Anders Ynnerman: Visualizing the medical data explosion

Anders Ynnerman: Visualización de la explosión de datos médicos

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2011-01-21 ・ TED


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Anders Ynnerman: Visualización de la explosión de datos médicos

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Traductor: Sebastian Betti Revisor: Inma Barrios
00:15
I will start by posing a little bit of a challenge:
0
15260
4000
Voy a empezar con un pequeño desafío,
00:19
the challenge of dealing with data,
1
19260
3000
el desafío del tratamiento de datos
00:22
data that we have to deal with
2
22260
2000
de los datos que procesamos
00:24
in medical situations.
3
24260
2000
en cuestiones médicas.
00:26
It's really a huge challenge for us.
4
26260
2000
Realmente es un desafío enorme.
00:28
And this is our beast of burden --
5
28260
2000
Y este es nuestro caballo de batalla:
00:30
this is a Computer Tomography machine,
6
30260
2000
el escáner de tomografías,
00:32
a CT machine.
7
32260
2000
el tomógrafo computado.
00:34
It's a fantastic device.
8
34260
2000
Es un dispositivo excepcional.
00:36
It uses X-rays, X-ray beams,
9
36260
2000
Usa rayos X, haces de rayos X,
00:38
that are rotating very fast around the human body.
10
38260
3000
que giran muy rápido por todo el cuerpo humano.
00:41
It takes about 30 seconds to go through the whole machine
11
41260
2000
Tarda unos 30 segundos en pasar por toda la máquina
00:43
and is generating enormous amounts of information
12
43260
2000
y genera como salida del proceso
00:45
that comes out of the machine.
13
45260
2000
ingentes cantidades de información.
00:47
So this is a fantastic machine
14
47260
2000
Por eso es una máquina excepcional
00:49
that we can use
15
49260
2000
que puede usarse
00:51
for improving health care,
16
51260
2000
para mejorar la asistencia sanitaria.
00:53
but as I said, it's also a challenge for us.
17
53260
2000
Pero, como dije, también representa un desafío.
00:55
And the challenge is really found in this picture here.
18
55260
3000
Y en esta imagen de aquí puede verse bien el desafío.
00:58
It's the medical data explosion
19
58260
2000
Se trata de la explosión de datos médicos
01:00
that we're having right now.
20
60260
2000
de hoy en día.
01:02
We're facing this problem.
21
62260
2000
Tenemos este problema.
01:04
And let me step back in time.
22
64260
2000
Retrocedamos en el tiempo.
01:06
Let's go back a few years in time and see what happened back then.
23
66260
3000
Remontémonos unos años en el tiempo y veamos qué sucedía entonces.
01:09
These machines that came out --
24
69260
2000
Estas máquinas que salieron
01:11
they started coming in the 1970s --
25
71260
2000
-empezaron a aparecer en los años 70-
01:13
they would scan human bodies,
26
73260
2000
escaneaban cuerpos humanos
01:15
and they would generate about 100 images
27
75260
2000
generando unas 100 imágenes
01:17
of the human body.
28
77260
2000
del cuerpo.
01:19
And I've taken the liberty, just for clarity,
29
79260
2000
Me he tomado la libertad, por una cuestión de claridad,
01:21
to translate that to data slices.
30
81260
3000
de traducir eso a magnitudes de datos.
01:24
That would correspond to about 50 megabytes of data,
31
84260
2000
Eso correspondería a unos 50 Mb de datos,
01:26
which is small
32
86260
2000
algo pequeño
01:28
when you think about the data we can handle today
33
88260
3000
si pensamos en los datos que podemos manejar hoy
01:31
just on normal mobile devices.
34
91260
2000
en nuestros dispositivos móviles.
01:33
If you translate that to phone books,
35
93260
2000
Si lo comparamos con las guías telefónicas
01:35
it's about one meter of phone books in the pile.
36
95260
3000
es como una pila de un metro de guías telefónicas.
01:38
Looking at what we're doing today
37
98260
2000
Viendo lo que estamos haciendo hoy
01:40
with these machines that we have,
38
100260
2000
con estas máquinas que tenemos
01:42
we can, just in a few seconds,
39
102260
2000
podemos, en pocos segundos,
01:44
get 24,000 images out of a body,
40
104260
2000
obtener 24.000 imágenes de un cuerpo.
01:46
and that would correspond to about 20 gigabytes of data,
41
106260
3000
Y eso equivaldría a unos 20 Gb de datos
01:49
or 800 phone books,
42
109260
2000
u 800 guías telefónicas.
01:51
and the pile would then be 200 meters of phone books.
43
111260
2000
La pila de guías telefónicas sería de 200 metros.
01:53
What's about to happen --
44
113260
2000
Lo que está por suceder
01:55
and we're seeing this; it's beginning --
45
115260
2000
-lo estamos viendo, está empezando-
01:57
a technology trend that's happening right now
46
117260
2000
es una tendencia tecnológica que observamos ahora:
01:59
is that we're starting to look at time-resolved situations as well.
47
119260
3000
se está comenzando a observar también la dimensión tiempo.
02:02
So we're getting the dynamics out of the body as well.
48
122260
3000
Así, estamos capturando también la dinámica del cuerpo.
02:05
And just assume
49
125260
2000
Supongamos
02:07
that we will be collecting data during five seconds,
50
127260
3000
que vamos a recolectar datos durante 5 segundos
02:10
and that would correspond to one terabyte of data --
51
130260
2000
y eso corresponde a 1 terabyte de datos.
02:12
that's 800,000 books
52
132260
2000
Equivale a 800.000 guías,
02:14
and 16 kilometers of phone books.
53
134260
2000
a una pila de 16 Km de guías,
02:16
That's one patient, one data set.
54
136260
2000
para un solo paciente, un conjunto de datos.
02:18
And this is what we have to deal with.
55
138260
2000
A esto es a lo que nos enfrentamos.
02:20
So this is really the enormous challenge that we have.
56
140260
3000
Este es el desafío enorme que tenemos.
02:23
And already today -- this is 25,000 images.
57
143260
3000
Y ya hoy en día esto representa 25.000 imágenes.
02:26
Imagine the days
58
146260
2000
Imaginen esos días
02:28
when we had radiologists doing this.
59
148260
2000
en los que los radiólogos hacían la tarea.
02:30
They would put up 25,000 images,
60
150260
2000
Colocaban 25.000 imágenes
02:32
they would go like this, "25,0000, okay, okay.
61
152260
3000
hacían algo así como 25 mil veces "bien, bien,
02:35
There is the problem."
62
155260
2000
¡ahí está el problema!"
02:37
They can't do that anymore. That's impossible.
63
157260
2000
Ya no pueden hacer eso; resulta imposible.
02:39
So we have to do something that's a little bit more intelligent than doing this.
64
159260
3000
Entonces tenemos que hacer algo un poquito más inteligente.
02:43
So what we do is that we put all these slices together.
65
163260
2000
Lo que hacemos es consolidar todos estos cortes.
02:45
Imagine that you slice your body in all these directions,
66
165260
3000
Imaginen que hacen cortes del cuerpo en todas estas direcciones
02:48
and then you try to put the slices back together again
67
168260
3000
y luego tratan de consolidar los cortes
02:51
into a pile of data, into a block of data.
68
171260
2000
en una pila de datos, en un bloque de datos.
02:53
So this is really what we're doing.
69
173260
2000
Esto es lo que estamos haciendo.
02:55
So this gigabyte or terabyte of data, we're putting it into this block.
70
175260
3000
Colocamos este gibabyte o terabyte de datos en este bloque.
02:58
But of course, the block of data
71
178260
2000
Pero, claro, el bloque de datos
03:00
just contains the amount of X-ray
72
180260
2000
contiene los rayos X
03:02
that's been absorbed in each point in the human body.
73
182260
2000
absorbidos por todos los puntos del cuerpo humano.
03:04
So what we need to do is to figure out a way
74
184260
2000
Tenemos que encontrar una manera
03:06
of looking at the things we do want to look at
75
186260
3000
de ver las cosas que queremos ver
03:09
and make things transparent that we don't want to look at.
76
189260
3000
y hacer transparentes las cosas que no queremos ver.
03:12
So transforming the data set
77
192260
2000
Hay que transformar los datos
03:14
into something that looks like this.
78
194260
2000
en algo que se parezca a esto.
03:16
And this is a challenge.
79
196260
2000
Y esto es un desafío.
03:18
This is a huge challenge for us to do that.
80
198260
3000
Lograr esto es un desafío enorme.
03:21
Using computers, even though they're getting faster and better all the time,
81
201260
3000
El uso de computadoras, si bien son cada vez más rápidas y mejores,
03:24
it's a challenge to deal with gigabytes of data,
82
204260
2000
es un desafío tratar con gigabytes de datos,
03:26
terabytes of data
83
206260
2000
terabytes de datos,
03:28
and extracting the relevant information.
84
208260
2000
y extraer la información relevante.
03:30
I want to look at the heart.
85
210260
2000
Quiero ver el corazón,
03:32
I want to look at the blood vessels. I want to look at the liver.
86
212260
2000
quiero ver los vasos sanguíneos, quiero ver el hígado,
03:34
Maybe even find a tumor,
87
214260
2000
incluso quizá encontrar un tumor
03:36
in some cases.
88
216260
2000
en algunos casos.
03:39
So this is where this little dear comes into play.
89
219260
2000
Y es ahí donde entra en juego mi pequeña.
03:41
This is my daughter.
90
221260
2000
Esta es mi hija.
03:43
This is as of 9 a.m. this morning.
91
223260
2000
Esto es de las 9 de esta mañana.
03:45
She's playing a computer game.
92
225260
2000
Está jugando con un videojuego,
03:47
She's only two years old,
93
227260
2000
con tan sólo dos años
03:49
and she's having a blast.
94
229260
2000
está en la gloria.
03:51
So she's really the driving force
95
231260
3000
Ella es la fuerza motriz
03:54
behind the development of graphics-processing units.
96
234260
3000
que impulsa el desarrollo de unidades de procesamiento gráfico.
03:58
As long as kids are playing computer games,
97
238260
2000
A medida que los niños juegan a los videojuegos
04:00
graphics is getting better and better and better.
98
240260
2000
los gráficos se vuelven cada vez mejores.
04:02
So please go back home, tell your kids to play more games,
99
242260
2000
Así que, por favor, vuelvan a casa y díganle a los niños que jueguen más
04:04
because that's what I need.
100
244260
2000
porque eso es lo que necesito.
04:06
So what's inside of this machine
101
246260
2000
Lo que está dentro de esta máquina
04:08
is what enables me to do the things that I'm doing
102
248260
2000
me permite hacer las cosas que hago
04:10
with the medical data.
103
250260
2000
con los datos médicos.
04:12
So really what I'm doing is using these fantastic little devices.
104
252260
3000
En realidad estoy usando estos dispositivos, extraordinarios y pequeños.
04:15
And you know, going back
105
255260
2000
Y, ya saben, me retrotraigo
04:17
maybe 10 years in time
106
257260
2000
quizá 10 años en el tiempo
04:19
when I got the funding
107
259260
2000
a cuando conseguí los fondos
04:21
to buy my first graphics computer --
108
261260
2000
para comprar mi primer equipo gráfico.
04:23
it was a huge machine.
109
263260
2000
Era una máquina enorme.
04:25
It was cabinets of processors and storage and everything.
110
265260
3000
Había gabinetes de procesadores, almacenamiento, etc.
04:28
I paid about one million dollars for that machine.
111
268260
3000
Pagué cerca de un millón de dólares por esa máquina.
04:32
That machine is, today, about as fast as my iPhone.
112
272260
3000
Esa máquina hoy es tan rápida como mi iPhone.
04:37
So every month there are new graphics cards coming out,
113
277260
2000
Todos los meses salen nuevas tarjetas gráficas.
04:39
and here is a few of the latest ones from the vendors --
114
279260
3000
Estas son algunas de las últimas versiones:
04:42
NVIDIA, ATI, Intel is out there as well.
115
282260
3000
NVIDIA, ATI, Intel está por ahí también.
04:45
And you know, for a few hundred bucks
116
285260
2000
Y, ya saben, por unos cientos de dólares
04:47
you can get these things and put them into your computer,
117
287260
2000
se consiguen componentes para el equipo informático,
04:49
and you can do fantastic things with these graphics cards.
118
289260
3000
y pueden hacerse cosas extraordinarias con estas tarjetas gráficas.
04:52
So this is really what's enabling us
119
292260
2000
Esto es lo que nos está permitiendo
04:54
to deal with the explosion of data in medicine,
120
294260
3000
manejar la explosión de datos médicos;
04:57
together with some really nifty work
121
297260
2000
esto y un trabajo muy ingenioso
04:59
in terms of algorithms --
122
299260
2000
en materia de algoritmos,
05:01
compressing data,
123
301260
2000
compresión de datos,
05:03
extracting the relevant information that people are doing research on.
124
303260
3000
y de extracción de información relevante para las investigaciones en curso.
05:06
So I'm going to show you a few examples of what we can do.
125
306260
3000
Ahora les voy a mostrar unos ejemplos de lo que puede hacerse.
05:09
This is a data set that was captured using a CT scanner.
126
309260
3000
Estos son datos capturados con un tomógrafo.
05:12
You can see that this is a full data [set].
127
312260
3000
Pueden ver que se trata de datos completos.
05:15
It's a woman. You can see the hair.
128
315260
3000
Es una mujer. Se ve el cabello
05:18
You can see the individual structures of the woman.
129
318260
3000
y las estructuras individuales de la mujer.
05:21
You can see that there is [a] scattering of X-rays
130
321260
3000
Pueden ver que hay dispersión de rayos X
05:24
on the teeth, the metal in the teeth.
131
324260
2000
en los dientes, en el metal de los dientes.
05:26
That's where those artifacts are coming from.
132
326260
3000
De allí vienen todos estos artefactos.
05:29
But fully interactively
133
329260
2000
De forma totalmente interactiva,
05:31
on standard graphics cards on a normal computer,
134
331260
3000
con tarjetas gráficas comunes, en un equipo normal,
05:34
I can just put in a clip plane.
135
334260
2000
puedo hacer un plano de video.
05:36
And of course all the data is inside,
136
336260
2000
Y como, por supuesto, tiene todos los datos
05:38
so I can start rotating, I can look at it from different angles,
137
338260
3000
puedo rotarlo, verlo desde distintos ángulos,
05:41
and I can see that this woman had a problem.
138
341260
3000
y ver que esta mujer tenía un problema.
05:44
She had a bleeding up in the brain,
139
344260
2000
Tenía una hemorragia cerebral
05:46
and that's been fixed with a little stent,
140
346260
2000
que se había solucionado con un pequeño stent
05:48
a metal clamp that's tightening up the vessel.
141
348260
2000
una espiral de metal que está sujetando el vaso.
05:50
And just by changing the functions,
142
350260
2000
Y con sólo cambiar las funciones
05:52
then I can decide what's going to be transparent
143
352260
3000
puedo decidir qué cosa va a ser transparente
05:55
and what's going to be visible.
144
355260
2000
y qué es lo que se va a ver.
05:57
I can look at the skull structure,
145
357260
2000
Puedo ver la estructura del cráneo
05:59
and I can see that, okay, this is where they opened up the skull on this woman,
146
359260
3000
y que, bueno, este es el lugar donde abrieron el cráneo de la mujer
06:02
and that's where they went in.
147
362260
2000
y allí es donde intervinieron.
06:04
So these are fantastic images.
148
364260
2000
Son imágenes extraordinarias.
06:06
They're really high resolution,
149
366260
2000
Son realmente de alta resolución
06:08
and they're really showing us what we can do
150
368260
2000
y nos muestran lo que podemos hacer
06:10
with standard graphics cards today.
151
370260
3000
hoy en día con las tarjetas gráficas comunes.
06:13
Now we have really made use of this,
152
373260
2000
Hemos hecho un uso intensivo de esto
06:15
and we have tried to squeeze a lot of data
153
375260
3000
tratando de introducir gran cantidad de datos
06:18
into the system.
154
378260
2000
en el sistema.
06:20
And one of the applications that we've been working on --
155
380260
2000
Y una de las aplicaciones en las que hemos trabajado
06:22
and this has gotten a little bit of traction worldwide --
156
382260
3000
-esto atrajo la atención del mundo entero-
06:25
is the application of virtual autopsies.
157
385260
2000
es la aplicación de autopsias virtuales.
06:27
So again, looking at very, very large data sets,
158
387260
2000
Así que, de nuevo, analizando ingentes cantidades de datos
06:29
and you saw those full-body scans that we can do.
159
389260
3000
pueden verse esos barridos de cuerpo entero.
06:32
We're just pushing the body through the whole CT scanner,
160
392260
3000
Pasamos todo el cuerpo por este tomógrafo
06:35
and just in a few seconds we can get a full-body data set.
161
395260
3000
y en unos segundos obtenemos un conjunto de datos de todo el cuerpo.
06:38
So this is from a virtual autopsy.
162
398260
2000
Esto es de una autopsia virtual.
06:40
And you can see how I'm gradually peeling off.
163
400260
2000
Pueden ver que gradualmente quito capas de piel.
06:42
First you saw the body bag that the body came in,
164
402260
3000
Primero se vio la bolsa que cubría el cuerpo
06:45
then I'm peeling off the skin -- you can see the muscles --
165
405260
3000
después, al quitar la piel, se ven los músculos
06:48
and eventually you can see the bone structure of this woman.
166
408260
3000
y finalmente puede verse la estructura ósea de la mujer.
06:51
Now at this point, I would also like to emphasize
167
411260
3000
En este momento me gustaría hacer hincapié
06:54
that, with the greatest respect
168
414260
2000
en que, con el mayor de los respetos
06:56
for the people that I'm now going to show --
169
416260
2000
por las personas que van a ver,
06:58
I'm going to show you a few cases of virtual autopsies --
170
418260
2000
voy a mostrarles unos casos de autopsias virtuales
07:00
so it's with great respect for the people
171
420260
2000
así que con gran respeto por las personas
07:02
that have died under violent circumstances
172
422260
2000
que han muerto en circunstancias violentas
07:04
that I'm showing these pictures to you.
173
424260
3000
voy a mostrarles estas imágenes.
07:08
In the forensic case --
174
428260
2000
En el caso forense
07:10
and this is something
175
430260
2000
ha habido
07:12
that ... there's been approximately 400 cases so far
176
432260
2000
aproximadamente 400 casos hasta el momento
07:14
just in the part of Sweden that I come from
177
434260
2000
sólo en la parte de Suecia de la que provengo,
07:16
that has been undergoing virtual autopsies
178
436260
2000
que ha sido objeto de autopsias virtuales
07:18
in the past four years.
179
438260
2000
durante los últimos 4 años.
07:20
So this will be the typical workflow situation.
180
440260
3000
La dinámica típica de trabajo es así:
07:23
The police will decide --
181
443260
2000
la policía decide
07:25
in the evening, when there's a case coming in --
182
445260
2000
-en la tarde, cuando llega un caso-
07:27
they will decide, okay, is this a case where we need to do an autopsy?
183
447260
3000
decide, bueno, este es un caso que requiere autopsia.
07:30
So in the morning, in between six and seven in the morning,
184
450260
3000
Por la mañana, entre las 6 y las 7 de la mañana,
07:33
the body is then transported inside of the body bag
185
453260
2000
se transporta el cuerpo en la bolsa de plástico
07:35
to our center
186
455260
2000
hasta nuestro centro
07:37
and is being scanned through one of the CT scanners.
187
457260
2000
y se pasa por uno de los tomógrafos.
07:39
And then the radiologist, together with the pathologist
188
459260
2000
Luego el radiólogo, junto con el patólogo
07:41
and sometimes the forensic scientist,
189
461260
2000
y a veces con el científico forense,
07:43
looks at the data that's coming out,
190
463260
2000
analizan los datos de salida
07:45
and they have a joint session.
191
465260
2000
y tienen una sesión conjunta.
07:47
And then they decide what to do in the real physical autopsy after that.
192
467260
3000
Y entonces deciden qué hacer en la autopsia física real posterior.
07:52
Now looking at a few cases,
193
472260
2000
Mirando algunos casos
07:54
here's one of the first cases that we had.
194
474260
2000
este es uno de los primeros casos que tuvimos.
07:56
You can really see the details of the data set.
195
476260
3000
Pueden ver los detalles del conjunto de datos;
07:59
It's very high-resolution,
196
479260
2000
tiene resolución muy alta.
08:01
and it's our algorithms that allow us
197
481260
2000
Y gracias a nuestros algoritmos podemos
08:03
to zoom in on all the details.
198
483260
2000
analizar todos los detalles.
08:05
And again, it's fully interactive,
199
485260
2000
Y, de nuevo, es totalmente interactivo
08:07
so you can rotate and you can look at things in real time
200
487260
2000
así que puede rotarse para analizar cosas en tiempo real
08:09
on these systems here.
201
489260
2000
en estos sistemas de aquí.
08:11
Without saying too much about this case,
202
491260
2000
Sin revelar mucho sobre este caso,
08:13
this is a traffic accident,
203
493260
2000
se trata de un accidente de tráfico,
08:15
a drunk driver hit a woman.
204
495260
2000
un conductor ebrio que atropelló a una mujer.
08:17
And it's very, very easy to see the damages on the bone structure.
205
497260
3000
Y es muy, muy fácil de ver los daños en la estructura ósea.
08:20
And the cause of death is the broken neck.
206
500260
3000
La causa de la muerte es la fractura del cuello.
08:23
And this women also ended up under the car,
207
503260
2000
Esta mujer terminó debajo del auto
08:25
so she's quite badly beaten up
208
505260
2000
así que sufrió un fuerte impacto
08:27
by this injury.
209
507260
2000
en esta lesión.
08:29
Here's another case, a knifing.
210
509260
3000
Aquí hay otro caso: un apuñalamiento.
08:32
And this is also again showing us what we can do.
211
512260
2000
De nuevo, nos está mostrando qué hacer.
08:34
It's very easy to look at metal artifacts
212
514260
2000
Es muy fácil detectar artefactos metálicos
08:36
that we can show inside of the body.
213
516260
3000
dentro del cuerpo.
08:39
You can also see some of the artifacts from the teeth --
214
519260
3000
Pueden verse algunos de los artefactos de los dientes
08:42
that's actually the filling of the teeth --
215
522260
2000
-en realidad, el relleno de los dientes-
08:44
but because I've set the functions to show me metal
216
524260
3000
dado que configuré la función que me muestra metales
08:47
and make everything else transparent.
217
527260
2000
haciendo transparente todo lo demás.
08:49
Here's another violent case. This really didn't kill the person.
218
529260
3000
Este es otro caso violento. Esto no mató realmente a la persona.
08:52
The person was killed by stabs in the heart,
219
532260
2000
La persona murió a causa de las puñaladas en el corazón
08:54
but they just deposited the knife
220
534260
2000
pero dejaron el cuchillo
08:56
by putting it through one of the eyeballs.
221
536260
2000
atravesado en los globos oculares.
08:58
Here's another case.
222
538260
2000
Aquí hay otro caso.
09:00
It's very interesting for us
223
540260
2000
Nos resulta muy interesante
09:02
to be able to look at things like knife stabbings.
224
542260
2000
poder llegar a ver cosas como las puñaladas.
09:04
Here you can see that knife went through the heart.
225
544260
3000
Aquí puede verse que el cuchillo atravesó el corazón.
09:07
It's very easy to see how air has been leaking
226
547260
2000
Se ve muy fácilmente cómo el aire se había estado filtrando
09:09
from one part to another part,
227
549260
2000
de un lado al otro,
09:11
which is difficult to do in a normal, standard, physical autopsy.
228
551260
3000
algo difícil de lograr en una autopsia física normal, común.
09:14
So it really, really helps
229
554260
2000
Así que es de gran ayuda
09:16
the criminal investigation
230
556260
2000
en la investigación criminal
09:18
to establish the cause of death,
231
558260
2000
para establecer la causa de la muerte
09:20
and in some cases also directing the investigation in the right direction
232
560260
3000
y en algunos casos también dirige la investigación en la dirección correcta
09:23
to find out who the killer really was.
233
563260
2000
para descubrir la autoría del crimen.
09:25
Here's another case that I think is interesting.
234
565260
2000
Este es otro caso que creo es interesante.
09:27
Here you can see a bullet
235
567260
2000
Aquí pueden ver la bala
09:29
that has lodged just next to the spine on this person.
236
569260
3000
alojada bien cerca de la columna vertebral de esta persona.
09:32
And what we've done is that we've turned the bullet into a light source,
237
572260
3000
Y lo que hicimos fue transformar la bala en una fuente lumínica
09:35
so that bullet is actually shining,
238
575260
2000
para que realmente brillara
09:37
and it makes it really easy to find these fragments.
239
577260
3000
y esto facilitó la identificación de los fragmentos.
09:40
During a physical autopsy,
240
580260
2000
En una autopsia física
09:42
if you actually have to dig through the body to find these fragments,
241
582260
2000
si uno tiene que escarbar en el cuerpo en busca de estos fragmentos
09:44
that's actually quite hard to do.
242
584260
2000
es algo muy difícil de hacer.
09:48
One of the things that I'm really, really happy
243
588260
2000
Una de las cosas que realmente me complace mucho
09:50
to be able to show you here today
244
590260
3000
poder mostrarles aquí hoy
09:53
is our virtual autopsy table.
245
593260
2000
es nuestra mesa de autopsias virtuales.
09:55
It's a touch device that we have developed
246
595260
2000
Es un dispositivo táctil que hemos desarrollado
09:57
based on these algorithms, using standard graphics GPUs.
247
597260
3000
en base a estos algoritmos que usan tarjetas gráficas comunes.
10:00
It actually looks like this,
248
600260
2000
Esta es su apariencia,
10:02
just to give you a feeling for what it looks like.
249
602260
3000
simplemente para darles una idea de su aspecto.
10:05
It really just works like a huge iPhone.
250
605260
3000
Funciona igual que un iPhone gigante.
10:08
So we've implemented
251
608260
2000
Hemos implementado
10:10
all the gestures you can do on the table,
252
610260
3000
todos los gestos que pueden hacerse sobre la mesa
10:13
and you can think of it as an enormous touch interface.
253
613260
4000
y puede concebirse como una interfaz táctil enorme.
10:17
So if you were thinking of buying an iPad,
254
617260
2000
Así que si estaban pensando en comprar un iPad
10:19
forget about it. This is what you want instead.
255
619260
3000
olvídenlo; lo que desean es esto.
10:22
Steve, I hope you're listening to this, all right.
256
622260
3000
Steve, espero que estés escuchando esto, correcto.
10:26
So it's a very nice little device.
257
626260
2000
Es un pequeño dispositivo muy lindo.
10:28
So if you have the opportunity, please try it out.
258
628260
2000
Así que si tienen la oportunidad, por favor, pruébenlo.
10:30
It's really a hands-on experience.
259
630260
3000
Es realmente una experiencia práctica.
10:33
So it gained some traction, and we're trying to roll this out
260
633260
3000
Ha suscitado mucha atención y estamos tratando de desarrollarlo
10:36
and trying to use it for educational purposes,
261
636260
2000
y de usarlo con fines educativos
10:38
but also, perhaps in the future,
262
638260
2000
pero también, quizá en el futuro,
10:40
in a more clinical situation.
263
640260
3000
en un contexto más clínico.
10:43
There's a YouTube video that you can download and look at this,
264
643260
2000
Hay un video en YouTube que pueden bajar y mirar
10:45
if you want to convey the information to other people
265
645260
2000
si quieren transmitir la información a otras personas
10:47
about virtual autopsies.
266
647260
3000
sobre las autopsias virtuales.
10:50
Okay, now that we're talking about touch,
267
650260
2000
Bueno, ya que estamos hablando de cosas táctiles,
10:52
let me move on to really "touching" data.
268
652260
2000
pasemos a datos que tocan, que conmueven.
10:54
And this is a bit of science fiction now,
269
654260
2000
Esto por el momento es ciencia ficción
10:56
so we're moving into really the future.
270
656260
3000
así que nos transportamos al futuro.
10:59
This is not really what the medical doctors are using right now,
271
659260
3000
Esto no es algo que los médicos estén usando ahora mismo
11:02
but I hope they will in the future.
272
662260
2000
pero espero que suceda en el futuro.
11:04
So what you're seeing on the left is a touch device.
273
664260
3000
Lo que ven a la izquierda es un dispositivo táctil.
11:07
It's a little mechanical pen
274
667260
2000
Es un lapicito mecánico
11:09
that has very, very fast step motors inside of the pen.
275
669260
3000
que tiene dentro motores muy, muy veloces.
11:12
And so I can generate a force feedback.
276
672260
2000
Así puedo generar una reacción háptica .
11:14
So when I virtually touch data,
277
674260
2000
De modo que cuando toco virtualmente los datos
11:16
it will generate forces in the pen, so I get a feedback.
278
676260
3000
se generan fuerzas táctiles en el lápiz y así obtengo una respuesta.
11:19
So in this particular situation,
279
679260
2000
En este caso particular
11:21
it's a scan of a living person.
280
681260
2000
se trata del barrido de una persona viva.
11:23
I have this pen, and I look at the data,
281
683260
3000
Tengo este lápiz, analizo los datos,
11:26
and I move the pen towards the head,
282
686260
2000
muevo el lápiz hacia la cabeza
11:28
and all of a sudden I feel resistance.
283
688260
2000
y de repente siento una resistencia.
11:30
So I can feel the skin.
284
690260
2000
Así puedo sentir la piel.
11:32
If I push a little bit harder, I'll go through the skin,
285
692260
2000
Si presiono un poquito más voy a atravesar la piel
11:34
and I can feel the bone structure inside.
286
694260
3000
y a sentir la estructura ósea del interior.
11:37
If I push even harder, I'll go through the bone structure,
287
697260
2000
Si presiono aún más fuerte voy a atravesar la estructura ósea
11:39
especially close to the ear where the bone is very soft.
288
699260
3000
sobre todo cerca del oído donde el hueso es muy blando.
11:42
And then I can feel the brain inside, and this will be the slushy like this.
289
702260
3000
Y luego puedo sentir el interior del cerebro, como si fuera algo fangoso .
11:45
So this is really nice.
290
705260
2000
Así que está muy bien.
11:47
And to take that even further, this is a heart.
291
707260
3000
Y para ir incluso más lejos, esto es un corazón.
11:50
And this is also due to these fantastic new scanners,
292
710260
3000
Y esto es posible también gracias a estos nuevos escáneres excepcionales
11:53
that just in 0.3 seconds,
293
713260
2000
que en apenas 0,3 segundo
11:55
I can scan the whole heart,
294
715260
2000
escanean todo el corazón
11:57
and I can do that with time resolution.
295
717260
2000
con la secuencia de tiempo incluida.
11:59
So just looking at this heart,
296
719260
2000
Así que analizando este corazón
12:01
I can play back a video here.
297
721260
2000
aquí puedo reproducir un video.
12:03
And this is Karljohan, one of my graduate students
298
723260
2000
Este es Karljohan, uno de mis estudiantes de posgrado
12:05
who's been working on this project.
299
725260
2000
que está trabajando en el proyecto.
12:07
And he's sitting there in front of the Haptic device, the force feedback system,
300
727260
3000
Está sentado frente al dispositivo háptico, al sistema de respuesta háptica,
12:10
and he's moving his pen towards the heart,
301
730260
3000
está moviendo su lápiz hacia el corazón
12:13
and the heart is now beating in front of him,
302
733260
2000
y ahora el corazón está latiendo frente a él
12:15
so he can see how the heart is beating.
303
735260
2000
así que puede ver cómo late el corazón.
12:17
He's taken the pen, and he's moving it towards the heart,
304
737260
2000
Él toma el lápiz, lo mueve hacia el corazón,
12:19
and he's putting it on the heart,
305
739260
2000
lo coloca sobre el corazón,
12:21
and then he feels the heartbeats from the real living patient.
306
741260
3000
y luego siente los latidos del paciente vivo real.
12:24
Then he can examine how the heart is moving.
307
744260
2000
Luego puede examinar cómo se mueve el corazón.
12:26
He can go inside, push inside of the heart,
308
746260
2000
Puede entrar, presionar dentro del corazón
12:28
and really feel how the valves are moving.
309
748260
3000
y sentir realmente cómo se mueven las válvulas.
12:31
And this, I think, is really the future for heart surgeons.
310
751260
3000
Creo que este es el futuro de los cardiólogos.
12:34
I mean it's probably the wet dream for a heart surgeon
311
754260
3000
Quiero decir, probablemente sea una fantasía para un cardiólogo
12:37
to be able to go inside of the patient's heart
312
757260
3000
poder meterse en el corazón del paciente
12:40
before you actually do surgery,
313
760260
2000
antes de practicar la cirugía
12:42
and do that with high-quality resolution data.
314
762260
2000
y hacerlo con datos de resolución de alta calidad.
12:44
So this is really neat.
315
764260
2000
Así que es realmente algo genial.
12:47
Now we're going even further into science fiction.
316
767260
3000
Ahora vamos aún más lejos en la ciencia ficción.
12:50
And we heard a little bit about functional MRI.
317
770260
3000
Hemos oído hablar de la resonancia magnética funcional.
12:53
Now this is really an interesting project.
318
773260
3000
Este es un proyecto realmente interesante.
12:56
MRI is using magnetic fields
319
776260
2000
La resonancia usa campos magnéticos
12:58
and radio frequencies
320
778260
2000
y frecuencias de radio
13:00
to scan the brain, or any part of the body.
321
780260
3000
para escanear el cerebro, o cualquier parte del cuerpo.
13:03
So what we're really getting out of this
322
783260
2000
Lo que obtenemos de esto
13:05
is information of the structure of the brain,
323
785260
2000
es información sobre la estructura del cerebro
13:07
but we can also measure the difference
324
787260
2000
pero también podemos medir la diferencia
13:09
in magnetic properties of blood that's oxygenated
325
789260
3000
entre las propiedades magnéticas de la sangre oxigenada
13:12
and blood that's depleted of oxygen.
326
792260
3000
y las de la sangre con poco oxígeno.
13:15
That means that it's possible
327
795260
2000
Eso significa que es posible
13:17
to map out the activity of the brain.
328
797260
2000
trazar un mapa de la actividad cerebral.
13:19
So this is something that we've been working on.
329
799260
2000
Es algo en lo que hemos estado trabajando.
13:21
And you just saw Motts the research engineer, there,
330
801260
3000
Acaban de ver allí a Motts, el ingeniero de investigación,
13:24
going into the MRI system,
331
804260
2000
entrando al sistema de resonancia magnética
13:26
and he was wearing goggles.
332
806260
2000
y llevaba gafas.
13:28
So he could actually see things in the goggles.
333
808260
2000
Podía ver con las gafas.
13:30
So I could present things to him while he's in the scanner.
334
810260
3000
Así que le pude mostrar cosas mientras estaba en el aparato.
13:33
And this is a little bit freaky,
335
813260
2000
Y esto es un poco raro
13:35
because what Motts is seeing is actually this.
336
815260
2000
porque allí Motts está viendo
13:37
He's seeing his own brain.
337
817260
3000
su propio cerebro.
13:40
So Motts is doing something here,
338
820260
2000
Motts está haciendo algo,
13:42
and probably he is going like this with his right hand,
339
822260
2000
probablemente está haciendo así con la mano derecha,
13:44
because the left side is activated
340
824260
2000
porque se activó el lado izquierdo
13:46
on the motor cortex.
341
826260
2000
en la corteza motora.
13:48
And then he can see that at the same time.
342
828260
2000
Y al mismo tiempo puede verlo.
13:50
These visualizations are brand new.
343
830260
2000
Estas visualizaciones son completamente nuevas.
13:52
And this is something that we've been researching for a little while.
344
832260
3000
Es algo que hemos estado investigando durante mucho tiempo.
13:55
This is another sequence of Motts' brain.
345
835260
3000
Esta es otra secuencia del cerebro de Motts.
13:58
And here we asked Motts to calculate backwards from 100.
346
838260
3000
Aquí le pedimos que cuente desde 100 hacia atrás.
14:01
So he's going "100, 97, 94."
347
841260
2000
Así que empezó "100, 97, 94"
14:03
And then he's going backwards.
348
843260
2000
y luego va hacia atrás.
14:05
And you can see how the little math processor is working up here in his brain
349
845260
3000
Pueden ver cómo trabaja el pequeño procesador matemático aquí arriba en su cerebro
14:08
and is lighting up the whole brain.
350
848260
2000
e ilumina todo el cerebro.
14:10
Well this is fantastic. We can do this in real time.
351
850260
2000
Bueno, esto es fantástico. Podemos hacerlo en tiempo real.
14:12
We can investigate things. We can tell him to do things.
352
852260
2000
Podemos investigar cosas. Podemos pedirle hacer cosas.
14:14
You can also see that his visual cortex
353
854260
2000
Pueden ver también que su corteza visual
14:16
is activated in the back of the head,
354
856260
2000
está activa en la parte posterior de la cabeza,
14:18
because that's where he's seeing, he's seeing his own brain.
355
858260
2000
porque es ahí donde está viendo, viendo su propio cerebro.
14:20
And he's also hearing our instructions
356
860260
2000
Y también está escuchando nuestras instrucciones
14:22
when we tell him to do things.
357
862260
2000
cuando le pedimos que haga cosas.
14:24
The signal is really deep inside of the brain as well,
358
864260
2000
La señal también es muy profunda dentro del cerebro
14:26
and it's shining through,
359
866260
2000
pero brilla todo
14:28
because all of the data is inside this volume.
360
868260
2000
porque todos los datos están dentro de este volumen.
14:30
And in just a second here you will see --
361
870260
2000
Y en un segundo van a ver...
14:32
okay, here. Motts, now move your left foot.
362
872260
2000
Motts, ahora mueve el pie izquierdo.
14:34
So he's going like this.
363
874260
2000
Él hace así.
14:36
For 20 seconds he's going like that,
364
876260
2000
Durante 20 segundos está haciendo así
14:38
and all of a sudden it lights up up here.
365
878260
2000
y de pronto se ilumina aquí arriba.
14:40
So we've got motor cortex activation up there.
366
880260
2000
Se produce una activación de la corteza motora allí arriba.
14:42
So this is really, really nice,
367
882260
2000
Es genial.
14:44
and I think this is a great tool.
368
884260
2000
Creo que es una gran herramienta.
14:46
And connecting also with the previous talk here,
369
886260
2000
Y relacionándolo con la charla previa
14:48
this is something that we could use as a tool
370
888260
2000
esto es algo que podríamos usar como herramienta
14:50
to really understand
371
890260
2000
para entender realmente
14:52
how the neurons are working, how the brain is working,
372
892260
2000
el funcionamiento de las neuronas y del cerebro
14:54
and we can do this with very, very high visual quality
373
894260
3000
y podemos hacerlo con una calidad visual muy alta
14:57
and very fast resolution.
374
897260
3000
y con una resolución muy rápida.
15:00
Now we're also having a bit of fun at the center.
375
900260
2000
En el centro también nos divertimos un poco.
15:02
So this is a CAT scan -- Computer Aided Tomography.
376
902260
3000
Esta es una TAC, tomografía asistida por computadora.
15:06
So this is a lion from the local zoo
377
906260
2000
Esta es una leona del zoológico local
15:08
outside of Norrkoping in Kolmarden, Elsa.
378
908260
3000
de las afueras de Norrköping en Kolmarden, Elsa.
15:11
So she came to the center,
379
911260
2000
Elsa vino al centro
15:13
and they sedated her
380
913260
2000
y la sedaron
15:15
and then put her straight into the scanner.
381
915260
2000
para meterla en el escáner.
15:17
And then, of course, I get the whole data set from the lion.
382
917260
3000
Luego, claro, obtuve todo el conjunto de datos de la leona.
15:20
And I can do very nice images like this.
383
920260
2000
Y puedo hacer imágenes muy lindas como esta.
15:22
I can peel off the layer of the lion.
384
922260
2000
Puedo quitar las capas de la leona.
15:24
I can look inside of it.
385
924260
2000
Puedo ver dentro de ella.
15:26
And we've been experimenting with this.
386
926260
2000
Hemos estado experimentando con esto.
15:28
And I think this is a great application
387
928260
2000
Creo que es una gran aplicación
15:30
for the future of this technology,
388
930260
2000
para el futuro de esta tecnología.
15:32
because there's very little known about the animal anatomy.
389
932260
3000
Porque se sabe muy poco de la anatomía animal.
15:35
What's known out there for veterinarians is kind of basic information.
390
935260
3000
Lo que conocen los veterinarios es información muy elemental.
15:38
We can scan all sorts of things,
391
938260
2000
Nosotros podemos escanear todo tipo de cosas,
15:40
all sorts of animals.
392
940260
2000
todo tipo de animales.
15:42
The only problem is to fit it into the machine.
393
942260
3000
El único problema es meterlos en la máquina.
15:45
So here's a bear.
394
945260
2000
Aquí hay un oso.
15:47
It was kind of hard to get it in.
395
947260
2000
Es un poco complicado meterlo allí.
15:49
And the bear is a cuddly, friendly animal.
396
949260
3000
El oso es un animal tierno y amistoso.
15:52
And here it is. Here is the nose of the bear.
397
952260
3000
Y aquí está. He aquí el hocico del oso.
15:55
And you might want to cuddle this one,
398
955260
3000
Es posible que quisieran abrazarlo
15:58
until you change the functions and look at this.
399
958260
3000
hasta que yo cambie la función y vean esto.
16:01
So be aware of the bear.
400
961260
2000
Así que tengan cuidado con el oso.
16:03
So with that,
401
963260
2000
Para terminar
16:05
I'd like to thank all the people
402
965260
2000
quisiera agradecer a todas las personas
16:07
who have helped me to generate these images.
403
967260
2000
que me han ayudado a generar estas imágenes.
16:09
It's a huge effort that goes into doing this,
404
969260
2000
Esto ha demandado un gran esfuerzo,
16:11
gathering the data and developing the algorithms,
405
971260
3000
recopilar los datos y desarrollar los algoritmos,
16:14
writing all the software.
406
974260
2000
codificar todo el software.
16:16
So, some very talented people.
407
976260
3000
Son personas con mucho talento.
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My motto is always, I only hire people that are smarter than I am
408
979260
3000
Mi lema es que siempre contrato personas más inteligentes que yo
16:22
and most of these are smarter than I am.
409
982260
2000
y la mayoría de ellos son más inteligente que yo.
16:24
So thank you very much.
410
984260
2000
Así que muchas gracias.
16:26
(Applause)
411
986260
4000
(Aplausos)
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