ABOUT THE SPEAKER
Peter van Manen - Electronic systems expert
Peter 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.

More profile about the speaker
Peter van Manen | Speaker | TED.com
TEDxNijmegen

Peter van Manen: Better baby care -- thanks to Formula 1

पीटर वन मानन: फार्मूला १ रेसिंग कैसे मदद कर सकती है.... बच्चो की.

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फार्मूला १ रेस के दौरान, एक कार कई लाख डाटा बिन्दु गेराज को भेजती है, वास्तविक समय में विश्लेषण और प्रतिक्रिया के लिए. तो क्यों न इस विस्तृत और कठोर डाटा प्रणाली को कही और इस्तमाल करे, जैसे… एक बच्चो के हस्पताल में? पीटर वन मानन हमें बता रहे हैं.
- Electronic systems expert
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
Motorमोटर racingदौड़ is a funnyमजेदार oldपुराना businessव्यापार.
0
336
2257
मोटर रेसिंग एक अजीब व्यवसाय है .
00:14
We make a newनया carगाड़ी everyप्रत्येक yearसाल,
1
2593
2317
हम हर साल एक नई कार बनाते हैं
00:16
and then we spendबिताना the restआराम of the seasonऋतु
2
4910
2188
और फिर बाकी समय बिताते हैं
00:19
tryingकोशिश कर रहे हैं to understandसमझना what it is we'veहमने builtबनाया
3
7098
2776
ये समझने में की हमने क्या बनाया है।
00:21
to make it better, to make it fasterऔर तेज.
4
9874
3221
और उसे अधिक तेज़ और बेहतर बनाने में.
00:25
And then the nextआगामी yearसाल, we startप्रारंभ again.
5
13095
3275
और फिर अगले साल , हम फिर से शुरू करते हैं.
00:28
Now, the carगाड़ी you see in frontसामने of you is quiteकाफी complicatedउलझा हुआ.
6
16370
4238
अब, आप के सामने काफी जटिल कार है .
00:32
The chassisहवाई जहाज़ के पहिये is madeबनाया गया up of about 11,000 componentsअवयव,
7
20608
3619
चेसिस, 11,000 घटकों से बना है
00:36
the engineइंजन anotherएक और 6,000,
8
24227
2468
इंजन और 6000 से,
00:38
the electronicsइलेक्ट्रानिक्स about eightआठ and a halfआधा thousandहज़ार.
9
26695
3093
साड़े आठ हजार इलेक्ट्रॉनिक्स.
00:41
So there's about 25,000 things there that can go wrongगलत.
10
29788
4401
तो 25,000 चीज़ें हैं जो गलत हो सकती हैं.
00:46
So motorमोटर racingदौड़ is very much about attentionध्यान to detailविस्तार.
11
34189
4826
तो मोटर रेसिंग विस्तार पर ध्यान के बारे में है.
00:51
The other thing about Formulaसूत्र 1 in particularविशेष
12
39015
3263
विशेष रूप से, फॉर्मूला 1 में
00:54
is we're always changingबदलना the carगाड़ी.
13
42278
2124
हम हमेशा कार बदलते रहते हैं.
00:56
We're always tryingकोशिश कर रहे हैं to make it fasterऔर तेज.
14
44402
2280
हम हमेशा इसे तेज बनाने के लिए कोशिश करते हैं.
00:58
So everyप्रत्येक two weeksसप्ताह, we will be makingनिर्माण
15
46682
2984
हर दो हफ्ते, हम 5000 नए घटक
01:01
about 5,000 newनया componentsअवयव to fitफिट to the carगाड़ी.
16
49666
4200
कार में फिट करने के लिए बनायेंगे.
01:05
Fiveपांच to 10 percentप्रतिशत of the raceदौड़ carगाड़ी
17
53866
2178
पांच से 10 प्रतिशत रेस कार
01:08
will be differentविभिन्न everyप्रत्येक two weeksसप्ताह of the yearसाल.
18
56044
3752
हर दो सप्ताह में बदल जाएँगी.
01:11
So how do we do that?
19
59796
2309
यह हम कैसे करते हैं?
01:14
Well, we startप्रारंभ our life with the racingदौड़ carगाड़ी.
20
62105
3744
हम रेसिंग कार के साथ शुरू करते हैं.
01:17
We have a lot of sensorsसेंसर on the carगाड़ी to measureमाप things.
21
65849
3991
चीजों को मापने के लिए कार पर बहुत सेंसर होते हैं.
01:21
On the raceदौड़ carगाड़ी in frontसामने of you here
22
69840
1882
यहाँ आप के सामने रेस कार पर
01:23
there are about 120 sensorsसेंसर when it goesजाता है into a raceदौड़.
23
71722
3159
एक दौड़ में जाने से पहले 120 सेंसर होते हैं.
01:26
It's measuringमापने all sortsप्रकार of things around the carगाड़ी.
24
74881
3652
यह कार के आस - पास हर तरह की चीजों को मापता है .
01:30
That dataजानकारी is loggedलॉग. We're loggingलॉगिंग about
25
78533
2052
उससे डेटा लॉग होता है . तकरीबन 500 मापदंड
01:32
500 differentविभिन्न parametersमापदंडों withinअंदर the dataजानकारी systemsसिस्टम,
26
80585
3704
डेटा सिस्टम के भीतर,
01:36
about 13,000 healthस्वास्थ्य parametersमापदंडों and eventsआयोजन
27
84289
3665
13,000 स्वास्थ्य मानक और घटनाऐ
01:39
to say when things are not workingकाम कर रहे the way they should do,
28
87954
4565
बताने के लिए की चीज़े काम नहीं कर रही हैं,
01:44
and we're sendingभेजना that dataजानकारी back to the garageगेराज
29
92519
2825
और हम डेटा भेज रहे हैं वापस गेराज में
01:47
usingका उपयोग करते हुए telemetryटेलीमेटरी at a rateमूल्यांकन करें of two to fourचार megabitsमेगाबिट्स perप्रति secondदूसरा.
30
95344
4979
प्रति सेकंड 2-4 megabits के दर पर, टेलीमेटरी का उपयोग कर .
01:52
So duringदौरान a two-hourदो घंटे raceदौड़, eachसे प्रत्येक carगाड़ी will be sendingभेजना
31
100323
3127
तो एक, दो घंटे की दौड़ के दौरान एक कार भेजेगी
01:55
750 millionदस लाख numbersसंख्या.
32
103450
2275
750 मिलियन संख्याए.
01:57
That's twiceदो बार as manyअनेक numbersसंख्या as wordsशब्द that eachसे प्रत्येक of us
33
105725
3143
यह दोगुना है हमारे जीवनकाल में
02:00
speaksबोलता हे in a lifetimeजीवन काल.
34
108868
1631
बोले शब्दों से.
02:02
It's a hugeविशाल amountरकम of dataजानकारी.
35
110499
2618
यह डेटा की एक बड़ी मात्रा है .
02:05
But it's not enoughपर्याप्त just to have dataजानकारी and measureमाप it.
36
113117
2645
लेकिन सिर्फ जानकारी होना और मापना पर्याप्त नहीं है .
02:07
You need to be ableयोग्य to do something with it.
37
115762
2158
आप इसके साथ कुछ करने में सक्षम भी होने चाहिए.
02:09
So we'veहमने spentखर्च किया a lot of time and effortप्रयास है
38
117920
2394
इसलिए हमने बहोत समय और प्रयास दिया है
02:12
in turningमोड़ the dataजानकारी into storiesकहानियों
39
120314
1869
डेटा से कहानिया बनाने में
02:14
to be ableयोग्य to tell, what's the stateराज्य of the engineइंजन,
40
122183
3105
इंजन की सही स्थिति जानने के लिए
02:17
how are the tiresटायर degradingअपमानजनक,
41
125288
2272
टायर कैसे जल रहे हैं
02:19
what's the situationपरिस्थिति with fuelईंधन consumptionसेवन?
42
127560
3748
ईंधन की खपत क्या है?
02:23
So all of this is takingले रहा dataजानकारी
43
131308
2788
तो यह सब डेटा ले जा रहा है
02:26
and turningमोड़ it into knowledgeज्ञान that we can actअधिनियम uponके ऊपर.
44
134096
3802
और ज्ञान में बदल हम इस पर कार्रवाई कर सकते हैं .
02:29
Okay, so let's have a look at a little bitबिट of dataजानकारी.
45
137898
2638
चलिये डेटा के एक हिस्से पर नजर डालते हैं.
02:32
Let's pickचुनना a bitबिट of dataजानकारी from
46
140536
2030
यह डेटा लेते हैं
02:34
anotherएक और three-month-oldतीन माह पूर्व patientमरीज.
47
142566
3079
एक तीन महीने की उम्र के रोगी से .
02:37
This is a childबच्चा, and what you're seeingदेख के here is realअसली dataजानकारी,
48
145645
4171
यह एक बच्चा है , और आप यहाँ देख रहे हैं वास्तविक डेटा
02:41
and on the farदूर right-handदायाँ हाथ sideपक्ष,
49
149816
1977
और दाएँ हाथ की ओर,
02:43
where everything startsशुरू होता है gettingमिल रहा a little bitबिट catastrophicआपत्तिजनक,
50
151793
2587
सब कुछ भयावह हो रहा है
02:46
that is the patientमरीज going into cardiacदिल का arrestगिरफ़्तार करना.
51
154380
3584
मरीज को हृदय का दौरा हो रहा है .
02:49
It was deemedसमझा to be an unpredictableअप्रत्याशित eventघटना.
52
157964
3232
यह एक अप्रत्याशित घटना थी.
02:53
This was a heartदिल attackआक्रमण that no one could see comingअ रहे है.
53
161196
3789
इसकी कोई भविष्यवाणी नहीं कर सकता था
02:56
But when we look at the informationजानकारी there,
54
164985
2550
लेकिन हम जब जानकारी को देखते हैं,
02:59
we can see that things are startingशुरुआत में to becomeबनना
55
167535
2349
चीज़े अजीब हो रही थी
03:01
a little fuzzyफजी about fiveपंज minutesमिनट or so before the cardiacदिल का arrestगिरफ़्तार करना.
56
169884
4029
हृदय के दौरे से पांच मिनट पहले.
03:05
We can see smallछोटा changesपरिवर्तन
57
173913
2037
हम छोटे परिवर्तन देख सकते हैं
03:07
in things like the heartदिल rateमूल्यांकन करें movingचलती.
58
175950
2383
दिल की दर में .
03:10
These were all undetectedअसंसूचित by normalसाधारण thresholdsथ्रेसहोल्ड
59
178333
2486
ये सामान्य रूप से दिखते नहीं थे
03:12
whichकौन कौन से would be appliedआवेदन किया है to dataजानकारी.
60
180819
2408
डेटा में.
03:15
So the questionप्रश्न is, why couldn'tनहीं कर सका we see it?
61
183227
3143
तो सवाल है , यह हमें दिखते क्यों नहीं थे?
03:18
Was this a predictableउम्मीद के मुताबिक eventघटना?
62
186370
2581
क्या यह पूर्वकथनीय घटना थी?
03:20
Can we look more at the patternsपैटर्न in the dataजानकारी
63
188951
3010
क्या हम डेटा में पैटर्न देख सकते हैं
03:23
to be ableयोग्य to do things better?
64
191961
3380
बेहतर रूप से कार्य करने के लिए?
03:27
So this is a childबच्चा,
65
195341
2650
यह एक बच्चा है
03:29
about the sameवही ageआयु as the racingदौड़ carगाड़ी on stageमंच,
66
197991
3232
इस रेसिंग कार की ही उम्र का,
03:33
threeतीन monthsमहीने oldपुराना.
67
201223
1630
तीन महीने.
03:34
It's a patientमरीज with a heartदिल problemमुसीबत.
68
202853
2605
यह दिल की समस्या का रोगी है.
03:37
Now, when you look at some of the dataजानकारी on the screenस्क्रीन aboveऊपर,
69
205458
3468
अब, आप ऊपर स्क्रीन पर डेटा देखे,
03:40
things like heartदिल rateमूल्यांकन करें, pulseनाड़ी, oxygenऑक्सीजन, respirationश्वसन ratesदरें,
70
208926
4902
धड़कन, नाड़ी, ऑक्सीजन, श्वसन दर,
03:45
they're all unusualअसामान्य for a normalसाधारण childबच्चा,
71
213828
3076
एक सामान्य बच्चे के लिए सब असामान्य हैं
03:48
but they're quiteकाफी normalसाधारण for the childबच्चा there,
72
216904
2642
लेकिन वे वहाँ एक बच्चे के लिए सामान्य हैं
03:51
and so one of the challengesचुनौतियों you have in healthस्वास्थ्य careदेखभाल is,
73
219546
4138
इसलिए स्वास्थ्य के क्षेत्र में चुनौती है,
03:55
how can I look at the patientमरीज in frontसामने of me,
74
223684
2851
मैं मरीज को कैसे देख सकता हूँ
03:58
have something whichकौन कौन से is specificविशिष्ट for her,
75
226535
3047
उसके लिए विशिष्ट रूप से
04:01
and be ableयोग्य to detectपता लगाना when things startप्रारंभ to changeपरिवर्तन,
76
229582
2788
पता लगा सकूं जब चीज़े बदलनी शुरू हो
04:04
when things startप्रारंभ to deteriorateखराब?
77
232370
2099
चीज़े जब खराब हो?
04:06
Because like a racingदौड़ carगाड़ी, any patientमरीज,
78
234469
3050
क्योंकि एक रेसिंग कार की तरह, किसी भी मरीज के साथ,
04:09
when things startप्रारंभ to go badखराब, you have a shortकम time
79
237519
2976
हालात खराब होने पर समय बहोत कम होता है
04:12
to make a differenceअंतर.
80
240495
1831
कुछ करने के लिए.
04:14
So what we did is we tookलिया a dataजानकारी systemप्रणाली
81
242326
2754
तो हमने एक डेटा प्रणाली ली
04:17
whichकौन कौन से we runरन everyप्रत्येक two weeksसप्ताह of the yearसाल in Formulaसूत्र 1
82
245080
3131
जो हम फॉर्मूला 1 में साल में दो सप्ताह चलाते हैं
04:20
and we installedस्थापित it on the hospitalअस्पताल computersकंप्यूटर
83
248211
3002
और हमने अस्पताल के कंप्यूटर में इसे डाला
04:23
at Birminghamबर्मिंघम Children'sबच्चों के Hospitalअस्पताल.
84
251213
2290
बर्मिंघम में बच्चों के अस्पताल में .
04:25
We streamedStreamed dataजानकारी from the bedsideबिस्तर instrumentsउपकरणों
85
253503
2439
हमने बिस्तर उपकरणों से डेटा लिया
04:27
in theirजो अपने pediatricबाल चिकित्सा intensiveगहन careदेखभाल
86
255942
2557
बाल गहन चिकित्सा देखभाल से
04:30
so that we could bothदोनों look at the dataजानकारी in realअसली time
87
258499
3456
ताकि हम वास्तविक समय में डेटा देख सके
04:33
and, more importantlyमहत्वपूर्ण बात, to storeदुकान the dataजानकारी
88
261955
2871
और अधिक महत्वपूर्ण बात, डेटा स्टोर कर सके
04:36
so that we could startप्रारंभ to learnसीखना from it.
89
264826
3057
इसलिए कि हम उससे सीखना शुरू करें.
04:39
And then, we appliedआवेदन किया है an applicationआवेदन on topचोटी
90
267883
4384
और फिर, हमने शीर्ष पर एक आवेदन लगाया
04:44
whichकौन कौन से would allowअनुमति देते हैं us to teaseतंग out the patternsपैटर्न in the dataजानकारी
91
272267
3270
जो हमें डेटा में पैटर्न देखने देता
04:47
in realअसली time so we could see what was happeningहो रहा है,
92
275537
2956
वास्तविक समय में, तो हम क्या हो रहा था देख सकें
04:50
so we could determineनिर्धारित when things startedशुरू कर दिया है to changeपरिवर्तन.
93
278493
3713
हम देख सके जब चीज़े बदलना शुरू करती हैं.
04:54
Now, in motorमोटर racingदौड़, we're all a little bitबिट ambitiousमहत्वाकांक्षी,
94
282206
3863
मोटर रेसिंग में, हम सब महत्वाकांक्षी होते हैं
04:58
audaciousदुस्साहसिक, a little bitबिट arrogantअभिमानी sometimesकभी कभी,
95
286069
2549
दुस्साहसिक, कभी कभी अभिमानी,
05:00
so we decidedनिर्णय लिया we would alsoभी look at the childrenबच्चे
96
288618
3398
इसलिए हमने भी बच्चों को देखा
05:04
as they were beingकिया जा रहा है transportedपहुँचाया to intensiveगहन careदेखभाल.
97
292016
2957
जब वेह सघन चिकित्सा के लिए ले जाये जा रहे थे.
05:06
Why should we wait untilजब तक they arrivedपहुंच गए in the hospitalअस्पताल
98
294973
2154
उनके अस्पताल में पहुचने तक हम इंतज़ार क्यों करें
05:09
before we startedशुरू कर दिया है to look?
99
297127
1994
उन्हें देखने का?
05:11
And so we installedस्थापित a real-timeरियल टाइम linkसंपर्क
100
299121
2997
और इसलिए हमने एक वास्तविक समय में लिंक स्थापित किया
05:14
betweenके बीच the ambulanceरोगी वाहन and the hospitalअस्पताल,
101
302118
2836
एंबुलेंस और अस्पताल के बीच ,
05:16
just usingका उपयोग करते हुए normalसाधारण 3G telephonyटेलीफोनी to sendभेजना that dataजानकारी
102
304954
3776
सामान्य 3 जी टेलीफोनी का उपयोग कर
05:20
so that the ambulanceरोगी वाहन becameबन गया an extraअतिरिक्त bedबिस्तर
103
308730
2487
एम्बुलेंस एक बाहरी बिस्तर बन गया
05:23
in intensiveगहन careदेखभाल.
104
311217
3136
गहन देखभाल में.
05:26
And then we startedशुरू कर दिया है looking at the dataजानकारी.
105
314353
3702
और फिर हमने डेटा पर तलाश शुरू की.
05:30
So the wigglywiggly linesपंक्तियां at the topचोटी, all the colorsरंग की,
106
318055
2921
तो शीर्ष पर हिलती टेढ़ी मेढ़ी रंगीन लाइने,
05:32
this is the normalसाधारण sortतरह of dataजानकारी you would see on a monitorमॉनिटर --
107
320976
3194
एक मॉनीटर पर सामान्य प्रकार से दिखेगी -
05:36
heartदिल rateमूल्यांकन करें, pulseनाड़ी, oxygenऑक्सीजन withinअंदर the bloodरक्त,
108
324170
3772
हृदय गति, नाड़ी , रक्त के भीतर ऑक्सीजन,
05:39
and respirationश्वसन.
109
327942
2635
और श्वसन.
05:42
The linesपंक्तियां on the bottomतल, the blueनीला and the redलाल,
110
330577
2753
नीचे, नीले और लाल लाइने
05:45
these are the interestingदिलचस्प onesलोगों.
111
333330
1360
यह दिलचस्प होते हैं.
05:46
The redलाल lineलाइन is showingदिखा an automatedस्वचालित versionसंस्करण
112
334690
3209
लाल रेखा एक स्वचालित संस्करण दिखा रहा है
05:49
of the earlyजल्दी warningचेतावनी scoreस्कोर
113
337899
1597
पूर्व चेतावनी स्कोर का
05:51
that Birminghamबर्मिंघम Children'sबच्चों के Hospitalअस्पताल were alreadyपहले से runningदौड़ना.
114
339496
2487
जो बर्मिंघम बच्चों के अस्पताल में पहले से ही चल रहा था.
05:53
They'dवे चाहते है been runningदौड़ना that sinceजबसे 2008,
115
341983
2338
वे 2008 से चला रहे हैं
05:56
and alreadyपहले से have stoppedरोका हुआ cardiacदिल का arrestsगिरफ्तारी
116
344321
2256
और पहले से ही हृदय के दौरे रोक दिए थे
05:58
and distressसंकट withinअंदर the hospitalअस्पताल.
117
346577
2757
और अस्पताल के अंदर का संकट.
06:01
The blueनीला lineलाइन is an indicationसंकेत
118
349334
2432
ब्लू लाइन एक संकेत है
06:03
of when patternsपैटर्न startप्रारंभ to changeपरिवर्तन,
119
351766
2500
पैटर्न बदलने के समय का,
06:06
and immediatelyहाथोंहाथ, before we even startedशुरू कर दिया है
120
354266
2309
और इससे पहले कि हम शुरू करते
06:08
puttingडाल in clinicalनैदानिक interpretationव्याख्या,
121
356575
1708
क्लिनिकी व्याख्या देखना,
06:10
we can see that the dataजानकारी is speakingबोला जा रहा है to us.
122
358283
2870
हम देख सकते हैं की डाटा हमसे बात करता है.
06:13
It's tellingकह रही us that something is going wrongगलत.
123
361153
3536
यह बता रहा है की कुछ गलत हो रहा है.
06:16
The plotभूखंड with the redलाल and the greenहरा blobsधब्बे,
124
364689
3816
लाल और हरे रंग के गोले,
06:20
this is plottingसाजिश differentविभिन्न componentsअवयव
125
368505
2805
यह विभिन्न डाटा घटकों को रच रहा है
06:23
of the dataजानकारी againstविरुद्ध eachसे प्रत्येक other.
126
371310
2547
एक दूसरे के सामने.
06:25
The greenहरा is us learningसीख रहा हूँ what is normalसाधारण for that childबच्चा.
127
373857
3840
हरा हमें उस बच्चे के लिए सामान्य क्या है दिखा रहा है.
06:29
We call it the cloudबादल of normalityसामान्य.
128
377697
2610
इसे सामान्य के बादल कहते हैं.
06:32
And when things startप्रारंभ to changeपरिवर्तन,
129
380307
2241
और जब चीज़े बदलना शुरू होती हैं,
06:34
when conditionsशर्तेँ startप्रारंभ to deteriorateखराब,
130
382548
2564
स्थिति खराब होती है,
06:37
we moveचाल into the redलाल lineलाइन.
131
385112
2238
हम लाल रेखा में चले जाते हैं.
06:39
There's no rocketराकेट scienceविज्ञान here.
132
387350
1657
यहाँ कोई रॉकेट विज्ञान नहीं है.
06:41
It is displayingप्रदर्शित dataजानकारी that existsमौजूद alreadyपहले से in a differentविभिन्न way,
133
389007
4113
यह पहले से मौजूद डाटा को एक अलग तरीके से प्रदर्शित करना है
06:45
to amplifyबढ़ाना it, to provideप्रदान करें cuesCues to the doctorsडॉक्टरों,
134
393120
3391
इसे बढ़ाना, डॉक्टरों को संकेत प्रदान करने के लिए ,
06:48
to the nursesनर्सों, so they can see what's happeningहो रहा है.
135
396511
2738
नर्सों के लिए, वो जान सके क्या हो रहा है.
06:51
In the sameवही way that a good racingदौड़ driverचालक
136
399249
3130
जिस तरह एक अच्छा रेसिंग ड्राइवर
06:54
reliesनिर्भर करता on cuesCues to decideतय when to applyलागू करें the brakesब्रेक,
137
402379
4044
संकेतों पर निर्भर करता है ब्रेक लगाने के लिए,
06:58
when to turnमोड़ into a cornerकोना,
138
406423
1476
एक कोने में मुड़ते हुए,
06:59
we need to help our physiciansचिकित्सकों and our nursesनर्सों
139
407899
2918
हमें चिकित्सकों और नर्सों की मदद करनी है
07:02
to see when things are startingशुरुआत में to go wrongगलत.
140
410817
3620
बात बिगड़ने से पहले.
07:06
So we have a very ambitiousमहत्वाकांक्षी programकार्यक्रम.
141
414437
2946
तो यह एक बहुत ही महत्वाकांक्षी कार्यक्रम है.
07:09
We think that the raceदौड़ is on to do something differentlyअलग ढंग से.
142
417383
4736
हम कुछ अलग करने की दौड़ पर हैं.
07:14
We are thinkingविचारधारा bigबड़े. It's the right thing to do.
143
422119
2904
हम बड़ा सोच रहे हैं. यह सही चीज़ है.
07:17
We have an approachपहुंच whichकौन कौन से, if it's successfulसफल,
144
425023
3412
एक दृष्टिकोण है, अगर यह सफल होता है
07:20
there's no reasonकारण why it should stayरहना withinअंदर a hospitalअस्पताल.
145
428435
2531
यह अस्पताल के बहार और जगह भी
07:22
It can go beyondपरे the wallsदीवारों.
146
430966
1841
जा सकता है.
07:24
With wirelessतार रहित connectivityकनेक्टिविटी these daysदिन,
147
432807
2071
इन दिनों वायरलेस कनेक्टिविटी के साथ,
07:26
there is no reasonकारण why patientsरोगियों, doctorsडॉक्टरों and nursesनर्सों
148
434878
3444
कोई कारण नहीं है की मरीज, डॉक्टरों और नर्स
07:30
always have to be in the sameवही placeजगह
149
438322
2171
हमेशा एक ही जगह पर हो
07:32
at the sameवही time.
150
440493
1993
एक ही समय पर.
07:34
And meanwhileइस दौरान, we'llकुंआ take our little three-month-oldतीन माह पूर्व babyबच्चा,
151
442486
3995
और इस बीच , हम अपने छोटे से तीन माह के बच्चे को ले
07:38
keep takingले रहा it to the trackधावन पथ, keepingरखना it safeसुरक्षित,
152
446481
3757
ट्रैक पर जायेंगे, इसे सुरक्षित रखेंगे
07:42
and makingनिर्माण it fasterऔर तेज and better.
153
450238
2333
और इसे तेज़ और बेहतर बनायेंगे.
07:44
Thank you very much.
154
452571
1405
बहुत बहुत धन्यवाद.
07:45
(Applauseप्रशंसा)
155
453976
4954
(तालियां)
Translated by Gaurav Gupta
Reviewed by Rohit Agarwal

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ABOUT THE SPEAKER
Peter van Manen - Electronic systems expert
Peter 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.

More profile about the speaker
Peter van Manen | Speaker | TED.com