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

Петер ван Мэнен: Как гонки Формулы-1 могут помочь... малышам?

Filmed
Views 794,639

Во время гонки автомобиль Формулы-1 передаёт сотни миллионов данных в боксы своей команды для анализа и получения ответной информации в режиме реального времени. Так почему бы не использовать такую чёткую и строгую систему обмена данными где-нибудь ещё? Например... в детских больницах. Об этом подробно рассказывает Петер ван Мэнен.

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

Motorдвигатель racingгоночный is a funnyвеселая oldстарый businessбизнес.
Автогонки — старое доброе дело.
00:12
We make a newновый carавтомобиль everyкаждый yearгод,
Каждый год мы создаём
новый автомобиль,
00:14
and then we spendпроводить the restотдых of the seasonвремя года
а потом проводим остаток сезона,
00:16
tryingпытаясь to understandПонимаю what it is we'veмы в builtпостроен
пытаясь понять, что мы создали,
00:19
to make it better, to make it fasterБыстрее.
для того, чтобы его улучшить,
сделать быстрее.
00:21
And then the nextследующий yearгод, we startНачало again.
И на следующий год
мы всё начинаем сначала.
00:25
Now, the carавтомобиль you see in frontфронт of you is quiteдовольно complicatedсложно.
Перед вами автомобиль,
имеющий довольно сложную конструкцию.
00:28
The chassisшасси is madeсделал up of about 11,000 componentsкомпоненты,
Его ходовая часть состоит из
11 000 компонентов,
00:32
the engineдвигатель anotherдругой 6,000,
двигатель — из 6 000,
00:36
the electronicsэлектроника about eight8 and a halfполовина thousandтысяча.
электроника — из 8 500.
00:38
So there's about 25,000 things there that can go wrongнеправильно.
Таким образом, около 25 000 деталей
могут выйти из строя.
00:41
So motorдвигатель racingгоночный is very much about attentionвнимание to detailподробно.
Поэтому в автогонках
очень важно внимание к деталям.
00:46
The other thing about Formulaформула 1 in particularконкретный
Ещё одна особенность Формулы-1
заключается в том,
00:51
is we're always changingизменения the carавтомобиль.
что мы постоянно
совершенствуем автомобиль.
00:54
We're always tryingпытаясь to make it fasterБыстрее.
Мы стараемся сделать его быстрее.
00:56
So everyкаждый two weeksнедель, we will be makingизготовление
Каждые две недели мы создаём
00:58
about 5,000 newновый componentsкомпоненты to fitпоместиться to the carавтомобиль.
около 5 000 новых деталей
для нашего автомобиля.
01:01
Five5 to 10 percentпроцент of the raceраса carавтомобиль
От пяти до десяти процентов
гоночного автомобиля
01:05
will be differentдругой everyкаждый two weeksнедель of the yearгод.
будут меняться каждые две недели
в течение года.
01:08
So how do we do that?
Как же мы это делаем?
01:11
Well, we startНачало our life with the racingгоночный carавтомобиль.
Мы живём вместе с гоночной машиной.
01:14
We have a lot of sensorsдатчиков on the carавтомобиль to measureизмерение things.
На ней установлены различные
измерительные приборы.
01:17
On the raceраса carавтомобиль in frontфронт of you here
Во время гонки на этом автомобиле
01:21
there are about 120 sensorsдатчиков when it goesидет into a raceраса.
работает около 120 датчиков.
01:23
It's measuringизмерения all sortsвиды of things around the carавтомобиль.
Они снимают самые различные
показатели с автомобиля.
01:26
That dataданные is loggedвойти. We're loggingВедение журнала about
Эти данные регистрируются.
Мы заносим
01:30
500 differentдругой parametersпараметры withinв the dataданные systemsсистемы,
около 500 различных параметров
в информационные системы,
01:32
about 13,000 healthздоровье parametersпараметры and eventsМероприятия
около 13 000 технических
характеристик и состояний,
01:36
to say when things are not workingза работой the way they should do,
чтобы знать, когда что-то
работает на так, как надо.
01:39
and we're sendingотправка that dataданные back to the garageгараж
Потом мы передаём
эти данные в боксы
01:44
usingс помощью telemetryтелеметрия at a rateставка of two to four4 megabitsмегабит perв secondвторой.
с помощью телеметрической аппаратуры
со скоростью 2-4 мегабита в секунду.
01:47
So duringв течение a two-hourдва часа raceраса, eachкаждый carавтомобиль will be sendingотправка
Таким образом, за двухчасовую гонку
каждая машина передаёт
01:52
750 millionмиллиона numbersчисел.
750 миллионов цифр.
01:55
That's twiceдважды as manyмногие numbersчисел as wordsслова that eachкаждый of us
Это в два раза больше, чем количество слов,
которые каждый из нас
01:57
speaksговорит in a lifetimeпродолжительность жизни.
произносит за свою жизнь.
02:00
It's a hugeогромный amountколичество of dataданные.
Это огромное количество данных.
02:02
But it's not enoughдостаточно just to have dataданные and measureизмерение it.
Однако недостаточно просто
иметь данные и измерять их.
02:05
You need to be ableв состоянии to do something with it.
Нужно уметь что-то с ними делать.
02:07
So we'veмы в spentпотраченный a lot of time and effortусилие
Поэтому мы потратили
много времени и усилий,
02:09
in turningпревращение the dataданные into storiesистории
чтобы заставить данные говорить:
02:12
to be ableв состоянии to tell, what's the stateгосударство of the engineдвигатель,
о состоянии двигателя,
02:14
how are the tiresшины degradingунижающие,
о степени износа шин,
02:17
what's the situationситуация with fuelтопливо consumptionпотребление?
о расходе топлива.
02:19
So all of this is takingпринятие dataданные
Таким образом, мы берём данные
02:23
and turningпревращение it into knowledgeзнание that we can actакт uponна.
и превращаем их в знания,
которыми можно оперировать.
02:26
Okay, so let's have a look at a little bitнемного of dataданные.
Давайте взглянем
на некоторые данные.
02:29
Let's pickвыбирать a bitнемного of dataданные from
Возьмём данные
02:32
anotherдругой three-month-oldтри-месячный patientпациент.
о другом трёхмесячном пациенте.
02:34
This is a childребенок, and what you're seeingвидя here is realреальный dataданные,
Перед вами реальные данные
вот этого ребёнка.
02:37
and on the farдалеко right-handправая рука sideбоковая сторона,
Вы видите, что в правой части графика
02:41
where everything startsначинается gettingполучение a little bitнемного catastrophicкатастрофический,
разворачивается трагедия.
02:43
that is the patientпациент going into cardiacкардиальный arrestарестовывать.
Вы видите остановку сердца у пациента.
02:46
It was deemedсчитается to be an unpredictableнепредсказуемый eventмероприятие.
Никто не предвидел
такого развития событий.
02:49
This was a heartсердце attackатака that no one could see comingприход.
Никто не ожидал,
что случится сердечный приступ.
02:53
But when we look at the informationИнформация there,
Но если мы посмотрим
на имеющуюся информацию,
02:56
we can see that things are startingначало to becomeстали
мы увидим,
что кардиограмма становится
02:59
a little fuzzyнечеткий about five5 minutesминут or so before the cardiacкардиальный arrestарестовывать.
немного размытой примерно
за пять минут до остановки сердца.
03:01
We can see smallмаленький changesизменения
Мы можем видеть
небольшие изменения
03:05
in things like the heartсердце rateставка movingперемещение.
в частоте сердечного ритма.
03:07
These were all undetectedнезамеченной by normalнормальный thresholdsпороги
Стандартные способы
нормализации данных
03:10
whichкоторый would be appliedприкладная to dataданные.
не смогли выявить эти отклонения.
03:12
So the questionвопрос is, why couldn'tне может we see it?
Возникает вопрос:
почему мы этого не увидели?
03:15
Was this a predictableпредсказуемый eventмероприятие?
Можно ли было это предвидеть?
03:18
Can we look more at the patternsузоры in the dataданные
Не лучше ли было искать
шаблоны в наших данных,
03:20
to be ableв состоянии to do things better?
чтобы исправить ситуацию?
03:23
So this is a childребенок,
Итак, возраст этого ребёнка
примерно такой же,
03:27
about the sameодна и та же ageвозраст as the racingгоночный carавтомобиль on stageсцена,
как и возраст гоночной машины
на этой сцене:
03:29
threeтри monthsмесяцы oldстарый.
три месяца.
03:33
It's a patientпациент with a heartсердце problemпроблема.
Это пациент с заболеванием сердца.
03:34
Now, when you look at some of the dataданные on the screenэкран aboveвыше,
Если вы посмотрите на данные
на экране вверху,
03:37
things like heartсердце rateставка, pulseпульс, oxygenкислород, respirationдыхание ratesставки,
такие показатели, как сердечный ритм,
пульс, кислород, частота дыхания,
03:40
they're all unusualнеобычный for a normalнормальный childребенок,
не являются нормой
для обычного ребёнка,
03:45
but they're quiteдовольно normalнормальный for the childребенок there,
но они в порядке вещей
для этого ребёнка.
03:48
and so one of the challengesпроблемы you have in healthздоровье careзабота is,
Поэтому одной из задач врача
является понять,
03:51
how can I look at the patientпациент in frontфронт of me,
как ему смотреть
на сидящего перед ним пациента,
03:55
have something whichкоторый is specificконкретный for her,
выявить его особенности,
03:58
and be ableв состоянии to detectобнаружить when things startНачало to changeизменение,
и уловить момент,
когда начнутся изменения
04:01
when things startНачало to deteriorateухудшать?
и дела начнут ухудшаться.
04:04
Because like a racingгоночный carавтомобиль, any patientпациент,
Потому что, как в случае с гоночной машиной,
так и с любым пациентом,
04:06
when things startНачало to go badПлохо, you have a shortкороткая time
если ситуация ухудшается,
у вас есть лишь немного времени,
04:09
to make a differenceразница.
чтобы на неё повлиять.
04:12
So what we did is we tookвзял a dataданные systemсистема
Поэтому мы взяли
систему обработки данных,
04:14
whichкоторый we runбег everyкаждый two weeksнедель of the yearгод in Formulaформула 1
которую мы запускаем
каждые две недели в Формуле-1,
04:17
and we installedустановлен it on the hospitalбольница computersкомпьютеры
и установили её
на больничных компьютерах
04:20
at BirminghamБирмингем Children'sдетский Hospitalбольница.
в Детской больнице Бирмингема.
04:23
We streamedпотоковый dataданные from the bedsideприкроватный instrumentsинструменты
Мы собирали данные с приборов
04:25
in theirих pediatricпедиатрический intensiveинтенсивный careзабота
в детском отделении
интенсивной терапии.
04:27
so that we could bothи то и другое look at the dataданные in realреальный time
Это позволило нам и отслеживать
показатели в реальном времени,
04:30
and, more importantlyважно, to storeмагазин the dataданные
и, что ещё более важно,
накапливать данные
04:33
so that we could startНачало to learnучить from it.
для последующего их изучения.
04:36
And then, we appliedприкладная an applicationзаявление on topВверх
Затем мы установили
на нашу систему приложение,
04:39
whichкоторый would allowпозволять us to teaseдразнить out the patternsузоры in the dataданные
позволяющее выявлять шаблоны
в структуре данных
04:44
in realреальный time so we could see what was happeningпроисходит,
в реальном времени,
и позволяющее нам видеть, что происходит,
04:47
so we could determineопределить when things startedначал to changeизменение.
и определять, когда начнутся изменения.
04:50
Now, in motorдвигатель racingгоночный, we're all a little bitнемного ambitiousамбициозный,
Все мы в мире автогонок
слегка амбициозны,
04:54
audaciousдерзновенный, a little bitнемного arrogantвысокомерный sometimesиногда,
опрометчивы,
иногда немного самонадеянны,
04:58
so we decidedприняли решение we would alsoтакже look at the childrenдети
так что мы решили
понаблюдать за детьми
05:00
as they were beingявляющийся transportedтранспортируются to intensiveинтенсивный careзабота.
пока их везут в отделение
интенсивной терапии.
05:04
Why should we wait untilдо they arrivedприбывший in the hospitalбольница
Зачем нам ждать,
когда их привезут в больницу,
05:06
before we startedначал to look?
чтобы начать наблюдение?
05:09
And so we installedустановлен a real-timeреальное время linkссылка
Так мы установили связь
в реальном времени
05:11
betweenмежду the ambulanceскорая помощь and the hospitalбольница,
между скорой помощью и больницей,
05:14
just usingс помощью normalнормальный 3G telephonyтелефония to sendОтправить that dataданные
просто используя 3G телефонию
для отправки данных.
05:16
so that the ambulanceскорая помощь becameстал an extraдополнительный bedпостель
Так скорая стала ещё одной койкой
05:20
in intensiveинтенсивный careзабота.
в отделении интенсивной терапии.
05:23
And then we startedначал looking at the dataданные.
И потом мы начали изучать данные.
05:26
So the wigglyволнистый linesлинии at the topВверх, all the colorsцвета,
Разноцветные волнистые линии вверху —
05:30
this is the normalнормальный sortСортировать of dataданные you would see on a monitorмонитор --
так выглядят обычные показатели
на экране монитора —
05:32
heartсердце rateставка, pulseпульс, oxygenкислород withinв the bloodкровь,
сердечный ритм, пульс,
уровень кислорода в крови
05:36
and respirationдыхание.
и дыхание.
05:39
The linesлинии on the bottomдно, the blueсиний and the redкрасный,
Линии внизу, синие и красные —
05:42
these are the interestingинтересно onesте,.
это уже интереснее.
05:45
The redкрасный lineлиния is showingпоказ an automatedавтоматизированный versionверсия
Красная линия показывает
автоматизированную версию
05:46
of the earlyрано warningпредупреждение scoreГол
системы раннего оповещения,
05:49
that BirminghamБирмингем Children'sдетский Hospitalбольница were alreadyуже runningБег.
которая уже работает
в Детской больнице Бирмингема.
05:51
They'dОни been runningБег that sinceпоскольку 2008,
Эта система работает с 2008 года,
05:53
and alreadyуже have stoppedостановился cardiacкардиальный arrestsаресты
успешно предотвращая
случаи остановки сердца
05:56
and distressбедствие withinв the hospitalбольница.
и сердечной недостаточности
в этой больнице.
05:58
The blueсиний lineлиния is an indicationиндикация
Голубая линия служит показателем
06:01
of when patternsузоры startНачало to changeизменение,
любых отклонений от нормы.
06:03
and immediatelyнемедленно, before we even startedначал
Мгновенно, ещё до постановки
06:06
puttingсдачи in clinicalклиническая interpretationинтерпретация,
клинического диагноза,
06:08
we can see that the dataданные is speakingГоворящий to us.
мы видим, что́ эти данные нам говорят.
06:10
It's tellingговоря us that something is going wrongнеправильно.
Они говорят, что что-то идёт не так.
06:13
The plotсюжет with the redкрасный and the greenзеленый blobsсгустки,
Диаграмма с пятнами красного
и зелёного цвета —
06:16
this is plottingчерчения differentдругой componentsкомпоненты
это графическое отображение сравнения
06:20
of the dataданные againstпротив eachкаждый other.
различных компонентов данных.
06:23
The greenзеленый is us learningобучение what is normalнормальный for that childребенок.
Зелёный — это наши знания о том,
что является нормой для этого ребёнка.
06:25
We call it the cloudоблако of normalityнормальность.
Мы называем это облаком нормы.
06:29
And when things startНачало to changeизменение,
А когда начинают происходить изменения,
06:32
when conditionsусловия startНачало to deteriorateухудшать,
когда состояние начинает ухудшаться,
06:34
we moveпереехать into the redкрасный lineлиния.
мы переходим к красной линии.
06:37
There's no rocketракета scienceнаука here.
Здесь нет ничего сложного.
06:39
It is displayingотображение dataданные that existsсуществует alreadyуже in a differentдругой way,
Это другое представление
уже имеющихся данных:
06:41
to amplifyусиливать it, to provideпредоставлять cuesподсказки to the doctorsврачи,
более детальное,
подсказывающее врачам
06:45
to the nursesмедсестры, so they can see what's happeningпроисходит.
и медсёстрам, что происходит.
06:48
In the sameодна и та же way that a good racingгоночный driverВодитель
Так же, как хороший гонщик
06:51
reliesполагается on cuesподсказки to decideпринимать решение when to applyподать заявление the brakesтормоза,
полагается на сигналы
при принятии решений —
06:54
when to turnочередь into a cornerугол,
когда нажать на тормоз,
когда войти в поворот —
06:58
we need to help our physiciansврачи and our nursesмедсестры
нам нужно помочь
нашим терапевтам и сёстрам
06:59
to see when things are startingначало to go wrongнеправильно.
увидеть, когда что-то идёт не так.
07:02
So we have a very ambitiousамбициозный programпрограмма.
У нас очень честолюбивые планы.
07:06
We think that the raceраса is on to do something differentlyиначе.
Гонка за новыми методами работы
уже началась.
07:09
We are thinkingмышление bigбольшой. It's the right thing to do.
Мы мыслим глобально.
И это правильно.
07:14
We have an approachподход whichкоторый, if it's successfulуспешный,
У нас есть методика,
которая в случае успеха
07:17
there's no reasonпричина why it should stayоставаться withinв a hospitalбольница.
не должна ограничиваться
рамками больницы.
07:20
It can go beyondза the wallsстены.
Она должна выйти за пределы её стен.
07:22
With wirelessбеспроводной connectivityсвязь these daysдней,
При нынешних возможностях
беспроводного подключения
07:24
there is no reasonпричина why patientsпациентов, doctorsврачи and nursesмедсестры
докторам, медсёстрам и пациентам
нет необходимости
07:26
always have to be in the sameодна и та же placeместо
всегда находиться в одном месте
07:30
at the sameодна и та же time.
одновременно.
07:32
And meanwhileмежду тем, we'llЧто ж take our little three-month-oldтри-месячный babyдетка,
А пока мы будем работать
с нашим трёхмесячным малышом,
07:34
keep takingпринятие it to the trackтрек, keepingхранение it safeбезопасно,
будем выводить его на трассу, оберегать,
07:38
and makingизготовление it fasterБыстрее and better.
делать его быстрее и лучше.
07:42
Thank you very much.
Большое спасибо.
07:44
(ApplauseАплодисменты)
(Аплодисменты)
07:45
Translated by Alyona Sedova
Reviewed by Anastasia Yastrebtseva

▲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