TEDxNijmegen
Peter van Manen: Better baby care -- thanks to Formula 1
Peter van Manen: Como é que a Fórmula 1 pode ajudar... bebés?
Filmed:
Readability: 3.5
845,406 views
Durante uma corrida de Fórmula 1, um carro envia centenas de milhões de dados para a sua garagem para análise e avaliação em tempo real. Então porque não usar esse sistema de dados detalhado e rigoroso noutro lugar, como... em hospitais pediátricos? Peter van Manen conta-nos mais.
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
As corridas de automóveis
são uma atividade antiga e divertida.
são uma atividade antiga e divertida.
00:14
We make a new car every year,
1
2593
2317
Fazemos um novo carro todos os anos
00:16
and then we spend the rest of the season
2
4910
2188
e depois gastamos o resto da temporada
00:19
trying to understand what it is we've built
3
7098
2776
a tentar perceber o que é que construímos
00:21
to make it better, to make it faster.
4
9874
3221
para o melhorar,
para o tornar mais rápido.
para o tornar mais rápido.
00:25
And then the next year, we start again.
5
13095
3275
Depois, no ano seguinte,
começamos de novo.
começamos de novo.
00:28
Now, the car you see in front of you is quite complicated.
6
16370
4238
O carro que vocês veem à vossa frente
é muito complicado.
é muito complicado.
00:32
The chassis is made up of about 11,000 components,
7
20608
3619
O chassis é formado por cerca
de 11 000 componentes,
de 11 000 componentes,
00:36
the engine another 6,000,
8
24227
2468
o motor por outros 6000,
00:38
the electronics about eight and a half thousand.
9
26695
3093
a parte elétrica por cerca de 8500.
00:41
So there's about 25,000 things there that can go wrong.
10
29788
4401
Assim, há quase 25 000 coisas
que podem correr mal.
que podem correr mal.
00:46
So motor racing is very much about attention to detail.
11
34189
4826
A corrida de carros é, sobretudo,
dar atenção aos pormenores.
dar atenção aos pormenores.
00:51
The other thing about Formula 1 in particular
12
39015
3263
Outra coisa sobre a Fórmula 1,
em particular,
em particular,
00:54
is we're always changing the car.
13
42278
2124
é que estamos sempre a trocar de carro.
00:56
We're always trying to make it faster.
14
44402
2280
Estamos sempre a tentar
torná-lo mais rápido.
torná-lo mais rápido.
00:58
So every two weeks, we will be making
15
46682
2984
Assim, de quinze em quinze dias,
fazemos cerca de 5000 novos componentes
para adaptar aos carros.
para adaptar aos carros.
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
Uns 5 a 10% dos carros de corrida
01:08
will be different every two weeks of the year.
18
56044
3752
serão diferentes de 15 em 15 dias.
01:11
So how do we do that?
19
59796
2309
Como é que conseguimos fazer isso?
01:14
Well, we start our life with the racing car.
20
62105
3744
Começamos a nossa vida
com o carro de corrida.
com o carro de corrida.
01:17
We have a lot of sensors on the car to measure things.
21
65849
3991
Temos muitos sensores no carro
para medir as coisas.
para medir as coisas.
01:21
On the race car in front of you here
22
69840
1882
Neste carro de corrida
aqui, à vossa frente,
aqui, à vossa frente,
01:23
there are about 120 sensors when it goes into a race.
23
71722
3159
há cerca de 120 sensores
quando ele entra numa corrida.
quando ele entra numa corrida.
01:26
It's measuring all sorts of things around the car.
24
74881
3652
Vão medir todas as coisas possíveis
em todo o carro.
em todo o carro.
01:30
That data is logged. We're logging about
25
78533
2052
Os dados são registados.
01:32
500 different parameters within the data systems,
26
80585
3704
Registamos nos sistemas de dados
cerca de 500 parâmetros diferentes,
cerca de 500 parâmetros diferentes,
01:36
about 13,000 health parameters and events
27
84289
3665
cerca de 13 000 parâmetros
de comportamento e de incidentes
de comportamento e de incidentes
01:39
to say when things are not working the way they should do,
28
87954
4565
para dizer quando as coisas não estão
a funcionar de maneira adequada
a funcionar de maneira adequada
01:44
and we're sending that data back to the garage
29
92519
2825
e enviamos esses dados para a garagem
01:47
using telemetry at a rate of two to four megabits per second.
30
95344
4979
usando telemetria a um ritmo
de dois a quatro "megabits" por segundo.
de dois a quatro "megabits" por segundo.
01:52
So during a two-hour race, each car will be sending
31
100323
3127
Durante as duas horas de corrida,
cada carro irá enviar
750 milhões de números.
750 milhões de números.
01:55
750 million numbers.
32
103450
2275
01:57
That's twice as many numbers as words that each of us
33
105725
3143
É o dobro das palavras que cada um de nós
02:00
speaks in a lifetime.
34
108868
1631
profere durante a vida inteira.
02:02
It's a huge amount of data.
35
110499
2618
É uma quantidade enorme de dados.
02:05
But it's not enough just to have data and measure it.
36
113117
2645
Mas não basta ter dados e medi-los.
02:07
You need to be able to do something with it.
37
115762
2158
É preciso fazer alguma coisa com isso.
02:09
So we've spent a lot of time and effort
38
117920
2394
Gastámos muito tempo e esforço
02:12
in turning the data into stories
39
120314
1869
para transformar os dados em histórias
02:14
to be able to tell, what's the state of the engine,
40
122183
3105
para poder dizer qual o estado do motor,
02:17
how are the tires degrading,
41
125288
2272
como os pneus se vão desgastando,
02:19
what's the situation with fuel consumption?
42
127560
3748
qual é a situação
do consumo de combustível.
do consumo de combustível.
02:23
So all of this is taking data
43
131308
2788
Tudo isso é reunir dados
02:26
and turning it into knowledge that we can act upon.
44
134096
3802
e transformá-los em conhecimento
para podermos agir.
para podermos agir.
02:29
Okay, so let's have a look at a little bit of data.
45
137898
2638
Ok, então vamos dar uma olhadela
nalguns dados.
nalguns dados.
02:32
Let's pick a bit of data from
46
140536
2030
Vamos agarrar nalguns dados
02:34
another three-month-old patient.
47
142566
3079
de outro paciente com três meses de idade.
02:37
This is a child, and what you're seeing here is real data,
48
145645
4171
É uma criança e o que vemos aqui
são dados reais.
são dados reais.
02:41
and on the far right-hand side,
49
149816
1977
Do lado direito,
02:43
where everything starts getting a little bit catastrophic,
50
151793
2587
— onde tudo começa a ficar
um pouco catastrófico —
um pouco catastrófico —
02:46
that is the patient going into cardiac arrest.
51
154380
3584
é o paciente a entrar em paragem cardíaca.
02:49
It was deemed to be an unpredictable event.
52
157964
3232
Foi considerado um incidente imprevisível.
02:53
This was a heart attack that no one could see coming.
53
161196
3789
Foi um ataque cardíaco
que ninguém conseguiu prever.
que ninguém conseguiu prever.
02:56
But when we look at the information there,
54
164985
2550
Mas, quando observamos as informações,
02:59
we can see that things are starting to become
55
167535
2349
podemos ver que as coisas estão a começar
03:01
a little fuzzy about five minutes or so before the cardiac arrest.
56
169884
4029
a tornar-se um pouco imprecisas,
cinco minutos antes da paragem cardíaca.
cinco minutos antes da paragem cardíaca.
03:05
We can see small changes
57
173913
2037
Podemos observar pequenas alterações
03:07
in things like the heart rate moving.
58
175950
2383
em coisas como o ritmo
do movimento cardíaco.
do movimento cardíaco.
03:10
These were all undetected by normal thresholds
59
178333
2486
São todas indetetáveis
segundo os limites normais
segundo os limites normais
03:12
which would be applied to data.
60
180819
2408
que seriam aplicados aos dados.
03:15
So the question is, why couldn't we see it?
61
183227
3143
Porque é que não o conseguimos ver?
03:18
Was this a predictable event?
62
186370
2581
Este incidente seria previsível?
03:20
Can we look more at the patterns in the data
63
188951
3010
Podemos olhar melhor
para os padrões dos dados
para os padrões dos dados
03:23
to be able to do things better?
64
191961
3380
para conseguirmos fazer melhor?
03:27
So this is a child,
65
195341
2650
Esta é uma criança
03:29
about the same age as the racing car on stage,
66
197991
3232
com quase a mesma idade
do carro de corrida neste palco,
do carro de corrida neste palco,
03:33
three months old.
67
201223
1630
três meses de idade.
03:34
It's a patient with a heart problem.
68
202853
2605
É um paciente com um problema de coração.
03:37
Now, when you look at some of the data on the screen above,
69
205458
3468
Quando olhamos para alguns
dos dados no ecrã, em cima,
dos dados no ecrã, em cima,
03:40
things like heart rate, pulse, oxygen, respiration rates,
70
208926
4902
coisas como o ritmo cardíaco,
a pulsação, o oxigénio, a respiração,
a pulsação, o oxigénio, a respiração,
03:45
they're all unusual for a normal child,
71
213828
3076
são todas invulgares
para uma criança normal,
para uma criança normal,
03:48
but they're quite normal for the child there,
72
216904
2642
mas são muito normais para aquela criança.
03:51
and so one of the challenges you have in health care is,
73
219546
4138
Portanto, um dos desafios
que temos nos cuidados de saúde
que temos nos cuidados de saúde
03:55
how can I look at the patient in front of me,
74
223684
2851
é como olhar para um paciente
à nossa frente,
à nossa frente,
03:58
have something which is specific for her,
75
226535
3047
ter qualquer coisa que seja específico nele
04:01
and be able to detect when things start to change,
76
229582
2788
e conseguir detetar quando as coisas
começam a mudar,
começam a mudar,
04:04
when things start to deteriorate?
77
232370
2099
quando as coisas começam a deteriorar-se.
04:06
Because like a racing car, any patient,
78
234469
3050
Tal como como numa corrida de carros,
com qualquer paciente,
quando as coisas começam a correr mal,
quando as coisas começam a correr mal,
04:09
when things start to go bad, you have a short time
79
237519
2976
temos pouco tempo para fazer a diferença.
04:12
to make a difference.
80
240495
1831
04:14
So what we did is we took a data system
81
242326
2754
Portanto, pegámos num sistema de dados,
04:17
which we run every two weeks of the year in Formula 1
82
245080
3131
que usamos de 15 em 15 dias na Fórmula 1,
04:20
and we installed it on the hospital computers
83
248211
3002
e instalámo-lo nos computadores
04:23
at Birmingham Children's Hospital.
84
251213
2290
no Birmingham Children's Hospital.
04:25
We streamed data from the bedside instruments
85
253503
2439
Transmitimos dados dos instrumentos
ao lado da cama,
ao lado da cama,
04:27
in their pediatric intensive care
86
255942
2557
na Unidade Pediátrica
de Cuidados Intensivos,
de Cuidados Intensivos,
04:30
so that we could both look at the data in real time
87
258499
3456
para podermos olhar
para os dados em tempo real
para os dados em tempo real
04:33
and, more importantly, to store the data
88
261955
2871
e, mais importante ainda,
para armazenar os dados
para armazenar os dados
04:36
so that we could start to learn from it.
89
264826
3057
para depois começarmos
a aprender com eles.
a aprender com eles.
04:39
And then, we applied an application on top
90
267883
4384
Adicionámos uma aplicação
04:44
which would allow us to tease out the patterns in the data
91
272267
3270
que nos permitia trazer à tona
os padrões dos dados, em tempo real,
os padrões dos dados, em tempo real,
04:47
in real time so we could see what was happening,
92
275537
2956
para podermos ver o que estava a acontecer
04:50
so we could determine when things started to change.
93
278493
3713
e depois conseguir determinar
quando as coisas começavam a mudar.
quando as coisas começavam a mudar.
04:54
Now, in motor racing, we're all a little bit ambitious,
94
282206
3863
Nas corridas de carros, somos todos
um pouco ambiciosos,
um pouco ambiciosos,
04:58
audacious, a little bit arrogant sometimes,
95
286069
2549
audaciosos e, às vezes,
um pouco arrogantes.
um pouco arrogantes.
05:00
so we decided we would also look at the children
96
288618
3398
Por isso, decidimos que também
iríamos observar as crianças,
iríamos observar as crianças,
05:04
as they were being transported to intensive care.
97
292016
2957
enquanto elas eram levadas
para os Cuidados Intensivos.
para os Cuidados Intensivos.
05:06
Why should we wait until they arrived in the hospital
98
294973
2154
Porquê esperar
que elas chegassem ao hospital
que elas chegassem ao hospital
05:09
before we started to look?
99
297127
1994
e só depois começarmos a observar?
05:11
And so we installed a real-time link
100
299121
2997
Instalámos uma ligação em tempo real
05:14
between the ambulance and the hospital,
101
302118
2836
entre a ambulância e o hospital,
05:16
just using normal 3G telephony to send that data
102
304954
3776
usando apenas os 3G normais
de telefonia pra enviar dados
de telefonia pra enviar dados
05:20
so that the ambulance became an extra bed
103
308730
2487
para que a ambulância
se tornasse numa cama extra
se tornasse numa cama extra
05:23
in intensive care.
104
311217
3136
dos Cuidados Intensivos.
05:26
And then we started looking at the data.
105
314353
3702
Começámos a olhar para os dados.
05:30
So the wiggly lines at the top, all the colors,
106
318055
2921
As linhas sinuosas em cima,
todas as cores,
todas as cores,
05:32
this is the normal sort of data you would see on a monitor --
107
320976
3194
são o tipo normal de dados
que se veem num monitor
que se veem num monitor
05:36
heart rate, pulse, oxygen within the blood,
108
324170
3772
— ritmo cardíaco, pulsação,
oxigénio no sangue
oxigénio no sangue
05:39
and respiration.
109
327942
2635
e respiração.
05:42
The lines on the bottom, the blue and the red,
110
330577
2753
As linhas em baixo, a azul e a vermelha,
05:45
these are the interesting ones.
111
333330
1360
são as que interessam.
05:46
The red line is showing an automated version
112
334690
3209
A linha vermelha mostra
uma versão automatizada
uma versão automatizada
05:49
of the early warning score
113
337899
1597
do limite de alerta precoce
05:51
that Birmingham Children's Hospital were already running.
114
339496
2487
que o Birmingham Children's Hospital
já estava a utilizar.
já estava a utilizar.
05:53
They'd been running that since 2008,
115
341983
2338
Já o utiliza desde 2008
05:56
and already have stopped cardiac arrests
116
344321
2256
e já tinha impedido paragens cardíacas
05:58
and distress within the hospital.
117
346577
2757
e problemas desses dentro do hospital.
06:01
The blue line is an indication
118
349334
2432
A linha azul é uma indicação
06:03
of when patterns start to change,
119
351766
2500
de quando os padrões começam a mudar
06:06
and immediately, before we even started
120
354266
2309
e, imediatamente,
antes sequer de começarmos
antes sequer de começarmos
06:08
putting in clinical interpretation,
121
356575
1708
a aplicar a interpretação clínica,
06:10
we can see that the data is speaking to us.
122
358283
2870
podemos ver o que os dados
estão a dizer-nos.
estão a dizer-nos.
06:13
It's telling us that something is going wrong.
123
361153
3536
Estão a dizer-nos
que há qualquer coisa de errado.
que há qualquer coisa de errado.
06:16
The plot with the red and the green blobs,
124
364689
3816
O trecho com as marcas.
a vermelho e a verde,
a vermelho e a verde,
06:20
this is plotting different components
125
368505
2805
está a comparar diversos
componentes dos dados
componentes dos dados
06:23
of the data against each other.
126
371310
2547
uns com os outros.
06:25
The green is us learning what is normal for that child.
127
373857
3840
No verde vemos o que é normal
para aquela criança.
para aquela criança.
06:29
We call it the cloud of normality.
128
377697
2610
Chamamos-lhe a nuvem da normalidade.
06:32
And when things start to change,
129
380307
2241
Quando as coisas começam a mudar,
06:34
when conditions start to deteriorate,
130
382548
2564
quando as condições
começam a deteriorar-se,
começam a deteriorar-se,
06:37
we move into the red line.
131
385112
2238
mudamos para a linha vermelha.
06:39
There's no rocket science here.
132
387350
1657
Aqui não há ciência inovadora.
06:41
It is displaying data that exists already in a different way,
133
389007
4113
Está a mostrar, de modo diferente,
dados que já existem,
dados que já existem,
06:45
to amplify it, to provide cues to the doctors,
134
393120
3391
para amplificar, para fornecer pistas
aos médicos e às enfermeiras,
aos médicos e às enfermeiras,
06:48
to the nurses, so they can see what's happening.
135
396511
2738
para que eles possam ver
o que está a acontecer.
o que está a acontecer.
06:51
In the same way that a good racing driver
136
399249
3130
Do mesmo modo que um bom piloto de corrida
06:54
relies on cues to decide when to apply the brakes,
137
402379
4044
se baseia em sinais para decidir
quando usar os travões,
quando usar os travões,
06:58
when to turn into a corner,
138
406423
1476
quando virar numa curva,
06:59
we need to help our physicians and our nurses
139
407899
2918
também nós precisamos de ajudar
os nossos médicos e enfermeiras
os nossos médicos e enfermeiras
07:02
to see when things are starting to go wrong.
140
410817
3620
a perceberem quando as coisas
começam a correr mal.
começam a correr mal.
07:06
So we have a very ambitious program.
141
414437
2946
Temos um programa muito ambicioso.
07:09
We think that the race is on to do something differently.
142
417383
4736
Acreditamos que a corrida
está prestes a fazer uma coisa diferente.
está prestes a fazer uma coisa diferente.
07:14
We are thinking big. It's the right thing to do.
143
422119
2904
Estamos a pensar em grande.
É a coisa certa a fazer.
É a coisa certa a fazer.
07:17
We have an approach which, if it's successful,
144
425023
3412
Temos uma abordagem em que,
se tiver êxito,
se tiver êxito,
07:20
there's no reason why it should stay within a hospital.
145
428435
2531
não há razão para ficar
dentro do hospital.
dentro do hospital.
07:22
It can go beyond the walls.
146
430966
1841
Pode ultrapassar as paredes.
07:24
With wireless connectivity these days,
147
432807
2071
Com a ligação "wireless" nos dias de hoje
07:26
there is no reason why patients, doctors and nurses
148
434878
3444
não há razão para que pacientes,
médicos e enfermeiros
médicos e enfermeiros
07:30
always have to be in the same place
149
438322
2171
tenham que estar sempre no mesmo lugar,
07:32
at the same time.
150
440493
1993
ao mesmo tempo.
07:34
And meanwhile, we'll take our little three-month-old baby,
151
442486
3995
Entretanto, agarramos
no nosso bebé de três meses,
no nosso bebé de três meses,
07:38
keep taking it to the track, keeping it safe,
152
446481
3757
mantemo-lo sob vigilância,
mantendo-o seguro
mantendo-o seguro
07:42
and making it faster and better.
153
450238
2333
e agindo mais depressa e melhor.
07:44
Thank you very much.
154
452571
1405
Muito obrigado.
07:45
(Applause)
155
453976
4954
(Aplausos)
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