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TEDxNijmegen

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

Comment la Formule 1 peut aider ... des bébés ? - Peter van Manen

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Pendant une course de Formule 1, une voiture envoie des millions de point de données à son garage pour garantir une analyse et des réactions en temps réel. Alors pourquoi ne pas utiliser ce système de données détaillé et rigoureux ailleurs, comme ... dans les hôpitaux pour enfants ? Peter van Manen nous en dit plus.

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

MotorMoteur racingcourses is a funnydrôle oldvieux businessEntreprise.
Les courses automobiles
sont une drôle d'affaire
00:12
We make a newNouveau carvoiture everychaque yearan,
Nous fabriquons
une nouvelle voiture tous les ans
00:14
and then we spenddépenser the restdu repos of the seasonsaison
et puis nous passons
le reste de la saison
00:16
tryingen essayant to understandcomprendre what it is we'venous avons builtconstruit
à essayer de comprendre
ce que nous avons construit
00:19
to make it better, to make it fasterPlus vite.
pour l'améliorer,
pour le rendre plus rapide.
00:21
And then the nextprochain yearan, we startdébut again.
Et puis l'année suivante,
on recommence.
00:25
Now, the carvoiture you see in frontde face of you is quiteassez complicatedcompliqué.
La voiture que vous voyez
en face de vous est assez compliquée.
00:28
The chassischâssis is madefabriqué up of about 11,000 componentsComposants,
Le châssis est composé
d'environ 11 000 composants,
00:32
the enginemoteur anotherun autre 6,000,
le moteur de 6 000 autres,
00:36
the electronicsélectronique about eighthuit and a halfmoitié thousandmille.
l'électronique, d'environ 8 500.
00:38
So there's about 25,000 things there that can go wrongfaux.
Donc, il y a environ 25 000 trucs
là-dedans qui peuvent mal tourner.
00:41
So motormoteur racingcourses is very much about attentionattention to detaildétail.
Les courses automobiles reposent
largement sur le souci du détail.
00:46
The other thing about Formula 1 in particularparticulier
L'autre chose avec
la formule 1 en particulier
00:51
is we're always changingen changeant the carvoiture.
est que nous sommes toujours
en train de changer la voiture.
00:54
We're always tryingen essayant to make it fasterPlus vite.
Nous essayons toujours
de la rendre plus rapide.
00:56
So everychaque two weekssemaines, we will be makingfabrication
Donc toutes les deux semaines,
nous créons
00:58
about 5,000 newNouveau componentsComposants to fiten forme to the carvoiture.
environ 5 000 nouveaux composants
à adapter sur la voiture.
01:01
Five to 10 percentpour cent of the racecourse carvoiture
5 à 10% de la voiture de course
01:05
will be differentdifférent everychaque two weekssemaines of the yearan.
sont différents
toutes les deux semaines de l'année.
01:08
So how do we do that?
Alors, comment on fait ça ?
01:11
Well, we startdébut our life with the racingcourses carvoiture.
Eh bien, on commence
par la voiture.
01:14
We have a lot of sensorscapteurs on the carvoiture to measuremesure things.
On a de nombreux capteurs
sur la voiture pour mesurer les choses.
01:17
On the racecourse carvoiture in frontde face of you here
Sur la voiture de course
devant vous ici
01:21
there are about 120 sensorscapteurs when it goesva into a racecourse.
il y a environ 120 capteurs
quand elle est en course
01:23
It's measuringmesure all sortssortes of things around the carvoiture.
Ils mesurent toutes sortes
de choses sur la voiture.
01:26
That dataLes données is loggedconnecté. We're loggingenregistrement about
Les données sont enregistrées.
Nous rentrons autour de
01:30
500 differentdifférent parametersparamètres withindans the dataLes données systemssystèmes,
500 différents paramètres
dans les systèmes de données,
01:32
about 13,000 healthsanté parametersparamètres and eventsévénements
environ 13 000 événements
et paramètres de santé
01:36
to say when things are not workingtravail the way they should do,
pour dire quels trucs ne fonctionnent pas
comme ils le devraient,
01:39
and we're sendingenvoi that dataLes données back to the garagegarage
et nous renvoyons
ces données au garage
01:44
usingen utilisant telemetrytélémétrie at a ratetaux of two to fourquatre megabitsmégabits perpar secondseconde.
par télémétrie à raison de
2 à 4 mégabits par seconde.
01:47
So duringpendant a two-hourdeux heures racecourse, eachchaque carvoiture will be sendingenvoi
Ainsi, lors d'une course de deux heures,
chaque voiture enverra.
01:52
750 millionmillion numbersNombres.
750 millions de chiffres.
01:55
That's twicedeux fois as manybeaucoup numbersNombres as wordsmots that eachchaque of us
C'est deux fois plus de chiffres
que de mots que chacun de nous
01:57
speaksparle in a lifetimedurée de vie.
utilisera dans sa vie.
02:00
It's a hugeénorme amountmontant of dataLes données.
C'est une quantité
de données énorme.
02:02
But it's not enoughassez just to have dataLes données and measuremesure it.
Mais avoir des données
et les mesurer ne suffit pas.
02:05
You need to be ablecapable to do something with it.
Vous devez être en mesure
d'en faire quelque chose.
02:07
So we'venous avons spentdépensé a lot of time and efforteffort
Nous avons donc investi
beaucoup de temps et d'efforts
02:09
in turningtournant the dataLes données into storieshistoires
pour transformer
les données en histoires
02:12
to be ablecapable to tell, what's the stateEtat of the enginemoteur,
pour pouvoir dire,
quel est l'état du moteur
02:14
how are the tirespneus degradingdégradants,
comment les pneus se dégradent,
02:17
what's the situationsituation with fuelcarburant consumptionconsommation?
quelle est la situation
de la consommation de carburant.
02:19
So all of this is takingprise dataLes données
Tout ça, c'est prendre des données
02:23
and turningtournant it into knowledgeconnaissance that we can actacte uponsur.
et les transformer en connaissances
à partir desquelles nous pouvons agir.
02:26
Okay, so let's have a look at a little bitbit of dataLes données.
Bon, jetons un œil
à quelques données.
02:29
Let's pickchoisir a bitbit of dataLes données from
Choisissons quelques données
02:32
anotherun autre three-month-oldtrois mois patientpatient.
d'un autre patient âgé de trois mois.
02:34
This is a childenfant, and what you're seeingvoyant here is realréal dataLes données,
Il s'agit d'un enfant, et ce que vous voyez ici,
ce sont des données réelles,
02:37
and on the farloin right-handmain droite sidecôté,
et complètement à droite,
02:41
where everything startsdéparts gettingobtenir a little bitbit catastrophiccatastrophique,
où tout commence à devenir
un peu catastrophique,
02:43
that is the patientpatient going into cardiaccardiaque arrestarrêter.
c'est le patient en plein arrêt cardiaque.
02:46
It was deemedréputé to be an unpredictableimprévisible eventun événement.
C'était considéré comme
un événement imprévisible.
02:49
This was a heartcœur attackattaque that no one could see comingvenir.
Il s'agissait d'une crise cardiaque
que personne ne pouvait voir venir.
02:53
But when we look at the informationinformation there,
Mais quand on regarde
les informations ici,
02:56
we can see that things are startingdépart to becomedevenir
on peut voir que les choses
commencent à devenir
02:59
a little fuzzyflou about fivecinq minutesminutes or so before the cardiaccardiaque arrestarrêter.
un peu floue environ cinq minutes
avant l'arrêt cardiaque.
03:01
We can see smallpetit changeschangements
On peut voir des petits changements
03:05
in things like the heartcœur ratetaux movingen mouvement.
dans des choses comme
la fréquence cardiaque qui bouge.
03:07
These were all undetectednon détecté by normalnormal thresholdsseuils
Toutes ces choses-là n'étaient pas
détectées par des seuils normaux
03:10
whichlequel would be appliedappliqué to dataLes données.
qui était appliqués aux données.
03:12
So the questionquestion is, why couldn'tne pouvait pas we see it?
La question est :
pourquoi ne pouvait-on pas le voir ?
03:15
Was this a predictableprévisible eventun événement?
Était-ce un événement prévisible ?
03:18
Can we look more at the patternsmodèles in the dataLes données
Peut-on se pencher un peu plus
sur les modèles dans les données
03:20
to be ablecapable to do things better?
pour pouvoir améliorer les choses ?
03:23
So this is a childenfant,
Il s'agit d'un enfant,
03:27
about the sameMême ageâge as the racingcourses carvoiture on stageétape,
du même âge que la voiture
de course sur la piste,
03:29
threeTrois monthsmois oldvieux.
3 mois.
03:33
It's a patientpatient with a heartcœur problemproblème.
C'est un patient qui a
un problème cardiaque.
03:34
Now, when you look at some of the dataLes données on the screenécran aboveau dessus,
Quand vous regardez certaines
des données sur l'écran ci-dessus,
03:37
things like heartcœur ratetaux, pulseimpulsion, oxygenoxygène, respirationrespiration ratesles taux,
des choses comme la fréquence cardiaque,
le pouls, l'oxygène, la respiration,
03:40
they're all unusualinhabituel for a normalnormal childenfant,
elles sont toutes inhabituelles
pour un enfant normal,
03:45
but they're quiteassez normalnormal for the childenfant there,
mais elles sont tout à fait
normales pour cet enfant ici,
03:48
and so one of the challengesdéfis you have in healthsanté carese soucier is,
et l'un des défis dans
les soins de santé est donc
03:51
how can I look at the patientpatient in frontde face of me,
de savoir comment je peux examiner
le patient en face de moi,
03:55
have something whichlequel is specificspécifique for her,
trouver quelque chose qui lui est spécifique,
03:58
and be ablecapable to detectdétecter when things startdébut to changechangement,
et pouvoir détecter le moment
où les choses commencent à changer,
04:01
when things startdébut to deterioratese détériorer?
où les choses commencent
à se détériorer.
04:04
Because like a racingcourses carvoiture, any patientpatient,
Parce que comme une voiture
de course, tous les patients,
04:06
when things startdébut to go badmal, you have a shortcourt time
lorsque les choses commencent
à aller mal, on a peu de temps
04:09
to make a differencedifférence.
pour faire la différence.
04:12
So what we did is we tooka pris a dataLes données systemsystème
Donc ce que nous avons pris
un système de données
04:14
whichlequel we runcourir everychaque two weekssemaines of the yearan in Formula 1
que nous utilisons toutes
les deux semaines par an en formule 1
04:17
and we installedinstallée it on the hospitalhôpital computersdes ordinateurs
et nous l'avons installé
sur les ordinateurs de l'hôpital
04:20
at BirminghamBirmingham Children'sPour enfants HospitalHôpital.
à l'hôpital pour enfants de Birmingham.
04:23
We streamedécoutés dataLes données from the bedsidechevet instrumentsinstruments
Nous avons diffusé des données
provenant des instruments de chevet
04:25
in theirleur pediatricpédiatrique intensiveintensif carese soucier
dans leurs soins pédiatriques intensifs
04:27
so that we could bothtous les deux look at the dataLes données in realréal time
pour que nous puissions à la fois
voir les données en temps réel
04:30
and, more importantlyimportant, to storele magasin the dataLes données
et, plus important encore,
stocker les données
04:33
so that we could startdébut to learnapprendre from it.
afin que nous puissions
commencer à apprendre d'elles.
04:36
And then, we appliedappliqué an applicationapplication on topHaut
Et puis, nous avons lancé
une application sur le tout
04:39
whichlequel would allowpermettre us to teasetease out the patternsmodèles in the dataLes données
qui nous permettrait de cerner
les tendances dans les données
04:44
in realréal time so we could see what was happeningévénement,
en temps réel afin que
nous puissions voir ce qui se passait,
04:47
so we could determinedéterminer when things startedcommencé to changechangement.
pour que nous puissions déterminer
quand les choses ont commencé à changer.
04:50
Now, in motormoteur racingcourses, we're all a little bitbit ambitiousambitieux,
Dans la course automobile,
nous sommes tous un peu ambitieux,
04:54
audaciousaudacieux, a little bitbit arrogantarrogant sometimesparfois,
audacieux, un peu arrogant parfois.
04:58
so we decideddécidé we would alsoaussi look at the childrenles enfants
Nous avons donc décidé
de nous occuper aussi des enfants
05:00
as they were beingétant transportedtransportés to intensiveintensif carese soucier.
lorsqu'ils sont transportés
aux soins intensifs.
05:04
Why should we wait untiljusqu'à they arrivedarrivée in the hospitalhôpital
Pourquoi devrions-nous attendre
qu'ils soient arrivés à l'hôpital
05:06
before we startedcommencé to look?
avant de commencer à regarder ?
05:09
And so we installedinstallée a real-timetemps réél linklien
Et donc nous avons installé
un lien en temps réel
05:11
betweenentre the ambulanceambulance and the hospitalhôpital,
entre l'ambulance et l'hôpital,
05:14
just usingen utilisant normalnormal 3G telephonytéléphonie to sendenvoyer that dataLes données
en utilisant simplement une téléphonie 3G
pour envoyer ces données
05:16
so that the ambulanceambulance becamedevenu an extrasupplémentaire bedlit
afin que l'ambulance
devienne un lit d'appoint
05:20
in intensiveintensif carese soucier.
en soins intensifs.
05:23
And then we startedcommencé looking at the dataLes données.
Et puis nous avons commencé
à analyser les données.
05:26
So the wigglys’agiter lineslignes at the topHaut, all the colorscouleurs,
Les lignes ondulées en haut,
toutes les couleurs,
05:30
this is the normalnormal sortTrier of dataLes données you would see on a monitormoniteur --
il s'agit du type normal de données
que vous verriez sur un moniteur :
05:32
heartcœur ratetaux, pulseimpulsion, oxygenoxygène withindans the blooddu sang,
le rythme cardiaque, le pouls,
l'oxygène dans le sang,
05:36
and respirationrespiration.
et la respiration.
05:39
The lineslignes on the bottombas, the bluebleu and the redrouge,
Les lignes sur le fond,
le bleu et le rouge,
05:42
these are the interestingintéressant onesceux.
sont les plus intéressantes.
05:45
The redrouge lineligne is showingmontrer an automatedautomatique versionversion
La ligne rouge montre
une version automatisée
05:46
of the earlyde bonne heure warningAttention scoreBut
de la note d'avertissement précoce
05:49
that BirminghamBirmingham Children'sPour enfants HospitalHôpital were alreadydéjà runningfonctionnement.
que l'hôpital des enfants
de Birmingham utilisait déjà.
05:51
They'dIls le feraient been runningfonctionnement that sincedepuis 2008,
Ils l'utilisent depuis 2008,
05:53
and alreadydéjà have stoppedarrêté cardiaccardiaque arrestsarrestations
et ont déjà stoppé
des arrêts cardiaques
05:56
and distressdétresse withindans the hospitalhôpital.
et des cas de détresse au sein de l'hôpital.
05:58
The bluebleu lineligne is an indicationindication
La ligne bleue est une indication
06:01
of when patternsmodèles startdébut to changechangement,
du moment où les tendances
commencent à changer,
06:03
and immediatelyimmédiatement, before we even startedcommencé
et immédiatement, avant même
que nous ayons commencé
06:06
puttingen mettant in clinicalclinique interpretationinterprétation,
à y trouver une interprétation clinique,
06:08
we can see that the dataLes données is speakingParlant to us.
nous pouvons voir
que les données nous parlent
06:10
It's tellingrécit us that something is going wrongfaux.
Elles nous disent
que quelque chose va mal.
06:13
The plotterrain with the redrouge and the greenvert blobsblobs,
La graphe avec les taches rouges et verts
06:16
this is plottingtraçage differentdifférent componentsComposants
trace différents composants
06:20
of the dataLes données againstcontre eachchaque other.
en fonction des données
en les comparant les unes aux les autres.
06:23
The greenvert is us learningapprentissage what is normalnormal for that childenfant.
Le vert, c'est nous en train d'apprendre
ce qui est normal pour cet enfant.
06:25
We call it the cloudnuage of normalitynormalité.
Nous l'appelons le nuage de la normalité.
06:29
And when things startdébut to changechangement,
Et quand les choses
commencent à changer,
06:32
when conditionsconditions startdébut to deterioratese détériorer,
quand les conditions
commencent à se détériorer,
06:34
we movebouge toi into the redrouge lineligne.
nous entrons dans la ligne rouge.
06:37
There's no rocketfusée sciencescience here.
Ici, il n'y a pas de science de fusée.
06:39
It is displayingaffichage dataLes données that existsexiste alreadydéjà in a differentdifférent way,
Ça affiche les données qui existent
déjà d'une manière différente,
06:41
to amplifyamplifier it, to providefournir cuesindices to the doctorsmédecins,
pour les amplifier, pour offrir
des repères pour les médecins,
06:45
to the nursesinfirmières, so they can see what's happeningévénement.
les infirmières, pour
qu'ils puissent voir ce qui se passe.
06:48
In the sameMême way that a good racingcourses driverchauffeur
De la même manière qu'un bon pilote
06:51
reliess’appuie on cuesindices to decidedécider when to applyappliquer the brakesfreins,
s'appuie sur des indices
pour décider du moment pour freiner,
06:54
when to turntour into a cornercoin,
quand tourner dans un virage,
06:58
we need to help our physiciansmédecins and our nursesinfirmières
nous devons aider
nos médecins et nos infirmières
06:59
to see when things are startingdépart to go wrongfaux.
pour voir quand les choses
commencent à aller mal.
07:02
So we have a very ambitiousambitieux programprogramme.
Pour conclure, nous avons
un programme très ambitieux.
07:06
We think that the racecourse is on to do something differentlydifféremment.
Nous pensons que la course est là pour faire les choses différemment.
07:09
We are thinkingen pensant biggros. It's the right thing to do.
Nous pensons grand.
C'est la bonne chose à faire.
07:14
We have an approachapproche whichlequel, if it's successfulréussi,
Nous avons une approche
qui, si elle réussit,
07:17
there's no reasonraison why it should stayrester withindans a hospitalhôpital.
n' a aucune raison
de rester au sein d'un hôpital.
07:20
It can go beyondau-delà the wallsdes murs.
Il peut aller au-delà des murs.
07:22
With wirelesssans fil connectivityconnectivité these daysjournées,
Avec une connectivité sans fil, de nos jours,
07:24
there is no reasonraison why patientsles patients, doctorsmédecins and nursesinfirmières
il n'y a aucune raison pour que
les patients, les médecins et les infirmières
07:26
always have to be in the sameMême placeendroit
doivent toujours être au même endroit
07:30
at the sameMême time.
en même temps.
07:32
And meanwhilependant ce temps, we'llbien take our little three-month-oldtrois mois babybébé,
Et pendant ce temps, nous reprenons
notre petit bébé de trois mois,
07:34
keep takingprise it to the trackPiste, keepingen gardant it safesûr,
continuons de le garder en piste,
le protéger,
07:38
and makingfabrication it fasterPlus vite and better.
et le rendant plus rapide et meilleur.
07:42
Thank you very much.
Merci beaucoup.
07:44
(ApplauseApplaudissements)
(Applaudissements)
07:45
Translated by Pierre-Louis Bernard
Reviewed by Elisabeth Buffard

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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