TEDxNijmegen
Peter van Manen: Better baby care -- thanks to Formula 1
بيتر فان مانين: كيف يمكن لسباق الفورميلا 1 مساعدة ... الرضّع؟
Filmed:
Readability: 3.5
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.
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
سباق السيارات يعتبر من الأمور القديمة المرحة.
00:14
We make a new car every year,
1
2593
2317
نحن نقوم بصناعة سيارة جديدة كل عام،
00:16
and then we spend the rest of the season
2
4910
2188
ثم نقضي بقية الموسم
00:19
trying to understand what it is we've built
3
7098
2776
في محاولة فهم ما قمنا بإنشائه
00:21
to make it better, to make it faster.
4
9874
3221
لنجعله أفضل و أسرع.
00:25
And then the next year, we start again.
5
13095
3275
ثم في العام القادم نعيد الكرَّة.
00:28
Now, the car you see in front of you is quite complicated.
6
16370
4238
الآن، السيارة التي تراها أمامك هي مُعقدة جداً.
00:32
The chassis is made up of about 11,000 components,
7
20608
3619
يتكون هيكل السيارة من قرابة 11 ألف قطعة،
00:36
the engine another 6,000,
8
24227
2468
المحرك من 6 آلاف قطعة أخرى،
00:38
the electronics about eight and a half thousand.
9
26695
3093
والإلكترونيات حوالي 8.5 ألف قطعة.
00:41
So there's about 25,000 things there that can go wrong.
10
29788
4401
أي أنّ هناك حوالي 25 ألفا من العناصر
التي يمكن أن تسير بشكل خاطئ
التي يمكن أن تسير بشكل خاطئ
00:46
So motor racing is very much about attention to detail.
11
34189
4826
لذلك من المهم جداً الانتباه للتفاصيل في سباق السيارات.
00:51
The other thing about Formula 1 in particular
12
39015
3263
هناك أمر آخر بسباق الفورميلا 1 خاصّة
00:54
is we're always changing the car.
13
42278
2124
وهو أنّنا دائماً نقوم بتغيير السيارة.
00:56
We're always trying to make it faster.
14
44402
2280
إنّنا نحاول دائماً أن نجعلها أسرع.
00:58
So every two weeks, we will be making
15
46682
2984
لذلك كل أسبوعين، نقوم بتصنيع
01:01
about 5,000 new components to fit to the car.
16
49666
4200
حوالي 5000 قطعة جديدة ملائمة للسيارة.
01:05
Five to 10 percent of the race car
17
53866
2178
حوالي 5% إلى 10% من سيارة السباق
01:08
will be different every two weeks of the year.
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 start our life with the racing car.
20
62105
3744
حسناً، نبدأ حياتنا مع سيارة السباق.
01:17
We have a lot of sensors on the car to measure things.
21
65849
3991
لدينا الكثير من أجهزة الإحساس في السيارة لقياس العمليات.
01:21
On the race car in front of you here
22
69840
1882
داخل سيارة السباق التي أمامنا هنا
01:23
there are about 120 sensors when it goes into a race.
23
71722
3159
هناك قرابة 120 جهاز استشعار عند قيادتها في سباق.
01:26
It's measuring all sorts of things around the car.
24
74881
3652
إنّها تقيس مختلف الأمور حول السيارة.
01:30
That data is logged. We're logging about
25
78533
2052
و تسجّل تلك البيانات، نحن نقوم بتسجيل قرابة
01:32
500 different parameters within the data systems,
26
80585
3704
500 من مختلف القياسات في نظام البيانات،
01:36
about 13,000 health parameters and events
27
84289
3665
و13000 من قياسات الصّحة والأحداث
01:39
to say when things are not working the way they should do,
28
87954
4565
لمعرفة ما إن كانت الأمور تسير كما ينبغي أم لا،
01:44
and we're sending that data back to the garage
29
92519
2825
ثمّ نرسل تلك البيانات مجدّدا إلى ورشة العمل
01:47
using telemetry at a rate of two to four megabits per second.
30
95344
4979
باستخدام القياس عن بُعد بمعدّل من 2 إلى 4 ميجابت في الثّانية.
01:52
So during a two-hour race, each car will be sending
31
100323
3127
إذن فخلال سباق مدّته ساعتين، كلّ سيارة سترسل
01:55
750 million numbers.
32
103450
2275
750 مليون رقم.
01:57
That's twice as many numbers as words that each of us
33
105725
3143
هذا ضعف عدد الكلمات التي سوف
02:00
speaks in a lifetime.
34
108868
1631
يتحدّثها كلّ منّا في حياته.
02:02
It's a huge amount of data.
35
110499
2618
هذه كمية كبيرة من البيانات.
02:05
But it's not enough just to have data and measure it.
36
113117
2645
لكن امتلاك البيانات وقياسها لا يكفي.
02:07
You need to be able to do something with it.
37
115762
2158
يجب أن تكون قادرا علي الاستفادة منها.
02:09
So we've spent a lot of time and effort
38
117920
2394
لقد قضينا وقتا طويلا وبذلنا مجهود كبير
02:12
in turning the data into stories
39
120314
1869
لتحويل البيانات إلى قصص
02:14
to be able to tell, what's the state of the engine,
40
122183
3105
نستطيع روايتها، عن حال المحرّك
02:17
how are the tires degrading,
41
125288
2272
كيفيّة تحلّل العجلات،
02:19
what's the situation with fuel consumption?
42
127560
3748
وما حال استهلاك الوقود؟
02:23
So all of this is taking data
43
131308
2788
كل هذا حتى يتم أخذ البيانات
02:26
and turning it into knowledge that we can act upon.
44
134096
3802
وتحويلها إلى المعرفة التي يمكن أن نعمل بناء عليها.
02:29
Okay, so let's have a look at a little bit of data.
45
137898
2638
حسنا، لذلك دعونا نلقي نظرة على قليل من البيانات.
02:32
Let's pick a bit of data from
46
140536
2030
دعونا نختر قليلاً من البيانات من
02:34
another three-month-old patient.
47
142566
3079
مريض آخر عمره ثلاثة أشهر.
02:37
This is a child, and what you're seeing here is real data,
48
145645
4171
هذا طفل، وما ترونه هنا هو البيانات الحقيقية،
02:41
and on the far right-hand side,
49
149816
1977
وعلى الجانب الأيسر الآن،
02:43
where everything starts getting a little bit catastrophic,
50
151793
2587
حيث يبدأ كل شيء في التحول بشكل كارثي
02:46
that is the patient going into cardiac arrest.
51
154380
3584
هنا يتجه المريض إلى الدخول في سكتة قلبية.
02:49
It was deemed to be an unpredictable event.
52
157964
3232
وذلك يعتبر حدثاً لا يمكن التنبؤ به.
02:53
This was a heart attack that no one could see coming.
53
161196
3789
وكانت هذه نوبة قلبية لم يتوقعها أحد
02:56
But when we look at the information there,
54
164985
2550
ولكن عندما ننظر إلى المعلومات هناك،
02:59
we can see that things are starting to become
55
167535
2349
يمكننا أن نرى الأمور من البداية
03:01
a little fuzzy about five minutes or so before the cardiac arrest.
56
169884
4029
غامضة بعض الشيء في مدة خمس دقائق قبل توقف القلب.
03:05
We can see small changes
57
173913
2037
ويمكننا أن نرى تغييرات صغيرة
03:07
in things like the heart rate moving.
58
175950
2383
في أشياء مثل تغير معدل ضربات القلب.
03:10
These were all undetected by normal thresholds
59
178333
2486
لم يتم كشف هذا كله بالحدود الطبيعية
03:12
which would be applied to data.
60
180819
2408
التي ستطبق على البيانات.
03:15
So the question is, why couldn't we see it?
61
183227
3143
السؤال هنا، لماذا لا يمكننا توقعه؟
03:18
Was this a predictable event?
62
186370
2581
هل كان ذلك شيئًا متوقعًا؟
03:20
Can we look more at the patterns in the data
63
188951
3010
هل يمكننا أن ندرس أنماط البيانات أكثر
03:23
to be able to do things better?
64
191961
3380
لنتمكن من القيام بالأشياء بشكل افضل؟
03:27
So this is a child,
65
195341
2650
لذلك هذا طفل،
03:29
about the same age as the racing car on stage,
66
197991
3232
في نفس عمر سيارة السباق التي على خشبة المسرح،
03:33
three months old.
67
201223
1630
ثلاثة أشهر من العمر.
03:34
It's a patient with a heart problem.
68
202853
2605
مريض بمشكلة في القلب.
03:37
Now, when you look at some of the data on the screen above,
69
205458
3468
الآن، عندما ننظر إلى بعض البيانات على الشاشة أعلاه،
03:40
things like heart rate, pulse, oxygen, respiration rates,
70
208926
4902
أشياء مثل معدل ضربات القلب والنبض والأوكسجين ومعدلات التنفس،
03:45
they're all unusual for a normal child,
71
213828
3076
جميعها غير ملائمة لطفل عادي،
03:48
but they're quite normal for the child there,
72
216904
2642
لكنها ملائمة تماما بالنسبة للطفل هناك،
03:51
and so one of the challenges you have in health care is,
73
219546
4138
وبالتالي فإن أحد أهم التحديات في مجال الرعاية الصحية، هو
03:55
how can I look at the patient in front of me,
74
223684
2851
كيف يمكن أن أنظر للمريض أمامي،
03:58
have something which is specific for her,
75
226535
3047
والذي له خصوصيته،
04:01
and be able to detect when things start to change,
76
229582
2788
وأكون قادرا على كشف الأمور عندما تبدأ في التغير،
04:04
when things start to deteriorate?
77
232370
2099
عندما تبدأ الأمور بالتدهور؟
04:06
Because like a racing car, any patient,
78
234469
3050
لأنه مثل سيارة سباق، أي مريض،
04:09
when things start to go bad, you have a short time
79
237519
2976
عندما تبدأ الأمور في السوء، فلديك وقت قصير
04:12
to make a difference.
80
240495
1831
لكي تحدث تغييرًا
04:14
So what we did is we took a data system
81
242326
2754
وبالتالي فما قمنا به هو أننا أخذنا نظام البيانات
04:17
which we run every two weeks of the year in Formula 1
82
245080
3131
الذي نقوم بتشغيله كل أسبوعين سنويا في فورملا 1
04:20
and we installed it on the hospital computers
83
248211
3002
وقمنا بتثبيته علي حاسوبات مستشفي
04:23
at Birmingham Children's Hospital.
84
251213
2290
للأطفال في برمنغهام.
04:25
We streamed data from the bedside instruments
85
253503
2439
ونتلقي البيانات من معدات بجانب السرير
04:27
in their pediatric intensive care
86
255942
2557
في قسم الرعاية المركزة الخاصة بطب الأطفال
04:30
so that we could both look at the data in real time
87
258499
3456
حتى أنه يمكننا علي حد سواء دراسة البيانات في الوقت الحالي
04:33
and, more importantly, to store the data
88
261955
2871
والأهم من ذلك، تخزين البيانات
04:36
so that we could start to learn from it.
89
264826
3057
وبالتالي يمكننا التعلم منها
04:39
And then, we applied an application on top
90
267883
4384
ومن ثم، قمنا بتشغيل نظام ما
04:44
which would allow us to tease out the patterns in the data
91
272267
3270
والذي سوف يمكننا من عرض أنماط البيانات
04:47
in real time so we could see what was happening,
92
275537
2956
في الوقت الحالي لذلك يمكننا معرفة ما كان يحدث،
04:50
so we could determine when things started to change.
93
278493
3713
وبالتالي يمكننا تحديد متي بدأت الأمور في التغيير
04:54
Now, in motor racing, we're all a little bit ambitious,
94
282206
3863
الآن، في سباق السيارات، نحن جميعا طموحون بعض الشيء،
04:58
audacious, a little bit arrogant sometimes,
95
286069
2549
لدينا الجرأة وقليل من العجرفة في بعض الأحيان
05:00
so we decided we would also look at the children
96
288618
3398
ولذلك قررنا أن ندرس حالة الأطفال أيضا
05:04
as they were being transported to intensive care.
97
292016
2957
حيث يتم نقلهم للرعاية المركزة
05:06
Why should we wait until they arrived in the hospital
98
294973
2154
لماذا يجب علينا أن ننتظر حتى يصلوا إلى المستشفى
05:09
before we started to look?
99
297127
1994
قبل أن نبدأ بالبحث؟
05:11
And so we installed a real-time link
100
299121
2997
وهكذا قمنا بتشغيل رابط ينقل البيانات اللحظية
05:14
between the ambulance and the hospital,
101
302118
2836
بين سيارة الإسعاف والمستشفى،
05:16
just using normal 3G telephony to send that data
102
304954
3776
فقط باستخدام تقنية الجيل الثالث الهاتفية 3G لإرسال تلك البيانات
05:20
so that the ambulance became an extra bed
103
308730
2487
حيث تصبح سيارة الإسعاف كسرير إضافي
05:23
in intensive care.
104
311217
3136
في العناية المركزة.
05:26
And then we started looking at the data.
105
314353
3702
ومن ثم بدأنا في دراسة البيانات.
05:30
So the wiggly lines at the top, all the colors,
106
318055
2921
الخطوط المتذبذبة في الأعلى، كل الألوان،
05:32
this is the normal sort of data you would see on a monitor --
107
320976
3194
هذا هو النوع العادي من البينات التي قد تراها على شاشة عرض --
05:36
heart rate, pulse, oxygen within the blood,
108
324170
3772
معدل ضربات القلب والنبض والأكسجين داخل الدم،
05:39
and respiration.
109
327942
2635
والتنفس.
05:42
The lines on the bottom, the blue and the red,
110
330577
2753
الخطوط في الجزء السفلي، الأزرق والأحمر،
05:45
these are the interesting ones.
111
333330
1360
هذه هي المثيرة للاهتمام.
05:46
The red line is showing an automated version
112
334690
3209
الخط الأحمر يعرض نسخة تلقائية
05:49
of the early warning score
113
337899
1597
من درجة الإنذار المبكر
05:51
that Birmingham Children's Hospital were already running.
114
339496
2487
التي يقوم مستشفى بيرمنغهام للأطفال بالفعل بتشغيلها.
05:53
They'd been running that since 2008,
115
341983
2338
وهم يشتغلون بها منذ سنة 2008
05:56
and already have stopped cardiac arrests
116
344321
2256
وقد أوقفت بالفعل سكتات وأزمات
05:58
and distress within the hospital.
117
346577
2757
قلبية داخل المستشفى.
06:01
The blue line is an indication
118
349334
2432
الخط الأزرق يشير إلى
06:03
of when patterns start to change,
119
351766
2500
بدء البيانات في التغير،
06:06
and immediately, before we even started
120
354266
2309
وعلى الفور، قبل حتى أن نبدأ
06:08
putting in clinical interpretation,
121
356575
1708
في ترجمة البيانات بصورة اكلينيكية
06:10
we can see that the data is speaking to us.
122
358283
2870
يمكننا أن نرى أن البيانات تتحدث إلينا.
06:13
It's telling us that something is going wrong.
123
361153
3536
وتخبرنا أن شيئا ما يسير بصورة خاطئة.
06:16
The plot with the red and the green blobs,
124
364689
3816
أما الرسم باللون الأحمر والنقط الخضراء،
06:20
this is plotting different components
125
368505
2805
التي توضح مكونات مختلفة
06:23
of the data against each other.
126
371310
2547
من البيانات وتقارنها ببعضها البعض.
06:25
The green is us learning what is normal for that child.
127
373857
3840
الأخضر يمثلنا ونحن نتعلم ما هو الطبيعي
بالنسبة لذلك الطفل.
بالنسبة لذلك الطفل.
06:29
We call it the cloud of normality.
128
377697
2610
نسميها سحابة ما هو طبيعي.
06:32
And when things start to change,
129
380307
2241
وعندما تبدأ الأمور في التغير،
06:34
when conditions start to deteriorate,
130
382548
2564
عندما تبدأ الأوضاع في التدهور،
06:37
we move into the red line.
131
385112
2238
ننتقل إلى الخط الأحمر.
06:39
There's no rocket science here.
132
387350
1657
لا وجود لعلوم معقدة هنا.
06:41
It is displaying data that exists already in a different way,
133
389007
4113
إنه يقوم فقط بعرض بيانات موجودة بالفعل
بطريقة مختلفة،
بطريقة مختلفة،
06:45
to amplify it, to provide cues to the doctors,
134
393120
3391
حيث يعمل علي تضخيمها بحيث توفر إشارات للأطباء،
06:48
to the nurses, so they can see what's happening.
135
396511
2738
وللممرضات، حتى يمكنهم رؤية ما يحدث.
06:51
In the same way that a good racing driver
136
399249
3130
بنفس الطريقة فإن سائقا جيدا لسيارة سباق
06:54
relies on cues to decide when to apply the brakes,
137
402379
4044
يعتمد على الرموز لتحديد متى يجب استخدام الفرامل،
06:58
when to turn into a corner,
138
406423
1476
متى تتجه إلى الزاوية،
06:59
we need to help our physicians and our nurses
139
407899
2918
نحن بحاجة إلى مساعدة أطبائنا وممرضاتنا
07:02
to see when things are starting to go wrong.
140
410817
3620
لنعلم عندما تبدأ الأمور في التدهور.
07:06
So we have a very ambitious program.
141
414437
2946
لذلك لدينا برنامج طموح جداً.
07:09
We think that the race is on to do something differently.
142
417383
4736
ونحن نعتقد أن السباق محتدم للقيام بشيء
بشكل مختلف.
بشكل مختلف.
07:14
We are thinking big. It's the right thing to do.
143
422119
2904
نحن نفكر في الأمور بشكل ضخم.
وهو ما يجب القيام به.
وهو ما يجب القيام به.
07:17
We have an approach which, if it's successful,
144
425023
3412
نحن نسير علي منهج، إذا كان ناجحا
07:20
there's no reason why it should stay within a hospital.
145
428435
2531
لا يوجد أي سبب لكي يبقى داخل مستشفى.
07:22
It can go beyond the walls.
146
430966
1841
يمكنه أن يتجاوز الجدران.
07:24
With wireless connectivity these days,
147
432807
2071
مع الاتصال اللاسلكي في هذه الأيام،
07:26
there is no reason why patients, doctors and nurses
148
434878
3444
لا يوجد أي سبب يرغم المرضى والأطباء والممرضات
07:30
always have to be in the same place
149
438322
2171
علي التواجد دائما في نفس المكان
07:32
at the same time.
150
440493
1993
وفي الوقت نفسه.
07:34
And meanwhile, we'll take our little three-month-old baby,
151
442486
3995
ومن ناحية أخرى، سوف نأخذ طفلتنا ذات الثلاثة أشهر
07:38
keep taking it to the track, keeping it safe,
152
446481
3757
نبقيها علي المسار، ونحافظ عليها آمنة
07:42
and making it faster and better.
153
450238
2333
ونجعلها أسرع وأفضل.
07:44
Thank you very much.
154
452571
1405
شكرا جزيلا لكم.
07:45
(Applause)
155
453976
4954
(تصفيق)
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