TEDxMaastricht
Daniel Kraft: Medicine's future? There's an app for that
Daniel Kraft: Tıbbın geleceği? Bunun için bir uygulama var
Filmed:
Readability: 5
1,012,543 views
TEDxMaastricht'de Daniel Kraft tanısal bilgiyi hastanın yanıbaşına kadar getiren, tıptaki yeni araçlar, testler ve uygulamalarla güçlendirilmiş yeniliklerin gelecek birkaç yılına hızlı bir bakış sunuyor.
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
Birkaç yıl önce
00:17
when I was attending the TED Conference in Long Beach,
1
2000
2000
Long Beach'teki TED Konferansına katıldığımda
00:19
I met Harriet.
2
4000
2000
Harriet ile tanıştım.
00:21
We'd actually met online before --
3
6000
2000
Aslında daha önce internetten tanıştık--
00:23
not the way you're thinking.
4
8000
2000
-yok düşündüğünüz gibi değil.-
00:25
We were actually introduced because we both knew Linda Avey,
5
10000
2000
Aslında tanıştırıldık. Her ikimiz de ilk sanal
00:27
one of the founders of the first online personal genomic companies.
6
12000
3000
kişisel genomik şirketlerinden birinin kurucusu olan Linda Avey'i tanıyorduk.
00:30
And because we shared our genetic information with Linda,
7
15000
3000
Genetik bilgimizi Linda ile paylaştığımız için Linda,
00:33
she could see that Harriet and I
8
18000
2000
Harriet ve benim çok ender görülen
00:35
shared a very rare type of mitochondrial DNA --
9
20000
2000
bir mitokondriyal DNA haplotipi olan
00:37
Haplotype K1a1b1a --
10
22000
2000
K1a1b1 haplotipini paylaştığımızı gösterdi.
00:39
which meant that we were distantly related.
11
24000
2000
Bu da uzaktan akraba olduğumuzu gösteriyordu.
00:41
We actually share the same genealogy with Ozzie the iceman.
12
26000
3000
Aslında buz adam Ozzie ile aynı soydan geliyorduk.
00:44
So Ozzie, Harriet and me.
13
29000
2000
Yani Ozzie, Harriet ve ben.
00:46
And being the current day, of course, we started our own Facebook group.
14
31000
2000
Günümüz insanı olarak tabiatıyla kendi Facebook grubumuzu kurduk.
00:48
You're all welcome to join.
15
33000
2000
Hepiniz katılabilirsiniz.
00:50
And when I met Harriet in person the next year at the TED Conference,
16
35000
3000
Harriet ile bir sonraki TED konferansında kişisel olarak tanıştığımda,
00:53
she'd gone online and ordered our own happy Haplotype T-shirts.
17
38000
2000
internetten mutlu haplotip tişörtlerimizi almıştı bile.
00:55
(Laughter)
18
40000
2000
(Kahkahalar)
00:57
Now why am I telling you this story,
19
42000
2000
Şimdi bu hikayeyi size neden anlatıyorum,
00:59
and what does this have to do with the future of health?
20
44000
2000
ve bunun sağlığın geleceği ile ilgisi nedir?
01:01
Well the way I met Harriet is actually an example
21
46000
2000
Aslında Harriet ile tanışma şeklimiz
01:03
of how leveraging cross-disciplinary,
22
48000
2000
çapraz disiplinleri kapsayan ve
01:05
exponentially-growing technologies
23
50000
2000
üssel hızda büyüyen teknolojilerin,
01:07
is affecting our future of health and wellness --
24
52000
2000
düşük maliyetli gen analizlerinden
01:09
from low-cost gene analysis
25
54000
2000
güçlü biyoinformatik analizlerine ve
01:11
to the ability to do powerful bio-informatics
26
56000
2000
internet ve sosyal ağları birbirine bağlamasına kadar
01:13
to the connection of the Internet and social networking.
27
58000
3000
sağlığımızı nasıl etkilediğinin bir örneği.
01:16
What I'd like to talk about today
28
61000
2000
Bugün konuşmak istediğim şey
01:18
is understanding these exponential technologies.
29
63000
2000
hızla büyüyen bu teknolojileri anlamaktır.
01:20
We often think linearly.
30
65000
2000
Genellikle doğrusal düşünüyoruz.
01:22
But if you think about it, if you have a lily pad
31
67000
2000
Ama eğer üzerine biraz düşünürseniz, bir nilüfer çiçeğiniz olsaydı
01:24
and it just divided every single day --
32
69000
2000
ve her gün ikiye bölünseydi--
01:26
two, four, eight, 16 --
33
71000
2000
2, 4, 8, 16--
01:28
in 15 days you have 32,000.
34
73000
2000
15 günde elinizde 32.000 tane olurdu.
01:30
What do you think you have in a month? We're at a billion.
35
75000
3000
Bir ayda ne kadar olurdu dersiniz? Bir milyar.
01:33
So if we start to think exponentially,
36
78000
2000
Yani üssel olarak düşünmeye başlarsak
01:35
we can see how this is starting to affect all the technologies around us.
37
80000
3000
bunun tüm teknolojileri nasıl etkilemeye başlayacağını görebiliriz.
01:38
And many of these technologies -- speaking as a physician and innovator --
38
83000
3000
Bu teknolojilerin pek çoğu ile --bir doktor ve mucit olarak konuşuyorum--
01:41
we can really start to leverage
39
86000
2000
gerçekten kendi sağlığımızın ve sağlık sistemimizin
01:43
to impact the future of our own health and of health care,
40
88000
2000
geleceğini iyileştirmeye ve bugün sağlık sisteminde
01:45
and to address many of the major challenges that we have in health care today,
41
90000
3000
karşılaştığımız temel zorluklardan bazılarına odaklanmaya başlayabiliriz.
01:48
ranging from the really exponential costs
42
93000
2000
Bu sorunlar, gerçekten hızla artan maliyetlerden
01:50
to the aging population,
43
95000
2000
nüfusun yaşlanmasına,
01:52
the way we really don't use information very well today,
44
97000
2000
bilgiyi günümüzde çok iyi kullanamayışımıza,
01:54
the fragmentation of care
45
99000
2000
sağlık hizmetinin parçalı olarak verilmesine,
01:56
and often the very difficult course
46
101000
2000
ve genellikle yeniliklere çok zor uyum sağlanmasına
01:58
of adoption of innovation.
47
103000
2000
kadar uzanıyor.
02:00
And one of the major things we can do we've talked a bit about here today
48
105000
2000
Yapmamız gereken temel şeylerden biri de bugün biraz konuştuğumuz gibi
02:02
is moving the curve to the left.
49
107000
2000
eğriyi biraz sola kaydırmak.
02:04
We spend most of our money on the last 20 percent of life.
50
109000
2000
Paramızın pek çoğunu, yaşamımızın son %20'lik kısmında harcıyoruz.
02:06
What if we could spend and incentivize positions
51
111000
2000
Paramızı, sağlık sistemimizi ve kendimizi iyileştirmek için,
02:08
in the health care system and our own self
52
113000
2000
eğriyi sola kaydırıp teknolojik gelişim ile birlikte
02:10
to move the curve to the left and improve our health,
53
115000
2000
kendi sağlığımızı da iyileştirmek için harcayabilseydik
02:12
leveraging technology as well?
54
117000
2000
nasıl olurdu?
02:14
Now my favorite technology, example of exponential technology,
55
119000
3000
Şu an favori teknolojim, hızla büyüyen teknolojilerden biri,
02:17
we all have in our pocket.
56
122000
2000
cebimizdeki teknolojidir.
02:19
So if you think about it, these are really dramatically improving.
57
124000
3000
Farkındaysanız, bu teknolojiler gerçekten çarpıcı şekilde gelişiyorlar.
02:22
I mean this is the iPhone 4.
58
127000
2000
Yani, bu iPhone 4.
02:24
Imagine what the iPhone 8 will be able to do.
59
129000
3000
iPhone 8'in neler yapabileceğini hayal edin.
02:27
Now, I've gained some insight into this.
60
132000
2000
Şimdilerde bu konuyu biraz kavramaya başladım.
02:29
I've been the track share
61
134000
2000
Silikon Vadisi'ndeki Singularity Üniversitesi
02:31
for the medicine portion of a new institution called Singularity University
62
136000
3000
isimli yeni enstitünün tıp bölümünün
02:34
based in Silicon Valley.
63
139000
2000
paylaşımını izledim.
02:36
And we bring together every summer
64
141000
2000
Tüm dünyadan 100 yetenekli öğrenciyi
02:38
about 100 very talented students from around the world.
65
143000
2000
her yaz biraraya getiriyoruz.
02:40
And we look at these exponential technologies from medicine, biotech,
66
145000
2000
Tıp, biyoteknoloji, yapay zeka, robotlar, nanoteknoloji, uzay gibi
02:42
artificial intelligence, robotics, nanotechnology, space,
67
147000
3000
hızla gelişen alanlardaki teknolojilere bakıyoruz ve
02:45
and address how can we cross-train
68
150000
2000
henüz gerçekleştirilememiş hedeflerde etkili olmak için
02:47
and leverage these to impact major unmet goals.
69
152000
2000
nasıl disiplinlerarası eğitim verebileceğimizi düşünüyoruz.
02:49
We also have seven-day executive programs.
70
154000
2000
Ayrıca yedi günlük, uygulamalı programlarımız var.
02:51
And coming up next month is actually Future Med,
71
156000
3000
Önümüzdeki ay "Gelecekte Tıp" (Future Med) programı geliyor.
02:54
a program to help cross-train and leverage technologies into medicine.
72
159000
3000
Çapraz eğitim ile teknolojilerin tıbba yönelmesini sağlayacak bir program.
02:57
Now I mentioned the phone.
73
162000
2000
Az önce telefondan bahsettim.
02:59
These mobile phones have over 20,000 different mobile apps available --
74
164000
3000
Bu cep telefonları için 20.000'den fazla mobil uygulama mevcut--
03:02
to the point where there's one out of the U.K.
75
167000
2000
Hatta İngiltere'de geliştirilen bir uygulama yardımıyla
03:04
where you can pee on a little chip connected to your iPhone
76
169000
2000
iPhone'unuza bağlı ufak bir çip üzerine idrar dökerek
03:06
and check yourself for an STD.
77
171000
2000
cinsel yolla bulaşan hastalığınız olup olmadığını kontrol edebiliyorsunuz.
03:08
I don't know if I'd try that yet, but that's available.
78
173000
2000
Henüz bunu kendim dener miyim bilmiyorum ama, bu uygulama mevcut.
03:10
There are all other sorts of applications,
79
175000
2000
Telefonunuz ile tanı koymayı birleştiren
03:12
merging your phone and diagnostics, for example --
80
177000
2000
pek çok farklı uygulama var. Örneğin--
03:14
measuring your blood glucose on your iPhone
81
179000
2000
kan şekerinizi iPhone'la ölçüp
03:16
and sending that, potentially, to your physician
82
181000
2000
sonucu doktorunuza göndermek mümkün.
03:18
so they can better understand and you can better understand
83
183000
3000
Böylelikle doktorunuz sizin kan şekerinizi çabuk öğrenebilir,
03:21
your blood sugars as a diabetic.
84
186000
2000
siz de diyabetli biri olarak kan şekerinizi daha iyi takip edebilirsiniz.
03:23
So let's see now how exponential technologies are taking health care.
85
188000
2000
Peki o zaman hızla gelişen teknolojilerin sağlık hizmetlerini nasıl ele aldığına bakalım.
03:25
Let's start with faster.
86
190000
2000
Hızlı olanla başlayalım.
03:27
Well it's no secret that computers, through Moore's law,
87
192000
2000
Moore yasalarına göre bilgisayarların
03:29
are speeding up faster and faster.
88
194000
2000
gittikçe daha da hızlı çalışacak olması bir sır değil.
03:31
We have the ability to do more powerful things with them.
89
196000
2000
Artık onlarla daha güçlü şeyler yapabiliyoruz.
03:33
They're really approaching, in many cases surpassing,
90
198000
2000
Gerçekten, çoğu durumda insan beyninin yeteneklerine yaklaşıyor,
03:35
the ability of the human mind.
91
200000
2000
hatta bazı durumlarda onu geçiyorlar.
03:37
But where I think computational speed is most applicable
92
202000
3000
Ancak bence hesaplama hızının en çok uygulanabildiği alan
03:40
is in that of imaging.
93
205000
2000
görüntüleme.
03:42
The ability now to look inside the body in real time
94
207000
2000
Bugün, gerçek zamanlı olarak insan vücudunun içine
03:44
with very high resolution is really becoming incredible.
95
209000
3000
çok yüksek çözünürlükle bakıyor olmak gerçekten inanılmaz birşey.
03:47
And we're layering multiple technologies -- PET scans, CT scans
96
212000
3000
Farklı seviyelerdeki birşeyleri arayıp bulmak için
03:50
and molecular diagnostics --
97
215000
2000
PET taramaları, CT taramaları ve moleküler tanımlama gibi
03:52
to find and to seek things at different levels.
98
217000
3000
teknolojileri katmanlar halinde kullanıyoruz.
03:55
Here you're going to see the very highest resolution MRI scan done today,
99
220000
3000
Şimdi TEDMED küratörü Mark Hodosh tarafından yeniden oluşturulmuş olan ve
03:58
reconstructed of Marc Hodosh, the curator of TEDMED.
100
223000
3000
günümüzde yapılabilen en yüksek çözünürlüklü MRI taramasını göreceksiniz.
04:01
And now we can see inside of the brain
101
226000
2000
Ve şimdi beynin içini daha önce mümkün olmayan derecedeki
04:03
with a resolution and ability that was never before available,
102
228000
3000
yüksek çözünürlükle ve yetenekle görebiliyoruz ve
04:06
and essentially learn how to reconstruct,
103
231000
2000
özellikle beyni nasıl yeniden yapılandıracağımızı,
04:08
and maybe even re-engineer,
104
233000
2000
hatta hücrelerden yola çıkarak onu ne şekilde
04:10
or backwards engineer, the brain
105
235000
2000
baştan tasarlayabileceğimizi öğrenmeye çalışıyoruz.
04:12
so we can better understand pathology, disease and therapy.
106
237000
3000
Böylece, patoloji, hastalık ve tedavileri daha iyi anlayabilmemiz mümkün olacaktır.
04:15
We can look inside with real time fMRI -- in the brain at real time.
107
240000
3000
Bir fMRI ile beynin içine gerçek zamanlı olarak bakabiliriz.
04:18
And by understanding these sorts of processes and these sorts of connections,
108
243000
3000
Ve bu tür süreçleri ve bağlantıları anlayarak,
04:21
we're going to understand the effects of medication or meditation
109
246000
3000
ilaçların ya da meditasyonun etkilerini anlayıp
04:24
and better personalize and make effective, for example,
110
249000
3000
bunları kişiye özel hale getirmemiz mümkün olacak,
04:27
psychoactive drugs.
111
252000
2000
aynı psikoaktif ilaçlarda yaptığımız gibi.
04:29
The scanners for these are getting small, less expensive and more portable.
112
254000
3000
Bunun için kullanılan tarayıcılar gittikçe küçülüyor, daha ucuz ve daha taşınabilir hale geliyor.
04:32
And this sort of data explosion available from these
113
257000
3000
Ve bu gibi cihazlarla olası hale gelen veri patlamaları
04:35
is really almost becoming a challenge.
114
260000
2000
gerçekten de gittikçe bir sorun haline geliyor.
04:37
The scan of today takes up about 800 books, or 20 gigabytes.
115
262000
3000
Günümüzde bir tarama 800 kitap ya da 20 gigabayt yer tutuyor.
04:40
The scan in a couple of years will be one terabyte, or 800,000 books.
116
265000
3000
Birkaç yıl sonra bir tarama bir terabayt, ya da 800 bin kitaplık yer tutacak.
04:43
How do you leverage that information?
117
268000
2000
Bu bilgiyi nasıl idare edebilirsiniz?
04:45
Let's get personal. I won't ask who here's had a colonoscopy,
118
270000
3000
Şimdi olayı biraz kişisel hale getirelim. Burada kimlerin kolonoskopi yaptırdığını sormayacağım
04:48
but if you're over age 50, it's time for your screening colonoscopy.
119
273000
3000
ama 50 yaşından büyükseniz artık tarama amaçlı kolonoskopi yaptırma vaktiniz gelmiş demektir.
04:51
How would you like to avoid the pointy end of the stick?
120
276000
2000
Kolonokopi cihazının hortumundan nasıl kurtulabilirsiniz?
04:53
Well now there's essentially a virtual colonoscopy.
121
278000
3000
Şimdi sanal kolonoskopi denen bir yöntem var.
04:56
Compare those two pictures, and now as a radiologist,
122
281000
2000
Bu iki resmi karşılaştırın, şimdi bir radyolog olarak
04:58
you can essentially fly through your patient's colon
123
283000
2000
hastanızın kalın bağırsağı boyunca hareket edebilir ve
05:00
and, augmenting that with artificial intelligence,
124
285000
2000
bu görüntüyü yapay zekayla daha da geliştirebilir,
05:02
identify potentially, as you see here, a lesion.
125
287000
2000
ve, burada görüldüğü gibi, kitleleri tespit edebilirsiniz.
05:04
Oh, we might have missed it, but using A.I. on top of radiology,
126
289000
3000
Bunu atlayabilirdik, ama radyolojinin üzerine yapay zeka eklediğinizde
05:07
we can find lesions that were missed before.
127
292000
2000
daha önce göremediğimiz kiteleleri bulma imkanımız doğuyor.
05:09
And maybe this will encourage people to get colonoscopies
128
294000
2000
Belki de bu yöntem başka şekilde kolonoskopi yaptırmaya yanaşmayan
05:11
that wouldn't have otherwise.
129
296000
2000
kişilerin taranmasını sağlayabilir.
05:13
And this is an example of this paradigm shift.
130
298000
2000
Bu bir nevi bakış açısı değişimi.
05:15
We're moving to this integration of biomedicine, information technology,
131
300000
3000
Dijital tıp çağındayız ve biyo-tıp, bilgi işlem teknolojileri,
05:18
wireless and, I would say, mobile now -- this era of digital medicine.
132
303000
3000
kablosuz iletişim ve hatta mobil teknolojilerin birleştiği noktaya gidiyoruz.
05:21
So even my stethoscope is now digital.
133
306000
2000
Artık steteskobum bile dijital.
05:23
And of course, there's an app for that.
134
308000
2000
Ve elbette bunun için bir uygulama da var.
05:25
We're moving, obviously, to the era of the tricorder.
135
310000
3000
Bariz olan şu ki, artık tarama-analiz-kayıt fonksiyonlarını aynı anda gerçekleştirebileceğimiz bir çağa (tricorder) giriyoruz.
05:28
So the handheld ultrasound
136
313000
2000
Artık cep ultrasonu
05:30
is basically surpassing and supplanting the stethoscope.
137
315000
3000
Steteskobun yerini alıyor.
05:33
These are now at a price point
138
318000
2000
Eskiden 100.000€ ya da birkaç yüzbin dolar
05:35
of -- what used to be 100,000 euros or a couple of hundred-thousand dollars --
139
320000
2000
olan bu cihazlar artık 5.000 $ civarında.
05:37
for about 5,000 dollars, I can have the power
140
322000
2000
Bu miktara, inanılmaz derecede güçlü bir teşhis cihazının
05:39
of a very powerful diagnostic device in my hand.
141
324000
3000
bütün gücüne sahip olabiliyorum.
05:42
And merging this now with the advent of electronic medical records --
142
327000
3000
Ve bunu elektronik tıbbi kayıtlara entegre edebilidiğimiz halde,
05:45
in the United States, we're still less than 20 percent electronic.
143
330000
3000
Amerika Birleşik Devletlerinde elektronik kayıtlar hala %20'den az.
05:48
Here in the Netherlands, I think it's more than 80 percent.
144
333000
2000
Burada, Hollanda'da sanırım %80 civarında.
05:50
But now that we're switching to merging medical data,
145
335000
2000
Şimdi tıbbi verileri birleştirme yoluna gidiyoruz ve onları elektronik
05:52
making it available electronically,
146
337000
2000
hale getirdiğimizde
05:54
we can crowd source that information,
147
339000
2000
toplanan bu bilgileri paylaşabiliriz.
05:56
and now as a physician, I can access my patients' data from wherever I am
148
341000
3000
Artık bir doktor olarak, hastalarımın verilerine elimdeki mobil cihazlar sayesinde
05:59
just through my mobile device.
149
344000
2000
nerede olursam olayım ulaşabiliyorum.
06:01
And now, of course, we're in the era of the iPad, even the iPad 2.
150
346000
3000
Elbette artık iPad hatta iPad2 çağına girdik.
06:04
And just last month the first FDA-approved application
151
349000
3000
Daha geçen ay FDA bir uygulamaya onay verdi.
06:07
was approved to allow radiologists
152
352000
2000
Bu uygulama radyologların bu tip cihazları
06:09
to do actual reading on these sorts of devices.
153
354000
2000
kullanarak görüntü okumalarına olanak veriyor.
06:11
So certainly, the physicians of today, including myself,
154
356000
3000
Kesinlikle şunu söyleyebiliriz ki bugün tüm doktorlar, ben de dahil,
06:14
are completely reliable on these devices.
155
359000
2000
tamamen bu cihazları güvenle kullanıyorlar.
06:16
And as you saw just about a month ago,
156
361000
2000
Bir ay kadar önce IBM tarafından üretilen Watson'un
06:18
Watson from IBM beat the two champions in "Jeopardy."
157
363000
2000
Riziko yarışması şampiyonlarını yendiğini izlediniz.
06:20
So I want you to imagine when in a couple of years,
158
365000
2000
Bu nedenle şunu hayal etmenizi istiyorum, birkaç yıl içinde
06:22
when we've started to apply this cloud-based information,
159
367000
3000
bu bulut-tabanlı bilgiyi uygulamaya aldığımızı,
06:25
when we really have the A.I. physician and leverage our brains to connectivity
160
370000
3000
yapay zeka sahibi bir doktor yarattığımızı, ve beyinlerimizi
06:28
to make decisions and diagnostics
161
373000
2000
karar vermek ve tanı koymakta daha önce
06:30
at a level never done.
162
375000
2000
hiç olmadığı kadar kullanmaya başladığımızı hayal edin.
06:32
Already today, you don't need to go to your physician in many cases.
163
377000
3000
Bugün bile, artık her sorununız olduğunda doktora gitmek zorunda değilsiniz.
06:35
Only for about 20 percent of actual visits do you have to lay hands on the patient.
164
380000
3000
Muayenelerin yaklaşık %20'sinde hastayı elle muayene etmeniz gerekiyor.
06:38
We're now in the era of virtual visits --
165
383000
2000
Artık sanal muayene çağındayız --
06:40
from sort of the Skype-type visits you can do with American Well,
166
385000
3000
Skype benzeri bir sistem kullanarak sanal muayene yapan American Well'den
06:43
to Cisco that's developed a very complex health presence system.
167
388000
3000
çok daha karmaşık bir sağlık uygulaması yapılandırmış olan Cisco'ya kadar pekçok uygulama var.
06:46
The ability to interact with your health care provider is different.
168
391000
3000
Size sağlık hizmeti sağlayanlarla etkileşime geçiş şekliniz artık daha farklı.
06:49
And these are being augmented even by our devices again today.
169
394000
3000
Bu uygulamalar, bugün cihazlarımızla daha da geliştiriliyor.
06:52
Here my friend Jessica sent me a picture of her head laceration
170
397000
2000
Bakın, bu arkadaşım Jessica'nın kafası yarıldığında
06:54
so I can save her a trip to the emergency room -- I can do some diagnostics that way.
171
399000
3000
onu acil servise gitme zahmetinden kurtarmam için bana gönderdiği resim - buna bakarak tanı koyabilirim.
06:57
Or might we be able to leverage today's gaming technology,
172
402000
2000
Ya da belki günümüzde kullanılan oyun teknolojilerini,
06:59
like the Microsoft Kinect,
173
404000
2000
Microsoft Kinect gibi,
07:01
and hack that to enable diagnostics, for example,
174
406000
2000
tanı koymamızı sağlayacak hale getirebiliriz.
07:03
in diagnosing stroke,
175
408000
2000
Mesela yüz dolar civarında maliyeti olan
07:05
using simple motion detection, using hundred-dollar devices.
176
410000
3000
basit hareket algılayıcıları ile felç tanısını koyabiliriz.
07:08
We can actually now visit our patients robotically --
177
413000
3000
Artık hastalarımızı robotik olarak görebiliriz --
07:11
this is the RP7; if I'm a hematologist,
178
416000
2000
bu RP7; eğer bir hematolog olsam
07:13
visit another clinic, visit a hospital.
179
418000
3000
bir başka kliniği ya da hastaneyi bu şekilde ziyaret edebilirim.
07:16
These will be augmented by a whole suite of tools actually in the home now.
180
421000
3000
Bu teknolojiler yakın zamanda evde bulunan diğer cihazlarla daha da desteklenecek.
07:19
So imagine we already have wireless scales.
181
424000
2000
Kablosuz tartı cihazlarımız olduğunu düşünün.
07:21
You can step on the scale.
182
426000
2000
Tartı cihazına çıkıyorsunuz.
07:23
You can Tweet your weight to your friends, and they can keep you in line.
183
428000
2000
Kilonuzu arkadaşlarınıza twitter aracılığı le gönderiyorsunuz ve onlar size çeki düzen veriyor.
07:25
We have wireless blood pressure cuffs.
184
430000
2000
Artık kablosuz tansiyon aletlerimiz var.
07:27
A whole gamut of these technologies are being put together.
185
432000
2000
Bu şekilde bir grup teknoloji bir araya getiriliyor.
07:29
So instead of wearing these kludgy devices, we can put on a simple patch.
186
434000
3000
Böylece bu hantal cihazları takmak yerine, küçük bir bant yapıştırabileceğiz.
07:32
This was developed by colleagues at Stanford, called the iRhythm --
187
437000
3000
Bu gördüğünüz cihaz Stanford'daki meslektaşlarımız tarafından gelişitirildi. Adı iRitim.
07:35
completely supplants the prior technology at a much lower price point
188
440000
3000
Daha önce kullanılmakta olan teknolojinin yerini alıyor.
07:38
with much more effectivity.
189
443000
2000
Hem de çok daha ucuz ve çok daha da etkili.
07:40
Now we're also in the era, today, of quantified self.
190
445000
2000
Artık aynı zamanda ölçümleme çağındayız da.
07:42
Consumers now can buy basically hundred-dollar devices,
191
447000
2000
Tüketiciler yüz dolar vererek bazı cihazlar satın alıyorlar,
07:44
like this little FitBit.
192
449000
2000
mesela bu cihaz gibi: FitBit.
07:46
I can measure my steps, my caloric outtake.
193
451000
2000
Bununla attığım adım sayısını, harcadığım kalori miktarını ölçebilirim.
07:48
I can get insight into that on a daily basis.
194
453000
2000
Her gün bunları izleyerek genel bir fikir edinebilirim.
07:50
I can share that with my friends, with my physician.
195
455000
2000
Bu bilgileri arkadaşlarımla paylaşabilir, doktoruma verebilirim.
07:52
There's watches coming out that will measure your heart rate, the Zeo sleep monitors,
196
457000
3000
Artık kalp ritminizi kaydeden saatler, Zeo Uyku monitörleri,
07:55
a whole suite of tools that can enable you to leverage
197
460000
2000
veya sağlığınız hakkında daha detaylı bilgi edinmenize yarayacak
07:57
and have insight into your own health.
198
462000
2000
pekçok yeni cihaz mevcut.
07:59
And as we start to integrate this information,
199
464000
2000
Ve bizler, bu bilgiyi diğerleri ile birleştirirken,
08:01
we're going to know better what to do with it and how better to have insight
200
466000
3000
bundan böyle bu bilgiyi nasıl kullanacağımızı ve kendi hastalıklarımız hakkında
08:04
into our own pathologies, health and wellness.
201
469000
2000
nasıl daha çok bilgi sahibi olacağımızı da öğreniyor olacağız.
08:06
There's even mirrors today that can pick up your pulse rate.
202
471000
3000
Artık günümüzde nabzınızı ölçebilen aynalar bile var.
08:09
And I would argue, in the future, we'll have wearable devices in our clothes,
203
474000
3000
Ve iddia ediyorum ki, yakın bir gelecekte, üzerimize giysi gibi giyerek kendimizi
08:12
monitoring ourselves 24/7.
204
477000
2000
7 gün 24 saat izlememizi sağlayacak cihazlar olacak.
08:14
And just like we have the OnStar system in cars,
205
479000
2000
Hani şu arabalardaki OnStar sistemi gibi,
08:16
your red light might go on -- it won't say "check engine" though.
206
481000
2000
kırmızı bir ışık yanacak -- ama elbette "motoru kontrol edin" demeyecektir.
08:18
It's going to be "check your body" light,
207
483000
2000
Bu ışık "vücudunuzu kontrol edin" anlamına gelecek ve
08:20
and go in and get it taken care of.
208
485000
2000
siz de gidip muayene olacaksınız.
08:22
Probably in a few years, you'll check into your mirror
209
487000
2000
Muhtemelen birkaç yıl içinde, aynaya baktığınızda
08:24
and it's going to be diagnosing you.
210
489000
2000
aynanız size tanı koyabiliyor olacak.
08:26
(Laughter)
211
491000
2000
(Gülüşmeler)
08:28
For those of you with kiddos at home,
212
493000
2000
Evinde çocuğu olan dinleyiciler,
08:30
how would you like to have the wireless diaper that supports your ...
213
495000
3000
mesela size bilgi geçen kablosuz bir çocuk bezi olsa ...
08:33
too much information, I think, than you might need.
214
498000
2000
Sanırım bu ihtiyacınız olandan çok fazla bir bilgi.
08:35
But it's going to be here.
215
500000
2000
Ama bunların hepsi yaklaşıyor.
08:37
Now we've heard a lot today about new technology and connection.
216
502000
3000
Şimdi, bugün yeni teknolojiler ve bağlantılar hakkında çok şey dinledik.
08:40
And I think some of these technologies
217
505000
2000
Bence bu teknolojilerin bir kısmı
08:42
will enable us to be more connected with our patients,
218
507000
2000
bizim hastalarımıza daha yakın olmamızı sağlayacak ve
08:44
and take more time
219
509000
2000
ve bu tip teknolojilerin yardımı ile
08:46
and actually do the important human touch elements of medicine,
220
511000
2000
tıpta çok önemli olan insan faktörüne daha çok
08:48
as augmented by these sorts of technologies.
221
513000
2000
zaman ayırabiliyor olacağız.
08:50
Now we've talked about augmenting the patient, to some degree.
222
515000
2000
Şimdiye kadar genelde hastaya destek olmaktan bahsettik.
08:52
How about augmenting the physician?
223
517000
2000
Peki ya doktorlar için ne yapabiliriz?
08:54
We're now in the era of super-enabling the surgeon
224
519000
2000
Artık, cerrahlara inanılmaz yetileri verebileceğimiz bir çağdayız.
08:56
who can now go inside the body
225
521000
2000
Cerrahlar artık vücudun içine girebilir
08:58
and do things with robotic surgery, which is here today,
226
523000
2000
ve robotik cerrahi ile
09:00
at a level that was not really possible
227
525000
2000
bundan daha beş yıl öncesine kadar
09:02
even five years ago.
228
527000
2000
imkansız olan şeyleri yapabilirler.
09:04
Now this is being augmented with further layers of technology
229
529000
2000
Şimdi ise daha da ileri teknolojilerden bahsediliyor:
09:06
like augmented reality.
230
531000
2000
artırılmış gerçeklik gibi.
09:08
So the surgeon can see inside the patient, through their lens,
231
533000
3000
Yani cerrah bir lens kullanarak vücudun içine bakacak ve
09:11
where the tumor is, where the blood vessels are.
232
536000
2000
tümörün yerini, kan damarlarının yerlerini tek tek görebilecek.
09:13
This can be integrated with decisions support.
233
538000
2000
Bu bulgular karar destek sistemleri ile birleştirilebilir.
09:15
A surgeon in New York can be helping a surgeon in Amsterdam, for example.
234
540000
3000
Örneğin New York'taki bir cerrah Amsterdam'daki bir cerraha yardım edebilir.
09:18
And we're entering an era
235
543000
2000
Artık gerçekten de neştersiz cerrahi çağına giriyoruz.
09:20
of really, truly scarless surgery called NOTES,
236
545000
2000
NOTES denen yeni bir cerrahi yöntemle
09:22
where the robotic endoscope can come out the stomach
237
547000
2000
robotik endoskop mideden geçerek
09:24
and pull out that gallbladder
238
549000
2000
hiç bir yeri kesip biçmeden
09:26
all in a scarless way and robotically.
239
551000
2000
safra kesesini çekip çıkarabiliyor.
09:28
And this is called NOTES, and this is coming --
240
553000
2000
Bu tekniğe NOTES deniyor ve bu --
09:30
basically scarless surgery,
241
555000
2000
aslında neştersiz bir cerrahi yöntem,
09:32
as mediated by robotic surgery.
242
557000
2000
robotik cerrahi aracılığıyla yapılıyor.
09:34
Now how about controlling other elements?
243
559000
2000
Peki başka neleri kontrol edebiliriz?
09:36
For those who have disabilities -- the paraplegic --
244
561000
2000
Engelli hastalar için -- örneğin kuadriplejik (kol ve bacakları felçli)
09:38
there's the era of brain-computer interface, or BCI,
245
563000
3000
hastalar için bir beyin-bilgisayar arayüzü mevcut, BCI diye biliniyor.
09:41
where chips have been put on the motor cortex
246
566000
2000
Beyindeki motor korteks üzerine çipler yerleştiriliyor
09:43
of completely quadriplegic patients
247
568000
2000
ve boyundan aşağısı tutmayan hastalar
09:45
and they can control a curser or a wheelchair or, eventually, a robotic arm.
248
570000
4000
böylelikle bir tekerlekli sandalye kullanabiliyor ya da robotik bir kola hükmedebiliyorlar.
09:49
And these devices are getting smaller
249
574000
2000
Bu cihazların boyu gittikçe küçülüyor ve
09:51
and going into more and more of these patients.
250
576000
2000
her geçen gün daha çok sayıda hastaya takılıyorlar.
09:53
Still in clinical trials, but imagine when we can connect these,
251
578000
2000
Hala klinik deney aşamasındalar ama, bunları rutin olarak kullandığınızı hayal edin,
09:55
for example, to the amazing bionic limb,
252
580000
2000
mesela bu müthiş biyonik kol gibi,
09:57
such as the DEKA Arm built by Dean Kamen and colleagues,
253
582000
3000
bu DEKA Kol, Dean Kamen ve meslektaşları tarafından tasarlandı.
10:00
which has 17 degrees of motion and freedom
254
585000
3000
Toplamda 17 derecelik bir hareket özgürlüğü var
10:03
and can allow the person who's lost a limb
255
588000
2000
ve kolunu kaybetmiş bir hastaya
10:05
to have much higher levels of dexterity or control
256
590000
2000
eskiden yapabildiğimizden çok daha yüksek hassasiyette
10:07
than they've had in the past.
257
592000
2000
bir kontrol imkanı sağlıyor.
10:09
So we're really entering the era of wearable robotics actually.
258
594000
3000
Yani, aslında bir bakıma giyilebilir robotik çağına geliyoruz.
10:12
If you haven't lost a limb -- you've had a stroke, for example --
259
597000
2000
Eğer bir uzvunuzu kaybetmediyseniz --mesela sadece felç geçirdiniz --
10:14
you can wear these augmented limbs.
260
599000
2000
bu desteklenmiş uzuvları giyebilirsiniz.
10:16
Or if you're a paraplegic -- like I've visited the folks at Berkley Bionics --
261
601000
3000
Ya da belden aşağı felçseniz -- Berkley Bionics'teki kişileri ziyaret ettim --
10:19
they've developed eLEGS.
262
604000
2000
eLEGS diye bir şey geliştirmişler.
10:21
I took this video last week. Here's a paraplegic patient actually walking
263
606000
3000
Bu videoyu geçen hafta çektim. Burada belden aşağısı felç olan bir hastanın
10:24
by strapping on these exoskeletons.
264
609000
2000
bu dış iskelet yardımı ile gerçek anlamda yürüdüğünü görebilirsiniz.
10:26
He's otherwise completely wheelchair-bound.
265
611000
2000
Bu cihazları kullanmadığı zaman tamamen tekerlekli sandalyeye bağlı bir hasta bu.
10:28
And now this is the early era of wearable robotics.
266
613000
2000
Bu gördüğünüz giyilebilir robotik çağının henüz başlangıcı.
10:30
And I think by leveraging these sorts of technologies,
267
615000
2000
Bence bu tip teknolojileri destekleyip güçlendirdikçe
10:32
we're going to change the definition of disability
268
617000
2000
engelli kelimesinin tanımını bazı durumlarda
10:34
to in some cases be superability, or super-enabling.
269
619000
3000
süper-yeti anlamına gelecek şekilde değiştireceğiz.
10:37
This is Aimee Mullins, who lost her lower limbs as a young child,
270
622000
3000
Bu Aimee Mullins, çocukken bacaklarını kaybetmiş,
10:40
and Hugh Herr, who's a professor at MIT
271
625000
3000
yanındaki de Hugh Herr, kendisi MIT'de bir profesör ve
10:43
who lost his limbs in a climbing accident.
272
628000
2000
bacaklarını bir tırmanma kazasında kaybetmiş.
10:45
And now both of these can climb better, move faster, swim differently
273
630000
3000
Şimdi bu iki kişi de sahip oldukları protezler sayesinde
10:48
with their prosthetics than us normal-abled persons.
274
633000
3000
normal insanlardan daha hızlı hareket edebiliyor, daha iyi tırmanabiliyor ve daha farklı yüzebiliyorlar.
10:51
Now how about other exponentials?
275
636000
2000
Hızlı biçimde gelişen diğer şeylere bakalım bir de.
10:53
Clearly the obesity trend is exponentially going in the wrong direction,
276
638000
3000
Şişmanlığın gidişatı kesinlikle istenmeyen yöne doğru artış şeklinde
10:56
including with huge costs.
277
641000
2000
ve beraberinde inanılmaz yüksek maliyetler de getiriyor.
10:58
But the trend in medicine actually is to get exponentially smaller.
278
643000
3000
Tıp'taki gidişat ise, tersine gittikçe küçülme yönünde.
11:01
So a few examples: we're now in the era
279
646000
2000
Size birkaç örnek: artık "Muhteşem Seyahat" filminin
11:03
of "Fantastic Voyage," the iPill.
280
648000
2000
geçtiği çağdayız, bu iPill.
11:05
You can swallow this completely integrated device.
281
650000
2000
Bu entegre cihazı yutuyorsunuz.
11:07
It can take pictures of your GI system,
282
652000
2000
Sindirim yolunuzda ilerlerken tüm sindirim sisteminizin
11:09
help diagnose and treat as it moves through your GI tract.
283
654000
3000
fotoğraflarını çekerek size tanı koymaya ve tedaviye yardımcı oluyor.
11:12
We get into even smaller micro-robots
284
657000
2000
Artık daha da küçük mikro-robotlar yapabiliriz,
11:14
that will eventually autonomously move through your system again
285
659000
2000
ki bunlar sisteminizde kendi başlarına dolanarak
11:16
and be able to do things that surgeons can't do
286
661000
2000
cerrahların yapamadıkları girişimleri
11:18
in a much less invasive manner.
287
663000
2000
çok daha az hasarla yapabilirler.
11:20
Sometimes these might self-assemble in your GI system
288
665000
3000
Bazen bu cihazlar sindirim sisteminde şekil değiştirip
11:23
and be augmented in that reality.
289
668000
2000
o ortama uyum sağlayacak biçimde gelişebilirler.
11:25
On the cardiac side, pacemakers are getting smaller
290
670000
2000
Kalp ile ilgili olarak, kalp pilleri
11:27
and much easier to place
291
672000
2000
her geçen gün daha kolay takılır hale geliyor.
11:29
so you don't need to train an interventional cardiologist to place them.
292
674000
2000
Böylece bunları takmak için girişimsel bir kardiyologa ihtiyacınız kalmıyor.
11:31
And they're going to be wirelessly telemetered again to your mobile devices
293
676000
3000
Bunlar, kablosuz olarak taşınabilir cihazlarınıza bilgi aktaracak,
11:34
so you can go places and be monitored remotely.
294
679000
3000
ve böylece istediğiniz yere gidip aynı zamanda uzaktan takip edilebileceksiniz.
11:37
These are shrinking even further.
295
682000
2000
Boyları gittikçe daha da küçülüyor.
11:39
Here's one that's in prototyping by Medtronic that's smaller than a penny.
296
684000
3000
Bu gördüğünüz Medtronic tarafından yapılan ve boyutu bir peniden daha ufak bir prototip.
11:42
Artificial retinas, the ability to put these arrays on the back of the eyeball
297
687000
3000
Yapay retinalar, bu dizileri göz küresinin arkasına yerleştirerek
11:45
and allow the blind to see.
298
690000
2000
körlerin görebilmesini sağlamak mümkün.
11:47
Again, in early trials, but moving into the future.
299
692000
2000
Bu da henüz deneme aşamasında, ama geleceğe doğru hızla gidiyor.
11:49
These are going to be game changing.
300
694000
2000
Bu uygulamalar oyunun kurallarını değiştirecek.
11:51
Or for those of us who are sighted,
301
696000
2000
Peki, gözleri görenler için,
11:53
how about having the assisted-living contact lens?
302
698000
2000
bu destekleyici kontakt lenslere ne dersiniz?
11:55
BlueTooth, WiFi available -- beams back images to your eye.
303
700000
3000
Bluetooth ya da WiFi olarak, gözünüzün arkasına bir görüntü yansıtıyorlar.
11:58
Now if you have trouble maintaining your diet,
304
703000
3000
Eğer diyetinize uymakta zorlanıyorsanız,
12:01
it might help to have some extra imagery
305
706000
2000
size ilave görseller sunarak
12:03
to remind you how many calories are going to be coming at you.
306
708000
3000
yiyeceğiniz şeyin kalorisinin ne olduğunu anımsatabilir.
12:07
How about enabling the pathologist to use their cell phone again
307
712000
2000
Ya patoloji doktorunun cep telefonunu kullanarak
12:09
to see at a microscopic level
308
714000
2000
mikroskopik bir inceleme yapması ve
12:11
and to lumber that data back to the cloud and make better diagnostics?
309
716000
3000
bu veriyi tekrar buluta yükleyerek daha iyi bir tanı koymasına ne dersiniz?
12:14
In fact, the whole era of laboratory medicine
310
719000
2000
Aslına bakacak olursanız, tanısal tıbba ait bu dönem
12:16
is completely changing.
311
721000
2000
tamamıyla değişiyor.
12:18
We can now leverage microfluidics,
312
723000
2000
Artık mikroakışkanlara geçebiliriz.
12:20
like this chip made by Steve Quake at Stanford.
313
725000
2000
Mesela Stanford'da Steve Wuae tarafından yapılan bu çip.
12:22
Microfluidics can replace an entire lab of technicians.
314
727000
3000
Mikroakışkanlar uygulamaları bir laboratuvar dolusu teknisyenin yerini alabilir.
12:25
Put it on a chip, enable thousands of tests to be done
315
730000
2000
Bir çipe koyun, dünyanın neresinde olursanız olun
12:27
at the point of care, anywhere in the world.
316
732000
2000
hastanın olduğu noktada tetkik yapın.
12:29
And this is really going to leverage technology
317
734000
2000
Bu gerçekten de teknolojinin gidiş yönünü değiştirerek
12:31
to the rural and the under-served
318
736000
2000
kırsal ve gelişmemiş bölgelerde
12:33
and enable what used to be thousand-dollar tests to be done at pennies
319
738000
2000
daha önce binlerce dolar değerindeki testleri birkaç peni harcayarak
12:35
and at the point of care.
320
740000
2000
hastanın ayağına götürmeyi sağlayacak.
12:37
If we go down the small pathway a little bit farther,
321
742000
3000
Küçük yolda biraz daha ilerleyecek olursak
12:40
we're entering the era of nanomedicine,
322
745000
2000
artık nanotıp çağına girişimizi,
12:42
the ability to make devices super small
323
747000
2000
çok ama çok ufak cihazlar imal etme yeteneğimizi görüyoruz.
12:44
to the point where we can design red blood cells
324
749000
2000
Alyuvarlar tasarlayabileceğimiz,
12:46
or microrobots that will monitor our blood system or immune system,
325
751000
3000
hatta dolaşım ve bağışıklık sistemimizi izleyen
12:49
or even those that might clear out the clots from our arteries.
326
754000
3000
veya damarlarımızda pıhtılar oluştuğunda temizleyen robotlar yapabileceğimiz noktaya gidiyoruz.
12:52
Now how about exponentially cheaper?
327
757000
2000
Peki ya gittikçe ucuzlama nerede?
12:54
Not something we usually think about in the era of medicine,
328
759000
3000
Genelde tıp alanında pek rastladığımız bir şey değil bu.
12:57
but hard disks used to be 3,400 dollars for 10 megabytes -- exponentially cheaper.
329
762000
3000
Ancak eskiden 10 MB sabit diskler 3.400 $ iken, şimdi ciddi anlamda daha ucuz.
13:00
In genomics now,
330
765000
2000
Genomik biliminde,
13:02
the genome cost about a billion dollars
331
767000
2000
10 yıl önce ilk defa ortaya çıktığında bir genom haritası
13:04
about 10 years ago when the first one came out.
332
769000
2000
yaklaşık bir milyon dolara mal oluyordu.
13:06
We're now approaching essentially a thousand-dollar genome --
333
771000
2000
Şimdi neredeyse bin dolar seviyesinde.
13:08
probably next year to two years, probably a hundred-dollar genome.
334
773000
2000
Önümüzdeki birkaç yıl içinde de muhtemelen yüz dolar seviyesine inecek.
13:10
What are we going to do with hundred-dollar genomes?
335
775000
3000
Yüz dolara yaptırılabilen gen haritalarıyla ne yapacağız?
13:13
And soon we'll have millions of these tests available.
336
778000
2000
Yakında bu tip testlerden milyonlarcası ortaya çıkacak.
13:15
And that's when it gets interesting, when we start to crowdsource that information.
337
780000
3000
Bu durum esasen bu bilgiyi toparlamaya ve paylaşmaya başladığımızda daha ilginç hale gelecek.
13:18
And we enter the era of true personalized medicine --
338
783000
2000
Artık kişisel tıp çağına tam anlamda giriyoruz --
13:20
the right drug for the right person at the right time --
339
785000
3000
doğru zamanda, doğru kişi için doğru ilaç sağlayabilmek--
13:23
instead of what we're doing today, which is the same drug for everybody --
340
788000
3000
Bugün yaptığımızın tersine, yani herkese aynı ilacı
13:26
sort of blockbuster drug medications,
341
791000
2000
bir nevi çok satan fakat size iyi gelmeyen ilacı vermek yerine
13:28
medications which don't work for you, the individual.
342
793000
2000
kişiye mahsus ilaç verilecek.
13:30
And many, many different companies are working on leveraging these approaches.
343
795000
3000
Bu yaklaşımı gerçekleştirmek için çalışan pek çok firma var.
13:33
And I'll also show you a simple example, from 23andMe again.
344
798000
2000
Size 23and Me 'den bir başka örnek göstermek istiyorum.
13:35
My data indicates that I've got about average risk
345
800000
3000
Benim buradaki verilerime göre, bende orta derecede
13:38
for developing macular degeneration, a kind of blindness.
346
803000
2000
maküler dejenerasyon -bir nevi körlük- ortaya çıkma riski var.
13:40
But if I take that same data, upload it to deCODEme,
347
805000
3000
Ama aynı veriyi alır da deCODEme uygulamasına yüklersem
13:43
I can look at my risk for sample type 2 diabetes.
348
808000
2000
Tip 2 Diyabet hastalığına yakalanma riskimi de görebilirim.
13:45
I'm at almost twice the risk for type 2 diabetes.
349
810000
2000
Tip 2 Diyabet hastası olma riskim normal insanların iki katı.
13:47
I might want to watch how much dessert I have at the lunch break for example.
350
812000
3000
Mesela öğlen yemeğimde ne kadar tatlı yediğime dikkat etmeye başlayabilirim böylece.
13:50
It might change my behavior.
351
815000
2000
Bu bilgi, benim davranışımı değiştirebilir.
13:52
Leveraging my knowledge of my pharmacogenomics --
352
817000
2000
Farmakogenomik ile ilgili bilgimi artırmak --
13:54
how my genes modulate, what my drugs do and what doses I need
353
819000
3000
genlerimin nasıl çalıştığını, ilaçların bana ne yaptığını ve hangi doza
13:57
are going to become increasingly important,
354
822000
2000
ihtiyacım olduğunu bilmek gittikçe daha önemli olacak.
13:59
and once in the hands of the individual and the patient,
355
824000
2000
Bireyler ve hastalar bu bilgiye sahip olduklarında
14:01
will make better drug dosing and selection available.
356
826000
3000
daha iyi ilaç seçimi ve doz ayarlaması mümkün olacak.
14:04
So again, it's not just genes, it's multiple details --
357
829000
3000
Tekrar belirtmek istiyorum, sadece genler değil, pekçok farklı detay --
14:07
our habits, our environmental exposure.
358
832000
2000
alışkanlıklarımız, çevrede maruz kaldığımız şeyler etkilenecek.
14:09
When was the last time your physician asked you where you've lived?
359
834000
3000
Doktorunuz size en son ne zaman nerede yaşadığınızı sordu?
14:12
Geomedicine: where you've lived, what you've been exposed to,
360
837000
2000
Jeo-Tıp'a göre yaşadığınız yer, maruz kaldığınız çevresel etkenler
14:14
can dramatically affect your health.
361
839000
2000
sağlığınızı önemli ölçüde etkileyebilir.
14:16
We can capture that information.
362
841000
2000
Bu bilgiyi alabiliriz.
14:18
So genomics, proteomics, the environment,
363
843000
2000
Yani genomik, proteomik ve çevre ile ilgili
14:20
all this data streaming at us individually and us, as poor physicians,
364
845000
2000
bütün bu veriler teker teker biz çaresiz doktorlara akıyor.
14:22
how do we manage it?
365
847000
2000
Bunu nasıl idare edebiliriz?
14:24
Well we're now entering the era of systems medicine, or systems biology,
366
849000
3000
Artık, bu bilgileri birleştirmeye başlayabileceğimiz
14:27
where we can start to integrate all of this information.
367
852000
2000
tıp sistemleri ya da sistem biyolojisi çağına giriyoruz.
14:29
And by looking at the patterns, for example, in our blood
368
854000
3000
Ve paternlere bakarak, örneğin kanımızdaki
14:32
of 10,000 biomarkers in a single test,
369
857000
2000
10.000 biyolojik işareti tek bir testle ölçerek,
14:34
we can start to look at these little patterns
370
859000
2000
bu küçük paternlere bakabilir ve
14:36
and detect disease at a much earlier stage.
371
861000
2000
hastalıkları çok daha erken evrelerinde yakalayabiliriz.
14:38
This has been called by Lee Hood, the father of the field,
372
863000
2000
Bu alanın kurucusu olan Lee Hood bu kavrama
14:40
P4 medicine.
373
865000
2000
P4 Tıbbı adını veriyor.
14:42
We're going to be predictive; we're going to know what you're likely to have.
374
867000
2000
Öngörülebilir olacak, başınıza ne gelebileceğini biliyor olacağız.
14:44
We can be preventative; that prevention can be personalized;
375
869000
3000
Önlenebilir olacak; koruyucu tıp kişisel hale gelecek.
14:47
and more importantly, it's going to become increasingly participatory.
376
872000
2000
Daha da önemlisi artan bir şekilde katılımcı olacak.
14:49
Through websites like Patients Like Me
377
874000
2000
"Patients Like Me" benzeri internet siteleri ile
14:51
or managing your data on Microsoft HealthVault or Google Health,
378
876000
3000
ya da kendi verinizi Microsoft Health Vault ya da Google Health'da yöneterek
14:54
leveraging this together in participatory ways
379
879000
2000
katılımcılığı birlikte gittikçe artıracağız.
14:56
is going to become increasingly important.
380
881000
2000
Bu gittikçe daha önemli hale gelecek.
14:58
So I'll finish up with exponentially better.
381
883000
2000
En son olarak hızla artan kaliteden bahsetmek istiyorum.
15:00
We'd like to get therapies better and more effective.
382
885000
2000
Daha iyi ve daha etkin tedaviler uygulamak istiyoruz.
15:02
Now today we treat high blood pressure mostly with pills.
383
887000
2000
Bugün, yüksek tansiyonu genelde haplarla tedavi ediyoruz.
15:04
What if we take a new device
384
889000
2000
Ama yeni bir cihaz olsa ve
15:06
and knock out the nerve vessels that help mediate blood pressure
385
891000
3000
kan basıncını düzenleyen sinirleri etkisizleştirse
15:09
and in a single therapy to cure hypertension?
386
894000
3000
ve tek bir seanslık tedavi ile hipertansiyonu tedavi etse?
15:12
This is a new device that is essentially doing that.
387
897000
2000
Bunu yapan bir cihaz var.
15:14
It should be on the market within a year or two.
388
899000
2000
Birkaç yıl içinde piyasaya sürülecek.
15:16
How about more targeted therapies for cancer?
389
901000
2000
Ya kanseri direkt olarak hedef alan diğer tedaviler?
15:18
Right, I'm an oncologist
390
903000
2000
Evet, ben bir onkoloğum (kanser uzmanı)
15:20
and I have to say most of what we give is actually poison.
391
905000
2000
ve genelde hastalara ilaç olarak verdiğimiz şeylerin çoğunun zehir olduğunu söyleyebilirim.
15:22
We've learned at Stanford and other places
392
907000
2000
Stanford ve diğer yerlerde şunu öğrendik ki
15:24
that we can discover cancer stem cells,
393
909000
2000
hastalığın nüksetmesinden sorumlu olan
15:26
the ones that seem to be really responsible for disease relapse.
394
911000
3000
kanser kök hücrelerini ortaya çıkarabiliriz.
15:29
So if you think of cancer as a weed,
395
914000
2000
Kanseri bir nevi zararlı ot gibi düşünün,
15:31
we often can whack the weed away.
396
916000
2000
onu söküp atabilirsiniz.
15:33
It seems to shrink, but it often comes back.
397
918000
2000
Gitmiş gibi görünür ama genelde geri gelir.
15:35
So we're attacking the wrong target.
398
920000
2000
Yani aslında yanlış hedefe saldırıyoruz.
15:37
The cancer stem cells remain,
399
922000
2000
Kanserin kök hücreleri orada kalıyor,
15:39
and the tumor can return months or years later.
400
924000
2000
böylece tümör aylar hatta yıllar sonra geri gelebiliyor.
15:41
We're now learning to identify the cancer stem cells
401
926000
3000
Artık kanser kök hücrelerini tanımlamayı
15:44
and identify those as targets and go for the long-term cure.
402
929000
2000
ve onları hedef olarak belirleyerek uzun vadeli tedavi etmeyi öğreniyoruz.
15:46
And we're entering the era of personalized oncology,
403
931000
2000
Artık kişiselleşmiş onkoloji çağına girmekteyiz.
15:48
the ability to leverage all of this data together,
404
933000
2000
Bu dönemde tüm bu verileri bir araya getirip,
15:50
analyze the tumor and come up with
405
935000
2000
tümörü iyice analiz edip, her bir hasta için
15:52
a real, specific cocktail for the individual patient.
406
937000
3000
kişiye özel bir kokteyl hazırlayabileceğiz.
15:55
Now I'll close with regenerative medicine.
407
940000
2000
Konuşmamı rejeneratif tıp konusu ile bitirmek istiyorum.
15:57
So I've studied a lot about stem cells --
408
942000
2000
Kök hücreleri konusunda epey araştırma yaptım --
15:59
embryonic stem cells are particularly powerful.
409
944000
2000
özellikle embriyonik kök hücreleri çok güçlüler.
16:01
We also have adult stem cells throughout our body.
410
946000
2000
Ama vücudumuzun hemen her yerinde yetişkin kök hücreler var.
16:03
We use those in my field of bone marrow transplantation.
411
948000
2000
Biz bunları, benim alanımda kemik iliği naklinde kullanıyoruz.
16:05
Geron, just last year, started the first trial
412
950000
2000
Geron, daha geçen yıl insan embriyonik kök hücrelerini
16:07
using human embryonic stem cells
413
952000
2000
kullanarak omurilik yaralanmalarını
16:09
to treat spinal cord injuries.
414
954000
2000
tedavi etmeye başladı.
16:11
Still a Phase I trial, but evolving.
415
956000
2000
Hala denemenin birinci aşamasındalar ama yavaş yavaş gelişiyor.
16:13
We've been actually using adult stem cells
416
958000
2000
Aslında yetişkin kök hücrelerini son 15 yıldır
16:15
now in clinical trials for about 15 years
417
960000
2000
başta kalp ve damar sistemi hastalıkları olmak üzere
16:17
to approach a whole range of topics, particularly in cardiovascular disease.
418
962000
3000
çok çeşitli klinik denemelerde kullanıyoruz.
16:20
We take our own bone marrow cells
419
965000
2000
Kendi kemik iliği hücrelerimizi alıp,
16:22
and treat a patient with a heart attack,
420
967000
2000
kalp krizi geçirmiş olan hastaları tedavi ediyoruz.
16:24
we can see much improved heart function and actually better survival
421
969000
3000
Kalp krizini takiben kendi kemik iliği hücreleri ile tedavi edilen kişilerin
16:27
using our own bone marrow drive cells after a heart attack.
422
972000
3000
kalp fonksiyonlarında iyileşme ve yaşam sürelerinde uzama görüyoruz.
16:30
I invented a device called the MarrowMiner,
423
975000
2000
Ben, çok daha az hasarla hastadan kemik iliği almaya yarayan
16:32
a much less invasive way for harvesting bone marrow.
424
977000
2000
MarrowMiner diye bir cihaz icat ettim.
16:34
It's now been FDA approved,
425
979000
2000
Şu anda FDA onayı verildi
16:36
and it'll hopefully be on the market in the next year or so.
426
981000
2000
ve umuyorum ki seneye veya yakın bir zamanda piyasaya sunulacak.
16:38
Hopefully you can appreciate the device there
427
983000
2000
Bakın, hastaya 200 defa iğne batırarak kemik iliğini almaya çalıştığımız
16:40
curving through the patient's body and removing the patient's bone marrow,
428
985000
2000
eski yöntemin aksine, lokal anestezi altında yapılan tek bir girişimle
16:42
instead of with 200 punctures, with just a single puncture under local anesthesia.
429
987000
3000
hastanın vücudunun kıvrımlarını takip ederek kemik iliği topluyor.
16:45
But where is stem cell therapy really going?
430
990000
2000
Peki, kök hücre tedavisi nereye gidiyor dersiniz?
16:47
If you think about it, every cell in your body has the same DNA
431
992000
3000
Eğer düşünecek olursanız, vücudunuzdaki her hücrenin DNA'sı aynı,
16:50
as you had when you were an embryo.
432
995000
2000
aynen sizin embriyo halinizde olduğu gibi.
16:52
We can now reprogram your skin cells
433
997000
2000
Artık deri hücrelerinizi yeniden programlayabilir,
16:54
to actually act like a pluripotent embryonic stem cell
434
999000
3000
onları pluripotent özelliğe sahip embriyonik kök hücreleri haline dönüştürebilir
16:57
and to utilize those potentially to treat multiple organs in that same patient --
435
1002000
3000
ve bu yeni hücreleri aynı hastanın pekçok organlarını tedavide kullanabiliriz --
17:00
making your own personalized stem cell lines.
436
1005000
2000
yani kişiye özel kök hücresi üretebiliriz.
17:02
And I think they'll be a new era of your own stem cell banking
437
1007000
3000
Bence artık kök hücre bankaları ile ilgili yeni bir döneme giriyoruz.
17:05
to have in the freezer your own cardiac cells,
438
1010000
2000
Dondurucularda kendi kalp hücrelerinizi,
17:07
myocytes and neural cells
439
1012000
2000
kas hücrelerinizi ve sinir hücrelerinizi saklayacaksınız
17:09
to use them in the future, should you need them.
440
1014000
3000
ve gelecekte ihtiyacınız olduğunda kullanabileceksiniz.
17:12
And we're integrating this now with a whole era of cellular engineering,
441
1017000
2000
Artık bu gelişmeleri hücre mühendisliği dönemi ile birleştiriyoruz.
17:14
and integrating exponential technologies
442
1019000
2000
Gittikçe hızlı gelişen teknolojileri birleştirerek
17:16
for essentially 3D organ printing --
443
1021000
2000
3 boyutlu organ şekillerini oluşturabiliyoruz.
17:18
replacing the ink with cells
444
1023000
2000
Bunu mürekkep yerine hücreleri kullanarak yapıyoruz
17:20
and essentially building and reconstructing a 3D organ.
445
1025000
3000
ve aslında 3 boyutlu yeni bir organı tasarlayıp yeniden yaratıyoruz.
17:23
That's where things are going to head -- still very early days.
446
1028000
2000
Bu teknolojilerin varacağı nokta burası, fakat hala başlangıç aşamasındayız.
17:25
But I think, as integration of exponential technologies,
447
1030000
2000
Ama bana göre hızlı gelişen teknolojilerin
17:27
this is the example.
448
1032000
2000
birleştirilmesine ilişkin iyi bir örnek.
17:29
So in close, as you think about technology trends
449
1034000
3000
Sonuçta, teknolojik akımların sağlık ve tıp alanında
17:32
and how to impact health and medicine,
450
1037000
2000
ne gibi etkileri olduğunu düşünecek olursanız
17:34
we're entering an era of miniaturization,
451
1039000
2000
artık minyatürleşme, ademi merkezileşme
17:36
decentralization and personalization.
452
1041000
2000
ve kişiselleşme çağına girdiğimizi görürsünüz.
17:38
And I think by pulling these things together,
453
1043000
2000
Bence bütün bunları bir araya getirdiğimizde,
17:40
if we can start to think about how to understand and leverage these,
454
1045000
2000
bütün bunları anlamaya çalışmaya ve kullanabilmeye başladığımızda,
17:42
we're going to empower the patient,
455
1047000
2000
hastalara güç doktorlara ilave yetiler vermiş olacağız,
17:44
enable the doctor, enhance wellness
456
1049000
2000
sağlıklı yaşamı desteklemiş ve
17:46
and begin to cure the well before they get sick.
457
1051000
3000
hastalık ortaya çıkmadan tedavi etmiş olacağız.
17:49
Because I know as a doctor, if someone comes to me with Stage I disease,
458
1054000
3000
Çünkü bir doktor olarak şunu biliyorum, eğer birisi bana Evre 1 hasta olarak gelirse
17:52
I'm thrilled -- we can often cure them.
459
1057000
2000
çok heyecanlanıyorum çünkü onları genelde tedavi edebiliyoruz.
17:54
But often it's too late and it's Stage III or IV cancer, for example.
460
1059000
3000
Ama genelde bana geldiklerinde üçüncü ya da dördüncü evre olup kanser gelişmiş oluyor.
17:57
So by leveraging these technologies together,
461
1062000
2000
Bu nedenle, bu teknolojileri hep birlikte geliştirirsek
17:59
I think we'll enter a new era
462
1064000
2000
bence yeni bir çağa gireceğiz.
18:01
that I like to call Stage 0 medicine.
463
1066000
2000
Bu çağa ben Evre Sıfır Tıp adını veriyorum.
18:03
And as a cancer doctor, I'm looking forward to being out of a job.
464
1068000
3000
Ve bir kanser uzmanı olarak, işsiz kalacağım günleri dört gözle bekliyorum.
18:06
Thanks very much.
465
1071000
2000
Çok çok teşekkürler.
18:09
Host: Thank you. Thank you.
466
1074000
2000
Sunucu: Biz teşekkür ederiz.
18:11
(Applause)
467
1076000
2000
(Alkışlar)
18:13
Take a bow. Take a bow.
468
1078000
2000
Teşekkürlerimizi kabul edin.
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