An AI smartwatch that detects seizures | Rosalind Picard

52,700 views ・ 2019-04-24

TED


Videoyu oynatmak için lütfen aşağıdaki İngilizce altyazılara çift tıklayınız.

Çeviri: selma dogan Gözden geçirme: Figen Ergürbüz
Bu Henry,
00:01
This is Henry,
0
1747
1487
00:03
a cute boy,
1
3258
1806
sevimli bir erkek çocuğu,
00:05
and when Henry was three,
2
5088
2138
Henry üç yaşındayken
00:07
his mom found him having some febrile seizures.
3
7250
4935
annesi onu febril nöbet geçirirken buldu.
00:13
Febrile seizures are seizures that occur when you also have a fever,
4
13080
4960
Febril nöbet, aynı zamanda ateşiniz varken geçirdiğiniz nöbetlerdir.
00:18
and the doctor said,
5
18064
1898
Doktoru şöyle dedi:
00:19
"Don't worry too much. Kids usually outgrow these."
6
19986
2742
"Çok endişelenmeyin. Çocuklar genellikle bunları geçirir."
00:23
When he was four, he had a convulsive seizure,
7
23506
3981
Dört yaşına geldiğinde konvülsif bir nöbet geçirdi,
00:27
the kind that you lose consciousness and shake --
8
27511
3262
bilincinizin kaybolduğu ve titrediğiniz türden --
00:30
a generalized tonic-clonic seizure --
9
30797
2896
bir jeneralize tonik klonik nöbet --
00:33
and while the diagnosis of epilepsy was in the mail,
10
33717
6984
ve epilepsi teşhisi yolda iken
00:41
Henry's mom went to get him out of bed one morning,
11
41763
2676
Henry'nin annesi bir sabah onu yataktan kaldırmak için
00:45
and as she went in his room,
12
45324
1904
odasına girdi
00:48
she found his cold, lifeless body.
13
48753
4690
ve çocuğun soğuk, cansız vücudunu buldu.
00:55
Henry died of SUDEP,
14
55904
2056
Henry, SUDEP nedeniyle ölmüştü,
00:57
sudden unexpected death in epilepsy.
15
57984
2405
epilepside ani beklenmeyen ölüm.
01:01
I'm curious how many of you have heard of SUDEP.
16
61714
3245
Kaçınızın SUDEP kelimesini duymuş olduğunu merak ediyorum.
01:05
This is a very well-educated audience, and I see only a few hands.
17
65603
4366
Bu iyi eğitimli bir seyirci topluluğu ve sadece birkaç el görüyorum.
01:09
SUDEP is when an otherwise healthy person with epilepsy
18
69993
3966
SUDEP diğer bakımlardan sağlıklı olan epilepsili bir kişinin ölmesi
01:13
dies and they can't attribute it to anything they can find in an autopsy.
19
73983
3890
ve bunun otopside bulunabilen herhangi bir şeye dayandırılamamasıdır.
01:20
There is a SUDEP every seven to nine minutes.
20
80082
3603
Her yedi ile dokuz dakikada bir SUDEP meydana gelmektedir.
01:24
That's on average two per TED Talk.
21
84217
2879
Yani, her TED konuşması başına ortalama iki adet.
01:31
Now, a normal brain has electrical activity.
22
91411
3659
Normal bir beynin elektriksel aktivitesi vardır.
01:35
You can see some of the electrical waves
23
95094
2135
Burada bazı elektriksel dalgaların
01:37
coming out of this picture of a brain here.
24
97253
3064
bu beyin görselinden dışarı doğru çıktığını görebilirsiniz.
01:40
And these should look like typical electrical activity
25
100341
3746
Bunlar, yüzeyde EEG'nin okuyabileceği
01:44
that an EEG could read on the surface.
26
104111
2135
tipik elektriksel aktivite gibi görünmelidir.
01:46
When you have a seizure, it's a bit of unusual electrical activity,
27
106270
4417
Bir nöbet geçirdiğinizde, bu biraz olağan dışı bir elektriksel aktivitedir
01:50
and it can be focal.
28
110711
1385
ve fokal olabilir.
01:52
It can take place in just a small part of your brain.
29
112120
2500
Beyninizin sadece küçük bir kısmında gerçekleşebilir.
01:54
When that happens, you might have a strange sensation.
30
114644
3808
Bu gerçekleştiğinde, tuhaf bir his duyabilirsiniz.
01:58
Several could be happening here in the audience right now,
31
118476
3033
Şu anda burada seyircilerde gerçekleşiyor olabilir
02:01
and the person next to you might not even know.
32
121533
2602
ve yanınızdaki kişinin bundan haberi bile olmayabilir.
02:04
However, if you have a seizure where that little brush fire spreads
33
124159
3920
Ancak bir nöbet geçirdiğinizde, beyindeki bir çalılık yangını
02:08
like a forest fire over the brain,
34
128103
1992
bir orman yangını gibi yayılır
02:10
then it generalizes,
35
130119
1674
ve sonra genelleşir,
02:11
and that generalized seizure takes your consciousness away
36
131817
4571
genelleşmiş nöbet bilincinizin kaybolmasına yol açar
02:16
and causes you to convulse.
37
136412
1576
ve havale geçirmenize neden olur.
02:18
There are more SUDEPs in the United States every year
38
138680
4142
Amerika Birleşik Devletleri'nde her yıl meydana gelen SUDEP sayısı
02:22
than sudden infant death syndrome.
39
142846
2659
ani bebek ölümü sendromundan daha fazladır.
02:26
Now, how many of you have heard of sudden infant death syndrome?
40
146298
3002
İçinizden kaçı ani bebek ölümü sendromunu duydu?
02:29
Right? Pretty much every hand goes up.
41
149324
1956
Evet? Oldukça fazla el kalkıyor.
02:31
So what's going on here?
42
151304
1723
Peki, burada neler oluyor?
02:33
Why is this so much more common and yet people haven't heard of it?
43
153051
5143
Neden SUDEP, bu kadar yaygınken insanlar bundan habersiz?
02:38
And what can you do to prevent it?
44
158218
2436
Bunu önlemek için ne yapabilirsiniz?
02:40
Well, there are two things, scientifically shown,
45
160678
2302
Bilimsel olarak gösterilen iki yol var,
02:43
that prevent or reduce the risk of SUDEP.
46
163004
3373
SUDEP'i önlemeye veya riskini azaltmaya yarayan.
02:47
The first is: "Follow your doctor's instructions,
47
167115
2555
İlki: "Doktorunuzun talimatlarna uyun,
02:49
take your medications."
48
169694
1436
ilaçlarınızı alın."
02:51
Two-thirds of people who have epilepsy
49
171154
2201
Epilepsili bireylerin üçte ikisi
bu rahatsızlığı ilaçlarla kontrol altında tutabiliyor.
02:53
get it under control with their medications.
50
173379
2119
02:55
The second thing that reduces the risk of SUDEP is companionship.
51
175848
4171
SUDEP riskini azaltan ikinci şey refakat.
03:00
It's having somebody there at the time that you have a seizure.
52
180043
4694
Nöbet geçirdiğiniz esnada orada bir kişinin bulunmasıdır.
03:04
Now, SUDEP, even though most of you have never heard of it,
53
184761
3921
SUDEP, çoğunuz haberdar olmasanız da
03:08
is actually the number two cause of years of potential life lost
54
188706
5189
aslında tüm nörolojik rahatsızlıklar arasında ikinci sıradaki
03:13
of all neurological disorders.
55
193919
2976
potansiyel yaşam yılı kaybı sebebidir.
03:17
The vertical axis is the number of deaths
56
197197
4286
Dikey eksen ölüm sayısı
03:21
times the remaining life span,
57
201507
3166
çarpı kalan yaşam süresidir;
03:24
so higher is much worse impact.
58
204697
3439
yani ne kadar yüksek olursa o kadar kötü etkisi olur.
03:28
SUDEP, however, unlike these others,
59
208522
2974
Bununla birlikte, SUDEP diğer rahatsızlıkların aksine
03:31
is something that people right here could do something to push that down.
60
211520
5716
şu anda buradaki insanların bu rakamları aşağıya çekebileceği bir şeydir.
03:37
Now, what is Roz Picard, an AI researcher, doing here telling you about SUDEP, right?
61
217778
7000
Roz Picard, bir Yapay Zekâ araştırmacısı, burada size SUDEP'i anlatarak ne yapıyor?
03:44
I'm not a neurologist.
62
224802
2521
Ben bir nörolog değilim.
03:47
When I was working at the Media Lab on measurement of emotion,
63
227347
4215
Media Lab'da duyguların ölçülmesi hakkında çalışırken,
03:51
trying to make our machines more intelligent about our emotions,
64
231586
3222
makinelerimizi duygularımız konusunda daha zeki yapmayı denerken
03:54
we started doing a lot of work measuring stress.
65
234832
2531
stresi ölçen birçok iş yapmaya başladık.
03:59
We built lots of sensors
66
239212
1936
Bunu birçok farklı yolla ölçebilen
04:01
that measured it in lots of different ways.
67
241172
2381
çok sayıda sensör oluşturduk.
04:03
But one of them in particular
68
243577
2320
Fakat özellikle bunlardan biri
04:05
grew out of some of this very old work with measuring sweaty palms
69
245921
4112
çok eski bir yolla, terli avuç içlerini bir elektrik sinyali ile
04:10
with an electrical signal.
70
250057
1744
ölçerek ortaya çıktı.
04:11
This is a signal of skin conductance
71
251825
1749
Bu bir cilt iletkenlik sinyalidir,
04:13
that's known to go up when you get nervous,
72
253598
2118
sinirlendiğinizde yükseldiği bilinir;
04:15
but it turns out it also goes up with a lot of other interesting conditions.
73
255740
3572
ancak başka pek çok ilginç durumda da yükseldiği ortaya çıktı.
Fakat bunun ellerinizin üzerinde kablolar ile ölçülmesi gerçekten rahatsız edici.
04:19
But measuring it with wires on your hand is really inconvenient.
74
259336
3022
04:22
So we invented a bunch of other ways of doing this at the MIT Media Lab.
75
262382
3745
Bu nedenle MIT Media Lab'da bunu yapmanın bir dizi başka yolunu icat ettik.
04:26
And with these wearables,
76
266151
2173
Bu giyilebilir ürünlerle,
04:28
we started to collect the first-ever clinical quality data 24-7.
77
268348
4805
şimdiye dek ilk kez 7/24 klinik kalitede veri toplamaya başladık.
04:33
Here's a picture of what that looked like
78
273609
2533
İşte bunun neye benzediğine dair bir görsel,
04:36
the first time an MIT student collected skin conductance on the wrist 24-7.
79
276166
6595
ilk kez bir MIT öğrencisi 7-24 boyunca bilekten cilt iletkenliğini topladı.
04:43
Let's zoom in a little bit here.
80
283187
2358
Gelin buna biraz daha yakından bakalım.
04:45
What you see is 24 hours from left to right,
81
285569
3025
Gördüğünüz şey soldan sağa 24 saat
04:48
and here is two days of data.
82
288618
1927
ve işte verilerin iki günü.
04:50
And first, what surprised us
83
290569
2682
İlk önce, bizi şaşırtan şey
04:53
was sleep was the biggest peak of the day.
84
293275
3346
günün en büyük pikinin uykuda olmasıydı.
04:56
Now, that sounds broken, right?
85
296645
1750
Şimdi bu bozuk görünüyor, değil mi?
04:58
You're calm when you're asleep, so what's going on here?
86
298419
4178
Uykudayken sakinsinizdir, peki burada neler oluyor?
05:02
Well, it turns out that our physiology during sleep
87
302621
2453
Uyku esnasındaki fizyolojimizin
uyanıkken olan fizyolojimizden çok farklı olduğu ortaya çıkıyor
05:05
is very different than our physiology during wake,
88
305098
2643
05:07
and while there's still a bit of a mystery
89
307765
2184
ve hâlâ bu piklerin neden genellikle uykudayken
05:09
why these peaks are usually the biggest of the day during sleep,
90
309973
3744
günün en büyük değeri olduğu hakkında bir parça gizem olsa da
05:13
we now believe they're related to memory consolidation
91
313741
3170
bunların uyku esnasında hafızanın pekişmesi
05:16
and memory formation during sleep.
92
316935
2055
ve oluşması ile ilişkili olduğuna inanıyoruz.
05:19
We also saw things that were exactly what we expected.
93
319895
3571
Ayrıca tam olarak beklediğimiz şeylerin gerçekleştiğini gördük.
05:23
When an MIT student is working hard in the lab
94
323490
2350
Bir MIT öğrencisi laboratuvarda
05:25
or on homeworks,
95
325864
1389
veya ev ödevleri için yoğun şekilde çalışırken
05:27
there is not only emotional stress, but there's cognitive load,
96
327277
4547
sadece duygusal stres yoktur, ayrıca bilişsel yük de bulunur
05:31
and it turns out that cognitive load, cognitive effort, mental engagement,
97
331848
4861
ve bilişsel yük, bilişsel efor, zihinsel bağlılık,
05:36
excitement about learning something --
98
336733
2194
bir şeyler öğrenmeye dair duyulan heyecan --
05:38
those things also make the signal go up.
99
338951
2337
bunlar da sinyali yükselten şeylerdir.
05:43
Unfortunately, to the embarrassment of we MIT professors,
100
343014
3738
Maalesef biz MIT profesörlerine bir utanç kaynağı olarak
05:46
(Laughter)
101
346776
1079
(Kahkahalar)
05:47
the low point every day is classroom activity.
102
347879
4468
her gün elde edilen en düşük nokta sınıf içi aktiviteydi.
05:52
Now, I am just showing you one person's data here,
103
352810
2516
Size sadece bir kişinin verilerini gösteriyorum
05:55
but this, unfortunately, is true in general.
104
355350
2610
ancak bu, maalesef genelde de doğrudur.
06:00
This sweatband has inside it a homebuilt skin-conductance sensor,
105
360400
4389
Bu bilek bandının içinde bir ev yapımı cilt iletkenlik sensörü bulunmaktadır.
06:04
and one day, one of our undergrads knocked on my door
106
364813
5086
Bir gün öğrencilerimizden biri kapımı çaldı.
06:09
right at the end of the December semester,
107
369923
2675
Tam olarak Aralık sömestir sonuydu
06:12
and he said, "Professor Picard,
108
372622
2190
ve bana, "Profesör Picard,
06:14
can I please borrow one of your wristband sensors?
109
374836
2714
bilek bandı sensörlerinizden birini ödünç alabilir miyim?
06:17
My little brother has autism, he can't talk,
110
377574
3729
Küçük erkek kardeşim otizmli, konuşamıyor
ve ben onu neyin strese soktuğunu anlamak istiyorum" dedi.
06:21
and I want to see what's stressing him out."
111
381327
2167
06:24
And I said, "Sure, in fact, don't just take one, take two,"
112
384434
2858
Ben de "Tabii ki olur, aslında bir değil iki tane al" dedim
06:27
because they broke easily back then.
113
387316
2792
çünkü kolayca bozulabiliyorlar.
06:30
So he took them home, he put them on his little brother.
114
390132
2620
Böylece sensörleri eve götürdü, küçük kardeşine taktı.
06:32
Now, I was back in MIT, looking at the data on my laptop,
115
392776
3169
Ben yine MIT'ye döndüm ve bilgisayarımdaki verilere bakıyordum.
06:35
and the first day, I thought, "Hmm, that's odd,
116
395969
2861
İlk gün şöyle düşündüm; "Hmm bu sıra dışı, birinin bozulmasını
06:38
he put them on both wrists instead of waiting for one to break.
117
398854
2991
beklemeden, onları kardeşinin iki bileğine de taktı.
06:41
OK, fine, don't follow my instructions."
118
401869
2320
Pekâlâ, tamam, benim talimatlarıma uyma bakalım"
06:44
I'm glad he didn't.
119
404213
1718
İyi ki de uymadı.
06:46
Second day -- chill. Looked like classroom activity.
120
406377
3206
İkinci gün -- soğuk. Sınıf içi aktiviteye benziyordu.
06:49
(Laughter)
121
409607
1262
(Kahkahalar)
06:51
A few more days ahead.
122
411389
1329
Birkaç gün daha geçti.
06:53
The next day, one wrist signal was flat
123
413404
4514
Sonraki gün, bir bilekteki sinyal düzdü
06:57
and the other had the biggest peak I've ever seen,
124
417942
3958
ve diğer bilekte şimdiye dek gördüğüm en büyük pik vardı.
07:02
and I thought, "What's going on?
125
422496
2318
"Neler oluyor?
07:04
We've stressed people out at MIT every way imaginable.
126
424838
3460
MIT'de insanları akla gelebilecek her yolla strese soktuk.
07:08
I've never seen a peak this big."
127
428933
1738
Böyle büyük bir pik görmedim" dedim.
07:12
And it was only on one side.
128
432409
1969
Ayrıca bu sadece tek taraftaydı.
07:14
How can you be stressed on one side of your body and not the other?
129
434402
3144
Nasıl olup da vücudunuzun bir yanı stresliyken diğer yanı olmaz?
07:17
So I thought one or both sensors must be broken.
130
437570
2870
Sensörlerden biri ya da ikisi bozulmuş olmalı diye düşündüm.
07:21
Now, I'm an electroengineer by training,
131
441185
1917
Ben, elektromühendislik eğitimi aldım.
07:23
so I started a whole bunch of stuff to try to debug this,
132
443126
2669
Bu nedenle bu hatayı çözmek için bir dizi işe başladım
07:25
and long story short, I could not reproduce this.
133
445819
2499
ve uzun lafın kısası, bunu çözemedim.
07:28
So I resorted to old-fashioned debugging.
134
448962
3033
Bu yüzden eski moda problem çözümüne başvurdum.
07:32
I called the student at home on vacation.
135
452019
3282
O öğrenciyi tatilde evindeyken aradım.
07:35
"Hi, how's your little brother? How's your Christmas?
136
455325
4343
"Merhaba, küçük kardeşin nasıl? Noel nasıl geçiyor?
07:39
Hey, do you have any idea what happened to him?"
137
459692
3281
Hey, ona ne olduğu hakkında bir fikrin var mı?"
07:42
And I gave this particular date and time,
138
462997
1956
Ona bu belirli tarihi, saati
07:44
and the data.
139
464977
1301
ve verileri verdim.
07:46
And he said, "I don't know, I'll check the diary."
140
466302
3415
Bana "Bilmiyorum, günlüğe bir bakayım" dedi.
07:50
Diary? An MIT student keeps a diary?
141
470850
2908
Günlük mü? Bir MIT öğrencisi günlük mü tutuyor?
07:53
So I waited and he came back.
142
473782
1819
Bekledim ve geri döndü.
07:55
He had the exact date and time,
143
475625
1539
Tam tarihi ve saati belirtti
07:57
and he says, "That was right before he had a grand mal seizure."
144
477188
3853
ve "Bu, tam olarak kardeşim bir grand mal nöbeti geçirmeden hemen öncesi" dedi.
08:02
Now, at the time, I didn't know anything about epilepsy,
145
482942
3349
O sırada epilepsi hakkında hiçbir şey bilmiyordum.
08:06
and did a bunch of research,
146
486315
2159
Bir parça araştırma yaptım,
08:08
realized that another student's dad is chief of neurosurgery
147
488498
3126
bir başka öğrencinin babasının Children's Hospital, Boston'da
08:11
at Children's Hospital Boston,
148
491648
2000
nörocerrahinin başında olduğunu gördüm.
08:13
screwed up my courage and called Dr. Joe Madsen.
149
493672
2289
Cesaretimi topladım ve Dr. Joe Madsen'i aradım.
08:15
"Hi, Dr. Madsen, my name's Rosalind Picard.
150
495985
2469
"Merhaba, Dr. Madsen, benim adım Rosalind Picard.
08:18
Is it possible somebody could have
151
498478
3896
Bir kişinin bir nöbetten 20 dakika önce
08:22
a huge sympathetic nervous system surge" --
152
502398
4403
dev bir sempatik sinir sistemi dalgalanması geçirmesi"
08:26
that's what drives the skin conductance --
153
506825
2578
-- cilt iletkenliğini harekete geçiren şey budur --
08:29
"20 minutes before a seizure?"
154
509427
1672
mümkün müdür?"
08:32
And he says, "Probably not."
155
512172
2119
Doktor, "Muhtemelen mümkün değil" dedi.
08:35
He says, "It's interesting.
156
515997
1334
"Bu ilginç" dedi.
08:37
We've had people whose hair stands on end on one arm
157
517355
2768
''Nöbetten 20 dakika önce yalnızca bir kolunda
08:40
20 minutes before a seizure."
158
520147
2080
tüyleri diken diken olan kişiler oldu."
08:43
And I'm like, "On one arm?"
159
523060
1315
"Yalnızca bir kol mu?"
08:44
I didn't want to tell him that, initially,
160
524399
2130
Başlangıçta ona bunu anlatmak istemedim
08:46
because I thought this was too ridiculous.
161
526553
2389
çünkü bunun çok saçma olduğunu düşünmüştüm.
08:48
He explained how this could happen in the brain,
162
528966
2293
Bunun beyinde nasıl olabileceğini açıkladı ve ilgi gösterdi.
08:51
and he got interested. I showed him the data.
163
531283
2173
Ona verileri gösterdim.
08:53
We made a whole bunch more devices, got them safety certified.
164
533480
2948
Bir dizi araç daha yaptık ve güvenlik sertifikalarını aldık.
08:56
90 families were being enrolled in a study,
165
536452
2074
90 aile çalışmaya katılmaktaydı;
08:58
all with children who were going to be monitored 24-7
166
538550
3229
hepsinin çocukları 7 gün 24 saat izlenecekti.
09:01
with gold-standard EEG on their scalp
167
541803
3371
Bunun için kafalarının üzerinde altın standartta bir EEG kullandık,
09:05
for reading the brain activity,
168
545198
1543
beyin aktivitelerini ölçtük
09:06
video to watch the behavior,
169
546765
1943
ve davranışlarını videoya aldık,
09:08
electrocardiogram -- ECG -- and now EDA, electrodermal activity,
170
548732
3660
elektrokardiyogram --EKG -- ve EDA, elektrodermal aktiviteye baktık.
09:12
to see if there was something in this periphery
171
552416
2585
Amacımız bu alanda nöbetlerle ilgili
kolayca bulabileceğimiz bir şey olup olmadığını görmekti.
09:15
that we could easily pick up, related to a seizure.
172
555025
2446
09:18
We found, in 100 percent of the first batch of grand mal seizures,
173
558263
6441
İlk grand mal nöbetleri serisinde yüzde 100 olarak
09:24
this whopper of responses in the skin conductance.
174
564728
3633
cilt iletkenliğinde bu kocaman yanıtları bulduk.
09:28
The blue in the middle, the boy's sleep,
175
568385
2003
Ortada yer alan mavi, yani çocuğun uykusu,
09:30
is usually the biggest peak of the day.
176
570412
1972
genellikle günün en büyük pikidir.
09:32
These three seizures you see here are popping out of the forest
177
572408
3632
Burada gördüğünüz üç nöbet ormandaki ulu çamlar gibi
09:36
like redwood trees.
178
576064
1476
yukarı doğru uzanmaktadır.
09:39
Furthermore, when you couple the skin conductance at the top
179
579096
3580
Üstelik, üstteki cilt iletkenliğini
09:42
with the movement from the wrist
180
582700
3517
bilekten elde edilen hareketlerle eşleştirdiğinizde
09:46
and you get lots of data and train machine learning and AI on it,
181
586241
4800
ve çokça veri elde edip makine öğrenmesi ve yapay zekâyı bu konuda eğittiğinizde
09:51
you can build an automated AI that detects these patterns
182
591065
4793
bu kalıpları sadece bir titreme dedektöründen
09:55
much better than just a shake detector can do.
183
595882
4215
daha iyi tespit edebilen otomatik bir yapay zekâ inşa edebilirsiniz.
10:00
So we realized that we needed to get this out,
184
600121
4267
Bunu açığa çıkarmamız gerektiğini fark ettik
10:04
and with the PhD work of Ming-Zher Poh
185
604412
2358
ve Ming-Zher Poh'un doktora çalışması
10:06
and later great improvements by Empatica,
186
606794
3027
ve Empatica tarafından daha sonra elde edilen büyük gelişmelerle
10:09
this has made progress and the seizure detection is much more accurate.
187
609845
3844
ilerleme sağlandı ve nöbet tespiti artık çok daha doğru biçimde yapılıyor.
10:13
But we also learned some other things about SUDEP during this.
188
613713
2905
Ayrıca, bu arada SUDEP hakkında başka şeyler öğrendik.
10:16
One thing we learned is that SUDEP,
189
616642
3412
Öğrendiğimize göre, SUDEP
jeneralize tonik-klonik nöbetten sonra nadiren gerçekleşiyor olsa da
10:20
while it's rare after a generalized tonic-clonic seizure,
190
620078
2912
gerçekleşmesinin en muhtemel olduğu zaman -- bu tür bir nöbetin sonrasıdır.
10:23
that's when it's most likely to happen -- after that type.
191
623014
3237
10:26
And when it happens, it doesn't happen during the seizure,
192
626275
3119
Gerçekleştiğinde, nöbet esnasında gerçekleşmez
10:29
and it doesn't usually happen immediately afterwards,
193
629418
2866
ve genellikle hemen ardından gerçekleşmez
10:32
but immediately afterwards,
194
632308
1715
fakat hemen ardından
10:34
when the person just seems very still and quiet,
195
634047
3062
kişi sadece çok sakin ve sessiz görünürken
10:37
they may go into another phase, where the breathing stops,
196
637133
4947
farklı bir faza girebilir ve nefes alıp verme durur.
10:42
and then after the breathing stops, later the heart stops.
197
642104
3024
Nefes alıp verme durduktan sonra ardından kalp de durur.
Yani oraya birinin ulaşması için vakit bulunur.
10:45
So there's some time to get somebody there.
198
645152
2043
10:48
We also learned that there is a region deep in the brain called the amygdala,
199
648349
4904
Ayrıca beynin derinliklerinde amigdala denilen bir bölge olduğunu da öğrendik.
10:53
which we had been studying in our emotion research a lot.
200
653277
2936
Kendi duygu araştırmamızda bunun üzerinde çokça çalışmıştık.
10:56
We have two amygdalas,
201
656237
1281
İki adet amigdalamız var,
10:57
and if you stimulate the right one,
202
657542
1673
sağ taraftakini uyarırsanız
10:59
you get a big right skin conductance response.
203
659239
2739
sağda büyük bir cilt iletkenliği yanıtı alırsınız.
11:02
Now, you have to sign up right now for a craniotomy to get this done,
204
662002
4245
Bunu yapabilmek için şimdi bir kraniotomi için kaydolmanız gerekir.
11:06
not exactly something we're going to volunteer to do,
205
666271
2833
Pek de yapmaya gönüllü olmayacağımız bir şey
ancak bu sağda büyük bir cilt iletkenlik yanıtına yol açar.
11:09
but it causes a big right skin conductance response.
206
669128
2513
11:11
Stimulate the left one, big left skin conductance response on the palm.
207
671665
3853
Soldakini uyarın, solda avuç içinde büyük bir cilt iletkenlik yanıtı oluşur.
11:15
And furthermore, when somebody stimulates your amygdala
208
675542
4040
Üstelik biri amigdalanızı uyardığında
11:19
while you're sitting there and you might just be working,
209
679606
3419
siz hâlâ orada oturup çalışıyor olabilirsiniz,
11:23
you don't show any signs of distress,
210
683049
1888
hiçbir stres işareti göstermezsiniz
11:25
but you stop breathing,
211
685620
1286
ancak nefes almazsınız
11:28
and you don't start again until somebody stimulates you.
212
688470
3317
ve tekrar nefes almaya başlamazsınız ta ki biri sizi uyarana dek.
11:32
"Hey, Roz, are you there?"
213
692599
1513
"Hey Roz, orada mısın?"
11:34
And you open your mouth to talk.
214
694136
1931
Konuşmak için ağzınızı açarsınız.
11:36
As you take that breath to speak,
215
696868
2194
Konuşmak için nefes alırsınız
11:39
you start breathing again.
216
699086
1505
ve tekrar nefes almaya başlarsınız.
11:42
So we had started with work on stress,
217
702762
3620
Böylece stres üzerinde çalışmaya başladık.
11:46
which had enabled us to build lots of sensors
218
706406
2253
Bu da birçok sensör inşa etmemizi sağladı,
11:48
that were gathering high quality enough data
219
708683
2132
yüksek kalitede yeterli veriyi topladılar
11:50
that we could leave the lab and start to get this in the wild;
220
710839
2921
ve laboratuvarı terk edip yerinde çalışmamızı sağladılar.
11:53
accidentally found a whopper of a response with the seizure,
221
713784
2864
Kazara nöbete dair kocaman bir yanıtı bulduk,
11:56
neurological activation that can cause a much bigger response
222
716672
2859
geleneksel stres etkenlerine göre daha büyük bir yanıt veren
11:59
than traditional stressors;
223
719555
1310
nörolojik aktivasyonu.
12:00
lots of partnership with hospitals and an epilepsy monitoring unit,
224
720889
3198
Hastanelerle ve bir epilepsi izleme ünitesiyle,
özellikle Children's Hospital Boston
12:04
especially Children's Hospital Boston
225
724111
1828
12:05
and the Brigham;
226
725963
1151
ve Brigham ile ortaklıklar kurduk
12:07
and machine learning and AI on top of this
227
727138
2525
ve en önemlisi makine öğrenmesi ve yapay zekâ,
12:09
to take and collect lots more data
228
729687
3021
daha fazla veri alma ve toplama ile
12:12
in service of trying to understand these events
229
732732
2629
bu olayları ve SUDEP'i önleyip önleyemeyeceğimizi
12:15
and if we could prevent SUDEP.
230
735385
1594
anlama çabamıza yardımcı oldu.
12:18
This is now commercialized by Empatica,
231
738023
3563
Bu şimdi Empatica ile ticarileştirildi.
12:21
a start-up that I had the privilege to cofound,
232
741610
2889
Kurucularından biri olma ayrıcalığını taşıdığım bu girişim
12:24
and the team there has done an amazing job improving the technology
233
744523
4206
ve buradaki ekip teknolojiyi geliştirmede harika bir iş çıkardı
12:28
to make a very beautiful sensor
234
748753
1759
ve çok güzel bir sensör üretti.
12:30
that not only tells time and does steps and sleep and all that good stuff,
235
750536
3859
Sensör sadece saati söylemiyor ve adım sayma, uyuma ve diğer işleri yapmıyor.
12:34
but this is running real-time AI and machine learning
236
754419
3096
Eğer bir nöbet geçirirsem ve bilincimi kaybedersem,
12:37
to detect generalized tonic-clonic seizures
237
757539
2618
bu gerçek zamanlı yapay zekâ ve makine öğrenmesi
12:40
and send an alert for help
238
760181
2151
jeneralize tonik-klonik nöbetleri tespit edip
12:42
if I were to have a seizure and lose consciousness.
239
762356
3192
yardım için bir alarm gönderiyor.
12:45
This just got FDA-approved
240
765572
2816
Bu saat şimdi FDA tarafından da
12:48
as the first smartwatch to get approved in neurology.
241
768412
4140
nörolojide onay alan ilk akıllı saat olarak onaylandı.
12:53
(Applause)
242
773923
7000
(Alkışlar)
13:02
Now, the next slide is what made my skin conductance go up.
243
782674
3531
Sonraki slayt benim cilt iletkenliğimi neyin yükselttiğini gösteriyor.
13:06
One morning, I'm checking my email
244
786811
1706
Bir sabah, e-postalarıma bakıyordum
13:08
and I see a story from a mom
245
788541
2297
ve bir anneden gelen bir hikâyeyi gördüm.
13:10
who said she was in the shower,
246
790862
1886
Söylediğine göre duştayken
13:12
and her phone was on the counter by the shower,
247
792772
2453
ve telefonu duşun yanında tezgahın üzerindeyken
13:15
and it said her daughter might need her help.
248
795249
2157
kızının yardıma ihtiyacı olabileceğini haber verdi.
13:18
So she interrupts her shower and goes running to her daughter's bedroom,
249
798196
3381
O da duştan çıktı ve koşarak kızının yatak odasına gitti,
13:21
and she finds her daughter facedown in bed, blue and not breathing.
250
801601
3743
kızını yatağında yüzüstü konumda, morarmış ve nefes almıyorken buldu.
13:25
She flips her over -- human stimulation --
251
805368
3281
Onu ters çevirdi -- insan uyarısı--
13:28
and her daughter takes a breath, and another breath,
252
808673
3683
ve kızı nefes aldı ve bir nefes daha aldı.
13:32
and her daughter turns pink and is fine.
253
812380
3954
Kızının rengi pembeye döndü ve artık iyiydi.
13:37
I think I turned white reading this email.
254
817551
3224
Sanırım bu e-postayı okurken benim rengim de beyaza döndü.
13:40
My first response is, "Oh no, it's not perfect.
255
820799
2322
İlk tepkim," Yo hayır, bu mükemmel değil.
13:43
The Bluetooth could break, the battery could die.
256
823145
2325
Bluetooth bozulabilirdi, pil bitebilirdi.
13:45
All these things could go wrong. Don't rely on this."
257
825494
2477
Bütün bunlar yanlış gidebilirdi. Buna güvenmeyin." idi.
13:47
And she said, "It's OK. I know no technology is perfect.
258
827995
3408
Ve o anne dedi ki: " Tamam. Hiçbir teknoloji mükemmel değil, biliyorum.
13:51
None of us can always be there all the time.
259
831427
2163
Hiçbirimiz daima orada olamayız.
13:54
But this, this device plus AI
260
834844
4342
Ama bu, bu cihaz artı yapay zekâ
13:59
enabled me to get there in time to save my daughter's life."
261
839210
3104
oraya zamanında gitmemi ve kızımın hayatını kurtarmamı sağladı."
14:05
Now, I've been mentioning children,
262
845933
1906
Burada çocuklardan bahsettim;
14:07
but SUDEP peaks, actually, among people in their 20s, 30s and 40s,
263
847863
5707
ancak SUDEP gerçekte 20, 30 ve 40'lı yaşlardaki insanlarda daha çok görülür
14:13
and the next line I'm going to put up
264
853594
1816
ve şimdi açıklayacağım şey ile
14:15
is probably going to make some people uncomfortable,
265
855434
2453
bazıları rahatsız hissedebilir ama bu hepimiz için
14:17
but it's less uncomfortable than we'll all be
266
857911
2374
bu listenin tanıdıklarımıza uzanması hâline göre
14:20
if this list is extended to somebody you know.
267
860309
3070
daha az rahatsızlık verici olacaktır.
14:24
Could this happen to somebody you know?
268
864437
2338
Bu tanıdığınız birinin başına gelebilir miydi?
14:27
And the reason I bring up this uncomfortable question
269
867197
2742
Bu rahatsız edici soruyu sormamın sebebi
14:29
is because one in 26 of you will have epilepsy at some point,
270
869963
4912
içinizden 26 kişiden birinde bir noktada epilepsi olacağı gerçeğidir.
14:34
and from what I've been learning,
271
874899
2235
Öğrendiğim kadarıyla
14:37
people with epilepsy often don't tell their friends and their neighbors
272
877158
3334
epilepsili kimseler arkadaşlarına ve komşularına
14:40
that they have it.
273
880516
1158
bundan bahsetmezler.
14:41
So if you're willing to let them use an AI or whatever
274
881698
4921
Bir yapay zekâ veya her neyse onu kullanarak
14:46
to summon you in a moment of possible need,
275
886643
4414
olası bir ihtiyaç durumunda size ulaşmalarını sağlamada
14:51
if you would let them know that,
276
891081
1618
istekli olup bunu bildirirseniz
14:52
you could make a difference in their life.
277
892723
2354
onların hayatında bir fark yarabilirsiniz.
14:55
Why do all this hard work to build AIs?
278
895728
2851
Yapay zekâları inşa etmek için neden bu zorlu çalışmayı yapalım?
15:00
A couple of reasons here:
279
900101
1201
Birkaç yanıt işte burada:
15:01
one is Natasha, the girl who lived,
280
901326
2163
Biri Natasha, hayatta kalan kız çocuğu,
15:03
and her family wanted me to tell you her name.
281
903513
2392
ailesi size adını söylememi istedi.
15:06
Another is her family
282
906977
1612
Diğeri de onun ailesi
15:08
and the wonderful people out there
283
908613
2191
ve dışarıdaki harika insanlar,
15:10
who want to be there to support people who have conditions
284
910828
2825
geçmişte başkalarına bahsetmekten rahatsızlık duydukları durumları olan
15:13
that they've felt uncomfortable in the past mentioning to others.
285
913677
3293
insanları desteklemek için orada olmak isteyen insanlar.
15:17
And the other reason is all of you,
286
917901
1873
Diğer neden ise sizlersiniz,
15:19
because we have the opportunity to shape the future of AI.
287
919798
5332
çünkü biz yapay zekânın geleceğini şekillendirme fırsatına sahibiz.
15:25
We can actually change it,
288
925154
2357
Bunu gerçekten değiştirebiliriz,
15:27
because we are the ones building it.
289
927535
2404
çünkü onu inşa edenler biziz.
15:29
So let's build AI
290
929963
1977
O hâlde gelin yapay zekâyı
15:31
that makes everybody's lives better.
291
931964
3292
herkesin hayatını daha iyi hâle getirecek şekilde inşa edelim.
15:35
Thank you.
292
935982
1151
Teşekkürler.
15:37
(Applause)
293
937157
4414
(Alkışlar)
Bu web sitesi hakkında

Bu site size İngilizce öğrenmek için yararlı olan YouTube videolarını tanıtacaktır. Dünyanın dört bir yanından birinci sınıf öğretmenler tarafından verilen İngilizce derslerini göreceksiniz. Videoyu oradan oynatmak için her video sayfasında görüntülenen İngilizce altyazılara çift tıklayın. Altyazılar video oynatımı ile senkronize olarak kayar. Herhangi bir yorumunuz veya isteğiniz varsa, lütfen bu iletişim formunu kullanarak bizimle iletişime geçin.

https://forms.gle/WvT1wiN1qDtmnspy7