07:57
TEDxNijmegen

Peter van Manen: How can Formula 1 racing help ... babies?

ピーター・ヴァン・マネン: フォーミュラ1が赤ちゃんを救う?

Filmed:

フォーミュラ1のレーシングカーは、1レース走行中に何億ものデータポイントをピット・ガレージに送信し、リアルタイムでの分析・フィードバックを受けます。この詳細で緻密なデータシステムを他でも応用しない手はありません――例えば、小児病院で。ピーター・ヴァン・マネンが語ります。

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

Motor racing is a funny old business.
カーレースの世界は面白いものです
00:12
We make a new car every year,
毎年 新しいレーシングカーを作っては
00:14
and then we spend the rest of the season
残りのシーズン全てを使って
00:16
trying to understand what it is we've built
どうやったら そのマシンを良く
00:19
to make it better, to make it faster.
速くできるかを模索していきます
00:21
And then the next year, we start again.
そして 次の年になれば
同じことを繰り返します
00:25
Now, the car you see in front of you is quite complicated.
目の前にあるレーシングカーは
かなり複雑な構造をしています
00:28
The chassis is made up of about 11,000 components,
シャシーは1万1千もの部品からなり
00:32
the engine another 6,000,
エンジンだけで6千
00:36
the electronics about eight and a half thousand.
電気系は8千5百の部品を使っています
00:38
So there's about 25,000 things there that can go wrong.
つまり 故障を招きかねない部品が
2万5千もあるわけです
00:41
So motor racing is very much about attention to detail.
カーレースは まさに
細部にいかに注意を払えるかです
00:46
The other thing about Formula 1 in particular
特にフォーミュラ1に関しては
00:51
is we're always changing the car.
常にマシンに手を加えて
00:54
We're always trying to make it faster.
速くしようとしています
00:56
So every two weeks, we will be making
2週間ごとに そのマシンに使う―
00:58
about 5,000 new components to fit to the car.
部品を 5千も新調しています
01:01
Five to 10 percent of the race car
レーシングカーの5~10%が
01:05
will be different every two weeks of the year.
一年を通じて 2週間ごとに変わっていくわけです
01:08
So how do we do that?
どうやってやるのか?
01:11
Well, we start our life with the racing car.
まず レーシングカーから始めます
01:14
We have a lot of sensors on the car to measure things.
車体にたくさんの計測センサーをつけます
01:17
On the race car in front of you here
ここにあるレーシングカーで言えば
01:21
there are about 120 sensors when it goes into a race.
レースで走るときには
およそ120のセンサーをつけます
01:23
It's measuring all sorts of things around the car.
そのマシンに関する あらゆることを計測し
01:26
That data is logged. We're logging about
データが記録されます
記録するのは
01:30
500 different parameters within the data systems,
データーシステム内の500のパラメーター
01:32
about 13,000 health parameters and events
1万3千の異常察知パラメーター
そして
01:36
to say when things are not working the way they should do,
予定通りに動いていないことを示す事象です
01:39
and we're sending that data back to the garage
それらのデータは ピット・ガレージに
01:44
using telemetry at a rate of two to four megabits per second.
無線で 毎秒2~4メガビットの速度で
データが送られます
01:47
So during a two-hour race, each car will be sending
つまり 2時間のレースで 各マシンは
01:52
750 million numbers.
7.5億もの数字を送信するのです
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That's twice as many numbers as words that each of us
それは 私たちが一生で話す単語の数の
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speaks in a lifetime.
2倍に当たります
02:00
It's a huge amount of data.
ものすごい量のデータです
02:02
But it's not enough just to have data and measure it.
でも データを取り 計測するだけでは十分ではなく
02:05
You need to be able to do something with it.
それで何かができないといけません
02:07
So we've spent a lot of time and effort
だから 私たちは多くの時間と労力を費やして
02:09
in turning the data into stories
データから 様々なことが
02:12
to be able to tell, what's the state of the engine,
語れるようにしてきました
エンジンの状態がどうだとか
02:14
how are the tires degrading,
タイヤのすり減り具合がどうだとか
02:17
what's the situation with fuel consumption?
燃料消費がどうか といったことです
02:19
So all of this is taking data
要するに データを取って
02:23
and turning it into knowledge that we can act upon.
それを 行動に結び付けられる情報に変えるのです
02:26
Okay, so let's have a look at a little bit of data.
では データについてちょっと見てみましょう
02:29
Let's pick a bit of data from
こちらで見るのは
02:32
another three-month-old patient.
生後3ヶ月の患者のデータです
02:34
This is a child, and what you're seeing here is real data,
これは子どもで
今ご覧いただいているのは実際のデータです
02:37
and on the far right-hand side,
画面の右側に行くと
02:41
where everything starts getting a little bit catastrophic,
いろんなことが ぐちゃぐちゃになっています
02:43
that is the patient going into cardiac arrest.
患者が心不全になっていっているのです
02:46
It was deemed to be an unpredictable event.
これは予見できないこととされていました
02:49
This was a heart attack that no one could see coming.
誰も予期しえない心臓発作でした
02:53
But when we look at the information there,
でも ここの情報を見れば
02:56
we can see that things are starting to become
心不全になる5分ほどくらい前から
02:59
a little fuzzy about five minutes or so before the cardiac arrest.
少し乱れてきているのが分かります
03:01
We can see small changes
小さな変化が見て取れます
03:05
in things like the heart rate moving.
例えば 心拍数もそうです
03:07
These were all undetected by normal thresholds
これらは全て
通常備わっている異常検知機能では
03:10
which would be applied to data.
検知されませんでした
03:12
So the question is, why couldn't we see it?
では なぜ 分からなかったのでしょう?
03:15
Was this a predictable event?
これは予期しうる出来事だったのでしょうか?
03:18
Can we look more at the patterns in the data
データのパターンをもっとよく見たら
03:20
to be able to do things better?
助けるために何かできたのでしょうか?
03:23
So this is a child,
この子は
03:27
about the same age as the racing car on stage,
ここにあるレーシングカーとほぼ同じで
03:29
three months old.
生後3ヶ月です
03:33
It's a patient with a heart problem.
この子は心臓に問題がありました
03:34
Now, when you look at some of the data on the screen above,
上のスクリーンに表示されているデータ
03:37
things like heart rate, pulse, oxygen, respiration rates,
心拍数や脈拍 酸素 呼吸数などを見ると
03:40
they're all unusual for a normal child,
それらは全て普通の子どもとは違います
03:45
but they're quite normal for the child there,
でも この子にとっては それが普通なのです
03:48
and so one of the challenges you have in health care is,
医療における課題の一つは
03:51
how can I look at the patient in front of me,
目の前にいる患者を診て
03:55
have something which is specific for her,
その患者特有の状態を把握し
03:58
and be able to detect when things start to change,
状態が変わり
悪化しそうなときを
04:01
when things start to deteriorate?
どうやって見出すかなのです
04:04
Because like a racing car, any patient,
レーシングカーのように どの患者も
04:06
when things start to go bad, you have a short time
容体が悪くなり始めたら
手を打つのに
04:09
to make a difference.
もう一刻の猶予もありません
04:12
So what we did is we took a data system
そこで私たちが行ったのが
フォーミュラ1で
04:14
which we run every two weeks of the year in Formula 1
2週間ごとに稼働させるデータシステムを
04:17
and we installed it on the hospital computers
病院のコンピュータに導入することでした
04:20
at Birmingham Children's Hospital.
バーミンガム小児病院で行いました
04:23
We streamed data from the bedside instruments
小児集中治療で使われている―
04:25
in their pediatric intensive care
ベッドサイドモニタから
データをストリーミングし
04:27
so that we could both look at the data in real time
リアルタイムでデータを見ると同時に
04:30
and, more importantly, to store the data
こちらがより重要ですが
データを蓄積して
04:33
so that we could start to learn from it.
そこから学習できるようにしました
04:36
And then, we applied an application on top
まず アプリケーションを適用して
リアルタイムで
04:39
which would allow us to tease out the patterns in the data
データから
パターンを認識できるようにしました
04:44
in real time so we could see what was happening,
何が起こっているか見て
04:47
so we could determine when things started to change.
変化が起こりそうなときを察知するためです
04:50
Now, in motor racing, we're all a little bit ambitious,
カーレースでは
みんな ちょっと野心に満ちていて
04:54
audacious, a little bit arrogant sometimes,
恐れを知らず 時にちょっと傲慢です
04:58
so we decided we would also look at the children
だから 私たちは病院に救急搬送されてくる―
05:00
as they were being transported to intensive care.
子どもたちも見ることにしました
05:04
Why should we wait until they arrived in the hospital
病院に到着するまで
05:06
before we started to look?
待たないといけない理由なんてないでしょう
05:09
And so we installed a real-time link
そこで リアルタイムのネットワークを
05:11
between the ambulance and the hospital,
救急車と病院との間でも作りました
05:14
just using normal 3G telephony to send that data
通常の3G回線を使ってデータを送るのです
05:16
so that the ambulance became an extra bed
救急車が まさに集中治療室の
05:20
in intensive care.
ベッドになるのです
05:23
And then we started looking at the data.
私たちはデータを分析し始めました
05:26
So the wiggly lines at the top, all the colors,
上のグラフにある いろんな色の波線は
05:30
this is the normal sort of data you would see on a monitor --
通常 モニターで見るデータで
05:32
heart rate, pulse, oxygen within the blood,
心拍数 脈拍 血中酸素濃度
05:36
and respiration.
呼吸数です
05:39
The lines on the bottom, the blue and the red,
下にある 青と赤色のラインが
05:42
these are the interesting ones.
興味深いものです
05:45
The red line is showing an automated version
赤のラインは 自動で算出された―
05:46
of the early warning score
早期警告スコアで
05:49
that Birmingham Children's Hospital were already running.
バーミンガム小児病院ではすでに使用しています
05:51
They'd been running that since 2008,
2008年から導入していて
05:53
and already have stopped cardiac arrests
病院内での 心不全や
05:56
and distress within the hospital.
心停止を防いできました
05:58
The blue line is an indication
青のラインが示すのは
06:01
of when patterns start to change,
パターンの変化で
06:03
and immediately, before we even started
それは即座に見て取れます
06:06
putting in clinical interpretation,
医学的な解釈をするまでもなく
06:08
we can see that the data is speaking to us.
データが語りかけるのです
06:10
It's telling us that something is going wrong.
データは 何かがおかしいと訴えています
06:13
The plot with the red and the green blobs,
そして 赤と緑の固まりで示されているのは
06:16
this is plotting different components
細かなデータを それぞれ互いに
06:20
of the data against each other.
プロットしたものです
06:23
The green is us learning what is normal for that child.
緑色は その子にとっては普通の範囲のことで
06:25
We call it the cloud of normality.
「通常のクラウド」と呼んでいます
06:29
And when things start to change,
状態が変わり始める―
06:32
when conditions start to deteriorate,
状態が悪くなり始めると
06:34
we move into the red line.
ラインは赤色になります
06:37
There's no rocket science here.
ここに高度な科学はありません
06:39
It is displaying data that exists already in a different way,
すでにあるデータを違った形で
表示しているだけです
06:41
to amplify it, to provide cues to the doctors,
データを増幅させ
医者や看護師に手がかりを与え
06:45
to the nurses, so they can see what's happening.
何が起こっているか可視化するのです
06:48
In the same way that a good racing driver
同じように 優秀なレーシング・ドライバーは
06:51
relies on cues to decide when to apply the brakes,
こうした手がかりを頼りに
ブレーキや コーナーを曲がるタイミングを
06:54
when to turn into a corner,
判断しています
06:58
we need to help our physicians and our nurses
医者や看護師が
問題を察知できるよう
06:59
to see when things are starting to go wrong.
手助けする必要があります
07:02
So we have a very ambitious program.
私たちには とても野心的なプログラムがあります
07:06
We think that the race is on to do something differently.
もう 変革に向けたレースが始まっているのです
07:09
We are thinking big. It's the right thing to do.
大きなことを考えていますが
そうすべきなんです
07:14
We have an approach which, if it's successful,
私たちのアプローチは
もしうまく行けば
07:17
there's no reason why it should stay within a hospital.
病院の中だけで終わりません
07:20
It can go beyond the walls.
その壁を越え 広めることができます
07:22
With wireless connectivity these days,
今のように ワイヤレス接続の環境があれば
07:24
there is no reason why patients, doctors and nurses
患者や医者 看護師たちが
07:26
always have to be in the same place
常に 同じ場所にいる必要はありませんし
07:30
at the same time.
全員が一緒にいなくてもいいんです
07:32
And meanwhile, we'll take our little three-month-old baby,
そして 私たちの3ヶ月のかわいい車も
07:34
keep taking it to the track, keeping it safe,
レース場で走らせ 安全を確保しながら
07:38
and making it faster and better.
より速く より良いものにしていくのです
07:42
Thank you very much.
ありがとうございました
07:44
(Applause)
(拍手)
07:45
Translated by Yuko Yoshida
Reviewed by Rosa Kai

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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.

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