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TEDxNijmegen

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

Peter van Manen: Wie kann die Formel 1 ein Baby retten?

Filmed
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Während eines Formel-1-Rennens sendet ein Fahrzeug hunderte Millionen von Daten in die Werkstatt, für Echtzeitauswertung und Feedback. Warum dieses detailierte und gründliche Datensystem nicht auch anderweitig nutzen... z. B. in einer Kinderklinik? Peter van Manen erzählt uns mehr.

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

MotorMotor racingRennen is a funnykomisch oldalt businessGeschäft.
Der Motorsport ist ein
altes seltsames Geschäft.
00:12
We make a newneu carAuto everyjeden yearJahr,
Wir bauen jedes Jahr ein neues Auto
00:14
and then we spendverbringen the restsich ausruhen of the seasonJahreszeit
und den Rest der Saison
verbringen wir damit,
00:16
tryingversuchen to understandverstehen what it is we'vewir haben builtgebaut
herauszufinden,
was wir da gemacht haben,
00:19
to make it better, to make it fasterschneller.
um es noch besser
und schneller zu machen.
00:21
And then the nextNächster yearJahr, we startAnfang again.
Im nächsten Jahr
fangen wir wieder von vorn an.
00:25
Now, the carAuto you see in frontVorderseite of you is quiteganz complicatedkompliziert.
Das Fahrzeug,
das Sie hier sehen, ist sehr komplex.
00:28
The chassisChassis is madegemacht up of about 11,000 componentsKomponenten,
Das Fahrwerk besteht aus
über 11.000 Einzelteilen,
00:32
the engineMotor anotherein anderer 6,000,
der Motor aus weiteren 6.000,
00:36
the electronicsElektronik about eightacht and a halfHälfte thousandtausend.
die Elektronik aus über 8.500.
00:38
So there's about 25,000 things there that can go wrongfalsch.
Also etwa 25.000 Sachen,
die falsch laufen können.
00:41
So motorMotor- racingRennen is very much about attentionAufmerksamkeit to detailDetail.
Im Motorsport liegt
der Fokus auf dem Detail.
00:46
The other thing about FormulaFormel 1 in particularinsbesondere
Eine andere Besonderheit der Formel 1 ist,
00:51
is we're always changingÄndern the carAuto.
dass wir das Fahrzeug ständig verändern.
00:54
We're always tryingversuchen to make it fasterschneller.
Wir sind immer bemüht, es schneller zu machen.
00:56
So everyjeden two weeksWochen, we will be makingHerstellung
Also alle 2 Wochen bauen wir
00:58
about 5,000 newneu componentsKomponenten to fitpassen to the carAuto.
über 5.000 neue Teile in das Fahrzeug ein.
01:01
FiveFünf to 10 percentProzent of the raceRennen carAuto
Fünf bis 10 Prozent eines Rennwagens
01:05
will be differentanders everyjeden two weeksWochen of the yearJahr.
sind alle 2 Wochen im Jahr anders.
01:08
So how do we do that?
Wie stellen wir das an?
01:11
Well, we startAnfang our life with the racingRennen carAuto.
Also, wir starten unser Leben
mit dem Rennwagen.
01:14
We have a lot of sensorsSensoren on the carAuto to measuremessen things.
Wir haben eine Menge Sensoren an dem Auto,
um Messungen durchzuführen.
01:17
On the raceRennen carAuto in frontVorderseite of you here
An dem Rennwagen direkt vor Ihnen
01:21
there are about 120 sensorsSensoren when it goesgeht into a raceRennen.
befinden sich über 120 Sensoren,
wenn es beim Rennen startet.
01:23
It's measuringMessung all sortssortiert of things around the carAuto.
Sie messen alle möglichen Daten
in Bezug auf das Auto.
01:26
That dataDaten is loggedangemeldet. We're loggingProtokollierung about
Die Daten werden aufgezeichnet.
Wir speichern über
01:30
500 differentanders parametersParameter withininnerhalb the dataDaten systemsSysteme,
500 verschiedene Parameter
in unserem System,
01:32
about 13,000 healthGesundheit parametersParameter and eventsVeranstaltungen
über 13.000 Zustandswerte und andere Werte
01:36
to say when things are not workingArbeiten the way they should do,
um zu beurteilen, ob die Sachen
so funktionieren, wie sie es sollten.
01:39
and we're sendingSenden that dataDaten back to the garageGarage
Diese Daten senden wir zurück in die Werkstatt,
01:44
usingmit telemetryTelemetrie at a ratePreis of two to fourvier megabitsMegabits perpro secondzweite.
mit Übertragungsraten von 2 bis 4 MB pro Sekunde.
01:47
So duringwährend a two-hourzwei Stunden raceRennen, eachjede einzelne carAuto will be sendingSenden
Während eines 2-Stunden-Rennens,
sendet jedes Fahrzeug
01:52
750 millionMillion numbersNummern.
750 Millionen Zahlen.
01:55
That's twicezweimal as manyviele numbersNummern as wordsWörter that eachjede einzelne of us
Das sind doppelt so viele Zahlen,
wie jeder von uns Wörter
01:57
speaksspricht in a lifetimeLebenszeit.
in seinem ganzen Leben spricht.
02:00
It's a hugeenorm amountMenge of dataDaten.
Das ist eine gewaltige Datenmenge.
02:02
But it's not enoughgenug just to have dataDaten and measuremessen it.
Doch es reicht nicht aus,
diese Daten einfach nur zu erheben.
02:05
You need to be ablefähig to do something with it.
Man muss auch etwas damit tun.
02:07
So we'vewir haben spentverbraucht a lot of time and effortAnstrengung
Wir haben viel Zeit und Mühe geopfert,
02:09
in turningDrehen the dataDaten into storiesGeschichten
aus diesen Daten Geschichten zu machen,
02:12
to be ablefähig to tell, what's the stateBundesland of the engineMotor,
um sagen zu können,
wie der Zustand des Motors ist,
02:14
how are the tiresReifen degradingerniedrigende,
wie sich die Reifen abnutzen,
02:17
what's the situationLage with fuelTreibstoff consumptionVerbrauch?
wie der Spritverbrauch ist?
02:19
So all of this is takingunter dataDaten
Wir nehmen diese aussagekräftigen Daten
02:23
and turningDrehen it into knowledgeWissen that we can actHandlung uponauf.
und wandeln sie um in Wissen,
mit dem wir arbeiten können.
02:26
Okay, so let's have a look at a little bitBit of dataDaten.
O. k., schauen wir uns die Daten einmal an.
02:29
Let's pickwähle a bitBit of dataDaten from
Wir nehmen die Daten
02:32
anotherein anderer three-month-olddrei-Monate-alten patientgeduldig.
eines anderen 3 Monate alten "Patienten".
02:34
This is a childKind, and what you're seeingSehen here is realecht dataDaten,
Das ist ein Kind.
Sie sehen hier richtige Daten,
02:37
and on the farweit right-handrechte Hand sideSeite,
und auf der rechten Seite des Bildes
02:41
where everything startsbeginnt gettingbekommen a little bitBit catastrophickatastrophal,
fängt es an, etwas katastrophal zu werden.
02:43
that is the patientgeduldig going into cardiacHerz arrestFestnahme.
Da erlebt der Patient
gerade einen Herzstillstand.
02:46
It was deemedals to be an unpredictableunberechenbar eventEvent.
Dies wird als unvorhersehbares
Ereignis angesehen.
02:49
This was a heartHerz attackAttacke that no one could see comingKommen.
Diese Herzattacke hat
niemand kommen sehen.
02:53
But when we look at the informationInformation there,
Doch wenn wir uns
die Informationen anschauen,
02:56
we can see that things are startingbeginnend to becomewerden
sehen wir, dass die Dinge schon vorher
02:59
a little fuzzyunscharf about fivefünf minutesProtokoll or so before the cardiacHerz arrestFestnahme.
unscharf wurden – etwa 5 Minuten
vor dem Herzstillstand.
03:01
We can see smallklein changesÄnderungen
Wir können kleine Veränderungen sehen
03:05
in things like the heartHerz ratePreis movingbewegend.
z. B. bei der Herzfrequenz.
03:07
These were all undetectedunentdeckt by normalnormal thresholdsSchwellenwerte
Diese wurden bei den
normalen Grenzwerten nicht bemerkt,
03:10
whichwelche would be appliedangewendet to dataDaten.
die auf die Daten angewendet wurden.
03:12
So the questionFrage is, why couldn'tkonnte nicht we see it?
Die Frage ist also:
"Warum konnten wir es nicht vorhersehen?"
03:15
Was this a predictablevorhersagbar eventEvent?
War es ein vorhersehbares Ereignis?
03:18
Can we look more at the patternsMuster in the dataDaten
Können wir die Muster der Daten
näher betrachten,
03:20
to be ablefähig to do things better?
um besser zu werden?
03:23
So this is a childKind,
Also, das ist ein Kind,
03:27
about the samegleich ageAlter as the racingRennen carAuto on stageStufe,
etwa im gleichen Alter
wie der Rennwagen hier auf der Bühne,
03:29
threedrei monthsMonate oldalt.
3 Monate alt.
03:33
It's a patientgeduldig with a heartHerz problemProblem.
Das ist ein Patient
mit einem Herzfehler.
03:34
Now, when you look at some of the dataDaten on the screenBildschirm aboveüber,
Wenn Sie sich die Daten
auf dem Bildschirm oben anschauen
03:37
things like heartHerz ratePreis, pulseImpuls, oxygenSauerstoff, respirationAtmung ratesPreise,
also Herzfrequenz, Puls,
Sauerstoff, Atemfrequenz –
03:40
they're all unusualungewöhnlich for a normalnormal childKind,
sind sie alle ungewöhnlich für ein normales Kind,
03:45
but they're quiteganz normalnormal for the childKind there,
aber normal für dieses Kind.
03:48
and so one of the challengesHerausforderungen you have in healthGesundheit carePflege is,
Eine Herausforderung
im Gesundheitswesen ist:
03:51
how can I look at the patientgeduldig in frontVorderseite of me,
Wie betrachte ich den Patienten direkt vor mir,
03:55
have something whichwelche is specificspezifisch for her,
welche Besonderheiten gibt es
03:58
and be ablefähig to detecterkennen when things startAnfang to changeVeränderung,
und bin ich in der Lage festzustellen,
04:01
when things startAnfang to deteriorateverschlechtern?
wann sich der Zustand verschlechtern wird?
04:04
Because like a racingRennen carAuto, any patientgeduldig,
Wie bei einem Rennwagen
hat man bei jedem Patienten
04:06
when things startAnfang to go badschlecht, you have a shortkurz time
bei einer Verschlechterung
nur sehr wenig Zeit,
04:09
to make a differenceUnterschied.
um etwas zu bewirken.
04:12
So what we did is we tookdauerte a dataDaten systemSystem
Wir haben also
das Datensystem genommen,
04:14
whichwelche we runLauf everyjeden two weeksWochen of the yearJahr in FormulaFormel 1
das wir alle 2 Wochen bei der Formel 1 benutzen
04:17
and we installedEingerichtet it on the hospitalKrankenhaus computersComputer
und haben es auf den Computern installiert,
04:20
at BirminghamBirmingham Children'sKinder- HospitalKrankenhaus.
die in der Birminghamer Kinderklinik stehen.
04:23
We streamedgestreamt dataDaten from the bedsideNachttisch instrumentsInstrumente
Wir nahmen die Patientendaten
04:25
in theirihr pediatricpädiatrische intensiveintensiv carePflege
auf der Intensivstation
04:27
so that we could bothbeide look at the dataDaten in realecht time
und konnten sowohl die Daten in Echtzeit betrachten
04:30
and, more importantlywichtig, to storeGeschäft the dataDaten
als auch, was viel wichtiger ist, sie speichern,
04:33
so that we could startAnfang to learnlernen from it.
um von ihnen zu lernen.
04:36
And then, we appliedangewendet an applicationAnwendung on topoben
Dann haben wir eine Software verwendet
04:39
whichwelche would allowzulassen us to teasenecken out the patternsMuster in the dataDaten
die es uns erlaubte,
Muster aus den Daten zu filtern.
04:44
in realecht time so we could see what was happeningHappening,
Alles in Echtzeit,
so konnten wir sehen, was geschah.
04:47
so we could determinebestimmen when things startedhat angefangen to changeVeränderung.
Damit konnten wir sehen,
wenn sich etwas verändert.
04:50
Now, in motorMotor- racingRennen, we're all a little bitBit ambitiousehrgeizige,
Im Motorsport sind wir alle sehr anspruchsvoll,
04:54
audaciousKühne, a little bitBit arrogantarrogant sometimesmanchmal,
wagemutig und manchmal
sogar etwas arrogant,
04:58
so we decidedbeschlossen we would alsoebenfalls look at the childrenKinder
so entschieden wir die Kinder
schon zu untersuchen,
05:00
as they were beingSein transportedtransportiert to intensiveintensiv carePflege.
während sie auf die Intensivstation
gebracht wurden.
05:04
Why should we wait untilbis they arrivedist eingetroffen in the hospitalKrankenhaus
Warum sollten wir warten bis sie
die Klinik erreichen,
05:06
before we startedhat angefangen to look?
um uns die Sache anzusehen?
05:09
And so we installedEingerichtet a real-timeEchtzeit linkVerknüpfung
Also installierten wir eine Echtzeit-Verbindung
05:11
betweenzwischen the ambulanceKrankenwagen and the hospitalKrankenhaus,
zwischen Krankenwagen und Klinik.
05:14
just usingmit normalnormal 3G telephonyTelefonie to sendsenden that dataDaten
Wir nutzten eine normale 3G-Funkverbindung,
um die Daten zu übertragen.
05:16
so that the ambulanceKrankenwagen becamewurde an extraextra bedBett
Der Krankenwagen wurde
also ein zusätzliches Bett
05:20
in intensiveintensiv carePflege.
der Intensivstation.
05:23
And then we startedhat angefangen looking at the dataDaten.
Dann schauten wir uns die Daten an.
05:26
So the wigglyVerwackeln linesLinien at the topoben, all the colorsFarben,
Die Kurven oben und all die Farben,
05:30
this is the normalnormal sortSortieren of dataDaten you would see on a monitorMonitor --
das sind die normalen Daten,
die man auf einem Monitor sehen würde –
05:32
heartHerz ratePreis, pulseImpuls, oxygenSauerstoff withininnerhalb the bloodBlut,
Herzfrequenz, Puls, Sauerstoff im Blut
05:36
and respirationAtmung.
und die Atmung.
05:39
The linesLinien on the bottomBoden, the blueblau and the redrot,
Die Kurven weiter unten, in blau und rot,
05:42
these are the interestinginteressant onesEinsen.
das sind die interessanten Werte.
05:45
The redrot lineLinie is showingzeigt an automatedautomatisiert versionVersion
Die rote Kurve zeigt eine automatisierte Form
05:46
of the earlyfrüh warningWarnung scoreErgebnis
des Frühwarnsystems an,
05:49
that BirminghamBirmingham Children'sKinder- HospitalKrankenhaus were alreadybereits runningLaufen.
das bereits in der Kinderklinik
in Birmingham eingesetzt wurde.
05:51
They'dSie würden been runningLaufen that sinceschon seit 2008,
Es läuft dort seit 2008,
05:53
and alreadybereits have stoppedgestoppt cardiacHerz arrestsVerhaftungen
und es konnten bereits Herzstillstände gestoppt
05:56
and distressNot withininnerhalb the hospitalKrankenhaus.
und Herzleiden in der Klinik versorgt werden.
05:58
The blueblau lineLinie is an indicationIndikation
Die blaue Kurve zeigt,
06:01
of when patternsMuster startAnfang to changeVeränderung,
wenn Muster sich verändern
06:03
and immediatelysofort, before we even startedhat angefangen
und sofort, bevor wir auch nur anfangen
06:06
puttingPutten in clinicalklinisch interpretationAuslegung,
die Daten zu interpretieren,
06:08
we can see that the dataDaten is speakingApropos to us.
sprechen die Daten zu uns.
06:10
It's tellingErzählen us that something is going wrongfalsch.
Sie sagen uns, dass etwas falsch läuft.
06:13
The plotHandlung with the redrot and the greenGrün blobsBlobs,
Das Diagramm mit
den roten und grünen Flecken
06:16
this is plottingPlotten differentanders componentsKomponenten
ist die Auswertung verschiedener Daten
06:20
of the dataDaten againstgegen eachjede einzelne other.
gegeneinander.
06:23
The greenGrün is us learningLernen what is normalnormal for that childKind.
Die grünen zeigen, was für das Kind normal ist .
06:25
We call it the cloudWolke of normalityNormalität.
Wir nennen es die "Wolke der Normalität".
06:29
And when things startAnfang to changeVeränderung,
Und wenn Dinge anfangen sich zu ändern,
06:32
when conditionsBedingungen startAnfang to deteriorateverschlechtern,
wenn der Zustand anfängt sich zu verschlechtern,
06:34
we moveBewegung into the redrot lineLinie.
kommen wir zur roten Kurve.
06:37
There's no rocketRakete scienceWissenschaft here.
Da steckt keine große Wissenschaft dahinter.
06:39
It is displayingAnzeige dataDaten that existsexistiert alreadybereits in a differentanders way,
Wir bereiten Daten, die bereits existieren,
einfach nur in einer anderen Weise auf,
06:41
to amplifyverstärken it, to providezu Verfügung stellen cuesHinweise to the doctorsÄrzte,
um den Ärzten Hinweise zu geben,
06:45
to the nursesKrankenschwestern, so they can see what's happeningHappening.
und den Schwestern, damit sie sehen,
was los ist.
06:48
In the samegleich way that a good racingRennen driverTreiber
In der gleichen Weise wie sich
ein guter Rennfahrer
06:51
reliesstützt sich on cuesHinweise to decideentscheiden when to applysich bewerben the brakesBremsen,
auf Hinweise verlässt, wann er bremsen sollte,
06:54
when to turnWende into a cornerEcke,
wann er in die Kurve lenken sollte,
06:58
we need to help our physiciansÄrzte and our nursesKrankenschwestern
müssen wir unseren Ärzten und Schwestern helfen
06:59
to see when things are startingbeginnend to go wrongfalsch.
zu erkennen, wann Dinge schief laufen.
07:02
So we have a very ambitiousehrgeizige programProgramm.
Wir haben ein sehr ehrgeiziges Programm.
07:06
We think that the raceRennen is on to do something differentlyanders.
Wir glauben, es ist Zeit,
die Dinge anders anzugehen.
07:09
We are thinkingDenken biggroß. It's the right thing to do.
Wir denken weiträumig.
Das ist auch richtig so.
07:14
We have an approachAnsatz whichwelche, if it's successfulerfolgreich,
Wir haben eine Herangehensweise, die
– falls sie erfolgreich ist –
07:17
there's no reasonGrund why it should staybleibe withininnerhalb a hospitalKrankenhaus.
nicht nur in der Klinik bleiben sollte.
07:20
It can go beyonddarüber hinaus the wallsWände.
Sie kann noch viel mehr bewirken.
07:22
With wirelesskabellos connectivityKonnektivität these daysTage,
Mit den heutigen Drahtlosverbindungen
07:24
there is no reasonGrund why patientsPatienten, doctorsÄrzte and nursesKrankenschwestern
gibt es keinen Grund, warum Patienten,
Ärzte und Schwestern
07:26
always have to be in the samegleich placeOrt
immer zur gleichen Zeit
07:30
at the samegleich time.
am gleichen Ort sein müssen.
07:32
And meanwhileinzwischen, we'llGut take our little three-month-olddrei-Monate-alten babyBaby,
Währenddessen nehmen wir
unser 3 Monate altes Baby,
07:34
keep takingunter it to the trackSpur, keepinghalten it safeSafe,
bringen es auf die Rennbahn, behüten es
07:38
and makingHerstellung it fasterschneller and better.
und machen es schneller und besser.
07:42
Thank you very much.
Vielen herzlichen Dank.
07:44
(ApplauseApplaus)
(Beifall)
07:45
Translated by Torsten Lange
Reviewed by Till Renger

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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.

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Peter van Manen | Speaker | TED.com