TEDxNijmegen
Peter van Manen: Better baby care -- thanks to Formula 1
Питър ван Манен: Как може Формула 1 да помогне... на бебета?
Filmed:
Readability: 3.5
845,406 views
По време на състезание от Формула 1, болидът праща стотици милиони единици данни до гаража, за да бъде извършен анализ в реално време и да бъде дадена обратна връзка на шофьора. Тогава защо да не използваме тази изчерпателна и точна система някъде другаде...., например в детските болници? Питър ван Манен ни разказва за това.
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
Автомобилните състезания
са странна работа.
са странна работа.
00:14
We make a new car every year,
1
2593
2317
Правим нова кола всяка година
00:16
and then we spend the rest of the season
2
4910
2188
и остатъка от сезона прекарваме,
00:19
trying to understand what it is we've built
3
7098
2776
опитвайки се да разберем
какво сме построили
какво сме построили
00:21
to make it better, to make it faster.
4
9874
3221
и да го подобрим, да го направим по-бързо.
00:25
And then the next year, we start again.
5
13095
3275
И следващата година започваме отначало.
00:28
Now, the car you see in front of you is quite complicated.
6
16370
4238
Колата, която виждате пред себе си,
е доста сложна.
е доста сложна.
00:32
The chassis is made up of about 11,000 components,
7
20608
3619
Шасито е съставено от около 11000 части,
двигателят - от още 6000,
00:36
the engine another 6,000,
8
24227
2468
00:38
the electronics about eight and a half thousand.
9
26695
3093
електронните компоненти - от около 8500.
00:41
So there's about 25,000 things there that can go wrong.
10
29788
4401
Следователно, има 25000 неща,
които могат да се развалят.
които могат да се развалят.
00:46
So motor racing is very much about attention to detail.
11
34189
4826
Виждате, че в автомобилните състезания,
детайлите са много важни.
детайлите са много важни.
00:51
The other thing about Formula 1 in particular
12
39015
3263
Също така, ние във Формула 1
00:54
is we're always changing the car.
13
42278
2124
постоянно променяме колите.
00:56
We're always trying to make it faster.
14
44402
2280
Винаги се опитваме да ги направим по-бързи.
00:58
So every two weeks, we will be making
15
46682
2984
Затова всеки две седмици правим
около 5000 нови компоненти за колата.
01:01
about 5,000 new components to fit to the car.
16
49666
4200
01:05
Five to 10 percent of the race car
17
53866
2178
5 до 10 процента от състезателната кола
01:08
will be different every two weeks of the year.
18
56044
3752
ще са различни всеки две седмици през годината.
01:11
So how do we do that?
19
59796
2309
Как го правим?
01:14
Well, we start our life with the racing car.
20
62105
3744
Започваме да живеем със състезателната кола.
01:17
We have a lot of sensors on the car to measure things.
21
65849
3991
Имаме много датчици по нея,
за да измерваме параметри.
за да измерваме параметри.
01:21
On the race car in front of you here
22
69840
1882
На колата пред вас
има около 120 датчика по време
на състезание.
на състезание.
01:23
there are about 120 sensors when it goes into a race.
23
71722
3159
01:26
It's measuring all sorts of things around the car.
24
74881
3652
Измерват се всякакви неща по нея.
01:30
That data is logged. We're logging about
25
78533
2052
Данните се записват. Регистрират се около
01:32
500 different parameters within the data systems,
26
80585
3704
500 различни показатели в рамките
на инженерните системи
на инженерните системи
01:36
about 13,000 health parameters and events
27
84289
3665
и 13000 за състоянието на колата
и какво се случва в нея,
и какво се случва в нея,
за да се разбере когато нещата не
работят както трябва.
работят както трябва.
01:39
to say when things are not working the way they should do,
28
87954
4565
01:44
and we're sending that data back to the garage
29
92519
2825
Данните се изпращат обратно в гаража
01:47
using telemetry at a rate of two to four megabits per second.
30
95344
4979
чрез телеметрия със скорост 2-4 мегабита
в секунда.
в секунда.
01:52
So during a two-hour race, each car will be sending
31
100323
3127
Така че по време на двучасовото състезание, всяка кола изпраща
01:55
750 million numbers.
32
103450
2275
750 милиона цифри.
01:57
That's twice as many numbers as words that each of us
33
105725
3143
Това е два пъти повече от думите,
които всеки от нас
които всеки от нас
изговаря в живота си.
02:00
speaks in a lifetime.
34
108868
1631
02:02
It's a huge amount of data.
35
110499
2618
Това е огромно количество данни.
02:05
But it's not enough just to have data and measure it.
36
113117
2645
Но не е достатъчно само да
измерваш данните.
измерваш данните.
02:07
You need to be able to do something with it.
37
115762
2158
Трябва да можеш да правиш нещо с тях.
02:09
So we've spent a lot of time and effort
38
117920
2394
Затова сме вложили много време и усилия
02:12
in turning the data into stories
39
120314
1869
да превръщаме данните в истории,
02:14
to be able to tell, what's the state of the engine,
40
122183
3105
за да може да се каже какво е състоянието
на двигателя,
на двигателя,
02:17
how are the tires degrading,
41
125288
2272
как гумите се изтъркват,
02:19
what's the situation with fuel consumption?
42
127560
3748
и каква е ситуацията с разхода на гориво.
02:23
So all of this is taking data
43
131308
2788
Всичко това е събиране на данни
02:26
and turning it into knowledge that we can act upon.
44
134096
3802
и превръщането им в знание, което можем
да използваме.
да използваме.
02:29
Okay, so let's have a look at a little bit of data.
45
137898
2638
Добре, нека погледнем малко данни.
02:32
Let's pick a bit of data from
46
140536
2030
Да изберем такива от
02:34
another three-month-old patient.
47
142566
3079
друг тримесечен пациент.
02:37
This is a child, and what you're seeing here is real data,
48
145645
4171
Това е дете и тук виждате истински данни.
02:41
and on the far right-hand side,
49
149816
1977
Най-вдясно, където
02:43
where everything starts getting a little bit catastrophic,
50
151793
2587
всичко започва да става малко хаотично,
02:46
that is the patient going into cardiac arrest.
51
154380
3584
сърдечната дейност на пациента спира.
02:49
It was deemed to be an unpredictable event.
52
157964
3232
Това се е считало за непредвидимо събитие.
02:53
This was a heart attack that no one could see coming.
53
161196
3789
Било е като сърдечен удар,
който никой не би могъл да предскаже.
който никой не би могъл да предскаже.
02:56
But when we look at the information there,
54
164985
2550
Но като погледнем информацията тук
02:59
we can see that things are starting to become
55
167535
2349
можем да видим, че нещата започват да стават
03:01
a little fuzzy about five minutes or so before the cardiac arrest.
56
169884
4029
малко мътни около пет минути преди
сърдечния арест.
сърдечния арест.
03:05
We can see small changes
57
173913
2037
Можем да видим малки промени
03:07
in things like the heart rate moving.
58
175950
2383
в неща като сърдечния ритъм.
03:10
These were all undetected by normal thresholds
59
178333
2486
Всички тези неща са били незабелязани
от нормалните устройства, използвани
за такъв тип данни.
за такъв тип данни.
03:12
which would be applied to data.
60
180819
2408
03:15
So the question is, why couldn't we see it?
61
183227
3143
Въпросът е защо не можехме да ги видим?
03:18
Was this a predictable event?
62
186370
2581
Било ли е предвидимо събитие?
03:20
Can we look more at the patterns in the data
63
188951
3010
Можем ли да разгледаме по-внимателно тенденциите в данните
03:23
to be able to do things better?
64
191961
3380
за да можем да правим нещата по-добре?
03:27
So this is a child,
65
195341
2650
Това е едно дете
03:29
about the same age as the racing car on stage,
66
197991
3232
на същата възраст като колата на сцената -
03:33
three months old.
67
201223
1630
три месеца.
03:34
It's a patient with a heart problem.
68
202853
2605
То е пациент със сърдечни проблеми.
03:37
Now, when you look at some of the data on the screen above,
69
205458
3468
Като погледнете някои от данните
на екрана горе -
на екрана горе -
03:40
things like heart rate, pulse, oxygen, respiration rates,
70
208926
4902
сърдечен ритъм, пулс,
кислород, дишане -
кислород, дишане -
03:45
they're all unusual for a normal child,
71
213828
3076
ще видите, че са необичайни
за едно нормално дете,
за едно нормално дете,
03:48
but they're quite normal for the child there,
72
216904
2642
Но са съвсем нормални за детето там.
03:51
and so one of the challenges you have in health care is,
73
219546
4138
Едно от предизвикателствата в
здравеопазването е
здравеопазването е
03:55
how can I look at the patient in front of me,
74
223684
2851
как да постъпим с пациента пред нас,
03:58
have something which is specific for her,
75
226535
3047
и да имаме устройство, специфично за него,
04:01
and be able to detect when things start to change,
76
229582
2788
което да отчита когато нещата започнат
да се променят,
да се променят,
04:04
when things start to deteriorate?
77
232370
2099
да се влошават?
04:06
Because like a racing car, any patient,
78
234469
3050
Защото както при състезателната кола,
при всеки пациент
при всеки пациент
04:09
when things start to go bad, you have a short time
79
237519
2976
има кратър период от време точно преди
нещата да се влошат,
нещата да се влошат,
04:12
to make a difference.
80
240495
1831
когато всичко може да се промени.
04:14
So what we did is we took a data system
81
242326
2754
Затова ние направихме следното:
взехме системата за данни,
взехме системата за данни,
04:17
which we run every two weeks of the year in Formula 1
82
245080
3131
която използваме всеки две седмици
през годината във Формула 1,
през годината във Формула 1,
и я инсталирахме на компютрите
04:20
and we installed it on the hospital computers
83
248211
3002
04:23
at Birmingham Children's Hospital.
84
251213
2290
в детската болница в Бирмингам.
04:25
We streamed data from the bedside instruments
85
253503
2439
Събирахме данни от устройствата
в интензивното по педиатрия,
04:27
in their pediatric intensive care
86
255942
2557
04:30
so that we could both look at the data in real time
87
258499
3456
и така можехме да гледаме данните
в реално време
в реално време
04:33
and, more importantly, to store the data
88
261955
2871
и да ги записваме, което е по-важно,
04:36
so that we could start to learn from it.
89
264826
3057
за да започнем да се учим от тях.
04:39
And then, we applied an application on top
90
267883
4384
Тогава направихме програма,
която ни позволи да изведем тенденциите
в структурата на данните
в структурата на данните
04:44
which would allow us to tease out the patterns in the data
91
272267
3270
04:47
in real time so we could see what was happening,
92
275537
2956
в реално време, за да виждаме
какво се случва,
какво се случва,
и да определим когато нещата
започнат да се променят.
започнат да се променят.
04:50
so we could determine when things started to change.
93
278493
3713
04:54
Now, in motor racing, we're all a little bit ambitious,
94
282206
3863
Всички ние в автомобилните спортове
сме амбициозни,
сме амбициозни,
смели, малко арогантни понякога,
04:58
audacious, a little bit arrogant sometimes,
95
286069
2549
05:00
so we decided we would also look at the children
96
288618
3398
и решихме, че също така
ще гледаме децата
ще гледаме децата
05:04
as they were being transported to intensive care.
97
292016
2957
докато се транспортират до отделението
за интензивно лечение.
за интензивно лечение.
05:06
Why should we wait until they arrived in the hospital
98
294973
2154
Защо трябва да чакаме, докато
пристигнат в болницата,
пристигнат в болницата,
05:09
before we started to look?
99
297127
1994
за да започнем да ги наблюдаваме?
05:11
And so we installed a real-time link
100
299121
2997
И така установихме връзка
в реално време
в реално време
05:14
between the ambulance and the hospital,
101
302118
2836
между линейката и болницата,
05:16
just using normal 3G telephony to send that data
102
304954
3776
като просто използвахме нормалната 3G
телефония да изпратим тези данни,
телефония да изпратим тези данни,
05:20
so that the ambulance became an extra bed
103
308730
2487
за да се превърне и линейката
в интензивно.
05:23
in intensive care.
104
311217
3136
05:26
And then we started looking at the data.
105
314353
3702
След това започнахме да
разглеждаме данните.
разглеждаме данните.
05:30
So the wiggly lines at the top, all the colors,
106
318055
2921
Извиващите се линии в горната част,
всичките цветове,
всичките цветове,
05:32
this is the normal sort of data you would see on a monitor --
107
320976
3194
са нормалните данни, които
бихте видяли на монитор -
бихте видяли на монитор -
05:36
heart rate, pulse, oxygen within the blood,
108
324170
3772
сърдечен ритъм, пулс, кислород в кръвта,
05:39
and respiration.
109
327942
2635
и дишане.
05:42
The lines on the bottom, the blue and the red,
110
330577
2753
Линиите долу - синята и червената,
05:45
these are the interesting ones.
111
333330
1360
са интересните.
05:46
The red line is showing an automated version
112
334690
3209
Червената линия показва
автоматизираната версия
автоматизираната версия
05:49
of the early warning score
113
337899
1597
на система за ранно предупреждение,
05:51
that Birmingham Children's Hospital were already running.
114
339496
2487
която бирмингамската детска
болница вече използваха.
болница вече използваха.
05:53
They'd been running that since 2008,
115
341983
2338
Работили бяха с нея от 2008 г.
05:56
and already have stopped cardiac arrests
116
344321
2256
и бяха предотвратили успешно
сърдечни арести
сърдечни арести
05:58
and distress within the hospital.
117
346577
2757
и безпокойство в болницата.
06:01
The blue line is an indication
118
349334
2432
Синята линия показва
06:03
of when patterns start to change,
119
351766
2500
когато има отклонения от нормата
06:06
and immediately, before we even started
120
354266
2309
и още преди да бъде поставена диагнозата
06:08
putting in clinical interpretation,
121
356575
1708
06:10
we can see that the data is speaking to us.
122
358283
2870
можем да видим, че данните ни говорят.
06:13
It's telling us that something is going wrong.
123
361153
3536
Показват, че нещо не е наред.
06:16
The plot with the red and the green blobs,
124
364689
3816
Диаграмата с червеното и зелеленото петно
06:20
this is plotting different components
125
368505
2805
графично сравнява различни
компоненти от данните.
компоненти от данните.
06:23
of the data against each other.
126
371310
2547
06:25
The green is us learning what is normal for that child.
127
373857
3840
Зеленото ни показва какво е нормално
за това дете.
за това дете.
06:29
We call it the cloud of normality.
128
377697
2610
Наричаме го "облак на нормалното".
06:32
And when things start to change,
129
380307
2241
И когато нещата започват да
се променят
се променят
06:34
when conditions start to deteriorate,
130
382548
2564
и състоянието да се влошава
06:37
we move into the red line.
131
385112
2238
стигаме до червената линия.
06:39
There's no rocket science here.
132
387350
1657
Няма нищо сложно тук.
06:41
It is displaying data that exists already in a different way,
133
389007
4113
Това е различна репрезентация на
вече познати данни,
вече познати данни,
за да са по-ясни и да подскажат
на лекарите
на лекарите
06:45
to amplify it, to provide cues to the doctors,
134
393120
3391
06:48
to the nurses, so they can see what's happening.
135
396511
2738
и на сестрите какво се случва.
06:51
In the same way that a good racing driver
136
399249
3130
Както добрият състезателен пилот
06:54
relies on cues to decide when to apply the brakes,
137
402379
4044
разчита на подсказки, за да прецени
кога да натисне спирачките
кога да натисне спирачките
06:58
when to turn into a corner,
138
406423
1476
и кога да завие,
06:59
we need to help our physicians and our nurses
139
407899
2918
трябва да помогнем на лекарите
и на сестрите
и на сестрите
07:02
to see when things are starting to go wrong.
140
410817
3620
да видят кога нещата се объркват.
07:06
So we have a very ambitious program.
141
414437
2946
Имаме много амбициозна програма.
07:09
We think that the race is on to do something differently.
142
417383
4736
Състезанието за намиране на
нови методи е започнало.
нови методи е започнало.
07:14
We are thinking big. It's the right thing to do.
143
422119
2904
Мислим глобално. Така е правилно.
07:17
We have an approach which, if it's successful,
144
425023
3412
Имаме подход, който ако е успешен,
07:20
there's no reason why it should stay within a hospital.
145
428435
2531
няма причина да остане в рамките
на болница.
на болница.
07:22
It can go beyond the walls.
146
430966
1841
Може да излиза и извън стените ѝ.
07:24
With wireless connectivity these days,
147
432807
2071
С безжичната връзка тези дни,
07:26
there is no reason why patients, doctors and nurses
148
434878
3444
няма причина пациенти, лекари
и медицински сестри
и медицински сестри
07:30
always have to be in the same place
149
438322
2171
винаги да бъдат на едно място
07:32
at the same time.
150
440493
1993
едновременно.
07:34
And meanwhile, we'll take our little three-month-old baby,
151
442486
3995
Междувременно, ще вземем
тримесечното си бебе,
тримесечното си бебе,
07:38
keep taking it to the track, keeping it safe,
152
446481
3757
ще продължаваме да го водим на
пистата, да го защитаваме
пистата, да го защитаваме
07:42
and making it faster and better.
153
450238
2333
и да го правим по-бързо и по-добро.
07:44
Thank you very much.
154
452571
1405
Много ви благодаря.
07:45
(Applause)
155
453976
4954
(Аплодисменти)
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