
1017000
2000
Dit kan worden geïntegreerd met cellulaire technieken.
17:14
and integrating exponential technologies
442
1019000
2000
Er komen ook technologieën
17:16
for essentially 3D organ printing --
443
1021000
2000
voor het in 3D afdrukken van organen -
17:18
replacing the ink with cells
444
1023000
2000
we vervangen de inkt door cellen
17:20
and essentially building and reconstructing a 3D organ.
445
1025000
3000
en bouwen en reconstrueren zo een orgaan in 3D.
17:23
That's where things are going to head -- still very early days.
446
1028000
2000
Dat is waar het naartoe gaat; we zitten in het beginstadium.
17:25
But I think, as integration of exponential technologies,
447
1030000
2000
Maar ik denk dat wat integratie van exponentiële technologieën aangaat,
17:27
this is the example.
448
1032000
2000
dit het voorbeeld is.
17:29
So in close, as you think about technology trends
449
1034000
3000
Deze technologische trends
17:32
and how to impact health and medicine,
450
1037000
2000
en hoe ze de gezondheid en geneeskunde beïnvloeden,
17:34
we're entering an era of miniaturization,
451
1039000
2000
gaan samen met miniaturisering,
17:36
decentralization and personalization.
452
1041000
2000
decentralisatie en personalisatie.
17:38
And I think by pulling these things together,
453
1043000
2000
Door dit allemaal
17:40
if we can start to think about how to understand and leverage these,
454
1045000
2000
kunnen we eraan beginnen te denken
17:42
we're going to empower the patient,
455
1047000
2000
om het de patiënt
17:44
enable the doctor, enhance wellness
456
1049000
2000
en de arts mogelijk te maken
17:46
and begin to cure the well before they get sick.
457
1051000
3000
mensen te genezen voordat ze ziek worden.
17:49
Because I know as a doctor, if someone comes to me with Stage I disease,
458
1054000
3000
Als iemand bij me komt in het beginstadium van een ziekte,
17:52
I'm thrilled -- we can often cure them.
459
1057000
2000
ben ik blij - we kunnen hem vaak genezen.
17:54
But often it's too late and it's Stage III or IV cancer, for example.
460
1059000
3000
Maar vaak is het te laat en is het fase 3 of 4 van kanker, bijvoorbeeld.
17:57
So by leveraging these technologies together,
461
1062000
2000
Door deze technologieën te combineren
17:59
I think we'll enter a new era
462
1064000
2000
denk ik dat we in een nieuw tijdperk komen
18:01
that I like to call Stage 0 medicine.
463
1066000
2000
dat ik graag 'nulgeneeskunde' zou willen noemen.
18:03
And as a cancer doctor, I'm looking forward to being out of a job.
464
1068000
3000
Als kankerdokter kijk ik er naar uit om zonder werk te vallen.
18:06
Thanks very much.
465
1071000
2000
Heel erg bedankt.
18:09
Host: Thank you. Thank you.
466
1074000
2000
Host: Dank je wel. Dank je.
18:11
(Applause)
467
1076000
2000
(Applaus)
18:13
Take a bow. Take a bow.
468
1078000
2000
---
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