ABOUT THE SPEAKER
Russ Altman - Big data techno-­optimist and internist
Russ Altman uses machine learning to better understand adverse effects of medication.

Why you should listen

Professor of bioengineering, genetics, medicine and computer science at Stanford University, Russ Altman's primary research interests are in the application of computing and informatics technologies to problems relevant to medicine. He is particularly interested in methods for understanding drug actions at molecular, cellular, organism and population levels, including how genetic variation impacts drug response.

Altman received the U.S. Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers, a National Science Foundation CAREER Award and Stanford Medical School's graduate teaching award. He has chaired the Science Board advising the FDA Commissioner and currently serves on the NIH Director’s Advisory Committee. He is a clinically active internist, the founder of the PharmGKB knowledge base, and advisor to pharmacogenomics companies.

More profile about the speaker
Russ Altman | Speaker | TED.com
TEDMED 2015

Russ Altman: What really happens when you mix medications?

Russ Altman: İlaçları beraber aldığınızda gerçekte neler olur?

Filmed:
1,766,922 views

İki farklı nedenden dolayı iki farklı ilaç alıyorsanız, burada bir düşünce oluşuyor: Birden fazla ilaç aldığınızda ve ilaçlar kombine olduğunda doktorunuz bunu tamamen anlamayabilir. Çünkü ilaç etkileşimlerini incelemek oldukça zordur. Bu büyüleyici ve erişilebilir konuşmada , Russ Altman doktorların beklenmedik bir ilaç etkileşimleri üzerine çalışmalarında şaşırtıcı bir kaynak bulduklarını gösterir: Motor arama sorguları.
- Big data techno-­optimist and internist
Russ Altman uses machine learning to better understand adverse effects of medication. Full bio

Double-click the English transcript below to play the video.

00:12
So you go to the doctordoktor
and get some teststestler.
0
811
3321
Doktora gittiniz ve bazı testleri
yaptırdınız.
00:16
The doctordoktor determinesbelirleyen
that you have highyüksek cholesterolkolesterol
1
4674
2620
Doktor yüksek kolesterolünüzün
olduğunu ve
00:19
and you would benefityarar
from medicationilaç to treattedavi etmek it.
2
7318
3171
bunu tedavi etmek için ilaçlardan
yararlanabileceğinizi söyledi.
00:22
So you get a pillboxmakinelinin.
3
10981
1556
Böylelikle ilaç kutusunu aldınız.
00:25
You have some confidencegüven,
4
13505
1199
İşe yarayacağına dair
00:26
your physicianhekim has some confidencegüven
that this is going to work.
5
14728
2937
sizin de doktorunuzun da biraz
inancı var.
00:29
The companyşirket that inventedicat edildi it did
a lot of studiesçalışmalar, submittedgönderilmiş it to the FDAFDA.
6
17689
3553
Bunu icat eden şirket birçok çalışma yaptı
ve FDA'nın onayına sundu.
00:33
They studiedokudu it very carefullydikkatlice,
skepticallykuşkuyla, they approvedonaylı it.
7
21266
3107
FDA çok dikkatli bir şekilde üzerinde
çalıştı ve ilacı onayladı.
00:36
They have a roughkaba ideaFikir of how it worksEserleri,
8
24397
1889
Nasıl çalıştığına ve yan etkilerine
00:38
they have a roughkaba ideaFikir
of what the sideyan effectsetkileri are.
9
26310
2453
dair yaklaşık tahminleri var.
00:40
It should be OK.
10
28787
1150
Buraya kadar tamam.
00:42
You have a little more
of a conversationkonuşma with your physicianhekim
11
30864
2818
Doktorunuzla biraz daha konuştunuz ve
00:45
and the physicianhekim is a little worriedendişeli
because you've been bluemavi,
12
33706
2963
doktorunuz keyifsiz göründüğünüz için
endişelendi,
00:48
haven'tyok feltkeçe like yourselfkendin,
13
36693
1293
kendinizi iyi
hissetmiyorsunuz,
00:50
you haven'tyok been ableyapabilmek to enjoykeyfini çıkarın things
in life quiteoldukça as much as you usuallygenellikle do.
14
38010
3731
artık normalde olduğu gibi hayatınızdan
zevk alamıyorsunuz.
00:53
Your physicianhekim saysdiyor, "You know,
I think you have some depressiondepresyon.
15
41765
3186
Doktorunuz size "Depresyonun olduğunu
düşünüyorum. Sana başka
00:57
I'm going to have to give
you anotherbir diğeri pillhap."
16
45792
2315
bir ilaç daha vereceğim." diyor.
01:00
So now we're talkingkonuşma
about two medicationsilaçlar.
17
48934
2483
Artık iki ilaçtan bahsediyoruz.
01:03
This pillhap alsoAyrıca -- millionsmilyonlarca
of people have takenalınmış it,
18
51441
3104
Bu ilaç -- milyonlarca insanın aldığı,
firmanın hakkında
01:06
the companyşirket did studiesçalışmalar,
the FDAFDA lookedbaktı at it -- all good.
19
54569
3631
çalışmalar yaptığı, FDA'nın kontrol ettiği
bir ilaç -- oldukça güzel.
01:10
Think things should go OK.
20
58823
2057
İşlerin iyi gittiğini düşünün.
01:12
Think things should go OK.
21
60904
2197
İşlerin iyi gittiğini düşünün.
01:15
Well, wait a minutedakika.
22
63125
1439
Bekleyin bir dakika.
01:16
How much have we studiedokudu
these two togetherbirlikte?
23
64588
3517
Kaç tane çalışmada bu ikisini birlikte
değerlendirdik ki?
01:20
Well, it's very hardzor to do that.
24
68630
2300
Bunu yapmak oldukça zordur.
01:22
In factgerçek, it's not traditionallygeleneksel donetamam.
25
70954
2130
Aslında normalde pek de yapılmaz.
"Pazarlama sonrası denetim"
dediğimiz, ilacın
01:25
We totallybütünüyle dependbağımlı on what we call
"post-marketingsonrası pazarlama surveillancegözetim,"
26
73108
5518
piyasaya çıktıktan sonraki deneyimlere
01:30
after the drugsilaçlar hitvurmak the marketpazar.
27
78650
1880
tamamen bel bağlamış durumdayız.
01:32
How can we figureşekil out
if badkötü things are happeningolay
28
80996
2848
Bu iki ilaç arasında kötü etkileşimler
oluyorsa,
01:35
betweenarasında two medicationsilaçlar?
29
83868
1357
bunları nasıl anlayacağız?
01:37
ThreeÜç? FiveBeş? SevenYedi?
30
85249
2030
3? 5? Peki ya 7 olursa?
01:39
AskSormak your favoritesevdiğim personkişi
who has severalbirkaç diagnosestanıları
31
87708
2415
Birden fazla tanı almış olan,
sevdiğiniz herhangi bir
01:42
how manyçok medicationsilaçlar they're on.
32
90147
1834
insana kaç ilaç kullandığını sorun.
01:44
Why do I carebakım about this problemsorun?
33
92530
1580
Neden bu problemi önemsiyorum?
01:46
I carebakım about it deeplyderinden.
34
94134
1157
Bunu son derece
önemsiyorum.
01:47
I'm an informaticsBilişim and dataveri scienceBilim guy
and really, in my opiniongörüş,
35
95315
4304
Ben bir bilişimciyim ve veri bilimi
insanıyım, bence gerçekten,
01:51
the only hopeumut -- only hopeumut --
to understandanlama these interactionsetkileşimler
36
99643
3745
bu husustaki tek umut çok sayıda veri
kaynağını kullanarak
01:55
is to leverageKaldıraç lots
of differentfarklı sourceskaynaklar of dataveri
37
103412
3056
ilaçların ne zaman birlikte güvenle
kullanılabileceğini ya da
01:58
in ordersipariş to figureşekil out
when drugsilaçlar can be used togetherbirlikte safelygüvenli bir şekilde
38
106492
3556
kullanılamayacağını aradaki etkileşimleri
hesaba katarak
02:02
and when it's not so safekasa.
39
110072
1777
tespit edebiliriz.
02:04
So let me tell you a dataveri scienceBilim storyÖykü.
40
112615
2051
Size bir veri bilimi hikayesi anlatayım:
02:06
And it beginsbaşlar with my studentÖğrenci NickNick.
41
114690
2154
Nick adındaki bir öğrencimle başlıyor.
02:08
Let's call him "NickNick,"
because that's his nameisim.
42
116868
2380
Ona "Nick" diyelim. Çünkü bu onun
gerçek adı.
02:11
(LaughterKahkaha)
43
119272
1592
(Kahkahalar)
02:12
NickNick was a younggenç studentÖğrenci.
44
120888
1201
Nick genç bir öğrenciydi.
02:14
I said, "You know, NickNick, we have
to understandanlama how drugsilaçlar work
45
122113
3079
Ona, "Nick, bildiğin üzere ilaçların nasıl
çalıştığını, birlikte
02:17
and how they work togetherbirlikte
and how they work separatelyayrı ayrı,
46
125216
2626
ve ayrı ayrı nasıl çalıştıklarını anlamak
zorundayız.
02:19
and we don't have a great understandinganlayış.
47
127866
1922
Henüz çoğu şey bilmiyoruz."dedim.
02:21
But the FDAFDA has madeyapılmış availablemevcut
an amazingşaşırtıcı databaseveritabanı.
48
129812
2405
FDA mükemmel, kullanışlı bir
veritabanı hazırladı.
02:24
It's a databaseveritabanı of adverseolumsuz eventsolaylar.
49
132241
1699
Bu veritabanı ilaç
etkileşimlerini içeriyor.
02:26
They literallyharfi harfine put on the web --
50
134321
1642
Harfiyen internet
sitesine koymuşlar.
02:27
publiclyGenel olarak availablemevcut, you could all
downloadindir it right now --
51
135987
3119
İsteyen herkes şimdi
bile gidip indirebilir.
02:31
hundredsyüzlerce of thousandsbinlerce
of adverseolumsuz eventolay reportsraporlar
52
139130
3627
Hastalar, doktorlar,
şirketler ve eczacılar
02:34
from patientshastalar, doctorsdoktorlar,
companiesşirketler, pharmacistseczacı.
53
142781
3760
tarafından bildirilmiş yüz binlerce
ilaç etkileşimi bildirimi var.
02:38
And these reportsraporlar are prettygüzel simplebasit:
54
146565
1749
Bu bildiriler oldukça basit;
02:40
it has all the diseaseshastalıklar
that the patienthasta has,
55
148338
2658
Hastanın sahip olduğu tüm hastalıklar,
02:43
all the drugsilaçlar that they're on,
56
151020
1767
kullandığı tüm ilaçlar ve
02:44
and all the adverseolumsuz eventsolaylar,
or sideyan effectsetkileri, that they experiencedeneyim.
57
152811
3818
deneyimledikleri tüm yan etkiler ve
etkileşimler.
02:48
It is not all of the adverseolumsuz eventsolaylar
that are occurringmeydana gelen in AmericaAmerika todaybugün,
58
156653
3436
Amerika'da yaşanan ilaç etkileşimlerinin
hepsi bu değil.
02:52
but it's hundredsyüzlerce and hundredsyüzlerce
of thousandsbinlerce of drugsilaçlar.
59
160113
2578
Daha geride yüzlerce, yüz binlerce ilaç
var.
02:54
So I said to NickNick,
60
162715
1299
Sonra Nick'e dedim ki,
02:56
"Let's think about glucoseglikoz.
61
164038
1826
"Glikozu ele alalım,
02:57
GlucoseGlikoz is very importantönemli,
and we know it's involvedilgili with diabetesdiyabet.
62
165888
3567
Glikoz hayli önemli,
ve biliyoruz ki diyabetle de ilişkilli.
03:01
Let's see if we can understandanlama
glucoseglikoz responsetepki.
63
169479
3970
Belki de kan şekeri üzerinden bu
sorunu çözebiliriz ."
03:05
I sentgönderilen NickNick off. NickNick camegeldi back.
64
173473
2458
Nick'le vedalaştık. Sonrasında Nick
geri geldi.
03:08
"RussRuss," he said,
65
176248
1786
"Russ," dedi
03:10
"I've createdoluşturulan a classifierSınıflandırıcısı that can
look at the sideyan effectsetkileri of a drugilaç
66
178351
5112
"Veritabanından ilacın yan etkilerine
bakacak,
03:15
basedmerkezli on looking at this databaseveritabanı,
67
183487
2051
sana bu ilacın kan şekerini oynatıp
oynatmayacağını söyleyecek
03:17
and can tell you whetherolup olmadığını that drugilaç
is likelymuhtemelen to changedeğişiklik glucoseglikoz or not."
68
185562
4271
bir sınıflandırıcı yarattım."
03:21
He did it. It was very simplebasit, in a way.
69
189857
2016
Çok basit çalışıyor temelde.
03:23
He tookaldı all the drugsilaçlar
that were knownbilinen to changedeğişiklik glucoseglikoz
70
191897
2635
Kan şekerini oynattığı bilinen
bütün ilaçları alıyor,
03:26
and a bunchDemet of drugsilaçlar
that don't changedeğişiklik glucoseglikoz,
71
194556
2389
ayrıca kan şekerine etki etmeyen
bir grup ilacı da alıyor ve
03:28
and said, "What's the differencefark
in theironların sideyan effectsetkileri?
72
196969
2888
şunu soruyor "Bu ilaçların yan etkileri
arasında ne fark var?
03:31
DifferencesFarklılıklar in fatigueyorgunluk? In appetiteiştah?
In urinationidrara çıkma habitsalışkanlıkları?"
73
199881
4852
Yorgunluk? İştah? İdrar sıklığı?"
03:36
All those things conspiredkomplo
to give him a really good predictorPredictor.
74
204757
2960
Bunların tümü onun
iyi tahminler yapmasını sağladı.
03:39
He said, "RussRuss, I can predicttahmin
with 93 percentyüzde accuracydoğruluk
75
207741
2548
"Russ, yüzde 93 isabetle
bir ilacın kan şekerine
03:42
when a drugilaç will changedeğişiklik glucoseglikoz."
76
210313
1572
etkisini bulabiliyorum" dedi.
03:43
I said, "NickNick, that's great."
77
211909
1416
"Harika" dedim ona.
03:45
He's a younggenç studentÖğrenci,
you have to buildinşa etmek his confidencegüven.
78
213349
2896
Genç bir öğrenci o,
kendine güvenini kırmamalısınız.
03:48
"But NickNick, there's a problemsorun.
79
216269
1390
"Nick problem var.
Dünyada her
03:49
It's that everyher physicianhekim in the worldDünya
knowsbilir all the drugsilaçlar that changedeğişiklik glucoseglikoz,
80
217683
3960
doktor, tüm ilaçların
glikozu değiştirdiğini bilir
03:53
because it's coreçekirdek to our practiceuygulama.
81
221667
2038
çünkü bu bizim uygulamanın özüdür.
03:55
So it's great, good job,
but not really that interestingilginç,
82
223729
3722
Bu harika, iyi bir iş ama
yeterince ilginç değil
03:59
definitelykesinlikle not publishableyayınlanabilir."
83
227475
1531
ve kesinlikle yayınlanamaz
04:01
(LaughterKahkaha)
84
229030
1014
(Kahkahalar)
04:02
He said, "I know, RussRuss.
I thought you mightbelki say that."
85
230068
2550
Biliyorum Russ, senin Nick’in
zeki olduğunu
04:04
NickNick is smartakıllı.
86
232642
1152
söyleyeceğini
düşündüm, dedi.
04:06
"I thought you mightbelki say that,
so I did one other experimentdeney.
87
234149
2874
ve bir başka deney daha yaptım
diye söylersin diye düşündüm.
04:09
I lookedbaktı at people in this databaseveritabanı
who were on two drugsilaçlar,
88
237047
2928
Veritabanında iki ilaç alan
insanlara baktım.
04:11
and I lookedbaktı for signalssinyalleri similarbenzer,
glucose-changingglikoz değiştirme signalssinyalleri,
89
239999
4422
Ve benzer sinyallere,
iki ilaç alan insanların
04:16
for people takingalma two drugsilaçlar,
90
244445
1624
değişen glikoz değişim
sinyallerine baktım
04:18
where eachher drugilaç aloneyalnız
did not changedeğişiklik glucoseglikoz,
91
246093
5569
Ve her bir ilaç tek başına
glikozu değiştirmedi
04:23
but togetherbirlikte I saw a stronggüçlü signalişaret."
92
251686
2460
Fakat bu iki ilacın beraber
güçlü bir sinyal verdiğini gördüm.
04:26
And I said, "Oh! You're cleverzeki.
Good ideaFikir. ShowGöster me the listliste."
93
254170
3149
Ve ben “Ah, ne kadar zekisin,
çok iyi bir fikir, hadi bana
listeyi göster” dedim.
04:29
And there's a bunchDemet of drugsilaçlar,
not very excitingheyecan verici.
94
257343
2254
Ve önümde heyecan verici
olmayan bir ilaç listesi vardı.
04:31
But what caughtyakalandı my eyegöz
was, on the listliste there were two drugsilaçlar:
95
259621
3932
Fakat listede iki ilaca gözüm takıldı:
04:35
paroxetineparoksetin, or PaxilPaxil, an antidepressantantidepresan;
96
263577
3393
Bunlar bir antidepresan
olan paroksetin veya paxil
04:39
and pravastatinDoğum, or PravacholPravachol,
a cholesterolkolesterol medicationilaç.
97
267756
3570
ve kolesterol ilacı olan
pravastatin veya pravachol.
04:43
And I said, "Huh. There are millionsmilyonlarca
of AmericansAmerikalılar on those two drugsilaçlar."
98
271936
4283
Ve ben “ hah, bu iki ilacı alan
milyonlarca Amerikan var” dedim
04:48
In factgerçek, we learnedbilgili latersonra,
99
276243
1246
Aslında biz bunu .
sonradan öğrendik
04:49
15 millionmilyon AmericansAmerikalılar on paroxetineparoksetin
at the time, 15 millionmilyon on pravastatinDoğum,
100
277513
6032
15 milyon Amerikan paroksetin alırken,
aynı anda 15 milyon pravastatin alıyor
04:55
and a millionmilyon, we estimatedtahmini, on bothher ikisi de.
101
283569
2817
ve 1 milyon, ki bu bizim tahminimizdi,
her ikisini birden alıyor.
Ve bu glikoz sorunları olan
04:58
So that's a millionmilyon people
102
286767
1254
05:00
who mightbelki be havingsahip olan some problemssorunlar
with theironların glucoseglikoz
103
288045
2453
bir milyon insan
05:02
if this machine-learningMakine öğrenimi mumbomırıldanmak jumboJumbo
that he did in the FDAFDA databaseveritabanı
104
290522
3206
onun FDA veri tabanında yaptığı,
05:05
actuallyaslında holdstutar up.
105
293752
1254
makine tarafından öğrenilen
anlamsız dil, aslında gösterildi.
05:07
But I said, "It's still not publishableyayınlanabilir,
106
295030
1927
Fakat ben “hala bunun
yayınlanabilir olmadığını,
05:08
because I love what you did
with the mumbomırıldanmak jumboJumbo,
107
296981
2296
Yaptığın ve makinanın öğrendiği
05:11
with the machinemakine learningöğrenme,
108
299301
1246
anlamsız dili sevdiğimi,
05:12
but it's not really standard-of-proofgeçirmez standart
evidencekanıt that we have."
109
300571
3864
fakat elimizdeki gerçek kanıtın
standart bir kanıt olmadığını söyledim
05:17
So we have to do something elsebaşka.
110
305618
1589
Bu yüzden başka bir şey
yapmak zorundaydık.
05:19
Let's go into the StanfordStanford
electronicelektronik medicaltıbbi recordkayıt.
111
307231
2876
Hadi Stanford elektronik
medikal kayıtlara girelim.
05:22
We have a copykopya of it
that's OK for researchAraştırma,
112
310131
2064
Biz de onların bir kopyası mevcuttu
ve bunlar araştırma için yeterliydi.
05:24
we removedçıkarıldı identifyingtanımlama informationbilgi.
113
312219
2046
Tanımlanma bilgilerini kaldırdık.
05:26
And I said, "Let's see if people
on these two drugsilaçlar
114
314581
2503
Ve ben “ hadi o zaman
bu iki ilacı alan insanların
05:29
have problemssorunlar with theironların glucoseglikoz."
115
317108
1769
Glikozlarında bir sorun
var mı bir görelim” dedim
05:31
Now there are thousandsbinlerce
and thousandsbinlerce of people
116
319242
2207
Stanford medikal kayıtlarında paroksetin
05:33
in the StanfordStanford medicaltıbbi recordskayıtlar
that take paroxetineparoksetin and pravastatinDoğum.
117
321473
3459
ve pravastatin alan binlerce
ve binlerce insan vardı.
05:36
But we neededgerekli specialözel patientshastalar.
118
324956
1799
ancak bizim özel hastalara
ihtiyacımız vardı.
05:38
We neededgerekli patientshastalar who were on one of them
and had a glucoseglikoz measurementÖlçüm,
119
326779
4597
Bizim ihtiyaç duyduğumuz hastalar,
bir ilacı alıp ve glikoz ölçümü yapan
05:43
then got the secondikinci one and had
anotherbir diğeri glucoseglikoz measurementÖlçüm,
120
331400
3449
sonra ikinciyi alıp tekrar glikoz
ölçümü yapanlar olmalıydı.
05:46
all withiniçinde a reasonablemakul perioddönem of time --
something like two monthsay.
121
334873
3615
Ve tüm bunlar iki ay gibi makul
bir zaman aralığında olmalıydı.
05:50
And when we did that,
we foundbulunan 10 patientshastalar.
122
338512
3159
Ve biz bunu yaptığımızda, 10 hasta bulduk.
05:54
HoweverAncak, eightsekiz out of the 10
had a bumpçarpmak in theironların glucoseglikoz
123
342592
4538
Bunlardan 8 tanesinin glikozunda
ikinci P’yi aldığında fırlama oluyordu.
05:59
when they got the secondikinci P --
we call this P and P --
124
347154
2645
onlar ikinci P’yi aldıklarında,
olan fırlamayı P ve
P -- diye adlandırıyorduk
06:01
when they got the secondikinci P.
125
349823
1310
06:03
EitherHer iki one could be first,
the secondikinci one comesgeliyor up,
126
351157
2562
Herhangi birini önce alıyordu ve
ikincisi sonradan geliyordu.
06:05
glucoseglikoz wentgitti up
20 milligramsMG perbaşına deciliterdesilitre.
127
353743
2847
Ve glikoz desilitre başına
20 miligram yükseliyordu.
06:08
Just as a reminderuyarı mektubu,
128
356614
1158
Sadece bir hatırlatma.
06:09
you walkyürümek around normallynormalde,
if you're not diabeticşeker hastası,
129
357796
2325
Diyabet değilseniz, normalde
06:12
with a glucoseglikoz of around 90.
130
360145
1359
glikozunuz 90
civarında seyreder.
06:13
And if it getsalır up to 120, 125,
131
361528
2076
Ama 120,125 olursa
doktorunuz sizin potansiyel
06:15
your doctordoktor beginsbaşlar to think
about a potentialpotansiyel diagnosisTanı of diabetesdiyabet.
132
363628
3450
bir diyabet hastası
olduğunuzu düşünmeye başlar.
06:19
So a 20 bumpçarpmak -- prettygüzel significantönemli.
133
367102
2991
Böyle bir 20'lik bir artış-
oldukça önemlidir-
06:22
I said, "NickNick, this is very coolgüzel.
134
370601
1904
Ben “ Nick bu çok iyi.
06:25
But, I'm sorry, we still
don't have a paperkâğıt,
135
373616
2053
Fakat üzgünüm, hala bir makalemiz yok,
06:27
because this is 10 patientshastalar
and -- give me a breakkırılma --
136
375693
2579
10 hasta var ve – biraz ara verelim-
06:30
it's not enoughyeterli patientshastalar."
137
378296
1245
bu yeterli hasta
sayısı değil” dedim.
06:31
So we said, what can we do?
138
379565
1306
Biz ne yapabiliriz
diye düşündük
06:32
And we said, let's call our friendsarkadaşlar
at HarvardHarvard and VanderbiltVanderbilt,
139
380895
2976
Bostandaki Harvard ve
Nashnille'de Vanderbilt'deki
06:35
who alsoAyrıca -- HarvardHarvard in BostonBoston,
VanderbiltVanderbilt in NashvilleNashville,
140
383895
2587
arkadaşlarımızı aramaya karar verdik.
06:38
who alsoAyrıca have electronicelektronik
medicaltıbbi recordskayıtlar similarbenzer to oursbizim.
141
386506
2821
çünkü, orada bizdeki medikal
kayıtlara benzer elektronik
kayıtlar mevcuttu.
06:41
Let's see if they can find
similarbenzer patientshastalar
142
389351
2020
P ilacı kullanan ve diğer P ilacı kullanan
06:43
with the one P, the other P,
the glucoseglikoz measurementsölçümler
143
391395
3276
aynı hastalardaki ihtiyacımız olan
06:46
in that rangemenzil that we need.
144
394695
1600
glikoz ölçümlerini görelim.
06:48
God blesskutsamak them, VanderbiltVanderbilt
in one weekhafta foundbulunan 40 suchböyle patientshastalar,
145
396787
4955
Şükürler olsun ki,
1 haftada içinde Vanderbilt'de
06:53
sameaynı trendakım.
146
401766
1189
aynı eğilimlerde olan
40 hasta buldu.
06:55
HarvardHarvard foundbulunan 100 patientshastalar, sameaynı trendakım.
147
403804
3620
Hardvard, aynı eğilimlerde
100 hasta buldu.
06:59
So at the endson, we had 150 patientshastalar
from threeüç diverseçeşitli medicaltıbbi centersmerkezleri
148
407448
4281
Sonunda 3 farklı merkezde
bu iki aynı ilacı alan
07:03
that were tellingsöylüyorum us that patientshastalar
gettingalma these two drugsilaçlar
149
411753
3297
150 hastamız vardı ve
07:07
were havingsahip olan theironların glucoseglikoz bumpçarpmak
somewhatbiraz significantlyanlamlı.
150
415074
2703
onların glikozlarında
önemli ölçüde artış saptandı.
07:10
More interestinglyilginç biçimde,
we had left out diabeticsdiyabet,
151
418317
2810
Daha ilginci, biz diyabetlileri bıraktık
07:13
because diabeticsdiyabet alreadyzaten
have messedhaberci up glucoseglikoz.
152
421151
2317
çünkü onların glikozları
çoktan bozulmuştu.
07:15
When we lookedbaktı
at the glucoseglikoz of diabeticsdiyabet,
153
423492
2238
Diyabetlilerin glikozlarına baktığımızda
07:17
it was going up 60 milligramsMG
perbaşına deciliterdesilitre, not just 20.
154
425754
3435
desilitre başına 20 değil,
60 miligram artmıştı.
07:21
This was a bigbüyük dealanlaştık mı, and we said,
"We'veBiz ettik got to publishyayınlamak this."
155
429760
3452
Bu büyük bir şeydi ve
"bunu yayınlamalıyız" dedik.
07:25
We submittedgönderilmiş the paperkâğıt.
156
433236
1179
Makaleyi, FDA'den,
Stanford'dan
07:26
It was all dataveri evidencekanıt,
157
434439
2111
Vanderbilt'ten, Hardvard'dan
07:28
dataveri from the FDAFDA, dataveri from StanfordStanford,
158
436574
2483
tüm kanıtlarla
07:31
dataveri from VanderbiltVanderbilt, dataveri from HarvardHarvard.
159
439081
1946
sunduk.
07:33
We had not donetamam a singletek realgerçek experimentdeney.
160
441051
2396
Biz tek bir gerçek deney yapmamıştık.
07:36
But we were nervoussinir.
161
444495
1296
Gergindik.
07:38
So NickNick, while the paperkâğıt
was in reviewgözden geçirmek, wentgitti to the lablaboratuvar.
162
446201
3730
Makale gözden geçilirken, Nick laba gitti
07:41
We foundbulunan somebodybirisi
who knewbiliyordum about lablaboratuvar stuffşey.
163
449955
2462
ve lab işlerinden anlayan birisini bulduk.
07:44
I don't do that.
164
452441
1393
Bunu ben yapmadım.
07:45
I take carebakım of patientshastalar,
but I don't do pipettesPipetler.
165
453858
2417
Hastalarla ilgilenirim ama
pipetleme işini ben yapmam.
07:49
They taughtöğretilen us how to feedbesleme micefareler drugsilaçlar.
166
457420
3053
Bize nasıl fareleri ilaçlarla
besleyeceğimizi öğrettiler.
07:52
We tookaldı micefareler and we gaveverdi them
one P, paroxetineparoksetin.
167
460864
2414
Fareleri aldık ve onlara
bir P, paroksetine verdik.
07:55
We gaveverdi some other micefareler pravastatinDoğum.
168
463302
2508
Diğer bir farelere pravastatin verdik
07:57
And we gaveverdi a thirdüçüncü groupgrup
of micefareler bothher ikisi de of them.
169
465834
3595
ve üçüncü bir gruba
iki ilacı birden verdik.
08:01
And lobak and beholdişte, glucoseglikoz wentgitti up
20 to 60 milligramsMG perbaşına deciliterdesilitre
170
469893
3946
Farelerde, glikoz desilitre
başına 20'den 60'a kadar
08:05
in the micefareler.
171
473863
1171
arttığını gözlemledik.
08:07
So the paperkâğıt was acceptedkabul edilmiş
basedmerkezli on the informaticsBilişim evidencekanıt aloneyalnız,
172
475058
3158
Makale, yalnızca kanıtlara
dayanılarak kabul edildi
08:10
but we addedkatma a little noteNot at the endson,
173
478240
1894
fakat biz sonuna eğer
bu ikisini farelere
08:12
sayingsöz, oh by the way,
if you give these to micefareler, it goesgider up.
174
480158
2899
verirseniz glikoz artar diye
ufak bir not ekledik.
08:15
That was great, and the storyÖykü
could have endedbitti there.
175
483081
2508
Bu harika bir şeydi ve
hikaye burada bitmeliydi.
08:17
But I still have sixaltı and a halfyarım minutesdakika.
176
485613
1997
Fakat hala 6 buçuk dakikam var.
08:19
(LaughterKahkaha)
177
487634
2807
(Kahkahalar)
08:22
So we were sittingoturma around
thinkingdüşünme about all of this,
178
490465
2815
Biz hala bunun üzerine düşünüyorduk
08:25
and I don't rememberhatırlamak who thought
of it, but somebodybirisi said,
179
493304
2735
Kim düşündü hatırlamıyorum ama birisi
08:28
"I wondermerak etmek if patientshastalar
who are takingalma these two drugsilaçlar
180
496063
3201
eğer hastalar bu iki ilacı
beraber alırlarsa
08:31
are noticingfark sideyan effectsetkileri
of hyperglycemiahiperglisemi.
181
499288
3553
hiperglisemi yan etkilerini görür, dedi.
08:34
They could and they should.
182
502865
1496
Oldu ve olmalıydı.
08:36
How would we ever determinebelirlemek that?"
183
504761
1877
Biz bunu nasıl belirleyebilirdik?
08:39
We said, well, what do you do?
184
507551
1443
"Ne yapmalıyız?" diye sorduk.
08:41
You're takingalma a medicationilaç,
one newyeni medicationilaç or two,
185
509018
2580
Bir ilaç alıyorsun ve
bir ya da iki ilaç daha ekleniyor
08:43
and you get a funnykomik feelingduygu.
186
511622
1538
ve eğlenceli duyguların oluyor.
08:45
What do you do?
187
513184
1151
Ne yaparsınız?
08:46
You go to GoogleGoogle
188
514359
1151
Google'ı açıp,
08:47
and typetip in the two drugsilaçlar you're takingalma
or the one drugilaç you're takingalma,
189
515534
3349
aldığı iki ilacın veya
tek ilacın adını yazıp
08:50
and you typetip in "sideyan effectsetkileri."
190
518907
1603
yan etkilerini araştırırsın.
08:52
What are you experiencingyaşandığı?
191
520534
1356
Ne umuyorsunuz?
08:54
So we said OK,
192
522239
1151
Biz "tamam" diyip
Google'a girdik ve onların
araştırma günlüklerine
08:55
let's asksormak GoogleGoogle if they will sharepay
theironların searcharama logsgünlükleri with us,
193
523414
3056
bizimle paylaşıp
paylaşmayacaklarını sorduk
08:58
so that we can look at the searcharama logsgünlükleri
194
526494
1833
bu yüzden araştırma
günlüklerine baktık
09:00
and see if patientshastalar are doing
these kindsçeşit of searchesaramalar.
195
528351
2565
ve hastaların böyle bir araştırma
yapıp yapmadıklarını gördük.
09:02
GoogleGoogle, I am sorry to say,
deniedinkar our requestistek.
196
530940
3275
Google" üzgünüm ama
isteğiniz rededildi" dedi.
09:06
So I was bummedBütün yıktı.
197
534819
1151
Ben şok oldum.
09:07
I was at a dinnerakşam yemegi with a colleagueçalışma arkadaşı
who worksEserleri at MicrosoftMicrosoft ResearchAraştırma
198
535994
3166
Microsoftta çalışan bir
arkadaşla yemekteydim ve
09:11
and I said, "We wanted to do this studyders çalışma,
199
539184
1941
"Böyle bir çalışma yapmak
istedik ama Google
09:13
GoogleGoogle said no, it's kindtür of a bummerserseri."
200
541149
1880
"hayır, bu bir tür beleşçilik" dedi,
dedim
09:15
He said, "Well, we have
the BingBing searchesaramalar."
201
543053
2086
Arkadaşımsa" evet bizim
Bing araştırmalarımız var" dedi.
09:18
(LaughterKahkaha)
202
546195
3483
(Kahkahalar)
09:22
Yeah.
203
550805
1267
Evet
09:24
That's great.
204
552096
1151
Bu harika
09:25
Now I feltkeçe like I was --
205
553271
1151
Şimdi ben---
09:26
(LaughterKahkaha)
206
554446
1000
( kahkahalar)
09:27
I feltkeçe like I was talkingkonuşma to NickNick again.
207
555470
2412
Tekrar Nick ile konuşuyormuşum
gibi hissettim.
09:30
He worksEserleri for one of the largesten büyük
companiesşirketler in the worldDünya,
208
558437
2624
O dünyadanın en büyük
şirketlerinden birisinde çalışıyor
09:33
and I'm alreadyzaten tryingçalışıyor
to make him feel better.
209
561085
2206
ve ben onun kendisinin daha
iyi hissetmesi için çabalıyorum.
09:35
But he said, "No, RussRuss --
you mightbelki not understandanlama.
210
563315
2445
Ama "Hayır,
Russ anlamamış olabilirsin" dedi
09:37
We not only have BingBing searchesaramalar,
211
565784
1500
"Bizim sadece
Bing araştırmalarımız yok
09:39
but if you use InternetInternet ExplorerExplorer
to do searchesaramalar at GoogleGoogle,
212
567308
3340
Eğer siz İnternet Explorer'ı
kullanarak Google'da,
09:42
YahooYahoo, BingBing, any ...
213
570672
1891
Yahoo'da , Bing'de veya
herhangi bir yerde arama yaparsanız
09:44
Then, for 18 monthsay, we keep that dataveri
for researchAraştırma purposesamaçlar only."
214
572587
3643
Biz o datayı 18 ay koruma
altına alırız." dedi
09:48
I said, "Now you're talkingkonuşma!"
215
576254
1936
"Ha şöyle!" dedim.
09:50
This was EricEric HorvitzHorvitz,
my friendarkadaş at MicrosoftMicrosoft.
216
578214
2198
Microsoft'ta çalışan Eric Horvitz
adında bir arkadaşımdı.
09:52
So we did a studyders çalışma
217
580436
1695
Bunun üzerine biz
bir çalışma yaptık
09:54
where we definedtanımlanmış 50 wordskelimeler
that a regulardüzenli personkişi mightbelki typetip in
218
582155
4619
Hiperglisemisi olan
normal insanların yazdığı
09:58
if they're havingsahip olan hyperglycemiahiperglisemi,
219
586798
1602
50 kelime belirledik.
10:00
like "fatigueyorgunluk," "losskayıp of appetiteiştah,"
"urinatingidrar a lot," "peeingpeeing a lot" --
220
588424
4762
Örneğin "yorgunluk, iştah kaybı,
sık idrara çıkma,
fazla idrar yapma--" gibi
10:05
forgiveaffetmek me, but that's one
of the things you mightbelki typetip in.
221
593210
2767
üzgünüm ama bu yazılan
şeylerden bir tanesi.
10:08
So we had 50 phrasesifadeler
that we calleddenilen the "diabetesdiyabet wordskelimeler."
222
596001
2790
Böylelikle biz 50 ifade belirleyerek
onları "diyabet kelimeleri"
olarak adlandırdık.
10:10
And we did first a baselinebaşlangıç.
223
598815
2063
Biz ilk olarak alt sınırı belirledik.
10:12
And it turnsdönüşler out
that about .5 to one percentyüzde
224
600902
2704
ve bu konuda tüm İnternet aramalarının
10:15
of all searchesaramalar on the InternetInternet
involvedahil one of those wordskelimeler.
225
603630
2982
yüzde 0.5 ile biri arasında
bu kelimelerden birini içerir.
10:18
So that's our baselinebaşlangıç rateoran.
226
606636
1742
Böylelikler bu bizim
alt sınır oranımız oldu.
10:20
If people typetip in "paroxetineparoksetin"
or "PaxilPaxil" -- those are synonymseş anlamlı --
227
608402
4143
Eğer insanlar "paroksetin
veya paxil -- bunlar eş anlamlıdır--
10:24
and one of those wordskelimeler,
228
612569
1215
kelimelerinden birisini
arattığında
10:25
the rateoran goesgider up to about two percentyüzde
of diabetes-typediyabet-tip wordskelimeler,
229
613808
4890
diyabet kelimelerinin oranı
yüzde ikiye yükselecektir.
10:30
if you alreadyzaten know
that there's that "paroxetineparoksetin" wordsözcük.
230
618722
3044
Eğer, paroksetin kelimesinin
olduğunu biliyorsanız,
10:34
If it's "pravastatinDoğum," the rateoran goesgider up
to about threeüç percentyüzde from the baselinebaşlangıç.
231
622191
4547
eğer o kelime pravastatinse,
oran alt sınırdan yüzde üçe yükselecektir.
10:39
If bothher ikisi de "paroxetineparoksetin" and "pravastatinDoğum"
are presentmevcut in the querySorgu,
232
627171
4390
Sorgulamada hem paroksetin
hem de pravastatin varsa,
10:43
it goesgider up to 10 percentyüzde,
233
631585
1669
oran yüzde 10'a çıkacaktır.
10:45
a hugeKocaman three-üç- to four-foldFour-Fold increaseartırmak
234
633278
3461
diyabet kelimeleri veya
hiperglisemi kelimeleri içerisinde
10:48
in those searchesaramalar with the two drugsilaçlar
that we were interestedilgili in,
235
636763
3389
ilgilendiğimiz bu iki ilaç ile ilgili
10:52
and diabetes-typediyabet-tip wordskelimeler
or hyperglycemia-typehiperglisemi tipi wordskelimeler.
236
640176
3566
oldukça büyük üç dört katlık bir artış.
10:56
We publishedyayınlanan this,
237
644216
1265
Bunu yayınladık
10:57
and it got some attentionDikkat.
238
645505
1466
ve aksiyon aldık.
10:58
The reasonneden it deserveshak ediyor attentionDikkat
239
646995
1778
Aksiyon almamızın nedeni ise,
11:00
is that patientshastalar are tellingsöylüyorum us
theironların sideyan effectsetkileri indirectlydolaylı olarak
240
648797
4312
araştırma süresince, hastalar bize
dolaylı yoldan yan
etkilerini anlatmalarıydı.
11:05
throughvasitasiyla theironların searchesaramalar.
241
653133
1156
11:06
We broughtgetirdi this
to the attentionDikkat of the FDAFDA.
242
654313
2138
Bunu FDA dikkatine sunduk
11:08
They were interestedilgili.
243
656475
1269
ve onlar ilgilendiler.
11:09
They have setset up socialsosyal mediamedya
surveillancegözetim programsprogramlar
244
657768
3606
Microsoft ile ortaklaşa
sosyal medya üzerinden
11:13
to collaborateişbirliği yapmak with MicrosoftMicrosoft,
245
661398
1751
oldukça iyi bir alt yapısı olan
11:15
whichhangi had a niceGüzel infrastructurealtyapı
for doing this, and othersdiğerleri,
246
663173
2794
Twitter aramalarına,
Facebook aramalarına
11:17
to look at TwitterTwitter feedsbeslemeleri,
247
665991
1282
Araştırma loglarına
bakmak için
11:19
to look at FacebookFacebook feedsbeslemeleri,
248
667297
1716
anket programları kurarak,
11:21
to look at searcharama logsgünlükleri,
249
669037
1311
ayrı ayrı veya birlikte
ilaçların erken belirtilerini,
11:22
to try to see earlyerken signsişaretler that drugsilaçlar,
eitherya individuallytek tek or togetherbirlikte,
250
670372
4909
olası problemleri görmeye çalıştılar.
11:27
are causingneden olan problemssorunlar.
251
675305
1589
Bundan ne çıkarmalıyım?
Neden bu
hikayeyi anlattım?
11:28
What do I take from this?
Why tell this storyÖykü?
252
676918
2174
İlk olarak,
11:31
Well, first of all,
253
679116
1207
Büyük ve orta
ölçekli veriler
11:32
we have now the promisesöz vermek
of bigbüyük dataveri and medium-sizedorta ölçekli dataveri
254
680347
4037
gerçekten temelde ilaç etkilerini,
11:36
to help us understandanlama drugilaç interactionsetkileşimler
255
684408
2918
ilaç etkileşimlerini
11:39
and really, fundamentallyesasen, drugilaç actionseylemler.
256
687350
2420
anlamamıza yardım etmektedir.
11:41
How do drugsilaçlar work?
257
689794
1413
Bu ilaçlar nasıl işliyor?
11:43
This will createyaratmak and has createdoluşturulan
a newyeni ecosystemekosistem
258
691231
2836
Onlar, ilaçların işleyişi ve
kullanımını anlamamız için
11:46
for understandinganlayış how drugsilaçlar work
and to optimizeoptimize theironların use.
259
694091
3267
yeni bir ekosistem yarattı ve yaratacak.
11:50
NickNick wentgitti on; he's a professorprofesör
at ColumbiaColumbia now.
260
698303
2659
Nick bu işe devam etti ve
şuan Kolombiya'da profesör.
11:52
He did this in his PhDDoktora
for hundredsyüzlerce of pairsçiftleri of drugsilaçlar.
261
700986
4072
O doktorasını yüzlerce çift
ilaçlar ile yaptı.
11:57
He foundbulunan severalbirkaç
very importantönemli interactionsetkileşimler,
262
705082
2517
Pek çok önemli etkileşimler buldu
11:59
and so we replicatedçoğaltılan this
263
707623
1214
ilaç-ilaç etkileşimlerini
bularak
12:00
and we showedgösterdi that this
is a way that really worksEserleri
264
708861
2574
bunun bu şekilde işleyeceğini gösterdik.
12:03
for findingbulgu drug-drugilaç-ilaç interactionsetkileşimler.
265
711459
2339
Fakat bir kaç şey var.
12:06
HoweverAncak, there's a coupleçift of things.
266
714282
1734
Biz aynı zamanda
ilaç çiftleri kullanmadık.
12:08
We don't just use pairsçiftleri
of drugsilaçlar at a time.
267
716040
3046
Daha önce belirttiğim gibi,
12:11
As I said before, there are patientshastalar
on threeüç, fivebeş, sevenYedi, ninedokuz drugsilaçlar.
268
719110
4469
üç, beş, yedi , dokuz ilaç
kullanan hastalar var.
12:15
Have they been studiedokudu with respectsaygı
to theironların nine-way9-yol interactionetkileşim?
269
723981
3642
Onların 9 yönlü etkileşimleri mi
çalışıldı peki?
12:19
Yes, we can do pair-wisePair-Wise,
A and B, A and C, A and D,
270
727647
4208
Evet, biz A ve B, A ve C , A ve D
gibi ikililer yaparak çalıştık.
12:23
but what about A, B, C,
D, E, F, G all togetherbirlikte,
271
731879
4286
Peki aynı hasta tarafından
12:28
beingolmak takenalınmış by the sameaynı patienthasta,
272
736189
1762
A, B,C, D, E, F, G
hepsi alınırsa ne olur?
12:29
perhapsbelki interactingetkileşim with eachher other
273
737975
2118
Belki de her biri ötekiyle etkileşerek
12:32
in waysyolları that eitherya makesmarkaları them
more effectiveetkili or lessaz effectiveetkili
274
740117
3778
diğerlerini daha etkili yapabilir
veya etkisini azaltabilir.
12:35
or causesnedenleri sideyan effectsetkileri
that are unexpectedbeklenmedik?
275
743919
2332
veya beklenmedik yan etkiler oluşabilir?
12:38
We really have no ideaFikir.
276
746275
1827
Gerçekten bir fikrimiz yok.
12:40
It's a bluemavi skygökyüzü, openaçık fieldalan
for us to use dataveri
277
748126
3756
Açık mavi gökyüzü ve
dataları kullanmamız ve onların
12:43
to try to understandanlama
the interactionetkileşim of drugsilaçlar.
278
751906
2502
etkileşimlerini anlamaya
çalışmamız için ucu açık bir alan.
12:46
Two more lessonsdersler:
279
754848
1370
2 önemli nokta:
12:48
I want you to think about the powergüç
that we were ableyapabilmek to generateüretmek
280
756242
4199
yaratmaya çalıştığımız gücü
düşünmenizi istiyorum.
12:52
with the dataveri from people who had
volunteeredgönüllü theironların adverseolumsuz reactionsreaksiyonları
281
760465
4711
Eczacılar, kendileri,
doktorları aracılığıyla
12:57
throughvasitasiyla theironların pharmacistseczacı,
throughvasitasiyla themselveskendilerini, throughvasitasiyla theironların doctorsdoktorlar,
282
765200
3269
gönüllü olan insanlardaki
yan etki datalarını
13:00
the people who allowedizin the databasesveritabanları
at StanfordStanford, HarvardHarvard, VanderbiltVanderbilt,
283
768493
3667
Stanford, Harvard, Vanderbilt'deki
verileri araştırma için
13:04
to be used for researchAraştırma.
284
772184
1427
kullanmamızı
sağlayan insanları.
insanlar veriler için
kaygı duyuyorlar.
13:05
People are worriedendişeli about dataveri.
285
773929
1445
13:07
They're worriedendişeli about theironların privacyGizlilik
and securitygüvenlik -- they should be.
286
775398
3187
Gizlilikleri ve
güvenlikleri hakkında
endişeleniyorlar ki
endişelenmeliler de.
13:10
We need securegüvenli systemssistemler.
287
778609
1151
Güvenlik sistemlerine
ihtiyacımız var.
13:11
But we can't have a systemsistem
that closeskapanır that dataveri off,
288
779784
3406
Fakat, verileri gizleyebilecek
bir sisteme sahip değiliz.
13:15
because it is too richzengin of a sourcekaynak
289
783214
2752
Çünkü, tıpta yeni şeylerin
13:17
of inspirationilham, innovationyenilik and discoverykeşif
290
785990
3971
ilham, yenilik ve keşfi için
13:21
for newyeni things in medicinetıp.
291
789985
1578
oldukça pahalı bir kaynak.
13:24
And the finalnihai thing I want to say is,
292
792494
1794
Son olarak şunu söylemek istiyorum.
13:26
in this casedurum we foundbulunan two drugsilaçlar
and it was a little bitbit of a sadüzgün storyÖykü.
293
794312
3357
Bu durumda, biraz üzücü
bir hikaye oldu ancak
13:29
The two drugsilaçlar actuallyaslında causedneden oldu problemssorunlar.
294
797693
1921
aslında çeşitli problemlere
sebep olan iki ilaç bulduk.
13:31
They increasedartmış glucoseglikoz.
295
799638
1475
Bu ilaçlar glukozu yükselterek,
13:33
They could throwatmak somebodybirisi into diabetesdiyabet
296
801137
2446
kişinin diyabet olmasına
neden olabiliyorlar.
13:35
who would otherwiseaksi takdirde not be in diabetesdiyabet,
297
803607
2294
Diyabet olmayanlar ise,
13:37
and so you would want to use
the two drugsilaçlar very carefullydikkatlice togetherbirlikte,
298
805925
3175
bu iki ilacı beraber dikkatli
bir şekilde kullanmalılar.
13:41
perhapsbelki not togetherbirlikte,
299
809124
1151
Belki beraber
kullanmamalı
13:42
make differentfarklı choicesseçimler
when you're prescribingreçete.
300
810299
2340
reçete edilirken,
farklı seçimler yapabilirsiniz.
13:44
But there was anotherbir diğeri possibilityolasılık.
301
812663
1846
Fakat bir başka alternatif daha vardı.
13:46
We could have foundbulunan
two drugsilaçlar or threeüç drugsilaçlar
302
814533
2344
Biz iki veya üç ilacın
13:48
that were interactingetkileşim in a beneficialfaydalı way.
303
816901
2261
olumlu yönde etkileşimleri bulduk,
13:51
We could have foundbulunan newyeni effectsetkileri of drugsilaçlar
304
819616
2712
ilaçların yeni etkileşimlerini bulduk.
13:54
that neitherne of them has aloneyalnız,
305
822352
2160
Hiç bir ilaç tek başına
yan etki yaratmazken,
13:56
but togetherbirlikte, insteadyerine
of causingneden olan a sideyan effectEfekt,
306
824536
2493
beraber alındığında
yan etkilere sebep olmaktadır.
13:59
they could be a newyeni and novelyeni treatmenttedavi
307
827053
2425
Bu, tedavisi olmayan veya
14:01
for diseaseshastalıklar that don't have treatmentstedaviler
308
829502
1882
etkili bir tedavi bulunmayan
hastalıklar için,
14:03
or where the treatmentstedaviler are not effectiveetkili.
309
831408
2007
değişik ve yeni bir
tedavi yöntemi olabilir.
14:05
If we think about drugilaç treatmenttedavi todaybugün,
310
833439
2395
Bugünki ilaç tedavilerini
düşünecek olursak,
14:07
all the majormajör breakthroughsbuluşların --
311
835858
1752
tüm yeni buluşları--
14:09
for HIVHIV, for tuberculosisTüberküloz,
for depressiondepresyon, for diabetesdiyabet --
312
837634
4297
örneğin HIV, tüberküloz,
depresyon, diyabet--
14:13
it's always a cocktailkokteyl of drugsilaçlar.
313
841955
2830
Her zaman bir ilaç kokteyilidir.
14:16
And so the upsideüst taraf here,
314
844809
1730
Ve işte başka ve farklı bir günde
14:18
and the subjectkonu for a differentfarklı
TEDTED Talk on a differentfarklı day,
315
846563
2849
farklı bir yönden TED Talk konusu:
14:21
is how can we use the sameaynı dataveri sourceskaynaklar
316
849436
2593
Hastalarımıza daha iyi bakmak için,
14:24
to find good effectsetkileri
of drugsilaçlar in combinationkombinasyon
317
852053
3563
bize yeni tedaviler,
14:27
that will providesağlamak us newyeni treatmentstedaviler,
318
855640
2175
yeni bakış açıları sağlayacak kombine
14:29
newyeni insightsanlayışlar into how drugsilaçlar work
319
857839
1852
ilaçların iyi etkilerini bulmak için
14:31
and enableetkinleştirmek us to take carebakım
of our patientshastalar even better?
320
859715
3786
aynı veri kaynaklarını
nasıl kullanabiliriz?
14:35
Thank you very much.
321
863525
1166
Çok teşekkürler!
14:36
(ApplauseAlkış)
322
864715
3499
(alkış)
Translated by İnci Hande Yener
Reviewed by Sancak Gülgen

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Russ Altman - Big data techno-­optimist and internist
Russ Altman uses machine learning to better understand adverse effects of medication.

Why you should listen

Professor of bioengineering, genetics, medicine and computer science at Stanford University, Russ Altman's primary research interests are in the application of computing and informatics technologies to problems relevant to medicine. He is particularly interested in methods for understanding drug actions at molecular, cellular, organism and population levels, including how genetic variation impacts drug response.

Altman received the U.S. Presidential Early Career Award for Scientists and Engineers, a National Science Foundation CAREER Award and Stanford Medical School's graduate teaching award. He has chaired the Science Board advising the FDA Commissioner and currently serves on the NIH Director’s Advisory Committee. He is a clinically active internist, the founder of the PharmGKB knowledge base, and advisor to pharmacogenomics companies.

More profile about the speaker
Russ Altman | Speaker | TED.com