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

ピーター・ヴァン・マネン: フォーミュラ1が赤ちゃんを救う?

Filmed:
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フォーミュラ1のレーシングカーは、1レース走行中に何億ものデータポイントをピット・ガレージに送信し、リアルタイムでの分析・フィードバックを受けます。この詳細で緻密なデータシステムを他でも応用しない手はありません――例えば、小児病院で。ピーター・ヴァン・マネンが語ります。
- 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
Motorモーター racingレース is a funny面白い old古い businessビジネス.
0
336
2257
カーレースの世界は面白いものです
00:14
We make a new新しい car everyすべて year,
1
2593
2317
毎年 新しいレーシングカーを作っては
00:16
and then we spend費やす the rest残り of the seasonシーズン
2
4910
2188
残りのシーズン全てを使って
00:19
trying試す to understandわかる what it is we've私たちは built建てられた
3
7098
2776
どうやったら そのマシンを良く
00:21
to make it better, to make it fasterもっと早く.
4
9874
3221
速くできるかを模索していきます
00:25
And then the next year, we start開始 again.
5
13095
3275
そして 次の年になれば
同じことを繰り返します
00:28
Now, the car you see in frontフロント of you is quiteかなり complicated複雑な.
6
16370
4238
目の前にあるレーシングカーは
かなり複雑な構造をしています
00:32
The chassisシャーシ is made up of about 11,000 componentsコンポーネント,
7
20608
3619
シャシーは1万1千もの部品からなり
00:36
the engineエンジン another別の 6,000,
8
24227
2468
エンジンだけで6千
00:38
the electronicsエレクトロニクス about eight8 and a halfハーフ thousand.
9
26695
3093
電気系は8千5百の部品を使っています
00:41
So there's about 25,000 things there that can go wrong違う.
10
29788
4401
つまり 故障を招きかねない部品が
2万5千もあるわけです
00:46
So motorモーター racingレース is very much about attention注意 to detail詳細.
11
34189
4826
カーレースは まさに
細部にいかに注意を払えるかです
00:51
The other thing about Formula 1 in particular特に
12
39015
3263
特にフォーミュラ1に関しては
00:54
is we're always changing変化 the car.
13
42278
2124
常にマシンに手を加えて
00:56
We're always trying試す to make it fasterもっと早く.
14
44402
2280
速くしようとしています
00:58
So everyすべて two weeks, we will be making作る
15
46682
2984
2週間ごとに そのマシンに使う―
01:01
about 5,000 new新しい componentsコンポーネント to fitフィット to the car.
16
49666
4200
部品を 5千も新調しています
01:05
Five to 10 percentパーセント of the raceレース car
17
53866
2178
レーシングカーの5~10%が
01:08
will be different異なる everyすべて two weeks of the year.
18
56044
3752
一年を通じて 2週間ごとに変わっていくわけです
01:11
So how do we do that?
19
59796
2309
どうやってやるのか?
01:14
Well, we start開始 our life with the racingレース car.
20
62105
3744
まず レーシングカーから始めます
01:17
We have a lot of sensorsセンサ on the car to measure測定 things.
21
65849
3991
車体にたくさんの計測センサーをつけます
01:21
On the raceレース car in frontフロント of you here
22
69840
1882
ここにあるレーシングカーで言えば
01:23
there are about 120 sensorsセンサ when it goes行く into a raceレース.
23
71722
3159
レースで走るときには
およそ120のセンサーをつけます
01:26
It's measuring測定する all sortsソート of things around the car.
24
74881
3652
そのマシンに関する あらゆることを計測し
01:30
That dataデータ is logged記録された. We're loggingロギング about
25
78533
2052
データが記録されます
記録するのは
01:32
500 different異なる parametersパラメーター within以内 the dataデータ systemsシステム,
26
80585
3704
データーシステム内の500のパラメーター
01:36
about 13,000 health健康 parametersパラメーター and eventsイベント
27
84289
3665
1万3千の異常察知パラメーター
そして
01:39
to say when things are not workingワーキング the way they should do,
28
87954
4565
予定通りに動いていないことを示す事象です
01:44
and we're sending送信 that dataデータ back to the garageガレージ
29
92519
2825
それらのデータは ピット・ガレージに
01:47
usingを使用して telemetryテレメトリー at a rateレート of two to four4つの megabitsメガビット per〜ごと second二番.
30
95344
4979
無線で 毎秒2~4メガビットの速度で
データが送られます
01:52
So during a two-hour2時間 raceレース, each car will be sending送信
31
100323
3127
つまり 2時間のレースで 各マシンは
01:55
750 million百万 numbers数字.
32
103450
2275
7.5億もの数字を送信するのです
01:57
That's twice二度 as manyたくさんの numbers数字 as words言葉 that each of us
33
105725
3143
それは 私たちが一生で話す単語の数の
02:00
speaks話す in a lifetime一生.
34
108868
1631
2倍に当たります
02:02
It's a huge巨大 amount of dataデータ.
35
110499
2618
ものすごい量のデータです
02:05
But it's not enough十分な just to have dataデータ and measure測定 it.
36
113117
2645
でも データを取り 計測するだけでは十分ではなく
02:07
You need to be ableできる to do something with it.
37
115762
2158
それで何かができないといけません
02:09
So we've私たちは spent過ごした a lot of time and effort努力
38
117920
2394
だから 私たちは多くの時間と労力を費やして
02:12
in turning旋回 the dataデータ into stories物語
39
120314
1869
データから 様々なことが
02:14
to be ableできる to tell, what's the state状態 of the engineエンジン,
40
122183
3105
語れるようにしてきました
エンジンの状態がどうだとか
02:17
how are the tiresタイヤ degrading劣化する,
41
125288
2272
タイヤのすり減り具合がどうだとか
02:19
what's the situation状況 with fuel燃料 consumption消費?
42
127560
3748
燃料消費がどうか といったことです
02:23
So all of this is taking取る dataデータ
43
131308
2788
要するに データを取って
02:26
and turning旋回 it into knowledge知識 that we can act行為 upon〜に.
44
134096
3802
それを 行動に結び付けられる情報に変えるのです
02:29
Okay, so let's have a look at a little bitビット of dataデータ.
45
137898
2638
では データについてちょっと見てみましょう
02:32
Let's pickピック a bitビット of dataデータ from
46
140536
2030
こちらで見るのは
02:34
another別の three-month-old3カ月齢 patient患者.
47
142566
3079
生後3ヶ月の患者のデータです
02:37
This is a child, and what you're seeing見る here is realリアル dataデータ,
48
145645
4171
これは子どもで
今ご覧いただいているのは実際のデータです
02:41
and on the far遠い right-hand右手 side,
49
149816
1977
画面の右側に行くと
02:43
where everything starts開始する getting取得 a little bitビット catastrophic壊滅的な,
50
151793
2587
いろんなことが ぐちゃぐちゃになっています
02:46
that is the patient患者 going into cardiac心臓 arrest逮捕.
51
154380
3584
患者が心不全になっていっているのです
02:49
It was deemed考える to be an unpredictable予測不可能な eventイベント.
52
157964
3232
これは予見できないこととされていました
02:53
This was a heartハート attack攻撃 that no one could see coming到来.
53
161196
3789
誰も予期しえない心臓発作でした
02:56
But when we look at the information情報 there,
54
164985
2550
でも ここの情報を見れば
02:59
we can see that things are starting起動 to become〜になる
55
167535
2349
心不全になる5分ほどくらい前から
03:01
a little fuzzyファジー about five minutes or so before the cardiac心臓 arrest逮捕.
56
169884
4029
少し乱れてきているのが分かります
03:05
We can see small小さい changes変更
57
173913
2037
小さな変化が見て取れます
03:07
in things like the heartハート rateレート moving動く.
58
175950
2383
例えば 心拍数もそうです
03:10
These were all undetected検出されない by normal正常 thresholds閾値
59
178333
2486
これらは全て
通常備わっている異常検知機能では
03:12
whichどの would be applied適用された to dataデータ.
60
180819
2408
検知されませんでした
03:15
So the question質問 is, why couldn'tできなかった we see it?
61
183227
3143
では なぜ 分からなかったのでしょう?
03:18
Was this a predictable予測可能な eventイベント?
62
186370
2581
これは予期しうる出来事だったのでしょうか?
03:20
Can we look more at the patternsパターン in the dataデータ
63
188951
3010
データのパターンをもっとよく見たら
03:23
to be ableできる to do things better?
64
191961
3380
助けるために何かできたのでしょうか?
03:27
So this is a child,
65
195341
2650
この子は
03:29
about the same同じ age年齢 as the racingレース car on stageステージ,
66
197991
3232
ここにあるレーシングカーとほぼ同じで
03:33
three months数ヶ月 old古い.
67
201223
1630
生後3ヶ月です
03:34
It's a patient患者 with a heartハート problem問題.
68
202853
2605
この子は心臓に問題がありました
03:37
Now, when you look at some of the dataデータ on the screen画面 above上の,
69
205458
3468
上のスクリーンに表示されているデータ
03:40
things like heartハート rateレート, pulseパルス, oxygen酸素, respiration呼吸 rates料金,
70
208926
4902
心拍数や脈拍 酸素 呼吸数などを見ると
03:45
they're all unusual珍しい for a normal正常 child,
71
213828
3076
それらは全て普通の子どもとは違います
03:48
but they're quiteかなり normal正常 for the child there,
72
216904
2642
でも この子にとっては それが普通なのです
03:51
and so one of the challenges挑戦 you have in health健康 careお手入れ is,
73
219546
4138
医療における課題の一つは
03:55
how can I look at the patient患者 in frontフロント of me,
74
223684
2851
目の前にいる患者を診て
03:58
have something whichどの is specific特定 for her,
75
226535
3047
その患者特有の状態を把握し
04:01
and be ableできる to detect検出する when things start開始 to change変化する,
76
229582
2788
状態が変わり
悪化しそうなときを
04:04
when things start開始 to deteriorate劣化する?
77
232370
2099
どうやって見出すかなのです
04:06
Because like a racingレース car, any patient患者,
78
234469
3050
レーシングカーのように どの患者も
04:09
when things start開始 to go bad悪い, you have a shortショート time
79
237519
2976
容体が悪くなり始めたら
手を打つのに
04:12
to make a difference.
80
240495
1831
もう一刻の猶予もありません
04:14
So what we did is we took取った a dataデータ systemシステム
81
242326
2754
そこで私たちが行ったのが
フォーミュラ1で
04:17
whichどの we run走る everyすべて two weeks of the year in Formula 1
82
245080
3131
2週間ごとに稼働させるデータシステムを
04:20
and we installedインストール済み it on the hospital病院 computersコンピュータ
83
248211
3002
病院のコンピュータに導入することでした
04:23
at Birminghamバーミンガム Children's子供の Hospital病院.
84
251213
2290
バーミンガム小児病院で行いました
04:25
We streamed流された dataデータ from the bedsideベッドサイド instruments楽器
85
253503
2439
小児集中治療で使われている―
04:27
in their彼らの pediatric小児科 intensiveインテンシブ careお手入れ
86
255942
2557
ベッドサイドモニタから
データをストリーミングし
04:30
so that we could bothどちらも look at the dataデータ in realリアル time
87
258499
3456
リアルタイムでデータを見ると同時に
04:33
and, more importantly重要なこと, to store格納 the dataデータ
88
261955
2871
こちらがより重要ですが
データを蓄積して
04:36
so that we could start開始 to learn学ぶ from it.
89
264826
3057
そこから学習できるようにしました
04:39
And then, we applied適用された an application応用 on top
90
267883
4384
まず アプリケーションを適用して
リアルタイムで
04:44
whichどの would allow許す us to teaseからかう out the patternsパターン in the dataデータ
91
272267
3270
データから
パターンを認識できるようにしました
04:47
in realリアル time so we could see what was happeningハプニング,
92
275537
2956
何が起こっているか見て
04:50
so we could determine決定する when things started開始した to change変化する.
93
278493
3713
変化が起こりそうなときを察知するためです
04:54
Now, in motorモーター racingレース, we're all a little bitビット ambitious意欲的な,
94
282206
3863
カーレースでは
みんな ちょっと野心に満ちていて
04:58
audacious大胆な, a little bitビット arrogant傲慢な sometimes時々,
95
286069
2549
恐れを知らず 時にちょっと傲慢です
05:00
so we decided決定しました we would alsoまた、 look at the children子供
96
288618
3398
だから 私たちは病院に救急搬送されてくる―
05:04
as they were beingであること transported運ばれた to intensiveインテンシブ careお手入れ.
97
292016
2957
子どもたちも見ることにしました
05:06
Why should we wait until〜まで they arrived到着した in the hospital病院
98
294973
2154
病院に到着するまで
05:09
before we started開始した to look?
99
297127
1994
待たないといけない理由なんてないでしょう
05:11
And so we installedインストール済み a real-timeリアルタイム linkリンク
100
299121
2997
そこで リアルタイムのネットワークを
05:14
betweenの間に the ambulance救急車 and the hospital病院,
101
302118
2836
救急車と病院との間でも作りました
05:16
just usingを使用して normal正常 3G telephony電話 to send送信する that dataデータ
102
304954
3776
通常の3G回線を使ってデータを送るのです
05:20
so that the ambulance救急車 becameなりました an extra余分な bedベッド
103
308730
2487
救急車が まさに集中治療室の
05:23
in intensiveインテンシブ careお手入れ.
104
311217
3136
ベッドになるのです
05:26
And then we started開始した looking at the dataデータ.
105
314353
3702
私たちはデータを分析し始めました
05:30
So the wiggly揺れる lines at the top, all the colors,
106
318055
2921
上のグラフにある いろんな色の波線は
05:32
this is the normal正常 sortソート of dataデータ you would see on a monitorモニター --
107
320976
3194
通常 モニターで見るデータで
05:36
heartハート rateレート, pulseパルス, oxygen酸素 within以内 the blood血液,
108
324170
3772
心拍数 脈拍 血中酸素濃度
05:39
and respiration呼吸.
109
327942
2635
呼吸数です
05:42
The lines on the bottom, the blue and the red,
110
330577
2753
下にある 青と赤色のラインが
05:45
these are the interesting面白い onesもの.
111
333330
1360
興味深いものです
05:46
The red lineライン is showing表示 an automated自動化 versionバージョン
112
334690
3209
赤のラインは 自動で算出された―
05:49
of the early早い warning警告 scoreスコア
113
337899
1597
早期警告スコアで
05:51
that Birminghamバーミンガム Children's子供の Hospital病院 were already既に runningランニング.
114
339496
2487
バーミンガム小児病院ではすでに使用しています
05:53
They'd彼らは been runningランニング that since以来 2008,
115
341983
2338
2008年から導入していて
05:56
and already既に have stopped停止 cardiac心臓 arrests逮捕
116
344321
2256
病院内での 心不全や
05:58
and distress苦痛 within以内 the hospital病院.
117
346577
2757
心停止を防いできました
06:01
The blue lineライン is an indication表示
118
349334
2432
青のラインが示すのは
06:03
of when patternsパターン start開始 to change変化する,
119
351766
2500
パターンの変化で
06:06
and immediatelyすぐに, before we even started開始した
120
354266
2309
それは即座に見て取れます
06:08
puttingパッティング in clinical臨床的 interpretation解釈,
121
356575
1708
医学的な解釈をするまでもなく
06:10
we can see that the dataデータ is speaking話し中 to us.
122
358283
2870
データが語りかけるのです
06:13
It's telling伝える us that something is going wrong違う.
123
361153
3536
データは 何かがおかしいと訴えています
06:16
The plotプロット with the red and the green blobs,
124
364689
3816
そして 赤と緑の固まりで示されているのは
06:20
this is plotting作図 different異なる componentsコンポーネント
125
368505
2805
細かなデータを それぞれ互いに
06:23
of the dataデータ againstに対して each other.
126
371310
2547
プロットしたものです
06:25
The green is us learning学習 what is normal正常 for that child.
127
373857
3840
緑色は その子にとっては普通の範囲のことで
06:29
We call it the cloud of normality正常.
128
377697
2610
「通常のクラウド」と呼んでいます
06:32
And when things start開始 to change変化する,
129
380307
2241
状態が変わり始める―
06:34
when conditions条件 start開始 to deteriorate劣化する,
130
382548
2564
状態が悪くなり始めると
06:37
we move動く into the red lineライン.
131
385112
2238
ラインは赤色になります
06:39
There's no rocketロケット science科学 here.
132
387350
1657
ここに高度な科学はありません
06:41
It is displaying表示する dataデータ that exists存在する already既に in a different異なる way,
133
389007
4113
すでにあるデータを違った形で
表示しているだけです
06:45
to amplify増幅する it, to provide提供する cues合図 to the doctors医師,
134
393120
3391
データを増幅させ
医者や看護師に手がかりを与え
06:48
to the nurses看護師, so they can see what's happeningハプニング.
135
396511
2738
何が起こっているか可視化するのです
06:51
In the same同じ way that a good racingレース driverドライバ
136
399249
3130
同じように 優秀なレーシング・ドライバーは
06:54
relies信頼する on cues合図 to decide決めます when to apply適用する the brakesブレーキ,
137
402379
4044
こうした手がかりを頼りに
ブレーキや コーナーを曲がるタイミングを
06:58
when to turn順番 into a cornerコーナー,
138
406423
1476
判断しています
06:59
we need to help our physicians医師 and our nurses看護師
139
407899
2918
医者や看護師が
問題を察知できるよう
07:02
to see when things are starting起動 to go wrong違う.
140
410817
3620
手助けする必要があります
07:06
So we have a very ambitious意欲的な programプログラム.
141
414437
2946
私たちには とても野心的なプログラムがあります
07:09
We think that the raceレース is on to do something differently異なって.
142
417383
4736
もう 変革に向けたレースが始まっているのです
07:14
We are thinking考え big大きい. It's the right thing to do.
143
422119
2904
大きなことを考えていますが
そうすべきなんです
07:17
We have an approachアプローチ whichどの, if it's successful成功した,
144
425023
3412
私たちのアプローチは
もしうまく行けば
07:20
there's no reason理由 why it should stay滞在 within以内 a hospital病院.
145
428435
2531
病院の中だけで終わりません
07:22
It can go beyond超えて the walls.
146
430966
1841
その壁を越え 広めることができます
07:24
With wireless無線 connectivity接続性 these days日々,
147
432807
2071
今のように ワイヤレス接続の環境があれば
07:26
there is no reason理由 why patients患者, doctors医師 and nurses看護師
148
434878
3444
患者や医者 看護師たちが
07:30
always have to be in the same同じ place場所
149
438322
2171
常に 同じ場所にいる必要はありませんし
07:32
at the same同じ time.
150
440493
1993
全員が一緒にいなくてもいいんです
07:34
And meanwhile一方で, we'll私たちは take our little three-month-old3カ月齢 baby赤ちゃん,
151
442486
3995
そして 私たちの3ヶ月のかわいい車も
07:38
keep taking取る it to the trackトラック, keeping維持 it safe安全,
152
446481
3757
レース場で走らせ 安全を確保しながら
07:42
and making作る it fasterもっと早く and better.
153
450238
2333
より速く より良いものにしていくのです
07:44
Thank you very much.
154
452571
1405
ありがとうございました
07:45
(Applause拍手)
155
453976
4954
(拍手)
Translated by Yuko Yoshida
Reviewed by Rosa Kai

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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