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Peter van Manen: Better baby care -- thanks to Formula 1
Peter van Manen: Come possono le gare di Formula 1 aiutare... i neonati?
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Durante una gara di Formula 1, un'auto invia centinaia di milioni di dati al suo garage per analisi e feedback in tempo reale. Allora perché non usare altrove questo rigoroso e dettagliato sistema, come....negli ospedali pediatrici? Ce ne parla Peter van Manen.
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
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00:12
Motor racing is a funny old business.
0
336
2257
Le gare automobilistiche sono uno scherzo.
00:14
We make a new car every year,
1
2593
2317
Creiamo una macchina nuova ogni anno,
00:16
and then we spend the rest of the season
2
4910
2188
e poi passiamo il resto della stagione
00:19
trying to understand what it is we've built
3
7098
2776
a cercare di capire cosa abbiamo costruito
00:21
to make it better, to make it faster.
4
9874
3221
per renderlo migliore e più veloce.
00:25
And then the next year, we start again.
5
13095
3275
L'anno successivo, ripartiamo nuovamente.
00:28
Now, the car you see in front of you is quite complicated.
6
16370
4238
L'auto che vedete qui di fronte a voi è alquanto complessa.
00:32
The chassis is made up of about 11,000 components,
7
20608
3619
Il telaio è composto da circa 11 000 elementi,
00:36
the engine another 6,000,
8
24227
2468
il motore da altri 6000 ,
00:38
the electronics about eight and a half thousand.
9
26695
3093
le componenti elettroniche sono all'incirca 8500
00:41
So there's about 25,000 things there that can go wrong.
10
29788
4401
Ci sono circa 25 000 cose che possono andare storte.
00:46
So motor racing is very much about attention to detail.
11
34189
4826
Nelle competizioni, si tratta di prestare molta attenzione al dettaglio.
00:51
The other thing about Formula 1 in particular
12
39015
3263
L'altra cosa riguardo la Formula 1 in particolare
00:54
is we're always changing the car.
13
42278
2124
è che cambiamo sempre le macchine.
00:56
We're always trying to make it faster.
14
44402
2280
Cerchiamo sempre di renderle più veloci.
00:58
So every two weeks, we will be making
15
46682
2984
Così ogni due settimane, produciamo
01:01
about 5,000 new components to fit to the car.
16
49666
4200
più o meno 5000 nuovi componenti da installare nell'auto.
01:05
Five to 10 percent of the race car
17
53866
2178
Dal 5 al 10% dell'auto da corsa
01:08
will be different every two weeks of the year.
18
56044
3752
verrà modificato ogni 2 settimane.
01:11
So how do we do that?
19
59796
2309
Ma come siamo in grado di farlo?
01:14
Well, we start our life with the racing car.
20
62105
3744
Iniziamo la nostra storia con le auto da corsa.
01:17
We have a lot of sensors on the car to measure things.
21
65849
3991
Sulla vettura ci sono parecchi sensori per fare valutazioni.
01:21
On the race car in front of you here
22
69840
1882
Sull'auto da corsa, qui di fronte a voi,
01:23
there are about 120 sensors when it goes into a race.
23
71722
3159
ci sono circa 120 sensori quando si presta ad una gara.
01:26
It's measuring all sorts of things around the car.
24
74881
3652
Viene misurata ogni cosa riguardi l'auto.
01:30
That data is logged. We're logging about
25
78533
2052
I dati vengono annotati. Registriamo
01:32
500 different parameters within the data systems,
26
80585
3704
quasi 500 differenti parametri all'interno del sistema di dati
01:36
about 13,000 health parameters and events
27
84289
3665
all'incirca 13 000 eventi e parametri sullo stato di salute
01:39
to say when things are not working the way they should do,
28
87954
4565
in modo da sapere quando le cose non stanno funzionando come dovrebbero,
01:44
and we're sending that data back to the garage
29
92519
2825
e rispediamo i dati al garage
01:47
using telemetry at a rate of two to four megabits per second.
30
95344
4979
usando la telemetria ad una velocità che varia dai due ai quattro megabit per secondo.
01:52
So during a two-hour race, each car will be sending
31
100323
3127
Quindi durante una corsa di due ore, ogni auto invierà
01:55
750 million numbers.
32
103450
2275
750 milioni di numeri.
01:57
That's twice as many numbers as words that each of us
33
105725
3143
È il doppio del numero delle parole che ognuno di noi
02:00
speaks in a lifetime.
34
108868
1631
pronuncerà in tutta la vita.
02:02
It's a huge amount of data.
35
110499
2618
È un'immensa quantità di dati.
02:05
But it's not enough just to have data and measure it.
36
113117
2645
Ma avere dei dati e misurarli non è sufficiente.
02:07
You need to be able to do something with it.
37
115762
2158
Si deve essere in grado di poterci operare.
02:09
So we've spent a lot of time and effort
38
117920
2394
Abbiamo quindi investito molto tempo e fatica
02:12
in turning the data into stories
39
120314
1869
nel trasformare dei dati in storie
02:14
to be able to tell, what's the state of the engine,
40
122183
3105
per essere in condizione di dire, qual è lo stato di un motore,
02:17
how are the tires degrading,
41
125288
2272
come si stanno deteriorando le gomme,
02:19
what's the situation with fuel consumption?
42
127560
3748
qual è lo stato di consumo del carburante.
02:23
So all of this is taking data
43
131308
2788
Significa prendere un dato
02:26
and turning it into knowledge that we can act upon.
44
134096
3802
e trasformarlo in conoscenza, in base alla quale poter agire.
02:29
Okay, so let's have a look at a little bit of data.
45
137898
2638
Ok, diamo uno sguardo a qualche elemento.
02:32
Let's pick a bit of data from
46
140536
2030
Prendiamo un po' di valori da
02:34
another three-month-old patient.
47
142566
3079
un altro paziente di tre mesi.
02:37
This is a child, and what you're seeing here is real data,
48
145645
4171
Questo è un bambino, e quelli che state vedendo sono dei dati reali,
02:41
and on the far right-hand side,
49
149816
1977
e all'estremità destra del grafico,
02:43
where everything starts getting a little bit catastrophic,
50
151793
2587
dove la situazione inizia a farsi catastrofica,
02:46
that is the patient going into cardiac arrest.
51
154380
3584
è il paziente che sta andando in arresto cardiaco.
02:49
It was deemed to be an unpredictable event.
52
157964
3232
Si pensava fosse un evento imprevedibile.
02:53
This was a heart attack that no one could see coming.
53
161196
3789
È stato un infarto che nessuno poteva prevedere.
02:56
But when we look at the information there,
54
164985
2550
Ma osservando queste informazioni,
02:59
we can see that things are starting to become
55
167535
2349
possiamo notare che le cose iniziano a diventare
03:01
a little fuzzy about five minutes or so before the cardiac arrest.
56
169884
4029
un po' confuse circa cinque minuti prima dell'arresto cardiaco.
03:05
We can see small changes
57
173913
2037
Possiamo notare piccoli cambiamenti
03:07
in things like the heart rate moving.
58
175950
2383
in cose come la frequenza del battito cardiaco.
03:10
These were all undetected by normal thresholds
59
178333
2486
Non sono stati rilevati dai parametri tradizionali
03:12
which would be applied to data.
60
180819
2408
che vengono applicati ai dati.
03:15
So the question is, why couldn't we see it?
61
183227
3143
Allora la domanda è: perché non ce ne siamo accorti?
03:18
Was this a predictable event?
62
186370
2581
Era un evento prevedibile?
03:20
Can we look more at the patterns in the data
63
188951
3010
Possiamo analizzare meglio il tracciato dei dati
03:23
to be able to do things better?
64
191961
3380
per essere in grado di far meglio?
03:27
So this is a child,
65
195341
2650
Questo è un bambino,
03:29
about the same age as the racing car on stage,
66
197991
3232
che ha circa la stessa età dell'auto da corsa presente in sala,
03:33
three months old.
67
201223
1630
tre mesi.
03:34
It's a patient with a heart problem.
68
202853
2605
È un paziente affetto da un problema cardiaco.
03:37
Now, when you look at some of the data on the screen above,
69
205458
3468
Se osservate alcuni dei dati presenti sullo schermo in alto,
03:40
things like heart rate, pulse, oxygen, respiration rates,
70
208926
4902
cose come battito cardiaco, pulsazioni, ossigeno, respirazione,
03:45
they're all unusual for a normal child,
71
213828
3076
sono tutte anomale per un bambino normale,
03:48
but they're quite normal for the child there,
72
216904
2642
ma sono più che normali per il bambino qui presente,
03:51
and so one of the challenges you have in health care is,
73
219546
4138
e quindi una delle sfide che l'assistenza sanitaria deve affrontare è:
03:55
how can I look at the patient in front of me,
74
223684
2851
come posso osservare la paziente che ho di fronte,
03:58
have something which is specific for her,
75
226535
3047
avere qualcosa che sia fatto apposta per lei,
04:01
and be able to detect when things start to change,
76
229582
2788
ed essere in grado di identificare quando le cose iniziano a mutare,
04:04
when things start to deteriorate?
77
232370
2099
quando le cose iniziano a peggiorare?
04:06
Because like a racing car, any patient,
78
234469
3050
Perché ogni paziente è come un'auto da corsa,
04:09
when things start to go bad, you have a short time
79
237519
2976
quando le cose stanno per mettersi male, abbiamo poco tempo
04:12
to make a difference.
80
240495
1831
per fare la differenza.
04:14
So what we did is we took a data system
81
242326
2754
Quello che abbiamo fatto è stato prendere un sistema di dati
04:17
which we run every two weeks of the year in Formula 1
82
245080
3131
che gestiamo ogni due settimane in Formula 1
04:20
and we installed it on the hospital computers
83
248211
3002
ed installarlo nei server ospedalieri
04:23
at Birmingham Children's Hospital.
84
251213
2290
al Birmingham Children's Hospital.
04:25
We streamed data from the bedside instruments
85
253503
2439
Abbiamo inviato i dati dai pannelli posizionati accanto al letto
04:27
in their pediatric intensive care
86
255942
2557
al loro reparto pediatrico di terapia intensiva
04:30
so that we could both look at the data in real time
87
258499
3456
in modo tale da poter controllare entrambi i dati in tempo reale
04:33
and, more importantly, to store the data
88
261955
2871
e soprattutto, immagazzinare i dati
04:36
so that we could start to learn from it.
89
264826
3057
per poter iniziare ad imparare.
04:39
And then, we applied an application on top
90
267883
4384
Poi, ci abbiamo installato un'applicazione
04:44
which would allow us to tease out the patterns in the data
91
272267
3270
che ci permettesse di scomporre i dati
04:47
in real time so we could see what was happening,
92
275537
2956
in tempo reale, così da poter vedere cosa stava succedendo,
04:50
so we could determine when things started to change.
93
278493
3713
e determinare quando le cose iniziavano a cambiare.
04:54
Now, in motor racing, we're all a little bit ambitious,
94
282206
3863
Ora, nelle corse automobilistiche, siamo tutti molto ambiziosi,
04:58
audacious, a little bit arrogant sometimes,
95
286069
2549
audaci e, talvolta, anche un po' arroganti,
05:00
so we decided we would also look at the children
96
288618
3398
così abbiamo deciso che avremmo dovuto controllare i bambini
05:04
as they were being transported to intensive care.
97
292016
2957
quando venivano trasportati in terapia intensiva.
05:06
Why should we wait until they arrived in the hospital
98
294973
2154
Perché aspettare che arrivassero in ospedale
05:09
before we started to look?
99
297127
1994
per iniziare a tenerli sotto osservazione?
05:11
And so we installed a real-time link
100
299121
2997
Così abbiamo installato un collegamento in tempo reale
05:14
between the ambulance and the hospital,
101
302118
2836
tra l'ambulanza e l'ospedale,
05:16
just using normal 3G telephony to send that data
102
304954
3776
usando la tradizionale telefonia 3G per inviare i dati
05:20
so that the ambulance became an extra bed
103
308730
2487
affinché l'ambulanza diventasse un letto supplementare
05:23
in intensive care.
104
311217
3136
in terapia intensiva.
05:26
And then we started looking at the data.
105
314353
3702
Poi abbiamo iniziato ad osservare i dati.
05:30
So the wiggly lines at the top, all the colors,
106
318055
2921
Le linee ondulate in altro, tutti i colori,
05:32
this is the normal sort of data you would see on a monitor --
107
320976
3194
è il genere di dati che normalmente vedreste su un monitor
05:36
heart rate, pulse, oxygen within the blood,
108
324170
3772
battito cardiaco, pulsazioni, ossigenazione sanguigna
05:39
and respiration.
109
327942
2635
e respirazione.
05:42
The lines on the bottom, the blue and the red,
110
330577
2753
Le linee in basso, la blu e la rossa,
05:45
these are the interesting ones.
111
333330
1360
sono particolarmente interessanti.
05:46
The red line is showing an automated version
112
334690
3209
La linea rossa indica una versione automatizzata
05:49
of the early warning score
113
337899
1597
del primo segno d'allarme
05:51
that Birmingham Children's Hospital were already running.
114
339496
2487
che il Birmingham Children's Hospital stava già gestendo.
05:53
They'd been running that since 2008,
115
341983
2338
Funzionava già sin dal 2008,
05:56
and already have stopped cardiac arrests
116
344321
2256
intervenendo su arresti cardiaci
05:58
and distress within the hospital.
117
346577
2757
e stati di sofferenza all'interno dell'ospedale.
06:01
The blue line is an indication
118
349334
2432
La linea blu indica
06:03
of when patterns start to change,
119
351766
2500
quando i parametri iniziano a cambiare,
06:06
and immediately, before we even started
120
354266
2309
e immediatamente, prima che si inizi
06:08
putting in clinical interpretation,
121
356575
1708
ad interpretare clinicamente ,
06:10
we can see that the data is speaking to us.
122
358283
2870
possiamo vedere che i dati ci stanno parlando.
06:13
It's telling us that something is going wrong.
123
361153
3536
Ci stanno suggerendo che qualcosa sta andando male.
06:16
The plot with the red and the green blobs,
124
364689
3816
Il diagramma con la palline rosse e verdi
06:20
this is plotting different components
125
368505
2805
mette a confronto l'uno con l'altro
06:23
of the data against each other.
126
371310
2547
diversi componenti dei dati.
06:25
The green is us learning what is normal for that child.
127
373857
3840
Il verde ci spiega cos'è normale per quel bambino.
06:29
We call it the cloud of normality.
128
377697
2610
La chiamiamo 'nuvola della normalità.
06:32
And when things start to change,
129
380307
2241
E quando le cose iniziano a cambiare,
06:34
when conditions start to deteriorate,
130
382548
2564
quando la patologia si aggrava,
06:37
we move into the red line.
131
385112
2238
ci spostiamo verso la linea rossa.
06:39
There's no rocket science here.
132
387350
1657
Non è un compito complesso.
06:41
It is displaying data that exists already in a different way,
133
389007
4113
Si tratta di mostrare, in modo differente, un dato già esistente
06:45
to amplify it, to provide cues to the doctors,
134
393120
3391
per ampliarlo, e fornire degli indizi ai dottori,
06:48
to the nurses, so they can see what's happening.
135
396511
2738
e alle infermiere, in modo che possano vedere ciò che accade.
06:51
In the same way that a good racing driver
136
399249
3130
Nella stessa maniera in cui un buon pilota da corsa
06:54
relies on cues to decide when to apply the brakes,
137
402379
4044
si affida ai segnali per decidere quando frenare,
06:58
when to turn into a corner,
138
406423
1476
quando svoltare,
06:59
we need to help our physicians and our nurses
139
407899
2918
dobbiamo aiutare i nostri dottori e le nostre infermiere
07:02
to see when things are starting to go wrong.
140
410817
3620
a vedere quando le cose iniziano a peggiorare.
07:06
So we have a very ambitious program.
141
414437
2946
Abbiamo un programma davvero ambizioso.
07:09
We think that the race is on to do something differently.
142
417383
4736
Pensiamo che ci sia un' opportunità di fare qualcosa di diverso.
07:14
We are thinking big. It's the right thing to do.
143
422119
2904
Noi pensiamo in grande. È la cosa giusta da fare!
07:17
We have an approach which, if it's successful,
144
425023
3412
Abbiamo una strategia che, se ha successo,
07:20
there's no reason why it should stay within a hospital.
145
428435
2531
non c'è ragione per cui non possa essere utilizzata da un ospedale.
07:22
It can go beyond the walls.
146
430966
1841
Può superare ogni barriera.
07:24
With wireless connectivity these days,
147
432807
2071
Al giorno d'oggi, con la connessione senza fili,
07:26
there is no reason why patients, doctors and nurses
148
434878
3444
non c'è ragione per cui pazienti, dottori e infermieri
07:30
always have to be in the same place
149
438322
2171
debbano trovarsi tutti nello stesso posto
07:32
at the same time.
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440493
1993
simultaneamente.
07:34
And meanwhile, we'll take our little three-month-old baby,
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442486
3995
E nel frattempo, prenderemo il nostro bebè di tre mesi
07:38
keep taking it to the track, keeping it safe,
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446481
3757
lo manterremo in pista, lo terremo al sicuro,
07:42
and making it faster and better.
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450238
2333
più rapidamente e meglio.
07:44
Thank you very much.
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452571
1405
Tante grazie.
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(Applause)
155
453976
4954
(Applausi)
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