Max Little: A test for Parkinson's with a phone call

Translator: Joseph Geni Reviewer: Morton Bast

מתרגם: Ido Kaminsky מבקר: Ido Dekkers

So, well, I do applied math,

אז, אני עוסק במתמטיקה יישומית

and this is a peculiar problem

ובעיה משונה

for anyone who does applied math, is that

עבור כל מי שעושה מתמטיקה ישומית היא

we are like management consultants.

שאנחנו כמו יועצי ניהול,

No one knows what the hell we do.

אף אחד לא ממש יודע מה אנחנו עושים.

So I am going to give you some -- attempt today

אז אני הולך לתת לכם -- אני אנסה היום

to try and explain to you what I do.

להשתדל ולהסביר לכם מה אני עושה.

So, dancing is one of the most human of activities.

אז, ריקוד הוא אחד מהפעילויות הכי אנושיות שיש.

We delight at ballet virtuosos and tap dancers

אנחנו נהנים מהווירטואוזיות של רקדני בלט וסטפס

you will see later on.

עוד תראו בהמשך.

Now, ballet requires an extraordinary level of expertise

עכשיו, בלט דורש רמת מומחיות יוצאת דופן

and a high level of skill,

ורמה גבוהה מאוד של כישורים,

and probably a level of initial suitability

וכנראה גם רמה כלשהי של התאמה מראש לתחום

that may well have a genetic component to it.

שעשויה בהחלט להיות בעלת מרכיב גנטי.

Now, sadly, neurological disorders such as Parkinson's disease

עכשיו, לצערנו הפרעות נוירולוגיות כמו מחלת פרקינסון

gradually destroy this extraordinary ability,

הורסות בהדרגה את היכולת המופלאה הזו.

as it is doing to my friend Jan Stripling, who was

כפי שהיא עושה לחברי יאן סטריפלינג שהיה

a virtuoso ballet dancer in his time.

רקדן בלט וירטואוז בזמנו.

So great progress and treatment has been made over the years.

אז, במשך השנים נעשתה התקדמות רבה בטיפולים.

However, there are 6.3 million people worldwide

אך ישנם 6.3 מיליון בני אדם ברחבי העולם

who have the disease, and they have to live with

החולים במחלה, והם נאלצים לחיות עם

incurable weakness, tremor, rigidity

חולשה, רעד, נוקשות,

and the other symptoms that go along with the disease,

וסימפטומים חשוכי מרפא אחרים של המחלה.

so what we need are objective tools

אז מה שאנו זקוקים לו הם כלים אובייקטיבים

to detect the disease before it's too late.

שיאפשרו לאבחן את המחלה לפני שנהיה מאוחר מדי.

We need to be able to measure progression objectively,

אנו צריכים להיות מסוגלים למדוד את התקדמות המחלה בצורה אובייקטיבית.

and ultimately, the only way we're going to know

ובסופו של דבר הדרך היחידה בה נוכל לדעת

when we actually have a cure is when we have

מתי יש בידינו תרופה, תהיה כאשר יהיו לנו

an objective measure that can answer that for sure.

אמות מידה אובייקטיביות היכולות לענות על כך בוודאות.

But frustratingly, with Parkinson's disease

למרבה התסכול, למחלת פרקינסון

and other movement disorders, there are no biomarkers,

והפרעות תנועה אחרות אין סמנים ביולוגיים,

so there's no simple blood test that you can do,

כך שאין בדיקת דם פשוטה אותה ניתן לבצע,

and the best that we have is like

והאבחון הטוב ביותר שיש לנו הוא

this 20-minute neurologist test.

מן מבחן נוירולוגי העורך 20 דקות.

You have to go to the clinic to do it. It's very, very costly,

אתה חייב ללכת למרפאה על מנת לעבור אותו. הוא מאוד מאוד יקר,

and that means that, outside the clinical trials,

ומשמעות הדבר היא שפרט למחקרים קליניים

it's just never done. It's never done.

הוא פשוט אף פעם לא מבוצע. אף פעם לא מבוצע.

But what if patients could do this test at home?

אבל מה אם החולים יכלו לבצע את המבחן הזה בבית?

Now, that would actually save on a difficult trip to the clinic,

עכשיו, זה בעצם יחסוך נסיעה קשה למרפאה.

and what if patients could do that test themselves, right?

ומה אם חולים יוכלו לבצע את המבחן הזה בעצמם, נכון?

No expensive staff time required.

לא צריך יותר את זמנו היקר של הצוות הרפואי.

Takes about $300, by the way,

עולה בערך 300$, דרך אגב,

in the neurologist's clinic to do it.

לעשות את המבחן במרפאה נוירולוגית.

So what I want to propose to you as an unconventional way

אז מה שאני רוצה להציע לכם היא דרך בלתי שגרתית

in which we can try to achieve this,

בה נוכל לנסות להשיג את המטרה הזו.

because, you see, in one sense, at least,

כי, אתם מבינים, במובן אחד לפחות

we are all virtuosos like my friend Jan Stripling.

אנו כולנו וירטואוזים כמו חברי יאן סטריפלינג.

So here we have a video of the vibrating vocal folds.

אז יש לנו כאן סרטון של מיתרי קול רוטטים.

Now, this is healthy and this is somebody making speech sounds,

עכשיו, זה בריא וזהו מישהו שמשמיע קולות דיבור,

and we can think of ourselves as vocal ballet dancers,

ואנחנו יכולים לחשוב על עצמנו כעל רקדני בלט ווקליים,

because we have to coordinate all of these vocal organs

כי אנחנו חייבים לתאם בין כל איברי הפקת הקול

when we make sounds, and we all actually

כאשר אנחנו משמיעים צלילים, ולכולנו

have the genes for it. FoxP2, for example.

יש למעשה את הגנים הדרושים לכך. FoxP2 לדוגמא.

And like ballet, it takes an extraordinary level of training.

וכמו בבלט דרושה מידה מדהימה של אימון.

I mean, just think how long it takes a child to learn to speak.

אני מתכון, רק תחשבו כמה זמן לוקח לילד ללמוד לדבר.

From the sound, we can actually track

מהצליל אנחנו יכולים למעשה לעקוב אחרי

the vocal fold position as it vibrates,

המיקום של מיתרי הקול בזמן שהם רוטטים,

and just as the limbs are affected in Parkinson's,

ובדיוק כמו שהגפיים מושפעות ממחלת פרקינסון

so too are the vocal organs.

כך מושפעים גם איברי הקול.

So on the bottom trace, you can see an example of

אז בגרף התחתון אתם יכולים לראות דוגמא של

irregular vocal fold tremor.

רעד בלתי סדיר של מיתרי הקול.

We see all the same symptoms.

אנחנו רואים את כל אותם הסימפטומים.

We see vocal tremor, weakness and rigidity.

אנחנו רואים רעד של המיתרים, חולשה ונוקשות.

The speech actually becomes quieter and more breathy

הדיבור הופך למעשה ליותר שקט ומתנשף

after a while, and that's one of the example symptoms of it.

לאחר כמה זמן, וזהו אחד מהסימפטומים המרכזיים.

So these vocal effects can actually be quite subtle,

ההשפעות הווקליות האלו עשויות להיות עדינות למדי

in some cases, but with any digital microphone,

במקרים מסויימים, אבל בעזרת כל מיקרופון דיגיטלי

and using precision voice analysis software

ושימוש בתוכנה המבצעת ניתוח מדוייק לצליל

in combination with the latest in machine learning,

בשילוב עם החידושים בתחום למידת מכונה

which is very advanced by now,

שהופך להיות מאוד מתקדם לאחרונה,

we can now quantify exactly where somebody lies

אנחנו יכולים למדוד בדיוק היכן מישהו נמצא

on a continuum between health and disease

ברצף שבין בריאות לחולי,

using voice signals alone.

על ידי שימוש באות הווקלי בלבד.

So these voice-based tests, how do they stack up against

אז המבחנים מבוססי הקול האלו, איך הם עומדים מול

expert clinical tests? We'll, they're both non-invasive.

מבחנים קליניים? ובכן, שניהם לא פולשניים.

The neurologist's test is non-invasive. They both use existing infrastructure.

המבחן הנוירולוגי הוא לא פולשני. שניהם עושים שימוש בתשתית קיימת.

You don't have to design a whole new set of hospitals to do it.

לא צריך לתכנן בתי חולים חדשים על מנת לבצע אותם.

And they're both accurate. Okay, but in addition,

ושניהם מדוייקים. אוקיי, אבל נוסף על כך

voice-based tests are non-expert.

מבחנים מבוססי קול לא דורשים מומחיות.

That means they can be self-administered.

משמעות הדבר היא כי הם ניתנים לביצוע עצמי.

They're high-speed, take about 30 seconds at most.

הם מהירים, לוקחים בערך 30 שניות לכל היותר.

They're ultra-low cost, and we all know what happens.

הם זולים מאוד, וכולנו יודעים מה קורה

When something becomes ultra-low cost,

כשמשהו הופך להיות זול מאוד,

it becomes massively scalable.

הוא הופך לזמין מאוד.

So here are some amazing goals that I think we can deal with now.

אז הנה כמה מטרות מדהימות שנראה לי שאנחנו יכולים להתמודד איתן היום.

We can reduce logistical difficulties with patients.

אנו יכולים להפחית את הקשיים הלוגיסטיים עבור החולים.

No need to go to the clinic for a routine checkup.

אין צורך להגיע למרפאה לבדיקה שגרתית.

We can do high-frequency monitoring to get objective data.

אנחנו יכולים לבצע בדיקות בתדירות גבוהה ולקבל מידע אובייקטיבי.

We can perform low-cost mass recruitment for clinical trials,

אנחנו יכולים לבצע גיוס מאסיבי וזול עבור מבדקים קליניים.

and we can make population-scale screening

ואנחנו יכולים להפוך סריקות של אוכלוסיות שלמות

feasible for the first time.

למעשיות לראשונה מאז ומעולם.

We have the opportunity to start to search

יש לנו את ההזדמנות להתחיל ולחפש

for the early biomarkers of the disease before it's too late.

אחרי סמנים ביולוגיים מוקדמים למחלה לפני שנהיה מאוחר מדי.

So, taking the first steps towards this today,

אז, אנו עושים את הצעדים הראשונים בכוון זה היום,

we're launching the Parkinson's Voice Initiative.

ומשיקים את היוזמה לזיהוי קולי של פרקינסון (Parkingson’s Voice Initiative).

With Aculab and PatientsLikeMe, we're aiming

יחד עם Aculab ו PatiensLikeMe אנחנו מתכוונים

to record a very large number of voices worldwide

להקליט מספר גדול של קולות ברחבי העולם

to collect enough data to start to tackle these four goals.

על מנת לאסוף מספיק נתונים כדי להתחיל ולהתמודד עם ארבעת המטרות האלו

We have local numbers accessible to three quarters

יש לנו מספרי טלפון מקומיים נגישים לשלושת רבעי

of a billion people on the planet.

מיליארד אנשים בעולם.

Anyone healthy or with Parkinson's can call in, cheaply,

כל אדם בריא או חולה פרקינסון יכול להתקשר, בזול,

and leave recordings, a few cents each,

ולהשאיר הקלטה, במחיר של כמה סנט,

and I'm really happy to announce that we've already hit

ואני שמח מאוד להודיע שכבר הגענו

six percent of our target just in eight hours.

לשישה אחוזים מהמטרה שלנו בשמונה שעות בלבד.

Thank you. (Applause)

תודה רבה. [מחיאות כפיים]

(Applause)

[מחיאות כפיים]

Tom Rielly: So Max, by taking all these samples of,

טום ריילי: אז מקס, באמצעות כל הדגימות האלה של

let's say, 10,000 people,

נניח 10,000 אנשים,

you'll be able to tell who's healthy and who's not?

אתם תוכלו לקבוע מי בריא ומי לא?

What are you going to get out of those samples?

מה אתם הולכים להשיג מהדגימות האלה?

Max Little: Yeah. Yeah. So what will happen is that,

מקס ליטל: כן. כן. אז מה שיקרה זה

during the call you have to indicate whether or not

שבזמן השיחה אתה צריך לציין האם

you have the disease or not, you see. TR: Right.

יש לך את המחלה או לא, אתה מבין. טום: נכון.

ML: You see, some people may not do it. They may not get through it.

מקס: אתה מבין, חלק מהאנשים אולי יעשו את זה. אולי הם לא ישלימו את התהליך.

But we'll get a very large sample of data that is collected

אבל אנחנו נקבל דגימה גדולה מאוד של נתונים הנאספים

from all different circumstances, and it's getting it

בכל מני נסיבות שונות, ולהשיג אותם

in different circumstances that matter because then

בנסיבות שונות זה הדבר החשוב מאחר ואז

we are looking at ironing out the confounding factors,

אנחנו יכולים לנפות את הגורמים המבלבלים,

and looking for the actual markers of the disease.

ולחפש אחר הסמנים האמיתיים של המחלה.

TR: So you're 86 percent accurate right now?

טום: אז רמת הדיוק שלכם היא 86% כרגע?

ML: It's much better than that.

מקס: המצב הרבה יותר טוב מזה.

Actually, my student Thanasis, I have to plug him,

למעשה, סטודנט שלי ת'נסיס, אני חייב להזכיר אותו

because he's done some fantastic work,

כי הוא עשה עבודה מדהימה,

and now he has proved that it works over the mobile telephone network as well,

ולאחרונה הוא הוכיח שהשיטה עובדת גם ברשתות של טלפונים ניידים,

which enables this project, and we're getting 99 percent accuracy.

מה שמאפשר את פרוייקט הזה, ואנחנו מקבלים 99% דיוק.

TR: Ninety-nine. Well, that's an improvement.

טום: 99. טוב, זה שיפור.

So what that means is that people will be able to —

אז מה שזה אומר זה שאנשים יוכלו

ML: (Laughs)

מקס: [צוחק]

TR: People will be able to call in from their mobile phones

טום: שאנשים יוכלו להתקשר מהטלפונים הניידים שלהם

and do this test, and people with Parkinson's could call in,

ולעשות את הבדיקה הזו, ואנשים עם פרקינסון יוכלו להתקשר,

record their voice, and then their doctor can check up

להקליט את הקול שלהם, ואז הרופא שלהם יוכל להתעדכן

on their progress, see where they're doing in this course of the disease.

בהתקדמות שלהם, ולראות מה מצבם במהלך המחלה.

ML: Absolutely.

מקס: בהחלט.

TR: Thanks so much. Max Little, everybody.

טום: תודה רבה. מקס ליטל, גבירותי ורבותי!

ML: Thanks, Tom. (Applause)

מקס: תודה, טום. [מחיאות כפיים]