TEDxNijmegen
Peter van Manen: Better baby care -- thanks to Formula 1
Peter van Manen: Cum pot cursele de Formula 1 să ajute...bebeluşii?
Filmed:
Readability: 3.5
845,406 views
În timpul unei curse de Formula 1, o maşină trimite sute de milioane de date către garaj pentru analiză şi feedback în timp real. Aşa că de ce să nu se folosească acest sistem de date detaliat şi riguros şi în altă parte, cum ar fi...un spital de copii? Peter van Manen ne spune mai multe.
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
Cursele de maşini sunt o afacere veche şi interesantă.
00:14
We make a new car every year,
1
2593
2317
Producem o nouă maşină în fiecare an,
00:16
and then we spend the rest of the season
2
4910
2188
apoi petrecem tot restul sezonului
00:19
trying to understand what it is we've built
3
7098
2776
încercând să înţelegem ce maşină am construit
00:21
to make it better, to make it faster.
4
9874
3221
să o facem mai bună, mai rapidă.
00:25
And then the next year, we start again.
5
13095
3275
Şi anul următor, o luăm de la început.
00:28
Now, the car you see in front of you is quite complicated.
6
16370
4238
Maşina pe care o aveţi în faţă e destul de complicată.
00:32
The chassis is made up of about 11,000 components,
7
20608
3619
Şasiul e format din aproape 11000 de componente,
00:36
the engine another 6,000,
8
24227
2468
motorul din alte 6000,
00:38
the electronics about eight and a half thousand.
9
26695
3093
electronica din aproape 8500.
00:41
So there's about 25,000 things there that can go wrong.
10
29788
4401
Deci, sunt cam 25000 de componente care se pot strica.
00:46
So motor racing is very much about attention to detail.
11
34189
4826
Deci, în cursele de maşini e nevoie de foarte multă atenţie la detalii.
00:51
The other thing about Formula 1 in particular
12
39015
3263
Şi mai important este că, în Formula 1 în special,
00:54
is we're always changing the car.
13
42278
2124
schimbăm maşina încontinuu.
00:56
We're always trying to make it faster.
14
44402
2280
Încontinuu încercăm să o facem mai rapidă.
00:58
So every two weeks, we will be making
15
46682
2984
Aşa că la fiecare 2 săptămâni, construim
01:01
about 5,000 new components to fit to the car.
16
49666
4200
5000 de componente noi care să se potrivească cu maşina.
01:05
Five to 10 percent of the race car
17
53866
2178
5 - 10% din componentele maşinii de curse
01:08
will be different every two weeks of the year.
18
56044
3752
sunt diferite la fiecare 2 săptămâni din an.
01:11
So how do we do that?
19
59796
2309
Deci, cum facem asta?
01:14
Well, we start our life with the racing car.
20
62105
3744
Ei bine, viaţa noastră începe cu maşina de curse.
01:17
We have a lot of sensors on the car to measure things.
21
65849
3991
Avem o mulţime de senzori în maşină, pentru a măsura diverse lucruri.
01:21
On the race car in front of you here
22
69840
1882
În maşina de curse din faţa voastră
01:23
there are about 120 sensors when it goes into a race.
23
71722
3159
sunt aproape 120 de senzori funcţionali în timpul cursei.
01:26
It's measuring all sorts of things around the car.
24
74881
3652
Măsoară diverse lucruri în şi pe lângă maşină.
01:30
That data is logged. We're logging about
25
78533
2052
Datele sunt înregistrate. Înregistrăm aprox.
01:32
500 different parameters within the data systems,
26
80585
3704
500 de parametri diferiţi din sistemele de date,
01:36
about 13,000 health parameters and events
27
84289
3665
aproape 13000 de parametri de funcționare şi evenimente
01:39
to say when things are not working the way they should do,
28
87954
4565
indicând dacă lucrurile nu funcţionează cum ar trebui,
01:44
and we're sending that data back to the garage
29
92519
2825
şi transmitem datele la garaj
01:47
using telemetry at a rate of two to four megabits per second.
30
95344
4979
folosind telemetria la o viteză de 2 - 4 megabits pe secundă.
01:52
So during a two-hour race, each car will be sending
31
100323
3127
Aşa că în timpul unei curse de 2 ore, fiecare maşină trimite
01:55
750 million numbers.
32
103450
2275
750 de milioane de numere.
01:57
That's twice as many numbers as words that each of us
33
105725
3143
Asta înseamnă de 2 ori mai multe numere decât cuvintele pe care fiecare dintre noi
02:00
speaks in a lifetime.
34
108868
1631
le rostește într-o viață.
02:02
It's a huge amount of data.
35
110499
2618
E o cantitate imensă de date.
02:05
But it's not enough just to have data and measure it.
36
113117
2645
Dar nu e de ajuns să ai date şi să la măsori.
02:07
You need to be able to do something with it.
37
115762
2158
Trebuie să poţi face ceva cu ele.
02:09
So we've spent a lot of time and effort
38
117920
2394
Aşa că investim mult timp şi efort
02:12
in turning the data into stories
39
120314
1869
în a traduce datele în poveşti
02:14
to be able to tell, what's the state of the engine,
40
122183
3105
pentru a ști care e starea motorului,
02:17
how are the tires degrading,
41
125288
2272
cum se degradează pneurile,
02:19
what's the situation with fuel consumption?
42
127560
3748
care e situaţia consumului de combustibil?
02:23
So all of this is taking data
43
131308
2788
Deci toate astea înseamnă că luăm datele
02:26
and turning it into knowledge that we can act upon.
44
134096
3802
şi le transformăm în informaţii la care putem reacţiona.
02:29
Okay, so let's have a look at a little bit of data.
45
137898
2638
OK, să vedem o mică parte din date.
02:32
Let's pick a bit of data from
46
140536
2030
Să alegem un ansamblu de date provenit de la
02:34
another three-month-old patient.
47
142566
3079
un alt pacient de 3 luni.
02:37
This is a child, and what you're seeing here is real data,
48
145645
4171
E un copil, iar ceea ce vedeţi aici sunt date reale,
02:41
and on the far right-hand side,
49
149816
1977
şi în partea din dreapta,
02:43
where everything starts getting a little bit catastrophic,
50
151793
2587
unde totul începe să devină puţin catrastofal,
02:46
that is the patient going into cardiac arrest.
51
154380
3584
pacientul intră în stop cardiac.
02:49
It was deemed to be an unpredictable event.
52
157964
3232
A fost un eveniment imprevizibil.
02:53
This was a heart attack that no one could see coming.
53
161196
3789
A fost un infarct pe care nimeni nu l-a prevăzut.
02:56
But when we look at the information there,
54
164985
2550
Dar, când ne uităm la informaţia de acolo,
02:59
we can see that things are starting to become
55
167535
2349
vedem cum lucrurile au început să devină
03:01
a little fuzzy about five minutes or so before the cardiac arrest.
56
169884
4029
neclare cu 5 minute înainte de stopul cardiac.
03:05
We can see small changes
57
173913
2037
Vedem mici schimbări
03:07
in things like the heart rate moving.
58
175950
2383
în parametri, cum ar fi ritmul cardiac.
03:10
These were all undetected by normal thresholds
59
178333
2486
Toate au rămas nedetectate cu pragurile normale
03:12
which would be applied to data.
60
180819
2408
pe care le-am aplicat datelor.
03:15
So the question is, why couldn't we see it?
61
183227
3143
Deci întrebarea este, de ce nu le-am văzut?
03:18
Was this a predictable event?
62
186370
2581
A fost un eveniment previzibil?
03:20
Can we look more at the patterns in the data
63
188951
3010
Ne putem uita mai mult la tiparul din date
03:23
to be able to do things better?
64
191961
3380
pentru a face lucrurile mai bine?
03:27
So this is a child,
65
195341
2650
Acesta este un copil,
03:29
about the same age as the racing car on stage,
66
197991
3232
cam de aceeaşi vârstă cu maşina de curse de pe scenă,
03:33
three months old.
67
201223
1630
3 luni.
03:34
It's a patient with a heart problem.
68
202853
2605
E un pacient cu o problemă cardiacă.
03:37
Now, when you look at some of the data on the screen above,
69
205458
3468
Dacă ne uităm la câteva date pe ecranul de deasupra,
03:40
things like heart rate, pulse, oxygen, respiration rates,
70
208926
4902
parametrii ca, ritmul cardiac, pulsul, oxigenul, ritmul respirator,
03:45
they're all unusual for a normal child,
71
213828
3076
toate sunt neobişnuite pentru un copil normal,
03:48
but they're quite normal for the child there,
72
216904
2642
dar, sunt normale pentru acest copilul,
03:51
and so one of the challenges you have in health care is,
73
219546
4138
şi o provocările pe care o ai în sistemul de sănătate este,
03:55
how can I look at the patient in front of me,
74
223684
2851
cum să te uiţi la pacienta din faţă ta,
03:58
have something which is specific for her,
75
226535
3047
având ceva specific pentru ea,
04:01
and be able to detect when things start to change,
76
229582
2788
să poţi detecta lucruri care încep să se schimbe,
04:04
when things start to deteriorate?
77
232370
2099
când lucrurile încep să se agraveze?
04:06
Because like a racing car, any patient,
78
234469
3050
Pentru că, cu orice pacient, ca şi cu o maşină de curse,
04:09
when things start to go bad, you have a short time
79
237519
2976
ai foarte puţin timp să faci ceva
04:12
to make a difference.
80
240495
1831
când încep să se înrăutăţească.
04:14
So what we did is we took a data system
81
242326
2754
Deci, am luat sistemul de date
04:17
which we run every two weeks of the year in Formula 1
82
245080
3131
pe care îl rulăm la fiecare 2 săptămâni din an în Formula 1
04:20
and we installed it on the hospital computers
83
248211
3002
şi l-am instalat pe calculatoarele din
04:23
at Birmingham Children's Hospital.
84
251213
2290
Spitalul de Copii din Birmingham.
04:25
We streamed data from the bedside instruments
85
253503
2439
Am transmis date de la aparatele de la marginea patului
04:27
in their pediatric intensive care
86
255942
2557
din Terapie Intensivă Pediatrică
04:30
so that we could both look at the data in real time
87
258499
3456
astfel încât să putem vedea în timp real
04:33
and, more importantly, to store the data
88
261955
2871
şi, mai important, să stocăm datele,
04:36
so that we could start to learn from it.
89
264826
3057
încât să putem învăța din ele.
04:39
And then, we applied an application on top
90
267883
4384
Apoi, pe deasupra, am aplicat un program
04:44
which would allow us to tease out the patterns in the data
91
272267
3270
care ne permite să separăm modele în date
04:47
in real time so we could see what was happening,
92
275537
2956
în timp real, astfel încât să putem vedea ce se întâmplă
04:50
so we could determine when things started to change.
93
278493
3713
şi să putem determina când lucrurile încep să se schimbe.
04:54
Now, in motor racing, we're all a little bit ambitious,
94
282206
3863
În cursele de maşini toţi suntem puţin cam ambiţioşi
04:58
audacious, a little bit arrogant sometimes,
95
286069
2549
temerari şi, câteodată, puţin aroganţi
05:00
so we decided we would also look at the children
96
288618
3398
aşa că cam decis să ne uităm la copii
05:04
as they were being transported to intensive care.
97
292016
2957
în timp ce sunt transportaţi spre terapie intensivă.
05:06
Why should we wait until they arrived in the hospital
98
294973
2154
De ce ar trebui să aşteptăm până când ajung la spital
05:09
before we started to look?
99
297127
1994
înainte de a ne uita?
05:11
And so we installed a real-time link
100
299121
2997
Am instalat o conexiune în timp real
05:14
between the ambulance and the hospital,
101
302118
2836
între ambulanţă şi spital
05:16
just using normal 3G telephony to send that data
102
304954
3776
folosind telefonia 3G pentru a trimite datele
05:20
so that the ambulance became an extra bed
103
308730
2487
astfel încât ambulanţa a devenit un extra pat
05:23
in intensive care.
104
311217
3136
de Terapie Intensivă.
05:26
And then we started looking at the data.
105
314353
3702
Apoi am început să ne uităm la date.
05:30
So the wiggly lines at the top, all the colors,
106
318055
2921
Liniile sinuoase de sus, toate culorile,
05:32
this is the normal sort of data you would see on a monitor --
107
320976
3194
sunt date normale pe care le vezi pe un monitor --
05:36
heart rate, pulse, oxygen within the blood,
108
324170
3772
ritmul cardiac, pulsul, oxigenul din sânge,
05:39
and respiration.
109
327942
2635
şi respiraţia.
05:42
The lines on the bottom, the blue and the red,
110
330577
2753
Liniile de jos, cea albastră şi cea roşie,
05:45
these are the interesting ones.
111
333330
1360
acestea sunt cele interesante.
05:46
The red line is showing an automated version
112
334690
3209
Linia roşie arată o versiune automatică
05:49
of the early warning score
113
337899
1597
a scorului timpuriu de avertizare
05:51
that Birmingham Children's Hospital were already running.
114
339496
2487
pe care Spitalul de Copii din Birmingham deja îl rulează.
05:53
They'd been running that since 2008,
115
341983
2338
L-au rulat din 2008,
05:56
and already have stopped cardiac arrests
116
344321
2256
şi au prevenit stopuri cardiace
05:58
and distress within the hospital.
117
346577
2757
şi stări acute în spital.
06:01
The blue line is an indication
118
349334
2432
Linia albastră este o indicaţie
06:03
of when patterns start to change,
119
351766
2500
a timpului când tiparul începe să se schimbe,
06:06
and immediately, before we even started
120
354266
2309
şi imediat, chiar înainte de a începe
06:08
putting in clinical interpretation,
121
356575
1708
să interpretăm clinic,
06:10
we can see that the data is speaking to us.
122
358283
2870
am văzut cum datele ne vorbesc.
06:13
It's telling us that something is going wrong.
123
361153
3536
Ne spun că ceva nu merge bine.
06:16
The plot with the red and the green blobs,
124
364689
3816
Graficul cu petele roşie şi verde,
06:20
this is plotting different components
125
368505
2805
defineşte reciproc diferite componente
06:23
of the data against each other.
126
371310
2547
ale datelor.
06:25
The green is us learning what is normal for that child.
127
373857
3840
Verdele indică ce e normal pentru acest copil.
06:29
We call it the cloud of normality.
128
377697
2610
Îl numim norul de normalitate.
06:32
And when things start to change,
129
380307
2241
Şi când lucrurile încep să se schimbe,
06:34
when conditions start to deteriorate,
130
382548
2564
când condiţiile se agravează,
06:37
we move into the red line.
131
385112
2238
ne mutăm pe linia roşie.
06:39
There's no rocket science here.
132
387350
1657
Nu-i ceva foarte complicat.
06:41
It is displaying data that exists already in a different way,
133
389007
4113
Doar afişăm datele care deja există într-un mod diferit,
06:45
to amplify it, to provide cues to the doctors,
134
393120
3391
pentru a le amplifica, pentru a indica medicilor,
06:48
to the nurses, so they can see what's happening.
135
396511
2738
asistentelor, încât să poată vedea ce se întâmplă.
06:51
In the same way that a good racing driver
136
399249
3130
La fel, un bun pilot de curse
06:54
relies on cues to decide when to apply the brakes,
137
402379
4044
folosește indicii pentru a decide când să frâneze,
06:58
when to turn into a corner,
138
406423
1476
când să vireze într-o curbă.
06:59
we need to help our physicians and our nurses
139
407899
2918
Trebuie să ajutăm medicii şi asistentele
07:02
to see when things are starting to go wrong.
140
410817
3620
să vadă când lucrurile încep să se agraveze.
07:06
So we have a very ambitious program.
141
414437
2946
Avem un program foarte ambiţios.
07:09
We think that the race is on to do something differently.
142
417383
4736
Credem că e timpul să facem ceva diferit.
07:14
We are thinking big. It's the right thing to do.
143
422119
2904
Credem că e ceva măreţ. E ceea ce trebuie.
07:17
We have an approach which, if it's successful,
144
425023
3412
Avem o abordare care, dacă reușește,
07:20
there's no reason why it should stay within a hospital.
145
428435
2531
nu există niciun motiv pentru care trebuie să stea în interiorul unui spital.
07:22
It can go beyond the walls.
146
430966
1841
Poate trece dincolo de ziduri.
07:24
With wireless connectivity these days,
147
432807
2071
Cu conexiunile fără fir din zilele noastre,
07:26
there is no reason why patients, doctors and nurses
148
434878
3444
nu există nici un motiv pentru care pacienţii, medicii şi asistentele
07:30
always have to be in the same place
149
438322
2171
trebuie să fie mereu în acelaşi loc,
07:32
at the same time.
150
440493
1993
în acelaşi timp.
07:34
And meanwhile, we'll take our little three-month-old baby,
151
442486
3995
Între timp, ne vom lua copilul de 3 luni,
07:38
keep taking it to the track, keeping it safe,
152
446481
3757
vom continua să-l ducem în cursă,
să-l menţinem în siguranță,
să-l menţinem în siguranță,
07:42
and making it faster and better.
153
450238
2333
şi să-l facem mai rapid şi mai bun.
07:44
Thank you very much.
154
452571
1405
Vă mulţumesc foarte mult.
07:45
(Applause)
155
453976
4954
(Aplauze)
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