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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?

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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

Motorモーター racingレース is a funny面白い old古い businessビジネス.
カーレースの世界は面白いものです
00:12
We私たち make作る a new新しい car everyすべて year,
毎年 新しいレーシングカーを作っては
00:14
and then次に we我々 spend費やす the rest残り of the seasonシーズン
残りのシーズン全てを使って
00:16
trying試す to understandわかる what itそれ is we've私たちは built建てられた
どうやったら そのマシンを良く
00:19
to make作る itそれ betterより良い, to make作る itそれ fasterもっと早く.
速くできるかを模索していきます
00:21
And then次に the next year, we我々 start開始 again再び.
そして 次の年になれば
同じことを繰り返します
00:25
Now, the car you君は see見る in frontフロント of you君は is quiteかなり complicated複雑な.
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
00:28
The chassisシャーシ is made upアップ of about 11,000 componentsコンポーネント,
シャシーは1万1千もの部品からなり
00:32
the engineエンジン another別の 6,000,
エンジンだけで6千
00:36
the electronicsエレクトロニクス about eight8 and a halfハーフ thousand.
電気系は8千5百の部品を使っています
00:38
Soだから there'sそこに about 25,000 thingsもの thereそこ thatそれ can go wrong違う.
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
00:41
Soだから motorモーター racingレース is very非常に muchたくさん about attention注意 to detail詳細.
カーレースは まさに
細部にいかに注意を払えるかです
00:46
The otherその他 thingもの about Formula 1 in particular特に
特にフォーミュラ1に関しては
00:51
is we're私たちは always常に changing変化 the car.
常にマシンに手を加えて
00:54
We're我々 はしています。 always常に trying試す to make作る itそれ fasterもっと早く.
速くしようとしています
00:56
Soだから everyすべて two weeks, we我々 will be making作る
2週間ごとに そのマシンに使う―
00:58
about 5,000 new新しい componentsコンポーネント to fitフィット to the car.
部品を 5千も新調しています
01:01
Five to 10 percentパーセント of the raceレース car
レーシングカーの5~10%が
01:05
will be different異なる everyすべて two weeks of the year.
一年を通じて 2週間ごとに変わっていくわけです
01:08
Soだから howどうやって do we我々 do thatそれ?
どうやってやるのか?
01:11
Well, we我々 start開始 our我々の life with〜と the racingレース car.
まず レーシングカーから始めます
01:14
We私たち have a lot of sensorsセンサ on the car to measure測定 thingsもの.
車体にたくさんの計測センサーをつけます
01:17
On the raceレース car in frontフロント of you君は hereここに
ここにあるレーシングカーで言えば
01:21
thereそこ are about 120 sensorsセンサ whenいつ itそれ goes行く into a raceレース.
レースで走るときには
およそ120のセンサーをつけます
01:23
It'sそれは、します。 measuring測定する allすべて sortsソート of thingsもの aroundまわり the car.
そのマシンに関する あらゆることを計測し
01:26
Thatそれ dataデータ is logged記録された. We're我々 はしています。 loggingロギング about
データが記録されます
記録するのは
01:30
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,
データーシステム内の500のパラメーター
01:32
about 13,000 health健康 parametersパラメーター and eventsイベント
1万3千の異常察知パラメーター
そして
01:36
to sayいう whenいつ thingsもの are notない workingワーキング the way they彼ら should do,
予定通りに動いていないことを示す事象です
01:39
and we're私たちは sending送信 thatそれ dataデータ backバック to the garageガレージ
それらのデータは ピット・ガレージに
01:44
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.
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
01:47
Soだから during a two-hour2時間 raceレース, each car will be sending送信
つまり 2時間のレースで 各マシンは
01:52
750 million百万 numbers数字.
7.5億もの数字を送信するのです
01:55
That'sそれです twice二度 as manyたくさんの numbers数字 as words言葉 thatそれ each of us
それは 私たちが一生で話す単語の数の
01:57
speaks話す in a lifetime一生.
2倍に当たります
02:00
It'sそれは、します。 a huge巨大 amount of dataデータ.
ものすごい量のデータです
02:02
Butだがしかし it'sそれは notない enough十分な justちょうど to have dataデータ and measure測定 itそれ.
でも データを取り 計測するだけでは十分ではなく
02:05
Youあなたが need必要 to be ableできる to do something何か with〜と itそれ.
それで何かができないといけません
02:07
Soだから we've私たちは spent過ごした a lot of time時間 and effort努力
だから 私たちは多くの時間と労力を費やして
02:09
in turning旋回 the dataデータ into stories物語
データから 様々なことが
02:12
to be ableできる to telltell, what's何ですか the state状態 of the engineエンジン,
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
02:14
howどうやって are the tiresタイヤ degrading劣化する,
タイヤのすり減り具合がどうだとか
02:17
what's何ですか the situation状況 with〜と fuel燃料 consumption消費?
燃料消費がどうか といったことです
02:19
Soだから allすべて of thisこの is taking取る dataデータ
要するに データを取って
02:23
and turning旋回 itそれ into knowledge知識 thatそれ we我々 can act行為 upon〜に.
それを 行動に結び付けられる情報に変えるのです
02:26
Okayオーケー, soそう let'sさあ have a look見える at a little少し bitビット of dataデータ.
では データについてちょっと見てみましょう
02:29
Let'sしてみましょう pickピック a bitビット of dataデータ fromから
こちらで見るのは
02:32
another別の three-month-old3カ月齢 patient患者.
生後3ヶ月の患者のデータです
02:34
Thisこれ is a child, and what you'reあなたは seeing見る hereここに is realリアル dataデータ,
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
02:37
and on the far遠い right-hand右手 side,
画面の右側に行くと
02:41
whereどこで everythingすべて starts開始する getting取得 a little少し bitビット catastrophic壊滅的な,
いろんなことが ぐちゃぐちゃになっています
02:43
thatそれ is the patient患者 going into cardiac心臓 arrest逮捕.
患者が心不全になっていっているのです
02:46
Itそれ was deemed考える to be an unpredictable予測不可能な eventイベント.
これは予見できないこととされていました
02:49
Thisこれ was a heartハート attack攻撃 thatそれ noいいえ one1 could see見る coming到来.
誰も予期しえない心臓発作でした
02:53
Butだがしかし whenいつ we我々 look見える at the information情報 thereそこ,
でも ここの情報を見れば
02:56
we我々 can see見る thatそれ thingsもの are starting起動 to become〜になる
心不全になる5分ほどくらい前から
02:59
a little少し fuzzyファジー about five minutes orまたは soそう before the cardiac心臓 arrest逮捕.
少し乱れてきているのが分かります
03:01
We私たち can see見る small小さい changes変更
小さな変化が見て取れます
03:05
in thingsもの like the heartハート rateレート moving動く.
例えば 心拍数もそうです
03:07
Theseこれら were allすべて undetected検出されない by normal正常 thresholds閾値
これらは全て
通常備わっている異常検知機能では
03:10
whichどの would be applied適用された to dataデータ.
検知されませんでした
03:12
Soだから the question質問 is, whyなぜ couldn'tできなかった we我々 see見る itそれ?
では なぜ 分からなかったのでしょう?
03:15
Was thisこの a predictable予測可能な eventイベント?
これは予期しうる出来事だったのでしょうか?
03:18
Can we我々 look見える moreもっと at the patternsパターン in the dataデータ
データのパターンをもっとよく見たら
03:20
to be ableできる to do thingsもの betterより良い?
助けるために何かできたのでしょうか?
03:23
Soだから thisこの is a child,
この子は
03:27
about the same同じ age年齢 as the racingレース car on stageステージ,
ここにあるレーシングカーとほぼ同じで
03:29
three months数ヶ月 old古い.
生後3ヶ月です
03:33
It'sそれは、します。 a patient患者 with〜と a heartハート problem問題.
この子は心臓に問題がありました
03:34
Now, whenいつ you君は look見える at some一部 of the dataデータ on the screen画面 above上の,
上のスクリーンに表示されているデータ
03:37
thingsもの like heartハート rateレート, pulseパルス, oxygen酸素, respiration呼吸 rates料金,
心拍数や脈拍 酸素 呼吸数などを見ると
03:40
they're彼らは allすべて unusual珍しい for a normal正常 child,
それらは全て普通の子どもとは違います
03:45
butだけど they're彼らは quiteかなり normal正常 for the child thereそこ,
でも この子にとっては それが普通なのです
03:48
and soそう one1 of the challenges挑戦 you君は have in health健康 careお手入れ is,
医療における課題の一つは
03:51
howどうやって can I look見える at the patient患者 in frontフロント of me,
目の前にいる患者を診て
03:55
have something何か whichどの is specific特定 for her彼女,
その患者特有の状態を把握し
03:58
and be ableできる to detect検出する whenいつ thingsもの start開始 to change変化する,
状態が変わり
悪化しそうなときを
04:01
whenいつ thingsもの start開始 to deteriorate劣化する?
どうやって見出すかなのです
04:04
Becauseというのは like a racingレース car, anyどれか patient患者,
レーシングカーのように どの患者も
04:06
whenいつ thingsもの start開始 to go bad悪い, you君は have a shortショート time時間
容体が悪くなり始めたら
手を打つのに
04:09
to make作る a difference.
もう一刻の猶予もありません
04:12
Soだから what we我々 did is we我々 took取った a dataデータ systemシステム
そこで私たちが行ったのが
フォーミュラ1で
04:14
whichどの we我々 run走る everyすべて two weeks of the year in Formula 1
2週間ごとに稼働させるデータシステムを
04:17
and we我々 installedインストール済み itそれ on the hospital病院 computersコンピュータ
病院のコンピュータに導入することでした
04:20
at Birminghamバーミンガム Children's子供の Hospital病院.
バーミンガム小児病院で行いました
04:23
We私たち streamed流された dataデータ fromから the bedsideベッドサイド instruments楽器
小児集中治療で使われている―
04:25
in their彼らの pediatric小児科 intensiveインテンシブ careお手入れ
ベッドサイドモニタから
データをストリーミングし
04:27
soそう thatそれ we我々 could bothどちらも look見える at the dataデータ in realリアル time時間
リアルタイムでデータを見ると同時に
04:30
and, moreもっと importantly重要なこと, to store格納 the dataデータ
こちらがより重要ですが
データを蓄積して
04:33
soそう thatそれ we我々 could start開始 to learn学ぶ fromから itそれ.
そこから学習できるようにしました
04:36
And then次に, we我々 applied適用された an application応用 on top
まず アプリケーションを適用して
リアルタイムで
04:39
whichどの would allow許す us to teaseからかう outでる the patternsパターン in the dataデータ
データから
パターンを認識できるようにしました
04:44
in realリアル time時間 soそう we我々 could see見る what was happeningハプニング,
何が起こっているか見て
04:47
soそう we我々 could determine決定する whenいつ thingsもの started開始した to change変化する.
変化が起こりそうなときを察知するためです
04:50
Now, in motorモーター racingレース, we're私たちは allすべて a little少し bitビット ambitious意欲的な,
カーレースでは
みんな ちょっと野心に満ちていて
04:54
audacious大胆な, a little少し bitビット arrogant傲慢な sometimes時々,
恐れを知らず 時にちょっと傲慢です
04:58
soそう we我々 decided決定しました we我々 would alsoまた、 look見える at the children子供
だから 私たちは病院に救急搬送されてくる―
05:00
as they彼ら 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.
子どもたちも見ることにしました
05:04
Whyなぜでしょうか should we我々 wait待つ until〜まで they彼ら arrived到着した in the hospital病院
病院に到着するまで
05:06
before we我々 started開始した to look見える?
待たないといけない理由なんてないでしょう
05:09
And soそう we我々 installedインストール済み a real-timeリアルタイム linkリンク
そこで リアルタイムのネットワークを
05:11
betweenの間に the ambulance救急車 and the hospital病院,
救急車と病院との間でも作りました
05:14
justちょうど usingを使用して normal正常 3G telephony電話 to send送信する thatそれ dataデータ
通常の3G回線を使ってデータを送るのです
05:16
soそう thatそれ the ambulance救急車 becameなりました an extra余分な bedベッド
救急車が まさに集中治療室の
05:20
in intensiveインテンシブ careお手入れ.
ベッドになるのです
05:23
And then次に we我々 started開始した looking at the dataデータ.
私たちはデータを分析し始めました
05:26
Soだから the wiggly揺れる lines at the top, allすべて the colors,
上のグラフにある いろんな色の波線は
05:30
thisこの is the normal正常 sortソート of dataデータ you君は would see見る on a monitorモニター --
通常 モニターで見るデータで
05:32
heartハート rateレート, pulseパルス, oxygen酸素 within以内 the blood血液,
心拍数 脈拍 血中酸素濃度
05:36
and respiration呼吸.
呼吸数です
05:39
The lines on the bottom, the blue and the red,
下にある 青と赤色のラインが
05:42
theseこれら are the interesting面白い onesもの.
興味深いものです
05:45
The red lineライン is showing表示 an automated自動化 versionバージョン
赤のラインは 自動で算出された―
05:46
of the early早い warning警告 scoreスコア
早期警告スコアで
05:49
thatそれ 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.
バーミンガム小児病院ではすでに使用しています
05:51
They'd彼らは been runningランニング thatそれ since以来 2008,
2008年から導入していて
05:53
and already既に have stopped停止 cardiac心臓 arrests逮捕
病院内での 心不全や
05:56
and distress苦痛 within以内 the hospital病院.
心停止を防いできました
05:58
The blue lineライン is an indication表示
青のラインが示すのは
06:01
of whenいつ patternsパターン start開始 to change変化する,
パターンの変化で
06:03
and immediatelyすぐに, before we我々 even started開始した
それは即座に見て取れます
06:06
puttingパッティング in clinical臨床的 interpretation解釈,
医学的な解釈をするまでもなく
06:08
we我々 can see見る thatそれ the dataデータ is speaking話し中 to us.
データが語りかけるのです
06:10
It'sそれは、します。 telling伝える us thatそれ something何か is going wrong違う.
データは 何かがおかしいと訴えています
06:13
The plotプロット with〜と the red and the green blobs,
そして 赤と緑の固まりで示されているのは
06:16
thisこの is plotting作図 different異なる componentsコンポーネント
細かなデータを それぞれ互いに
06:20
of the dataデータ againstに対して each otherその他.
プロットしたものです
06:23
The green is us learning学習 what is normal正常 for thatそれ child.
緑色は その子にとっては普通の範囲のことで
06:25
We私たち callコール itそれ the cloud of normality正常.
「通常のクラウド」と呼んでいます
06:29
And whenいつ thingsもの start開始 to change変化する,
状態が変わり始める―
06:32
whenいつ conditions条件 start開始 to deteriorate劣化する,
状態が悪くなり始めると
06:34
we我々 move動く into the red lineライン.
ラインは赤色になります
06:37
There'sあります。 noいいえ rocketロケット science科学 hereここに.
ここに高度な科学はありません
06:39
Itそれ is displaying表示する dataデータ thatそれ exists存在する already既に in a different異なる way,
すでにあるデータを違った形で
表示しているだけです
06:41
to amplify増幅する itそれ, to provide提供する cues合図 to the doctors医師,
データを増幅させ
医者や看護師に手がかりを与え
06:45
to the nurses看護師, soそう they彼ら can see見る what's何ですか happeningハプニング.
何が起こっているか可視化するのです
06:48
In the same同じ way thatそれ a good良い racingレース driverドライバ
同じように 優秀なレーシング・ドライバーは
06:51
relies信頼する on cues合図 to decide決めます whenいつ to apply適用する the brakesブレーキ,
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
06:54
whenいつ to turn順番 into a cornerコーナー,
判断しています
06:58
we我々 need必要 to help助けて our我々の physicians医師 and our我々の nurses看護師
医者や看護師が
問題を察知できるよう
06:59
to see見る whenいつ thingsもの are starting起動 to go wrong違う.
手助けする必要があります
07:02
Soだから we我々 have a very非常に ambitious意欲的な programプログラム.
私たちには とても野心的なプログラムがあります
07:06
We私たち think思う thatそれ the raceレース is on to do something何か differently異なって.
もう 変革に向けたレースが始まっているのです
07:09
We私たち are thinking考え big大きい. It'sそれは、します。 the right thingもの to do.
大きなことを考えていますが
そうすべきなんです
07:14
We私たち have an approachアプローチ whichどの, ifif it'sそれは successful成功した,
私たちのアプローチは
もしうまく行けば
07:17
there'sそこに noいいえ reason理由 whyなぜ itそれ should stay滞在 within以内 a hospital病院.
病院の中だけで終わりません
07:20
Itそれ can go beyond超えて the walls.
その壁を越え 広めることができます
07:22
With wireless無線 connectivity接続性 theseこれら days日々,
今のように ワイヤレス接続の環境があれば
07:24
thereそこ is noいいえ reason理由 whyなぜ patients患者, doctors医師 and nurses看護師
患者や医者 看護師たちが
07:26
always常に have to be in the same同じ place場所
常に 同じ場所にいる必要はありませんし
07:30
at the same同じ time時間.
全員が一緒にいなくてもいいんです
07:32
And meanwhile一方で, we'll私たちは take our我々の little少し three-month-old3カ月齢 baby赤ちゃん,
そして 私たちの3ヶ月のかわいい車も
07:34
keepキープ taking取る itそれ to the trackトラック, keeping維持 itそれ safe安全,
レース場で走らせ 安全を確保しながら
07:38
and making作る itそれ fasterもっと早く and betterより良い.
より速く より良いものにしていくのです
07:42
Thankありがとうございます you君は very非常に muchたくさん.
ありがとうございました
07:44
(Applause拍手)
(拍手)
07:45
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