English-Video.net comment policy

The comment field is common to all languages

Let's write in your language and use "Google Translate" together

Please refer to informative community guidelines on TED.com

TEDxNijmegen

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

Питър ван Манен: Как може Формула 1 да помогне... на бебета?

Filmed
Views 794,639

По време на състезание от Формула 1, болидът праща стотици милиони единици данни до гаража, за да бъде извършен анализ в реално време и да бъде дадена обратна връзка на шофьора. Тогава защо да не използваме тази изчерпателна и точна система някъде другаде...., например в детските болници? Питър ван Манен ни разказва за това.

- Electronic systems expert
Peter van Manen is the Managing Director of McLaren Electronics, which provides data systems to major motorsports series. Full bio

00:12
Motor racing is a funny old business.
Автомобилните състезания
са странна работа.
00:14
We make a new car every year,
Правим нова кола всяка година
00:16
and then we spend the rest of the season
и остатъка от сезона прекарваме,
00:19
trying to understand what it is we've built
опитвайки се да разберем
какво сме построили
00:21
to make it better, to make it faster.
и да го подобрим, да го направим по-бързо.
00:25
And then the next year, we start again.
И следващата година започваме отначало.
00:28
Now, the car you see in front of you is quite complicated.
Колата, която виждате пред себе си,
е доста сложна.
00:32
The chassis is made up of about 11,000 components,
Шасито е съставено от около 11000 части,
двигателят - от още 6000,
00:36
the engine another 6,000,
00:38
the electronics about eight and a half thousand.
електронните компоненти - от около 8500.
00:41
So there's about 25,000 things there that can go wrong.
Следователно, има 25000 неща,
които могат да се развалят.
00:46
So motor racing is very much about attention to detail.
Виждате, че в автомобилните състезания,
детайлите са много важни.
00:51
The other thing about Formula 1 in particular
Също така, ние във Формула 1
00:54
is we're always changing the car.
постоянно променяме колите.
00:56
We're always trying to make it faster.
Винаги се опитваме да ги направим по-бързи.
00:58
So every two weeks, we will be making
Затова всеки две седмици правим
около 5000 нови компоненти за колата.
01:01
about 5,000 new components to fit to the car.
01:05
Five to 10 percent of the race car
5 до 10 процента от състезателната кола
01:08
will be different every two weeks of the year.
ще са различни всеки две седмици през годината.
01:11
So how do we do that?
Как го правим?
01:14
Well, we start our life with the racing car.
Започваме да живеем със състезателната кола.
01:17
We have a lot of sensors on the car to measure things.
Имаме много датчици по нея,
за да измерваме параметри.
01:21
On the race car in front of you here
На колата пред вас
има около 120 датчика по време
на състезание.
01:23
there are about 120 sensors when it goes into a race.
01:26
It's measuring all sorts of things around the car.
Измерват се всякакви неща по нея.
01:30
That data is logged. We're logging about
Данните се записват. Регистрират се около
01:32
500 different parameters within the data systems,
500 различни показатели в рамките
на инженерните системи
01:36
about 13,000 health parameters and events
и 13000 за състоянието на колата
и какво се случва в нея,
за да се разбере когато нещата не
работят както трябва.
01:39
to say when things are not working the way they should do,
01:44
and we're sending that data back to the garage
Данните се изпращат обратно в гаража
01:47
using telemetry at a rate of two to four megabits per second.
чрез телеметрия със скорост 2-4 мегабита
в секунда.
01:52
So during a two-hour race, each car will be sending
Така че по време на двучасовото състезание, всяка кола изпраща
01:55
750 million numbers.
750 милиона цифри.
01:57
That's twice as many numbers as words that each of us
Това е два пъти повече от думите,
които всеки от нас
изговаря в живота си.
02:00
speaks in a lifetime.
02:02
It's a huge amount of data.
Това е огромно количество данни.
02:05
But it's not enough just to have data and measure it.
Но не е достатъчно само да
измерваш данните.
02:07
You need to be able to do something with it.
Трябва да можеш да правиш нещо с тях.
02:09
So we've spent a lot of time and effort
Затова сме вложили много време и усилия
02:12
in turning the data into stories
да превръщаме данните в истории,
02:14
to be able to tell, what's the state of the engine,
за да може да се каже какво е състоянието
на двигателя,
02:17
how are the tires degrading,
как гумите се изтъркват,
02:19
what's the situation with fuel consumption?
и каква е ситуацията с разхода на гориво.
02:23
So all of this is taking data
Всичко това е събиране на данни
02:26
and turning it into knowledge that we can act upon.
и превръщането им в знание, което можем
да използваме.
02:29
Okay, so let's have a look at a little bit of data.
Добре, нека погледнем малко данни.
02:32
Let's pick a bit of data from
Да изберем такива от
02:34
another three-month-old patient.
друг тримесечен пациент.
02:37
This is a child, and what you're seeing here is real data,
Това е дете и тук виждате истински данни.
02:41
and on the far right-hand side,
Най-вдясно, където
02:43
where everything starts getting a little bit catastrophic,
всичко започва да става малко хаотично,
02:46
that is the patient going into cardiac arrest.
сърдечната дейност на пациента спира.
02:49
It was deemed to be an unpredictable event.
Това се е считало за непредвидимо събитие.
02:53
This was a heart attack that no one could see coming.
Било е като сърдечен удар,
който никой не би могъл да предскаже.
02:56
But when we look at the information there,
Но като погледнем информацията тук
02:59
we can see that things are starting to become
можем да видим, че нещата започват да стават
03:01
a little fuzzy about five minutes or so before the cardiac arrest.
малко мътни около пет минути преди
сърдечния арест.
03:05
We can see small changes
Можем да видим малки промени
03:07
in things like the heart rate moving.
в неща като сърдечния ритъм.
03:10
These were all undetected by normal thresholds
Всички тези неща са били незабелязани
от нормалните устройства, използвани
за такъв тип данни.
03:12
which would be applied to data.
03:15
So the question is, why couldn't we see it?
Въпросът е защо не можехме да ги видим?
03:18
Was this a predictable event?
Било ли е предвидимо събитие?
03:20
Can we look more at the patterns in the data
Можем ли да разгледаме по-внимателно тенденциите в данните
03:23
to be able to do things better?
за да можем да правим нещата по-добре?
03:27
So this is a child,
Това е едно дете
03:29
about the same age as the racing car on stage,
на същата възраст като колата на сцената -
03:33
three months old.
три месеца.
03:34
It's a patient with a heart problem.
То е пациент със сърдечни проблеми.
03:37
Now, when you look at some of the data on the screen above,
Като погледнете някои от данните
на екрана горе -
03:40
things like heart rate, pulse, oxygen, respiration rates,
сърдечен ритъм, пулс,
кислород, дишане -
03:45
they're all unusual for a normal child,
ще видите, че са необичайни
за едно нормално дете,
03:48
but they're quite normal for the child there,
Но са съвсем нормални за детето там.
03:51
and so one of the challenges you have in health care is,
Едно от предизвикателствата в
здравеопазването е
03:55
how can I look at the patient in front of me,
как да постъпим с пациента пред нас,
03:58
have something which is specific for her,
и да имаме устройство, специфично за него,
04:01
and be able to detect when things start to change,
което да отчита когато нещата започнат
да се променят,
04:04
when things start to deteriorate?
да се влошават?
04:06
Because like a racing car, any patient,
Защото както при състезателната кола,
при всеки пациент
04:09
when things start to go bad, you have a short time
има кратър период от време точно преди
нещата да се влошат,
04:12
to make a difference.
когато всичко може да се промени.
04:14
So what we did is we took a data system
Затова ние направихме следното:
взехме системата за данни,
04:17
which we run every two weeks of the year in Formula 1
която използваме всеки две седмици
през годината във Формула 1,
и я инсталирахме на компютрите
04:20
and we installed it on the hospital computers
04:23
at Birmingham Children's Hospital.
в детската болница в Бирмингам.
04:25
We streamed data from the bedside instruments
Събирахме данни от устройствата
в интензивното по педиатрия,
04:27
in their pediatric intensive care
04:30
so that we could both look at the data in real time
и така можехме да гледаме данните
в реално време
04:33
and, more importantly, to store the data
и да ги записваме, което е по-важно,
04:36
so that we could start to learn from it.
за да започнем да се учим от тях.
04:39
And then, we applied an application on top
Тогава направихме програма,
която ни позволи да изведем тенденциите
в структурата на данните
04:44
which would allow us to tease out the patterns in the data
04:47
in real time so we could see what was happening,
в реално време, за да виждаме
какво се случва,
и да определим когато нещата
започнат да се променят.
04:50
so we could determine when things started to change.
04:54
Now, in motor racing, we're all a little bit ambitious,
Всички ние в автомобилните спортове
сме амбициозни,
смели, малко арогантни понякога,
04:58
audacious, a little bit arrogant sometimes,
05:00
so we decided we would also look at the children
и решихме, че също така
ще гледаме децата
05:04
as they were being transported to intensive care.
докато се транспортират до отделението
за интензивно лечение.
05:06
Why should we wait until they arrived in the hospital
Защо трябва да чакаме, докато
пристигнат в болницата,
05:09
before we started to look?
за да започнем да ги наблюдаваме?
05:11
And so we installed a real-time link
И така установихме връзка
в реално време
05:14
between the ambulance and the hospital,
между линейката и болницата,
05:16
just using normal 3G telephony to send that data
като просто използвахме нормалната 3G
телефония да изпратим тези данни,
05:20
so that the ambulance became an extra bed
за да се превърне и линейката
в интензивно.
05:23
in intensive care.
05:26
And then we started looking at the data.
След това започнахме да
разглеждаме данните.
05:30
So the wiggly lines at the top, all the colors,
Извиващите се линии в горната част,
всичките цветове,
05:32
this is the normal sort of data you would see on a monitor --
са нормалните данни, които
бихте видяли на монитор -
05:36
heart rate, pulse, oxygen within the blood,
сърдечен ритъм, пулс, кислород в кръвта,
05:39
and respiration.
и дишане.
05:42
The lines on the bottom, the blue and the red,
Линиите долу - синята и червената,
05:45
these are the interesting ones.
са интересните.
05:46
The red line is showing an automated version
Червената линия показва
автоматизираната версия
05:49
of the early warning score
на система за ранно предупреждение,
05:51
that Birmingham Children's Hospital were already running.
която бирмингамската детска
болница вече използваха.
05:53
They'd been running that since 2008,
Работили бяха с нея от 2008 г.
05:56
and already have stopped cardiac arrests
и бяха предотвратили успешно
сърдечни арести
05:58
and distress within the hospital.
и безпокойство в болницата.
06:01
The blue line is an indication
Синята линия показва
06:03
of when patterns start to change,
когато има отклонения от нормата
06:06
and immediately, before we even started
и още преди да бъде поставена диагнозата
06:08
putting in clinical interpretation,
06:10
we can see that the data is speaking to us.
можем да видим, че данните ни говорят.
06:13
It's telling us that something is going wrong.
Показват, че нещо не е наред.
06:16
The plot with the red and the green blobs,
Диаграмата с червеното и зелеленото петно
06:20
this is plotting different components
графично сравнява различни
компоненти от данните.
06:23
of the data against each other.
06:25
The green is us learning what is normal for that child.
Зеленото ни показва какво е нормално
за това дете.
06:29
We call it the cloud of normality.
Наричаме го "облак на нормалното".
06:32
And when things start to change,
И когато нещата започват да
се променят
06:34
when conditions start to deteriorate,
и състоянието да се влошава
06:37
we move into the red line.
стигаме до червената линия.
06:39
There's no rocket science here.
Няма нищо сложно тук.
06:41
It is displaying data that exists already in a different way,
Това е различна репрезентация на
вече познати данни,
за да са по-ясни и да подскажат
на лекарите
06:45
to amplify it, to provide cues to the doctors,
06:48
to the nurses, so they can see what's happening.
и на сестрите какво се случва.
06:51
In the same way that a good racing driver
Както добрият състезателен пилот
06:54
relies on cues to decide when to apply the brakes,
разчита на подсказки, за да прецени
кога да натисне спирачките
06:58
when to turn into a corner,
и кога да завие,
06:59
we need to help our physicians and our nurses
трябва да помогнем на лекарите
и на сестрите
07:02
to see when things are starting to go wrong.
да видят кога нещата се объркват.
07:06
So we have a very ambitious program.
Имаме много амбициозна програма.
07:09
We think that the race is on to do something differently.
Състезанието за намиране на
нови методи е започнало.
07:14
We are thinking big. It's the right thing to do.
Мислим глобално. Така е правилно.
07:17
We have an approach which, if it's successful,
Имаме подход, който ако е успешен,
07:20
there's no reason why it should stay within a hospital.
няма причина да остане в рамките
на болница.
07:22
It can go beyond the walls.
Може да излиза и извън стените ѝ.
07:24
With wireless connectivity these days,
С безжичната връзка тези дни,
07:26
there is no reason why patients, doctors and nurses
няма причина пациенти, лекари
и медицински сестри
07:30
always have to be in the same place
винаги да бъдат на едно място
07:32
at the same time.
едновременно.
07:34
And meanwhile, we'll take our little three-month-old baby,
Междувременно, ще вземем
тримесечното си бебе,
07:38
keep taking it to the track, keeping it safe,
ще продължаваме да го водим на
пистата, да го защитаваме
07:42
and making it faster and better.
и да го правим по-бързо и по-добро.
07:44
Thank you very much.
Много ви благодаря.
07:45
(Applause)
(Аплодисменти)
Translated by Ralitsa Shentova
Reviewed by Yavor Ivanov

▲Back to top

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