TEDxNijmegen
Peter van Manen: Better baby care -- thanks to Formula 1
Петер ван Манен: Як гонки Формули 1 допоможуть...дітям?
Filmed:
Readability: 3.5
845,406 views
Під час перегонів Формули 1 авто надсилає сотні мільйонів даних в автосервіс для негайного аналізу та відповідної реакції. То чому ж не використати цю детальну до дрібниць систему даних десь іще, як от ... у дитячій лікарні? Докладніше про це розповідає Петер ван Манен.
Peter van Manen - Electronic systems expert
Peter van Manen is the Managing Director of McLaren Electronics, which provides data systems to major motorsports series. Full bio
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
Motor racing is a funny old business.
0
336
2257
Автоспорт - це чудернацький старий бізнес.
00:14
We make a new car every year,
1
2593
2317
Щороку ми випускаємо новий автомобіль,
00:16
and then we spend the rest of the season
2
4910
2188
а потім витрачаємо купу часу,
00:19
trying to understand what it is we've built
3
7098
2776
намагаючись з'ясувати,
що ж ми таке створили,
що ж ми таке створили,
00:21
to make it better, to make it faster.
4
9874
3221
щоб удосконалити його, зробити
ще швидшим.
ще швидшим.
00:25
And then the next year, we start again.
5
13095
3275
А наступного року починаємо все спочатку.
00:28
Now, the car you see in front of you is quite complicated.
6
16370
4238
Автомобіль перед вами - досить складної конструкції.
00:32
The chassis is made up of about 11,000 components,
7
20608
3619
Ходова складається майже з 11 тисяч деталей,
00:36
the engine another 6,000,
8
24227
2468
двигун - з шести,
00:38
the electronics about eight and a half thousand.
9
26695
3093
електроніка -
близько восьми з половиною.
близько восьми з половиною.
00:41
So there's about 25,000 things there that can go wrong.
10
29788
4401
Отже, існує майже 25 тисяч імовірностей,
що щось піде не так.
що щось піде не так.
00:46
So motor racing is very much about attention to detail.
11
34189
4826
Тому автоспорт - це передусім увага до деталей.
00:51
The other thing about Formula 1 in particular
12
39015
3263
Ще одне - щодо Формули 1 зокрема -
00:54
is we're always changing the car.
13
42278
2124
ми постійно змінюємо автомобіль,
00:56
We're always trying to make it faster.
14
44402
2280
докладаємо всіх зусиль, щоб він став ще швидшим.
00:58
So every two weeks, we will be making
15
46682
2984
Тому кожні два тижні виготовляються
01:01
about 5,000 new components to fit to the car.
16
49666
4200
близько 5 тисяч нових елементів.
01:05
Five to 10 percent of the race car
17
53866
2178
Від 5 до 10 процентів деталей гоночного авто
01:08
will be different every two weeks of the year.
18
56044
3752
змінюються щодва тижні.
01:11
So how do we do that?
19
59796
2309
Як ми це робимо?
01:14
Well, we start our life with the racing car.
20
62105
3744
Що ж, розгляньмо ближче авто для перегонів.
01:17
We have a lot of sensors on the car to measure things.
21
65849
3991
На автомобілі є безліч сенсорів для різних вимірів.
01:21
On the race car in front of you here
22
69840
1882
На гоночному авто перед вами
01:23
there are about 120 sensors when it goes into a race.
23
71722
3159
встановлюється майже 120 сенсорів
перед гонкою.
перед гонкою.
01:26
It's measuring all sorts of things around the car.
24
74881
3652
Вони беруть виміри всього, що відбувається навколо.
01:30
That data is logged. We're logging about
25
78533
2052
Ці дані записуються.
Ми реєструємо близько
Ми реєструємо близько
01:32
500 different parameters within the data systems,
26
80585
3704
500 різних параметрів
у різних системах даних,
у різних системах даних,
01:36
about 13,000 health parameters and events
27
84289
3665
близько 13 тисяч показників здоров'я та фактів,
01:39
to say when things are not working the way they should do,
28
87954
4565
щоб визначити те, що працює не так, як потрібно.
01:44
and we're sending that data back to the garage
29
92519
2825
Ці дані надсилаються в майстерню
01:47
using telemetry at a rate of two to four megabits per second.
30
95344
4979
зі швидкістю від двох до чотирьох мегабіт в секунду.
01:52
So during a two-hour race, each car will be sending
31
100323
3127
Отже, кожне авто протягом двогодинної гонки
01:55
750 million numbers.
32
103450
2275
надсилає 750 мільйонів чисел.
01:57
That's twice as many numbers as words that each of us
33
105725
3143
Це вдвічі більше за кількість слів, які кожен з нас
02:00
speaks in a lifetime.
34
108868
1631
вимовляє протягом життя.
02:02
It's a huge amount of data.
35
110499
2618
Це колосальний обсяг даних.
02:05
But it's not enough just to have data and measure it.
36
113117
2645
Але вимірювання та знання цих даних -
недостатньо.
недостатньо.
02:07
You need to be able to do something with it.
37
115762
2158
Потрібно ж уміти їх використати.
02:09
So we've spent a lot of time and effort
38
117920
2394
Тому ми витратили багато часу та зусиль,
02:12
in turning the data into stories
39
120314
1869
щоб перетворити дані в історії,
02:14
to be able to tell, what's the state of the engine,
40
122183
3105
які змогли б розповісти, що з двигуном,
02:17
how are the tires degrading,
41
125288
2272
наскільки стерлися шини,
02:19
what's the situation with fuel consumption?
42
127560
3748
скільки витрачено палива.
02:23
So all of this is taking data
43
131308
2788
Я про те, щоб взяти дані
02:26
and turning it into knowledge that we can act upon.
44
134096
3802
і перетворити їх у знання,
готові до використання.
готові до використання.
02:29
Okay, so let's have a look at a little bit of data.
45
137898
2638
Що ж, перейдемо до цифр.
02:32
Let's pick a bit of data from
46
140536
2030
Візьмімо дані
02:34
another three-month-old patient.
47
142566
3079
трьохмісячного пацієнта.
02:37
This is a child, and what you're seeing here is real data,
48
145645
4171
Це дитина. Інформація перед вами - реальна.
02:41
and on the far right-hand side,
49
149816
1977
З правого боку ми бачимо,
02:43
where everything starts getting a little bit catastrophic,
50
151793
2587
що все набирає трагічних обертів,
02:46
that is the patient going into cardiac arrest.
51
154380
3584
тобто пацієнту загрожує зупинка серця.
02:49
It was deemed to be an unpredictable event.
52
157964
3232
Вважалося, що це неможливо передбачити.
02:53
This was a heart attack that no one could see coming.
53
161196
3789
Це був раптовий серцевий напад.
02:56
But when we look at the information there,
54
164985
2550
Але інформація на екрані
02:59
we can see that things are starting to become
55
167535
2349
свідчить про те, що ситуація погіршувалася
03:01
a little fuzzy about five minutes or so before the cardiac arrest.
56
169884
4029
вже за п'ять хвилин перед зупинкою серця.
03:05
We can see small changes
57
173913
2037
Можна побачити незначні зміни,
03:07
in things like the heart rate moving.
58
175950
2383
наприклад у частоті серцевих скорочень.
03:10
These were all undetected by normal thresholds
59
178333
2486
Проте вони навіть не досягли необхідної величини,
03:12
which would be applied to data.
60
180819
2408
щоб назвати їх "дані".
03:15
So the question is, why couldn't we see it?
61
183227
3143
Отже, питання в тому, чому їх не помітили?
03:18
Was this a predictable event?
62
186370
2581
Чи можна було все-таки передбачити це?
03:20
Can we look more at the patterns in the data
63
188951
3010
Чи можемо ми придивитися до показників
у діаграмах,
у діаграмах,
03:23
to be able to do things better?
64
191961
3380
щоб змінити все на краще?
03:27
So this is a child,
65
195341
2650
Ось це дитина
03:29
about the same age as the racing car on stage,
66
197991
3232
приблизно такого ж віку,
як і гоночний автомобіль на сцені -
як і гоночний автомобіль на сцені -
03:33
three months old.
67
201223
1630
трьохмісячна.
03:34
It's a patient with a heart problem.
68
202853
2605
У неї проблеми з серцем.
03:37
Now, when you look at some of the data on the screen above,
69
205458
3468
І як поглянути на показники на екрані:
03:40
things like heart rate, pulse, oxygen, respiration rates,
70
208926
4902
частота серцевих скорочень, пульсу,
дихання, запаси кисню,
дихання, запаси кисню,
03:45
they're all unusual for a normal child,
71
213828
3076
вони нехарактерні для звичайної дитини,
03:48
but they're quite normal for the child there,
72
216904
2642
але цілком нормальні для ось цієї.
03:51
and so one of the challenges you have in health care is,
73
219546
4138
І тут постає складне завдання медицини:
03:55
how can I look at the patient in front of me,
74
223684
2851
як же сприймати пацієнтку переді мною,
03:58
have something which is specific for her,
75
226535
3047
знайти те, що підійте саме їй,
04:01
and be able to detect when things start to change,
76
229582
2788
і змогти вловити, коли ситуація
почне змінюватися,
почне змінюватися,
04:04
when things start to deteriorate?
77
232370
2099
коли наступить погіршення?
04:06
Because like a racing car, any patient,
78
234469
3050
Тому що, як з гоночними авто, так і з пацієнтами,
04:09
when things start to go bad, you have a short time
79
237519
2976
коли погіршення наступає,
у вас зовсім мало часу,
у вас зовсім мало часу,
04:12
to make a difference.
80
240495
1831
щоб змінити ситуацію.
04:14
So what we did is we took a data system
81
242326
2754
Отже, ми взяли програмне забезпечення,
04:17
which we run every two weeks of the year in Formula 1
82
245080
3131
яке запускаємо кожні два тижні року для Формули 1,
04:20
and we installed it on the hospital computers
83
248211
3002
і встановили його на комп'ютерах
04:23
at Birmingham Children's Hospital.
84
251213
2290
у дитячій лікарні в Бірмінгемі.
04:25
We streamed data from the bedside instruments
85
253503
2439
Ми отримували дані від обладнання
04:27
in their pediatric intensive care
86
255942
2557
у корпусі інтенсивної терапії в педіатрії,
04:30
so that we could both look at the data in real time
87
258499
3456
так ми могли спостерігати за даними
наживо
наживо
04:33
and, more importantly, to store the data
88
261955
2871
і, що найважливіше, зберігати їх,
04:36
so that we could start to learn from it.
89
264826
3057
щоб мати можливість їх вивчити.
04:39
And then, we applied an application on top
90
267883
4384
Потім ми вивели інформацію на екран,
04:44
which would allow us to tease out the patterns in the data
91
272267
3270
завдяки чому могли отримувати дані
одразу в діаграмах
одразу в діаграмах
04:47
in real time so we could see what was happening,
92
275537
2956
і, таким чином, могли бачити, що відбувалося,
04:50
so we could determine when things started to change.
93
278493
3713
могли визначити, коли ситуація змінилася.
04:54
Now, in motor racing, we're all a little bit ambitious,
94
282206
3863
Ми - учасники автоспорту - трохи амбіційні,
04:58
audacious, a little bit arrogant sometimes,
95
286069
2549
відчайдушні, іноді занадто самовпевнені,
05:00
so we decided we would also look at the children
96
288618
3398
і тому ми вирішили спостерігати
також і за тими дітьми,
також і за тими дітьми,
05:04
as they were being transported to intensive care.
97
292016
2957
які ще не потрапили до реанімації.
05:06
Why should we wait until they arrived in the hospital
98
294973
2154
Чому чекати, коли їх привезуть до лікарні,
05:09
before we started to look?
99
297127
1994
щоб провести обстеження?
05:11
And so we installed a real-time link
100
299121
2997
Отже, ми встановили живий зв'язок
05:14
between the ambulance and the hospital,
101
302118
2836
між швидкою та лікарнею,
05:16
just using normal 3G telephony to send that data
102
304954
3776
використовуючи для передачі даних
звичайне 3G з'єднання,
звичайне 3G з'єднання,
05:20
so that the ambulance became an extra bed
103
308730
2487
і, таким чином, місця в реанімації збільшились
05:23
in intensive care.
104
311217
3136
за рахунок швидкої.
05:26
And then we started looking at the data.
105
314353
3702
Нарешті ми почали вивчати дані.
05:30
So the wiggly lines at the top, all the colors,
106
318055
2921
Отож, хвилясті різнокольорові лінії зверху -
05:32
this is the normal sort of data you would see on a monitor --
107
320976
3194
це ті показники,
які зазвичай ми бачимо на моніторі:
які зазвичай ми бачимо на моніторі:
05:36
heart rate, pulse, oxygen within the blood,
108
324170
3772
частота серцевих скорочень,
пульс, вміст кисню у крові
пульс, вміст кисню у крові
05:39
and respiration.
109
327942
2635
та дихання.
05:42
The lines on the bottom, the blue and the red,
110
330577
2753
Лінії нижче, блакитна та червона, -
05:45
these are the interesting ones.
111
333330
1360
ось що нас цікавить.
05:46
The red line is showing an automated version
112
334690
3209
Червона лінія -
це автоматизований варіант
це автоматизований варіант
05:49
of the early warning score
113
337899
1597
критичних точок,
05:51
that Birmingham Children's Hospital were already running.
114
339496
2487
які були розроблені
у цій дитячій лікарні раніше.
у цій дитячій лікарні раніше.
05:53
They'd been running that since 2008,
115
341983
2338
Вони функціонують тут з 2008,
05:56
and already have stopped cardiac arrests
116
344321
2256
завдяки чому в лікарні знизилися випадки
05:58
and distress within the hospital.
117
346577
2757
зупинок серця та серцевих нападів.
06:01
The blue line is an indication
118
349334
2432
Блакитна лінія показує
06:03
of when patterns start to change,
119
351766
2500
зміни в діаграмах.
06:06
and immediately, before we even started
120
354266
2309
Одразу, ще перед
06:08
putting in clinical interpretation,
121
356575
1708
медичним поясненням,
06:10
we can see that the data is speaking to us.
122
358283
2870
дані говорять до нас.
06:13
It's telling us that something is going wrong.
123
361153
3536
І вони кажуть: щось не так.
06:16
The plot with the red and the green blobs,
124
364689
3816
Графік з червоних та зелених точок
06:20
this is plotting different components
125
368505
2805
визначає положення різних показників
06:23
of the data against each other.
126
371310
2547
відносно один одного.
06:25
The green is us learning what is normal for that child.
127
373857
3840
Зелений - це те,
що характерно для конкретної дитини.
що характерно для конкретної дитини.
06:29
We call it the cloud of normality.
128
377697
2610
Так звана хмара норми.
06:32
And when things start to change,
129
380307
2241
А коли ситуація змінюється,
06:34
when conditions start to deteriorate,
130
382548
2564
коли настає погіршення,
06:37
we move into the red line.
131
385112
2238
лінія стає червоною.
06:39
There's no rocket science here.
132
387350
1657
Це не китайська грамота,
все просто.
все просто.
06:41
It is displaying data that exists already in a different way,
133
389007
4113
Програма детальніше відображає дані,
які існують в іншому вигляді,
які існують в іншому вигляді,
06:45
to amplify it, to provide cues to the doctors,
134
393120
3391
і, таким чином,
відкриває лікарям та медсестрам очі на те,
відкриває лікарям та медсестрам очі на те,
06:48
to the nurses, so they can see what's happening.
135
396511
2738
що відбувається з пацієнтом.
06:51
In the same way that a good racing driver
136
399249
3130
Так само як і хороший гонщик
06:54
relies on cues to decide when to apply the brakes,
137
402379
4044
чекає підказки, щоб вирішити,
коли пригальмувати,
коли пригальмувати,
06:58
when to turn into a corner,
138
406423
1476
коли повернути,
06:59
we need to help our physicians and our nurses
139
407899
2918
так і лікарям та медсестрам
потрібна допомога,
потрібна допомога,
07:02
to see when things are starting to go wrong.
140
410817
3620
щоб вчасно помітити,
коли щось піде не так.
коли щось піде не так.
07:06
So we have a very ambitious program.
141
414437
2946
Отже, програма наша - дуже перспективна.
07:09
We think that the race is on to do something differently.
142
417383
4736
Вважаймо, що перегони за зміни на краще
розпочато.
розпочато.
07:14
We are thinking big. It's the right thing to do.
143
422119
2904
Ми мислимо глобально. І це правильно.
07:17
We have an approach which, if it's successful,
144
425023
3412
Якщо наш підхід виявиться успішним,
07:20
there's no reason why it should stay within a hospital.
145
428435
2531
чому ж обмежуватись лікарнею?
07:22
It can go beyond the walls.
146
430966
1841
Він може вийти за межі стін.
07:24
With wireless connectivity these days,
147
432807
2071
У наші дні безпровідний зв'язок
не залишає
не залишає
07:26
there is no reason why patients, doctors and nurses
148
434878
3444
жодної причини,
чому пацієнти, лікарі та медсестри
чому пацієнти, лікарі та медсестри
07:30
always have to be in the same place
149
438322
2171
завжди повинні бути в тому ж місці
07:32
at the same time.
150
440493
1993
у той же час.
07:34
And meanwhile, we'll take our little three-month-old baby,
151
442486
3995
А тим часом ми візьмемо наше трьохмісячне дитинча,
07:38
keep taking it to the track, keeping it safe,
152
446481
3757
поставимо на колію,
07:42
and making it faster and better.
153
450238
2333
удосконалимо його, зробимо ще швидшим.
07:44
Thank you very much.
154
452571
1405
Дякую за увагу.
07:45
(Applause)
155
453976
4954
(Оплески)
ABOUT THE SPEAKER
Peter van Manen - Electronic systems expertPeter 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.
Peter van Manen | Speaker | TED.com