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

Петер ван Мэнен: Как гонки Формулы-1 могут помочь... малышам?

Filmed:
845,406 views

Во время гонки автомобиль Формулы-1 передаёт сотни миллионов данных в боксы своей команды для анализа и получения ответной информации в режиме реального времени. Так почему бы не использовать такую чёткую и строгую систему обмена данными где-нибудь ещё? Например... в детских больницах. Об этом подробно рассказывает Петер ван Мэнен.
- 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
Motorдвигатель racingгоночный is a funnyвеселая oldстарый businessбизнес.
0
336
2257
Автогонки — старое доброе дело.
00:14
We make a newновый carавтомобиль everyкаждый yearгод,
1
2593
2317
Каждый год мы создаём
новый автомобиль,
00:16
and then we spendпроводить the restотдых of the seasonвремя года
2
4910
2188
а потом проводим остаток сезона,
00:19
tryingпытаясь to understandПонимаю what it is we'veмы в builtпостроен
3
7098
2776
пытаясь понять, что мы создали,
00:21
to make it better, to make it fasterБыстрее.
4
9874
3221
для того, чтобы его улучшить,
сделать быстрее.
00:25
And then the nextследующий yearгод, we startНачало again.
5
13095
3275
И на следующий год
мы всё начинаем сначала.
00:28
Now, the carавтомобиль you see in frontфронт of you is quiteдовольно complicatedсложно.
6
16370
4238
Перед вами автомобиль,
имеющий довольно сложную конструкцию.
00:32
The chassisшасси is madeсделал up of about 11,000 componentsкомпоненты,
7
20608
3619
Его ходовая часть состоит из
11 000 компонентов,
00:36
the engineдвигатель anotherдругой 6,000,
8
24227
2468
двигатель — из 6 000,
00:38
the electronicsэлектроника about eight8 and a halfполовина thousandтысяча.
9
26695
3093
электроника — из 8 500.
00:41
So there's about 25,000 things there that can go wrongнеправильно.
10
29788
4401
Таким образом, около 25 000 деталей
могут выйти из строя.
00:46
So motorдвигатель racingгоночный is very much about attentionвнимание to detailподробно.
11
34189
4826
Поэтому в автогонках
очень важно внимание к деталям.
00:51
The other thing about Formulaформула 1 in particularконкретный
12
39015
3263
Ещё одна особенность Формулы-1
заключается в том,
00:54
is we're always changingизменения the carавтомобиль.
13
42278
2124
что мы постоянно
совершенствуем автомобиль.
00:56
We're always tryingпытаясь to make it fasterБыстрее.
14
44402
2280
Мы стараемся сделать его быстрее.
00:58
So everyкаждый two weeksнедель, we will be makingизготовление
15
46682
2984
Каждые две недели мы создаём
01:01
about 5,000 newновый componentsкомпоненты to fitпоместиться to the carавтомобиль.
16
49666
4200
около 5 000 новых деталей
для нашего автомобиля.
01:05
Five5 to 10 percentпроцент of the raceраса carавтомобиль
17
53866
2178
От пяти до десяти процентов
гоночного автомобиля
01:08
will be differentдругой everyкаждый two weeksнедель of the yearгод.
18
56044
3752
будут меняться каждые две недели
в течение года.
01:11
So how do we do that?
19
59796
2309
Как же мы это делаем?
01:14
Well, we startНачало our life with the racingгоночный carавтомобиль.
20
62105
3744
Мы живём вместе с гоночной машиной.
01:17
We have a lot of sensorsдатчиков on the carавтомобиль to measureизмерение things.
21
65849
3991
На ней установлены различные
измерительные приборы.
01:21
On the raceраса carавтомобиль in frontфронт of you here
22
69840
1882
Во время гонки на этом автомобиле
01:23
there are about 120 sensorsдатчиков when it goesидет into a raceраса.
23
71722
3159
работает около 120 датчиков.
01:26
It's measuringизмерения all sortsвиды of things around the carавтомобиль.
24
74881
3652
Они снимают самые различные
показатели с автомобиля.
01:30
That dataданные is loggedвойти. We're loggingВедение журнала about
25
78533
2052
Эти данные регистрируются.
Мы заносим
01:32
500 differentдругой parametersпараметры withinв the dataданные systemsсистемы,
26
80585
3704
около 500 различных параметров
в информационные системы,
01:36
about 13,000 healthздоровье parametersпараметры and eventsМероприятия
27
84289
3665
около 13 000 технических
характеристик и состояний,
01:39
to say when things are not workingза работой the way they should do,
28
87954
4565
чтобы знать, когда что-то
работает на так, как надо.
01:44
and we're sendingотправка that dataданные back to the garageгараж
29
92519
2825
Потом мы передаём
эти данные в боксы
01:47
usingс помощью telemetryтелеметрия at a rateставка of two to four4 megabitsмегабит perв secondвторой.
30
95344
4979
с помощью телеметрической аппаратуры
со скоростью 2-4 мегабита в секунду.
01:52
So duringв течение a two-hourдва часа raceраса, eachкаждый carавтомобиль will be sendingотправка
31
100323
3127
Таким образом, за двухчасовую гонку
каждая машина передаёт
01:55
750 millionмиллиона numbersчисел.
32
103450
2275
750 миллионов цифр.
01:57
That's twiceдважды as manyмногие numbersчисел as wordsслова that eachкаждый of us
33
105725
3143
Это в два раза больше, чем количество слов,
которые каждый из нас
02:00
speaksговорит in a lifetimeпродолжительность жизни.
34
108868
1631
произносит за свою жизнь.
02:02
It's a hugeогромный amountколичество of dataданные.
35
110499
2618
Это огромное количество данных.
02:05
But it's not enoughдостаточно just to have dataданные and measureизмерение it.
36
113117
2645
Однако недостаточно просто
иметь данные и измерять их.
02:07
You need to be ableв состоянии to do something with it.
37
115762
2158
Нужно уметь что-то с ними делать.
02:09
So we'veмы в spentпотраченный a lot of time and effortусилие
38
117920
2394
Поэтому мы потратили
много времени и усилий,
02:12
in turningпревращение the dataданные into storiesистории
39
120314
1869
чтобы заставить данные говорить:
02:14
to be ableв состоянии to tell, what's the stateгосударство of the engineдвигатель,
40
122183
3105
о состоянии двигателя,
02:17
how are the tiresшины degradingунижающие,
41
125288
2272
о степени износа шин,
02:19
what's the situationситуация with fuelтопливо consumptionпотребление?
42
127560
3748
о расходе топлива.
02:23
So all of this is takingпринятие dataданные
43
131308
2788
Таким образом, мы берём данные
02:26
and turningпревращение it into knowledgeзнание that we can actакт uponна.
44
134096
3802
и превращаем их в знания,
которыми можно оперировать.
02:29
Okay, so let's have a look at a little bitнемного of dataданные.
45
137898
2638
Давайте взглянем
на некоторые данные.
02:32
Let's pickвыбирать a bitнемного of dataданные from
46
140536
2030
Возьмём данные
02:34
anotherдругой three-month-oldтри-месячный patientпациент.
47
142566
3079
о другом трёхмесячном пациенте.
02:37
This is a childребенок, and what you're seeingвидя here is realреальный dataданные,
48
145645
4171
Перед вами реальные данные
вот этого ребёнка.
02:41
and on the farдалеко right-handправая рука sideбоковая сторона,
49
149816
1977
Вы видите, что в правой части графика
02:43
where everything startsначинается gettingполучение a little bitнемного catastrophicкатастрофический,
50
151793
2587
разворачивается трагедия.
02:46
that is the patientпациент going into cardiacкардиальный arrestарестовывать.
51
154380
3584
Вы видите остановку сердца у пациента.
02:49
It was deemedсчитается to be an unpredictableнепредсказуемый eventмероприятие.
52
157964
3232
Никто не предвидел
такого развития событий.
02:53
This was a heartсердце attackатака that no one could see comingприход.
53
161196
3789
Никто не ожидал,
что случится сердечный приступ.
02:56
But when we look at the informationИнформация there,
54
164985
2550
Но если мы посмотрим
на имеющуюся информацию,
02:59
we can see that things are startingначало to becomeстали
55
167535
2349
мы увидим,
что кардиограмма становится
03:01
a little fuzzyнечеткий about five5 minutesминут or so before the cardiacкардиальный arrestарестовывать.
56
169884
4029
немного размытой примерно
за пять минут до остановки сердца.
03:05
We can see smallмаленький changesизменения
57
173913
2037
Мы можем видеть
небольшие изменения
03:07
in things like the heartсердце rateставка movingперемещение.
58
175950
2383
в частоте сердечного ритма.
03:10
These were all undetectedнезамеченной by normalнормальный thresholdsпороги
59
178333
2486
Стандартные способы
нормализации данных
03:12
whichкоторый would be appliedприкладная to dataданные.
60
180819
2408
не смогли выявить эти отклонения.
03:15
So the questionвопрос is, why couldn'tне может we see it?
61
183227
3143
Возникает вопрос:
почему мы этого не увидели?
03:18
Was this a predictableпредсказуемый eventмероприятие?
62
186370
2581
Можно ли было это предвидеть?
03:20
Can we look more at the patternsузоры in the dataданные
63
188951
3010
Не лучше ли было искать
шаблоны в наших данных,
03:23
to be ableв состоянии to do things better?
64
191961
3380
чтобы исправить ситуацию?
03:27
So this is a childребенок,
65
195341
2650
Итак, возраст этого ребёнка
примерно такой же,
03:29
about the sameодна и та же ageвозраст as the racingгоночный carавтомобиль on stageсцена,
66
197991
3232
как и возраст гоночной машины
на этой сцене:
03:33
threeтри monthsмесяцы oldстарый.
67
201223
1630
три месяца.
03:34
It's a patientпациент with a heartсердце problemпроблема.
68
202853
2605
Это пациент с заболеванием сердца.
03:37
Now, when you look at some of the dataданные on the screenэкран aboveвыше,
69
205458
3468
Если вы посмотрите на данные
на экране вверху,
03:40
things like heartсердце rateставка, pulseпульс, oxygenкислород, respirationдыхание ratesставки,
70
208926
4902
такие показатели, как сердечный ритм,
пульс, кислород, частота дыхания,
03:45
they're all unusualнеобычный for a normalнормальный childребенок,
71
213828
3076
не являются нормой
для обычного ребёнка,
03:48
but they're quiteдовольно normalнормальный for the childребенок there,
72
216904
2642
но они в порядке вещей
для этого ребёнка.
03:51
and so one of the challengesпроблемы you have in healthздоровье careзабота is,
73
219546
4138
Поэтому одной из задач врача
является понять,
03:55
how can I look at the patientпациент in frontфронт of me,
74
223684
2851
как ему смотреть
на сидящего перед ним пациента,
03:58
have something whichкоторый is specificконкретный for her,
75
226535
3047
выявить его особенности,
04:01
and be ableв состоянии to detectобнаружить when things startНачало to changeизменение,
76
229582
2788
и уловить момент,
когда начнутся изменения
04:04
when things startНачало to deteriorateухудшать?
77
232370
2099
и дела начнут ухудшаться.
04:06
Because like a racingгоночный carавтомобиль, any patientпациент,
78
234469
3050
Потому что, как в случае с гоночной машиной,
так и с любым пациентом,
04:09
when things startНачало to go badПлохо, you have a shortкороткая time
79
237519
2976
если ситуация ухудшается,
у вас есть лишь немного времени,
04:12
to make a differenceразница.
80
240495
1831
чтобы на неё повлиять.
04:14
So what we did is we tookвзял a dataданные systemсистема
81
242326
2754
Поэтому мы взяли
систему обработки данных,
04:17
whichкоторый we runбег everyкаждый two weeksнедель of the yearгод in Formulaформула 1
82
245080
3131
которую мы запускаем
каждые две недели в Формуле-1,
04:20
and we installedустановлен it on the hospitalбольница computersкомпьютеры
83
248211
3002
и установили её
на больничных компьютерах
04:23
at BirminghamБирмингем Children'sдетский Hospitalбольница.
84
251213
2290
в Детской больнице Бирмингема.
04:25
We streamedпотоковый dataданные from the bedsideприкроватный instrumentsинструменты
85
253503
2439
Мы собирали данные с приборов
04:27
in theirих pediatricпедиатрический intensiveинтенсивный careзабота
86
255942
2557
в детском отделении
интенсивной терапии.
04:30
so that we could bothи то и другое look at the dataданные in realреальный time
87
258499
3456
Это позволило нам и отслеживать
показатели в реальном времени,
04:33
and, more importantlyважно, to storeмагазин the dataданные
88
261955
2871
и, что ещё более важно,
накапливать данные
04:36
so that we could startНачало to learnучить from it.
89
264826
3057
для последующего их изучения.
04:39
And then, we appliedприкладная an applicationзаявление on topВверх
90
267883
4384
Затем мы установили
на нашу систему приложение,
04:44
whichкоторый would allowпозволять us to teaseдразнить out the patternsузоры in the dataданные
91
272267
3270
позволяющее выявлять шаблоны
в структуре данных
04:47
in realреальный time so we could see what was happeningпроисходит,
92
275537
2956
в реальном времени,
и позволяющее нам видеть, что происходит,
04:50
so we could determineопределить when things startedначал to changeизменение.
93
278493
3713
и определять, когда начнутся изменения.
04:54
Now, in motorдвигатель racingгоночный, we're all a little bitнемного ambitiousамбициозный,
94
282206
3863
Все мы в мире автогонок
слегка амбициозны,
04:58
audaciousдерзновенный, a little bitнемного arrogantвысокомерный sometimesиногда,
95
286069
2549
опрометчивы,
иногда немного самонадеянны,
05:00
so we decidedприняли решение we would alsoтакже look at the childrenдети
96
288618
3398
так что мы решили
понаблюдать за детьми
05:04
as they were beingявляющийся transportedтранспортируются to intensiveинтенсивный careзабота.
97
292016
2957
пока их везут в отделение
интенсивной терапии.
05:06
Why should we wait untilдо they arrivedприбывший in the hospitalбольница
98
294973
2154
Зачем нам ждать,
когда их привезут в больницу,
05:09
before we startedначал to look?
99
297127
1994
чтобы начать наблюдение?
05:11
And so we installedустановлен a real-timeреальное время linkссылка
100
299121
2997
Так мы установили связь
в реальном времени
05:14
betweenмежду the ambulanceскорая помощь and the hospitalбольница,
101
302118
2836
между скорой помощью и больницей,
05:16
just usingс помощью normalнормальный 3G telephonyтелефония to sendОтправить that dataданные
102
304954
3776
просто используя 3G телефонию
для отправки данных.
05:20
so that the ambulanceскорая помощь becameстал an extraдополнительный bedпостель
103
308730
2487
Так скорая стала ещё одной койкой
05:23
in intensiveинтенсивный careзабота.
104
311217
3136
в отделении интенсивной терапии.
05:26
And then we startedначал looking at the dataданные.
105
314353
3702
И потом мы начали изучать данные.
05:30
So the wigglyволнистый linesлинии at the topВверх, all the colorsцвета,
106
318055
2921
Разноцветные волнистые линии вверху —
05:32
this is the normalнормальный sortСортировать of dataданные you would see on a monitorмонитор --
107
320976
3194
так выглядят обычные показатели
на экране монитора —
05:36
heartсердце rateставка, pulseпульс, oxygenкислород withinв the bloodкровь,
108
324170
3772
сердечный ритм, пульс,
уровень кислорода в крови
05:39
and respirationдыхание.
109
327942
2635
и дыхание.
05:42
The linesлинии on the bottomдно, the blueсиний and the redкрасный,
110
330577
2753
Линии внизу, синие и красные —
05:45
these are the interestingинтересно onesте,.
111
333330
1360
это уже интереснее.
05:46
The redкрасный lineлиния is showingпоказ an automatedавтоматизированный versionверсия
112
334690
3209
Красная линия показывает
автоматизированную версию
05:49
of the earlyрано warningпредупреждение scoreГол
113
337899
1597
системы раннего оповещения,
05:51
that BirminghamБирмингем Children'sдетский Hospitalбольница were alreadyуже runningБег.
114
339496
2487
которая уже работает
в Детской больнице Бирмингема.
05:53
They'dОни been runningБег that sinceпоскольку 2008,
115
341983
2338
Эта система работает с 2008 года,
05:56
and alreadyуже have stoppedостановился cardiacкардиальный arrestsаресты
116
344321
2256
успешно предотвращая
случаи остановки сердца
05:58
and distressбедствие withinв the hospitalбольница.
117
346577
2757
и сердечной недостаточности
в этой больнице.
06:01
The blueсиний lineлиния is an indicationиндикация
118
349334
2432
Голубая линия служит показателем
06:03
of when patternsузоры startНачало to changeизменение,
119
351766
2500
любых отклонений от нормы.
06:06
and immediatelyнемедленно, before we even startedначал
120
354266
2309
Мгновенно, ещё до постановки
06:08
puttingсдачи in clinicalклиническая interpretationинтерпретация,
121
356575
1708
клинического диагноза,
06:10
we can see that the dataданные is speakingГоворящий to us.
122
358283
2870
мы видим, что́ эти данные нам говорят.
06:13
It's tellingговоря us that something is going wrongнеправильно.
123
361153
3536
Они говорят, что что-то идёт не так.
06:16
The plotсюжет with the redкрасный and the greenзеленый blobsсгустки,
124
364689
3816
Диаграмма с пятнами красного
и зелёного цвета —
06:20
this is plottingчерчения differentдругой componentsкомпоненты
125
368505
2805
это графическое отображение сравнения
06:23
of the dataданные againstпротив eachкаждый other.
126
371310
2547
различных компонентов данных.
06:25
The greenзеленый is us learningобучение what is normalнормальный for that childребенок.
127
373857
3840
Зелёный — это наши знания о том,
что является нормой для этого ребёнка.
06:29
We call it the cloudоблако of normalityнормальность.
128
377697
2610
Мы называем это облаком нормы.
06:32
And when things startНачало to changeизменение,
129
380307
2241
А когда начинают происходить изменения,
06:34
when conditionsусловия startНачало to deteriorateухудшать,
130
382548
2564
когда состояние начинает ухудшаться,
06:37
we moveпереехать into the redкрасный lineлиния.
131
385112
2238
мы переходим к красной линии.
06:39
There's no rocketракета scienceнаука here.
132
387350
1657
Здесь нет ничего сложного.
06:41
It is displayingотображение dataданные that existsсуществует alreadyуже in a differentдругой way,
133
389007
4113
Это другое представление
уже имеющихся данных:
06:45
to amplifyусиливать it, to provideпредоставлять cuesподсказки to the doctorsврачи,
134
393120
3391
более детальное,
подсказывающее врачам
06:48
to the nursesмедсестры, so they can see what's happeningпроисходит.
135
396511
2738
и медсёстрам, что происходит.
06:51
In the sameодна и та же way that a good racingгоночный driverВодитель
136
399249
3130
Так же, как хороший гонщик
06:54
reliesполагается on cuesподсказки to decideпринимать решение when to applyподать заявление the brakesтормоза,
137
402379
4044
полагается на сигналы
при принятии решений —
06:58
when to turnочередь into a cornerугол,
138
406423
1476
когда нажать на тормоз,
когда войти в поворот —
06:59
we need to help our physiciansврачи and our nursesмедсестры
139
407899
2918
нам нужно помочь
нашим терапевтам и сёстрам
07:02
to see when things are startingначало to go wrongнеправильно.
140
410817
3620
увидеть, когда что-то идёт не так.
07:06
So we have a very ambitiousамбициозный programпрограмма.
141
414437
2946
У нас очень честолюбивые планы.
07:09
We think that the raceраса is on to do something differentlyиначе.
142
417383
4736
Гонка за новыми методами работы
уже началась.
07:14
We are thinkingмышление bigбольшой. It's the right thing to do.
143
422119
2904
Мы мыслим глобально.
И это правильно.
07:17
We have an approachподход whichкоторый, if it's successfulуспешный,
144
425023
3412
У нас есть методика,
которая в случае успеха
07:20
there's no reasonпричина why it should stayоставаться withinв a hospitalбольница.
145
428435
2531
не должна ограничиваться
рамками больницы.
07:22
It can go beyondза the wallsстены.
146
430966
1841
Она должна выйти за пределы её стен.
07:24
With wirelessбеспроводной connectivityсвязь these daysдней,
147
432807
2071
При нынешних возможностях
беспроводного подключения
07:26
there is no reasonпричина why patientsпациентов, doctorsврачи and nursesмедсестры
148
434878
3444
докторам, медсёстрам и пациентам
нет необходимости
07:30
always have to be in the sameодна и та же placeместо
149
438322
2171
всегда находиться в одном месте
07:32
at the sameодна и та же time.
150
440493
1993
одновременно.
07:34
And meanwhileмежду тем, we'llЧто ж take our little three-month-oldтри-месячный babyдетка,
151
442486
3995
А пока мы будем работать
с нашим трёхмесячным малышом,
07:38
keep takingпринятие it to the trackтрек, keepingхранение it safeбезопасно,
152
446481
3757
будем выводить его на трассу, оберегать,
07:42
and makingизготовление it fasterБыстрее and better.
153
450238
2333
делать его быстрее и лучше.
07:44
Thank you very much.
154
452571
1405
Большое спасибо.
07:45
(ApplauseАплодисменты)
155
453976
4954
(Аплодисменты)
Translated by Alyona Sedova
Reviewed by Anastasia Yastrebtseva

▲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