ABOUT THE SPEAKER
Peter van Manen - Electronic systems expert
Peter van Manen is the Managing Director of McLaren Electronics, which provides data systems to major motorsports series.

Why you should listen

To say that Peter van Manen has a high-speed job would be an understatement. As Managing Director of McLaren Electronics, which provides electronics and data collection software to motorsports events, he and his team work in real time during a race to improve cars on about 500 different parameters. That's about 750 million data points in two hours.

But recently van Manen and his team have been wondering: Why can't the extremely precise and subtle data-collection and analysis systems used in motorsports be applied elsewhere, for the benefit of all? They have applied their systems to ICU units at Birmingham Children's Hospital with real-time analysis that allows them to proactively prevent cardiac arrests. The unit has seen a 25 percent decrease in life-threatening events. And it's just the beginning.

More profile about the speaker
Peter van Manen | Speaker | TED.com
TEDxNijmegen

Peter van Manen: Better baby care -- thanks to Formula 1

بيتر فان مانين: كيف يمكن لسباق الفورميلا 1 مساعدة ... الرضّع؟

Filmed:
845,406 views

خلال سباق للفورميلا 1 تقوم السيارة بإرسال مئات الملايين من نقاط البيانات لورشة العمل لتحليل البيانات اللحظية وبالتالي لماذا لا نستخدم هذه التفاصيل وذلك النظام في مكان آخر مثل مستشفيات الأطفال؟ يخبرنا بيتر فان مانين بالمزيد في هذه المحادثة.
- Electronic systems expert
Peter van Manen is the Managing Director of McLaren Electronics, which provides data systems to major motorsports series. Full bio

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

00:12
Motorمحرك racingسباق is a funnyمضحك oldقديم businessاعمال.
0
336
2257
سباق السيارات يعتبر من الأمور القديمة المرحة.
00:14
We make a newالجديد carسيارة everyكل yearعام,
1
2593
2317
نحن نقوم بصناعة سيارة جديدة كل عام،
00:16
and then we spendأنفق the restراحة of the seasonالموسم
2
4910
2188
ثم نقضي بقية الموسم
00:19
tryingمحاولة to understandتفهم what it is we'veقمنا builtمبني
3
7098
2776
في محاولة فهم ما قمنا بإنشائه
00:21
to make it better, to make it fasterبسرعة.
4
9874
3221
لنجعله أفضل و أسرع.
00:25
And then the nextالتالى yearعام, we startبداية again.
5
13095
3275
ثم في العام القادم نعيد الكرَّة.
00:28
Now, the carسيارة you see in frontأمامي of you is quiteالى حد كبير complicatedمعقد.
6
16370
4238
الآن، السيارة التي تراها أمامك هي مُعقدة جداً.
00:32
The chassisهيكل is madeمصنوع up of about 11,000 componentsالمكونات,
7
20608
3619
يتكون هيكل السيارة من قرابة 11 ألف قطعة،
00:36
the engineمحرك anotherآخر 6,000,
8
24227
2468
المحرك من 6 آلاف قطعة أخرى،
00:38
the electronicsإلكترونيات about eightثمانية and a halfنصف thousandألف.
9
26695
3093
والإلكترونيات حوالي 8.5 ألف قطعة.
00:41
So there's about 25,000 things there that can go wrongخطأ.
10
29788
4401
أي أنّ هناك حوالي 25 ألفا من العناصر
التي يمكن أن تسير بشكل خاطئ
00:46
So motorمحرك racingسباق is very much about attentionانتباه to detailالتفاصيل.
11
34189
4826
لذلك من المهم جداً الانتباه للتفاصيل في سباق السيارات.
00:51
The other thing about Formulaمعادلة 1 in particularبصفة خاصة
12
39015
3263
هناك أمر آخر بسباق الفورميلا 1 خاصّة
00:54
is we're always changingمتغير the carسيارة.
13
42278
2124
وهو أنّنا دائماً نقوم بتغيير السيارة.
00:56
We're always tryingمحاولة to make it fasterبسرعة.
14
44402
2280
إنّنا نحاول دائماً أن نجعلها أسرع.
00:58
So everyكل two weeksأسابيع, we will be makingصناعة
15
46682
2984
لذلك كل أسبوعين، نقوم بتصنيع
01:01
about 5,000 newالجديد componentsالمكونات to fitلائق بدنيا to the carسيارة.
16
49666
4200
حوالي 5000 قطعة جديدة ملائمة للسيارة.
01:05
Fiveخمسة to 10 percentنسبه مئويه of the raceسباق carسيارة
17
53866
2178
حوالي 5% إلى 10% من سيارة السباق
01:08
will be differentمختلف everyكل two weeksأسابيع of the yearعام.
18
56044
3752
سوف تختلف كل أسبوعين من العام.
01:11
So how do we do that?
19
59796
2309
فكيف نفعل ذلك؟
01:14
Well, we startبداية our life with the racingسباق carسيارة.
20
62105
3744
حسناً، نبدأ حياتنا مع سيارة السباق.
01:17
We have a lot of sensorsأجهزة الاستشعار on the carسيارة to measureقياس things.
21
65849
3991
لدينا الكثير من أجهزة الإحساس في السيارة لقياس العمليات.
01:21
On the raceسباق carسيارة in frontأمامي of you here
22
69840
1882
داخل سيارة السباق التي أمامنا هنا
01:23
there are about 120 sensorsأجهزة الاستشعار when it goesيذهب into a raceسباق.
23
71722
3159
هناك قرابة 120 جهاز استشعار عند قيادتها في سباق.
01:26
It's measuringقياس all sortsأنواع of things around the carسيارة.
24
74881
3652
إنّها تقيس مختلف الأمور حول السيارة.
01:30
That dataالبيانات is loggedتسجيل الدخول. We're loggingتسجيل about
25
78533
2052
و تسجّل تلك البيانات، نحن نقوم بتسجيل قرابة
01:32
500 differentمختلف parametersالمعلمات withinفي غضون the dataالبيانات systemsأنظمة,
26
80585
3704
500 من مختلف القياسات في نظام البيانات،
01:36
about 13,000 healthالصحة parametersالمعلمات and eventsأحداث
27
84289
3665
و13000 من قياسات الصّحة والأحداث
01:39
to say when things are not workingعامل the way they should do,
28
87954
4565
لمعرفة ما إن كانت الأمور تسير كما ينبغي أم لا،
01:44
and we're sendingإرسال that dataالبيانات back to the garageكراج
29
92519
2825
ثمّ نرسل تلك البيانات مجدّدا إلى ورشة العمل
01:47
usingاستخدام telemetryالقياس عن بعد at a rateمعدل of two to fourأربعة megabitsميغابت perلكل secondثانيا.
30
95344
4979
باستخدام القياس عن بُعد بمعدّل من 2 إلى 4 ميجابت في الثّانية.
01:52
So duringأثناء a two-hourساعتين raceسباق, eachكل carسيارة will be sendingإرسال
31
100323
3127
إذن فخلال سباق مدّته ساعتين، كلّ سيارة سترسل
01:55
750 millionمليون numbersأعداد.
32
103450
2275
750 مليون رقم.
01:57
That's twiceمرتين as manyكثير numbersأعداد as wordsكلمات that eachكل of us
33
105725
3143
هذا ضعف عدد الكلمات التي سوف
02:00
speaksيتحدث in a lifetimeأوقات الحياة.
34
108868
1631
يتحدّثها كلّ منّا في حياته.
02:02
It's a hugeضخم amountكمية of dataالبيانات.
35
110499
2618
هذه كمية كبيرة من البيانات.
02:05
But it's not enoughكافية just to have dataالبيانات and measureقياس it.
36
113117
2645
لكن امتلاك البيانات وقياسها لا يكفي.
02:07
You need to be ableقادر to do something with it.
37
115762
2158
يجب أن تكون قادرا علي الاستفادة منها.
02:09
So we'veقمنا spentأنفق a lot of time and effortمجهود
38
117920
2394
لقد قضينا وقتا طويلا وبذلنا مجهود كبير
02:12
in turningدوران the dataالبيانات into storiesقصص
39
120314
1869
لتحويل البيانات إلى قصص
02:14
to be ableقادر to tell, what's the stateحالة of the engineمحرك,
40
122183
3105
نستطيع روايتها، عن حال المحرّك
02:17
how are the tiresالإطارات degradingمهين,
41
125288
2272
كيفيّة تحلّل العجلات،
02:19
what's the situationموقف with fuelوقود consumptionاستهلاك?
42
127560
3748
وما حال استهلاك الوقود؟
02:23
So all of this is takingمع الأخذ dataالبيانات
43
131308
2788
كل هذا حتى يتم أخذ البيانات
02:26
and turningدوران it into knowledgeالمعرفه that we can actفعل uponبناء على.
44
134096
3802
وتحويلها إلى المعرفة التي يمكن أن نعمل بناء عليها.
02:29
Okay, so let's have a look at a little bitقليلا of dataالبيانات.
45
137898
2638
حسنا، لذلك دعونا نلقي نظرة على قليل من البيانات.
02:32
Let's pickقطف او يقطف a bitقليلا of dataالبيانات from
46
140536
2030
دعونا نختر قليلاً من البيانات من
02:34
anotherآخر three-month-oldمن العمر ثلاثة أشهر patientصبور.
47
142566
3079
مريض آخر عمره ثلاثة أشهر.
02:37
This is a childطفل, and what you're seeingرؤية here is realحقيقة dataالبيانات,
48
145645
4171
هذا طفل، وما ترونه هنا هو البيانات الحقيقية،
02:41
and on the farبعيدا right-handاليد اليمنى sideجانب,
49
149816
1977
وعلى الجانب الأيسر الآن،
02:43
where everything startsيبدأ gettingالحصول على a little bitقليلا catastrophicكارثي,
50
151793
2587
حيث يبدأ كل شيء في التحول بشكل كارثي
02:46
that is the patientصبور going into cardiacعضلات قلبية arrestيقبض على.
51
154380
3584
هنا يتجه المريض إلى الدخول في سكتة قلبية.
02:49
It was deemedتعتبر to be an unpredictableلا يمكن التنبؤ به eventهدف.
52
157964
3232
وذلك يعتبر حدثاً لا يمكن التنبؤ به.
02:53
This was a heartقلب attackهجوم that no one could see comingآت.
53
161196
3789
وكانت هذه نوبة قلبية لم يتوقعها أحد
02:56
But when we look at the informationمعلومات there,
54
164985
2550
ولكن عندما ننظر إلى المعلومات هناك،
02:59
we can see that things are startingابتداء to becomeيصبح
55
167535
2349
يمكننا أن نرى الأمور من البداية
03:01
a little fuzzyأجعد about fiveخمسة minutesالدقائق or so before the cardiacعضلات قلبية arrestيقبض على.
56
169884
4029
غامضة بعض الشيء في مدة خمس دقائق قبل توقف القلب.
03:05
We can see smallصغير changesالتغييرات
57
173913
2037
ويمكننا أن نرى تغييرات صغيرة
03:07
in things like the heartقلب rateمعدل movingمتحرك.
58
175950
2383
في أشياء مثل تغير معدل ضربات القلب.
03:10
These were all undetectedلم يتم كشفها by normalعادي thresholdsالحدود القصوى
59
178333
2486
لم يتم كشف هذا كله بالحدود الطبيعية
03:12
whichالتي would be appliedمستعمل to dataالبيانات.
60
180819
2408
التي ستطبق على البيانات.
03:15
So the questionسؤال is, why couldn'tلم أستطع we see it?
61
183227
3143
السؤال هنا، لماذا لا يمكننا توقعه؟
03:18
Was this a predictableقابل للتنبؤ eventهدف?
62
186370
2581
هل كان ذلك شيئًا متوقعًا؟
03:20
Can we look more at the patternsأنماط - رسم in the dataالبيانات
63
188951
3010
هل يمكننا أن ندرس أنماط البيانات أكثر
03:23
to be ableقادر to do things better?
64
191961
3380
لنتمكن من القيام بالأشياء بشكل افضل؟
03:27
So this is a childطفل,
65
195341
2650
لذلك هذا طفل،
03:29
about the sameنفسه ageعمر as the racingسباق carسيارة on stageالمسرح,
66
197991
3232
في نفس عمر سيارة السباق التي على خشبة المسرح،
03:33
threeثلاثة monthsالشهور oldقديم.
67
201223
1630
ثلاثة أشهر من العمر.
03:34
It's a patientصبور with a heartقلب problemمشكلة.
68
202853
2605
مريض بمشكلة في القلب.
03:37
Now, when you look at some of the dataالبيانات on the screenشاشة aboveفي الاعلى,
69
205458
3468
الآن، عندما ننظر إلى بعض البيانات على الشاشة أعلاه،
03:40
things like heartقلب rateمعدل, pulseنبض, oxygenأكسجين, respirationتنفس ratesمعدلات,
70
208926
4902
أشياء مثل معدل ضربات القلب والنبض والأوكسجين ومعدلات التنفس،
03:45
they're all unusualغير عادي for a normalعادي childطفل,
71
213828
3076
جميعها غير ملائمة لطفل عادي،
03:48
but they're quiteالى حد كبير normalعادي for the childطفل there,
72
216904
2642
لكنها ملائمة تماما بالنسبة للطفل هناك،
03:51
and so one of the challengesالتحديات you have in healthالصحة careرعاية is,
73
219546
4138
وبالتالي فإن أحد أهم التحديات في مجال الرعاية الصحية، هو
03:55
how can I look at the patientصبور in frontأمامي of me,
74
223684
2851
كيف يمكن أن أنظر للمريض أمامي،
03:58
have something whichالتي is specificمحدد for her,
75
226535
3047
والذي له خصوصيته،
04:01
and be ableقادر to detectالكشف when things startبداية to changeيتغيرون,
76
229582
2788
وأكون قادرا على كشف الأمور عندما تبدأ في التغير،
04:04
when things startبداية to deteriorateتدهور?
77
232370
2099
عندما تبدأ الأمور بالتدهور؟
04:06
Because like a racingسباق carسيارة, any patientصبور,
78
234469
3050
لأنه مثل سيارة سباق، أي مريض،
04:09
when things startبداية to go badسيئة, you have a shortقصيرة time
79
237519
2976
عندما تبدأ الأمور في السوء، فلديك وقت قصير
04:12
to make a differenceفرق.
80
240495
1831
لكي تحدث تغييرًا
04:14
So what we did is we tookأخذ a dataالبيانات systemالنظام
81
242326
2754
وبالتالي فما قمنا به هو أننا أخذنا نظام البيانات
04:17
whichالتي we runيركض everyكل two weeksأسابيع of the yearعام in Formulaمعادلة 1
82
245080
3131
الذي نقوم بتشغيله كل أسبوعين سنويا في فورملا 1
04:20
and we installedالمثبتة it on the hospitalمستشفى computersأجهزة الكمبيوتر
83
248211
3002
وقمنا بتثبيته علي حاسوبات مستشفي
04:23
at Birminghamبرمنغهام Children'sالأطفال Hospitalمستشفى.
84
251213
2290
للأطفال في برمنغهام.
04:25
We streamedتدفق dataالبيانات from the bedsideجانب السرير instrumentsالأدوات
85
253503
2439
ونتلقي البيانات من معدات بجانب السرير
04:27
in theirهم pediatricاخصائي اطفال intensiveكثيف careرعاية
86
255942
2557
في قسم الرعاية المركزة الخاصة بطب الأطفال
04:30
so that we could bothكلا look at the dataالبيانات in realحقيقة time
87
258499
3456
حتى أنه يمكننا علي حد سواء دراسة البيانات في الوقت الحالي
04:33
and, more importantlyالأهم, to storeمتجر the dataالبيانات
88
261955
2871
والأهم من ذلك، تخزين البيانات
04:36
so that we could startبداية to learnتعلم from it.
89
264826
3057
وبالتالي يمكننا التعلم منها
04:39
And then, we appliedمستعمل an applicationالوضعية on topأعلى
90
267883
4384
ومن ثم، قمنا بتشغيل نظام ما
04:44
whichالتي would allowالسماح us to teaseيغيظ out the patternsأنماط - رسم in the dataالبيانات
91
272267
3270
والذي سوف يمكننا من عرض أنماط البيانات
04:47
in realحقيقة time so we could see what was happeningحدث,
92
275537
2956
في الوقت الحالي لذلك يمكننا معرفة ما كان يحدث،
04:50
so we could determineتحديد when things startedبدأت to changeيتغيرون.
93
278493
3713
وبالتالي يمكننا تحديد متي بدأت الأمور في التغيير
04:54
Now, in motorمحرك racingسباق, we're all a little bitقليلا ambitiousطموح,
94
282206
3863
الآن، في سباق السيارات، نحن جميعا طموحون بعض الشيء،
04:58
audaciousجريء, a little bitقليلا arrogantمتكبر او مغرور sometimesبعض الأحيان,
95
286069
2549
لدينا الجرأة وقليل من العجرفة في بعض الأحيان
05:00
so we decidedقرر we would alsoأيضا look at the childrenالأطفال
96
288618
3398
ولذلك قررنا أن ندرس حالة الأطفال أيضا
05:04
as they were beingيجرى transportedنقل to intensiveكثيف careرعاية.
97
292016
2957
حيث يتم نقلهم للرعاية المركزة
05:06
Why should we wait untilحتى they arrivedوصل in the hospitalمستشفى
98
294973
2154
لماذا يجب علينا أن ننتظر حتى يصلوا إلى المستشفى
05:09
before we startedبدأت to look?
99
297127
1994
قبل أن نبدأ بالبحث؟
05:11
And so we installedالمثبتة a real-timeفي الوقت الحالى linkحلقة الوصل
100
299121
2997
وهكذا قمنا بتشغيل رابط ينقل البيانات اللحظية
05:14
betweenما بين the ambulanceسياره اسعاف and the hospitalمستشفى,
101
302118
2836
بين سيارة الإسعاف والمستشفى،
05:16
just usingاستخدام normalعادي 3G telephonyمهاتفة to sendإرسال that dataالبيانات
102
304954
3776
فقط باستخدام تقنية الجيل الثالث الهاتفية 3G لإرسال تلك البيانات
05:20
so that the ambulanceسياره اسعاف becameأصبح an extraإضافي bedالسرير
103
308730
2487
حيث تصبح سيارة الإسعاف كسرير إضافي
05:23
in intensiveكثيف careرعاية.
104
311217
3136
في العناية المركزة.
05:26
And then we startedبدأت looking at the dataالبيانات.
105
314353
3702
ومن ثم بدأنا في دراسة البيانات.
05:30
So the wigglyبتلو linesخطوط at the topأعلى, all the colorsالألوان,
106
318055
2921
الخطوط المتذبذبة في الأعلى، كل الألوان،
05:32
this is the normalعادي sortفرز of dataالبيانات you would see on a monitorمراقب --
107
320976
3194
هذا هو النوع العادي من البينات التي قد تراها على شاشة عرض --
05:36
heartقلب rateمعدل, pulseنبض, oxygenأكسجين withinفي غضون the bloodدم,
108
324170
3772
معدل ضربات القلب والنبض والأكسجين داخل الدم،
05:39
and respirationتنفس.
109
327942
2635
والتنفس.
05:42
The linesخطوط on the bottomالأسفل, the blueأزرق and the redأحمر,
110
330577
2753
الخطوط في الجزء السفلي، الأزرق والأحمر،
05:45
these are the interestingمثير للإعجاب onesمنها.
111
333330
1360
هذه هي المثيرة للاهتمام.
05:46
The redأحمر lineخط is showingتظهر an automatedالآلي versionالإصدار
112
334690
3209
الخط الأحمر يعرض نسخة تلقائية
05:49
of the earlyمبكرا warningتحذير scoreأحرز هدفاً
113
337899
1597
من درجة الإنذار المبكر
05:51
that Birminghamبرمنغهام Children'sالأطفال Hospitalمستشفى were alreadyسابقا runningجري.
114
339496
2487
التي يقوم مستشفى بيرمنغهام للأطفال بالفعل بتشغيلها.
05:53
They'dانها تريد been runningجري that sinceمنذ 2008,
115
341983
2338
وهم يشتغلون بها منذ سنة 2008
05:56
and alreadyسابقا have stoppedتوقفت cardiacعضلات قلبية arrestsاعتقالات
116
344321
2256
وقد أوقفت بالفعل سكتات وأزمات
05:58
and distressمحنة withinفي غضون the hospitalمستشفى.
117
346577
2757
قلبية داخل المستشفى.
06:01
The blueأزرق lineخط is an indicationإشارة
118
349334
2432
الخط الأزرق يشير إلى
06:03
of when patternsأنماط - رسم startبداية to changeيتغيرون,
119
351766
2500
بدء البيانات في التغير،
06:06
and immediatelyفورا, before we even startedبدأت
120
354266
2309
وعلى الفور، قبل حتى أن نبدأ
06:08
puttingوضع in clinicalمرضي interpretationترجمة,
121
356575
1708
في ترجمة البيانات بصورة اكلينيكية
06:10
we can see that the dataالبيانات is speakingتكلم to us.
122
358283
2870
يمكننا أن نرى أن البيانات تتحدث إلينا.
06:13
It's tellingتقول us that something is going wrongخطأ.
123
361153
3536
وتخبرنا أن شيئا ما يسير بصورة خاطئة.
06:16
The plotقطعة with the redأحمر and the greenأخضر blobsالنقط,
124
364689
3816
أما الرسم باللون الأحمر والنقط الخضراء،
06:20
this is plottingالتخطيط differentمختلف componentsالمكونات
125
368505
2805
التي توضح مكونات مختلفة
06:23
of the dataالبيانات againstضد eachكل other.
126
371310
2547
من البيانات وتقارنها ببعضها البعض.
06:25
The greenأخضر is us learningتعلم what is normalعادي for that childطفل.
127
373857
3840
الأخضر يمثلنا ونحن نتعلم ما هو الطبيعي
بالنسبة لذلك الطفل.
06:29
We call it the cloudغيم of normalityالسواء.
128
377697
2610
نسميها سحابة ما هو طبيعي.
06:32
And when things startبداية to changeيتغيرون,
129
380307
2241
وعندما تبدأ الأمور في التغير،
06:34
when conditionsالظروف startبداية to deteriorateتدهور,
130
382548
2564
عندما تبدأ الأوضاع في التدهور،
06:37
we moveنقل into the redأحمر lineخط.
131
385112
2238
ننتقل إلى الخط الأحمر.
06:39
There's no rocketصاروخ scienceعلم here.
132
387350
1657
لا وجود لعلوم معقدة هنا.
06:41
It is displayingعرض dataالبيانات that existsموجود alreadyسابقا in a differentمختلف way,
133
389007
4113
إنه يقوم فقط بعرض بيانات موجودة بالفعل
بطريقة مختلفة،
06:45
to amplifyيضخم، يوسع، يبالغ it, to provideتزود cuesيدل to the doctorsالأطباء,
134
393120
3391
حيث يعمل علي تضخيمها بحيث توفر إشارات للأطباء،
06:48
to the nursesالممرضات, so they can see what's happeningحدث.
135
396511
2738
وللممرضات، حتى يمكنهم رؤية ما يحدث.
06:51
In the sameنفسه way that a good racingسباق driverسائق
136
399249
3130
بنفس الطريقة فإن سائقا جيدا لسيارة سباق
06:54
reliesتعتمد on cuesيدل to decideقرر when to applyتطبيق the brakesفرامل,
137
402379
4044
يعتمد على الرموز لتحديد متى يجب استخدام الفرامل،
06:58
when to turnمنعطف أو دور into a cornerركن,
138
406423
1476
متى تتجه إلى الزاوية،
06:59
we need to help our physiciansالأطباء and our nursesالممرضات
139
407899
2918
نحن بحاجة إلى مساعدة أطبائنا وممرضاتنا
07:02
to see when things are startingابتداء to go wrongخطأ.
140
410817
3620
لنعلم عندما تبدأ الأمور في التدهور.
07:06
So we have a very ambitiousطموح programبرنامج.
141
414437
2946
لذلك لدينا برنامج طموح جداً.
07:09
We think that the raceسباق is on to do something differentlyبشكل مختلف.
142
417383
4736
ونحن نعتقد أن السباق محتدم للقيام بشيء
بشكل مختلف.
07:14
We are thinkingتفكير bigكبير. It's the right thing to do.
143
422119
2904
نحن نفكر في الأمور بشكل ضخم.
وهو ما يجب القيام به.
07:17
We have an approachمقاربة whichالتي, if it's successfulناجح,
144
425023
3412
نحن نسير علي منهج، إذا كان ناجحا
07:20
there's no reasonالسبب why it should stayالبقاء withinفي غضون a hospitalمستشفى.
145
428435
2531
لا يوجد أي سبب لكي يبقى داخل مستشفى.
07:22
It can go beyondوراء the wallsالجدران.
146
430966
1841
يمكنه أن يتجاوز الجدران.
07:24
With wirelessلاسلكي connectivityالاتصال these daysأيام,
147
432807
2071
مع الاتصال اللاسلكي في هذه الأيام،
07:26
there is no reasonالسبب why patientsالمرضى, doctorsالأطباء and nursesالممرضات
148
434878
3444
لا يوجد أي سبب يرغم المرضى والأطباء والممرضات
07:30
always have to be in the sameنفسه placeمكان
149
438322
2171
علي التواجد دائما في نفس المكان
07:32
at the sameنفسه time.
150
440493
1993
وفي الوقت نفسه.
07:34
And meanwhileوفى الوقت نفسه, we'llحسنا take our little three-month-oldمن العمر ثلاثة أشهر babyطفل,
151
442486
3995
ومن ناحية أخرى، سوف نأخذ طفلتنا ذات الثلاثة أشهر
07:38
keep takingمع الأخذ it to the trackمسار, keepingحفظ it safeآمنة,
152
446481
3757
نبقيها علي المسار، ونحافظ عليها آمنة
07:42
and makingصناعة it fasterبسرعة and better.
153
450238
2333
ونجعلها أسرع وأفضل.
07:44
Thank you very much.
154
452571
1405
شكرا جزيلا لكم.
07:45
(Applauseتصفيق)
155
453976
4954
(تصفيق)
Translated by Muhammad Samir
Reviewed by Khalid Marbou

▲Back to top

ABOUT THE SPEAKER
Peter van Manen - Electronic systems expert
Peter van Manen is the Managing Director of McLaren Electronics, which provides data systems to major motorsports series.

Why you should listen

To say that Peter van Manen has a high-speed job would be an understatement. As Managing Director of McLaren Electronics, which provides electronics and data collection software to motorsports events, he and his team work in real time during a race to improve cars on about 500 different parameters. That's about 750 million data points in two hours.

But recently van Manen and his team have been wondering: Why can't the extremely precise and subtle data-collection and analysis systems used in motorsports be applied elsewhere, for the benefit of all? They have applied their systems to ICU units at Birmingham Children's Hospital with real-time analysis that allows them to proactively prevent cardiac arrests. The unit has seen a 25 percent decrease in life-threatening events. And it's just the beginning.

More profile about the speaker
Peter van Manen | Speaker | TED.com