TEDxNijmegen
Peter van Manen: Better baby care -- thanks to Formula 1
ピーター・ヴァン・マネン: フォーミュラ１が赤ちゃんを救う？
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フォーミュラ１のレーシングカーは、１レース走行中に何億ものデータポイントをピット・ガレージに送信し、リアルタイムでの分析・フィードバックを受けます。この詳細で緻密なデータシステムを他でも応用しない手はありません――例えば、小児病院で。ピーター・ヴァン・マネンが語ります。
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
カーレースの世界は面白いものです
00:14
We make a new car every year,
1
2593
2317
毎年 新しいレーシングカーを作っては
00:16
and then we spend the rest of the season
2
4910
2188
残りのシーズン全てを使って
00:19
trying to understand what it is we've built
3
7098
2776
どうやったら そのマシンを良く
00:21
to make it better, to make it faster.
4
9874
3221
速くできるかを模索していきます
00:25
And then the next year, we start again.
5
13095
3275
そして 次の年になれば
同じことを繰り返します
同じことを繰り返します
00:28
Now, the car you see in front of you is quite complicated.
6
16370
4238
目の前にあるレーシングカーは
かなり複雑な構造をしています
かなり複雑な構造をしています
00:32
The chassis is made up of about 11,000 components,
7
20608
3619
シャシーは１万１千もの部品からなり
00:36
the engine another 6,000,
8
24227
2468
エンジンだけで６千
00:38
the electronics about eight and a half thousand.
9
26695
3093
電気系は８千５百の部品を使っています
00:41
So there's about 25,000 things there that can go wrong.
10
29788
4401
つまり 故障を招きかねない部品が
２万５千もあるわけです
２万５千もあるわけです
00:46
So motor racing is very much about attention to detail.
11
34189
4826
カーレースは まさに
細部にいかに注意を払えるかです
細部にいかに注意を払えるかです
00:51
The other thing about Formula 1 in particular
12
39015
3263
特にフォーミュラ１に関しては
00:54
is we're always changing the car.
13
42278
2124
常にマシンに手を加えて
00:56
We're always trying to make it faster.
14
44402
2280
速くしようとしています
00:58
So every two weeks, we will be making
15
46682
2984
２週間ごとに そのマシンに使う―
01:01
about 5,000 new components to fit to the car.
16
49666
4200
部品を ５千も新調しています
01:05
Five to 10 percent of the race car
17
53866
2178
レーシングカーの５～１０％が
01:08
will be different every two weeks of the year.
18
56044
3752
一年を通じて ２週間ごとに変わっていくわけです
01:11
So how do we do that?
19
59796
2309
どうやってやるのか？
01:14
Well, we start our life with the racing car.
20
62105
3744
まず レーシングカーから始めます
01:17
We have a lot of sensors on the car to measure things.
21
65849
3991
車体にたくさんの計測センサーをつけます
01:21
On the race car in front of you here
22
69840
1882
ここにあるレーシングカーで言えば
01:23
there are about 120 sensors when it goes into a race.
23
71722
3159
レースで走るときには
およそ120のセンサーをつけます
およそ120のセンサーをつけます
01:26
It's measuring all sorts of things around the car.
24
74881
3652
そのマシンに関する あらゆることを計測し
01:30
That data is logged. We're logging about
25
78533
2052
データが記録されます
記録するのは
記録するのは
01:32
500 different parameters within the data systems,
26
80585
3704
データーシステム内の500のパラメーター
01:36
about 13,000 health parameters and events
27
84289
3665
１万３千の異常察知パラメーター
そして
そして
01:39
to say when things are not working the way they should do,
28
87954
4565
予定通りに動いていないことを示す事象です
01:44
and we're sending that data back to the garage
29
92519
2825
それらのデータは ピット・ガレージに
01:47
using telemetry at a rate of two to four megabits per second.
30
95344
4979
無線で 毎秒２～４メガビットの速度で
データが送られます
データが送られます
01:52
So during a two-hour race, each car will be sending
31
100323
3127
つまり ２時間のレースで 各マシンは
01:55
750 million numbers.
32
103450
2275
7.5億もの数字を送信するのです
01:57
That's twice as many numbers as words that each of us
33
105725
3143
それは 私たちが一生で話す単語の数の
02:00
speaks in a lifetime.
34
108868
1631
２倍に当たります
02:02
It's a huge amount of data.
35
110499
2618
ものすごい量のデータです
02:05
But it's not enough just to have data and measure it.
36
113117
2645
でも データを取り 計測するだけでは十分ではなく
02:07
You need to be able to do something with it.
37
115762
2158
それで何かができないといけません
02:09
So we've spent a lot of time and effort
38
117920
2394
だから 私たちは多くの時間と労力を費やして
02:12
in turning the data into stories
39
120314
1869
データから 様々なことが
02:14
to be able to tell, what's the state of the engine,
40
122183
3105
語れるようにしてきました
エンジンの状態がどうだとか
エンジンの状態がどうだとか
02:17
how are the tires degrading,
41
125288
2272
タイヤのすり減り具合がどうだとか
02:19
what's the situation with fuel consumption?
42
127560
3748
燃料消費がどうか といったことです
02:23
So all of this is taking data
43
131308
2788
要するに データを取って
02:26
and turning it into knowledge that we can act upon.
44
134096
3802
それを 行動に結び付けられる情報に変えるのです
02:29
Okay, so let's have a look at a little bit of data.
45
137898
2638
では データについてちょっと見てみましょう
02:32
Let's pick a bit of data from
46
140536
2030
こちらで見るのは
02:34
another three-month-old patient.
47
142566
3079
生後３ヶ月の患者のデータです
02:37
This is a child, and what you're seeing here is real data,
48
145645
4171
これは子どもで
今ご覧いただいているのは実際のデータです
今ご覧いただいているのは実際のデータです
02:41
and on the far right-hand side,
49
149816
1977
画面の右側に行くと
02:43
where everything starts getting a little bit catastrophic,
50
151793
2587
いろんなことが ぐちゃぐちゃになっています
02:46
that is the patient going into cardiac arrest.
51
154380
3584
患者が心不全になっていっているのです
02:49
It was deemed to be an unpredictable event.
52
157964
3232
これは予見できないこととされていました
02:53
This was a heart attack that no one could see coming.
53
161196
3789
誰も予期しえない心臓発作でした
02:56
But when we look at the information there,
54
164985
2550
でも ここの情報を見れば
02:59
we can see that things are starting to become
55
167535
2349
心不全になる５分ほどくらい前から
03:01
a little fuzzy about five minutes or so before the cardiac arrest.
56
169884
4029
少し乱れてきているのが分かります
03:05
We can see small changes
57
173913
2037
小さな変化が見て取れます
03:07
in things like the heart rate moving.
58
175950
2383
例えば 心拍数もそうです
03:10
These were all undetected by normal thresholds
59
178333
2486
これらは全て
通常備わっている異常検知機能では
通常備わっている異常検知機能では
03:12
which would be applied to data.
60
180819
2408
検知されませんでした
03:15
So the question is, why couldn't we see it?
61
183227
3143
では なぜ 分からなかったのでしょう？
03:18
Was this a predictable event?
62
186370
2581
これは予期しうる出来事だったのでしょうか？
03:20
Can we look more at the patterns in the data
63
188951
3010
データのパターンをもっとよく見たら
03:23
to be able to do things better?
64
191961
3380
助けるために何かできたのでしょうか？
03:27
So this is a child,
65
195341
2650
この子は
03:29
about the same age as the racing car on stage,
66
197991
3232
ここにあるレーシングカーとほぼ同じで
03:33
three months old.
67
201223
1630
生後３ヶ月です
03:34
It's a patient with a heart problem.
68
202853
2605
この子は心臓に問題がありました
03:37
Now, when you look at some of the data on the screen above,
69
205458
3468
上のスクリーンに表示されているデータ
03:40
things like heart rate, pulse, oxygen, respiration rates,
70
208926
4902
心拍数や脈拍 酸素 呼吸数などを見ると
03:45
they're all unusual for a normal child,
71
213828
3076
それらは全て普通の子どもとは違います
03:48
but they're quite normal for the child there,
72
216904
2642
でも この子にとっては それが普通なのです
03:51
and so one of the challenges you have in health care is,
73
219546
4138
医療における課題の一つは
03:55
how can I look at the patient in front of me,
74
223684
2851
目の前にいる患者を診て
03:58
have something which is specific for her,
75
226535
3047
その患者特有の状態を把握し
04:01
and be able to detect when things start to change,
76
229582
2788
状態が変わり
悪化しそうなときを
悪化しそうなときを
04:04
when things start to deteriorate?
77
232370
2099
どうやって見出すかなのです
04:06
Because like a racing car, any patient,
78
234469
3050
レーシングカーのように どの患者も
04:09
when things start to go bad, you have a short time
79
237519
2976
容体が悪くなり始めたら
手を打つのに
手を打つのに
04:12
to make a difference.
80
240495
1831
もう一刻の猶予もありません
04:14
So what we did is we took a data system
81
242326
2754
そこで私たちが行ったのが
フォーミュラ１で
フォーミュラ１で
04:17
which we run every two weeks of the year in Formula 1
82
245080
3131
２週間ごとに稼働させるデータシステムを
04:20
and we installed it on the hospital computers
83
248211
3002
病院のコンピュータに導入することでした
04:23
at Birmingham Children's Hospital.
84
251213
2290
バーミンガム小児病院で行いました
04:25
We streamed data from the bedside instruments
85
253503
2439
小児集中治療で使われている―
04:27
in their pediatric intensive care
86
255942
2557
ベッドサイドモニタから
データをストリーミングし
データをストリーミングし
04:30
so that we could both look at the data in real time
87
258499
3456
リアルタイムでデータを見ると同時に
04:33
and, more importantly, to store the data
88
261955
2871
こちらがより重要ですが
データを蓄積して
データを蓄積して
04:36
so that we could start to learn from it.
89
264826
3057
そこから学習できるようにしました
04:39
And then, we applied an application on top
90
267883
4384
まず アプリケーションを適用して
リアルタイムで
リアルタイムで
04:44
which would allow us to tease out the patterns in the data
91
272267
3270
データから
パターンを認識できるようにしました
パターンを認識できるようにしました
04:47
in real time so we could see what was happening,
92
275537
2956
何が起こっているか見て
04:50
so we could determine when things started to change.
93
278493
3713
変化が起こりそうなときを察知するためです
04:54
Now, in motor racing, we're all a little bit ambitious,
94
282206
3863
カーレースでは
みんな ちょっと野心に満ちていて
みんな ちょっと野心に満ちていて
04:58
audacious, a little bit arrogant sometimes,
95
286069
2549
恐れを知らず 時にちょっと傲慢です
05:00
so we decided we would also look at the children
96
288618
3398
だから 私たちは病院に救急搬送されてくる―
05:04
as they were being transported to intensive care.
97
292016
2957
子どもたちも見ることにしました
05:06
Why should we wait until they arrived in the hospital
98
294973
2154
病院に到着するまで
05:09
before we started to look?
99
297127
1994
待たないといけない理由なんてないでしょう
05:11
And so we installed a real-time link
100
299121
2997
そこで リアルタイムのネットワークを
05:14
between the ambulance and the hospital,
101
302118
2836
救急車と病院との間でも作りました
05:16
just using normal 3G telephony to send that data
102
304954
3776
通常の３G回線を使ってデータを送るのです
05:20
so that the ambulance became an extra bed
103
308730
2487
救急車が まさに集中治療室の
05:23
in intensive care.
104
311217
3136
ベッドになるのです
05:26
And then we started looking at the data.
105
314353
3702
私たちはデータを分析し始めました
05:30
So the wiggly lines at the top, all the colors,
106
318055
2921
上のグラフにある いろんな色の波線は
05:32
this is the normal sort of data you would see on a monitor --
107
320976
3194
通常 モニターで見るデータで
05:36
heart rate, pulse, oxygen within the blood,
108
324170
3772
心拍数 脈拍 血中酸素濃度
05:39
and respiration.
109
327942
2635
呼吸数です
05:42
The lines on the bottom, the blue and the red,
110
330577
2753
下にある 青と赤色のラインが
05:45
these are the interesting ones.
111
333330
1360
興味深いものです
05:46
The red line is showing an automated version
112
334690
3209
赤のラインは 自動で算出された―
05:49
of the early warning score
113
337899
1597
早期警告スコアで
05:51
that Birmingham Children's Hospital were already running.
114
339496
2487
バーミンガム小児病院ではすでに使用しています
05:53
They'd been running that since 2008,
115
341983
2338
2008年から導入していて
05:56
and already have stopped cardiac arrests
116
344321
2256
病院内での 心不全や
05:58
and distress within the hospital.
117
346577
2757
心停止を防いできました
06:01
The blue line is an indication
118
349334
2432
青のラインが示すのは
06:03
of when patterns start to change,
119
351766
2500
パターンの変化で
06:06
and immediately, before we even started
120
354266
2309
それは即座に見て取れます
06:08
putting in clinical interpretation,
121
356575
1708
医学的な解釈をするまでもなく
06:10
we can see that the data is speaking to us.
122
358283
2870
データが語りかけるのです
06:13
It's telling us that something is going wrong.
123
361153
3536
データは 何かがおかしいと訴えています
06:16
The plot with the red and the green blobs,
124
364689
3816
そして 赤と緑の固まりで示されているのは
06:20
this is plotting different components
125
368505
2805
細かなデータを それぞれ互いに
06:23
of the data against each other.
126
371310
2547
プロットしたものです
06:25
The green is us learning what is normal for that child.
127
373857
3840
緑色は その子にとっては普通の範囲のことで
06:29
We call it the cloud of normality.
128
377697
2610
「通常のクラウド」と呼んでいます
06:32
And when things start to change,
129
380307
2241
状態が変わり始める―
06:34
when conditions start to deteriorate,
130
382548
2564
状態が悪くなり始めると
06:37
we move into the red line.
131
385112
2238
ラインは赤色になります
06:39
There's no rocket science here.
132
387350
1657
ここに高度な科学はありません
06:41
It is displaying data that exists already in a different way,
133
389007
4113
すでにあるデータを違った形で
表示しているだけです
表示しているだけです
06:45
to amplify it, to provide cues to the doctors,
134
393120
3391
データを増幅させ
医者や看護師に手がかりを与え
医者や看護師に手がかりを与え
06:48
to the nurses, so they can see what's happening.
135
396511
2738
何が起こっているか可視化するのです
06:51
In the same way that a good racing driver
136
399249
3130
同じように 優秀なレーシング・ドライバーは
06:54
relies on cues to decide when to apply the brakes,
137
402379
4044
こうした手がかりを頼りに
ブレーキや コーナーを曲がるタイミングを
ブレーキや コーナーを曲がるタイミングを
06:58
when to turn into a corner,
138
406423
1476
判断しています
06:59
we need to help our physicians and our nurses
139
407899
2918
医者や看護師が
問題を察知できるよう
問題を察知できるよう
07:02
to see when things are starting to go wrong.
140
410817
3620
手助けする必要があります
07:06
So we have a very ambitious program.
141
414437
2946
私たちには とても野心的なプログラムがあります
07:09
We think that the race is on to do something differently.
142
417383
4736
もう 変革に向けたレースが始まっているのです
07:14
We are thinking big. It's the right thing to do.
143
422119
2904
大きなことを考えていますが
そうすべきなんです
そうすべきなんです
07:17
We have an approach which, if it's successful,
144
425023
3412
私たちのアプローチは
もしうまく行けば
もしうまく行けば
07:20
there's no reason why it should stay within a hospital.
145
428435
2531
病院の中だけで終わりません
07:22
It can go beyond the walls.
146
430966
1841
その壁を越え 広めることができます
07:24
With wireless connectivity these days,
147
432807
2071
今のように ワイヤレス接続の環境があれば
07:26
there is no reason why patients, doctors and nurses
148
434878
3444
患者や医者 看護師たちが
07:30
always have to be in the same place
149
438322
2171
常に 同じ場所にいる必要はありませんし
07:32
at the same time.
150
440493
1993
全員が一緒にいなくてもいいんです
07:34
And meanwhile, we'll take our little three-month-old baby,
151
442486
3995
そして 私たちの３ヶ月のかわいい車も
07:38
keep taking it to the track, keeping it safe,
152
446481
3757
レース場で走らせ 安全を確保しながら
07:42
and making it faster and better.
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450238
2333
より速く より良いものにしていくのです
07:44
Thank you very much.
154
452571
1405
ありがとうございました
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(Applause)
155
453976
4954
（拍手）
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