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

Peter van Manen: Formula 1 yarışları bebeklere nasıl yardım edebilir?

Filmed
Views 794,639

Bir Formula 1 yarışı esnasında, gerçek zamanlı analiz ve değerlendirme yapabilmek için, bir yarış arabası garajına yüz milyonlarca bilgi aktarır. Peki böyle ayrıntılı ve detaylı bir veri sistemi neden başka alanlarda da kullanılmasın? Mesela çocuk hastanelerinde? Peter van Manen bizlere anlatıyor.

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

MotorMotor racingyarış is a funnykomik oldeski business.
Motor yarışları eğlenceli, eski bir iştir.
00:12
We make a newyeni cararaba everyher yearyıl,
Her sene yeni araba yaparız,
00:14
and then we spendharcamak the restdinlenme of the seasonsezon
ve sezonun geri kalanını
00:16
tryingçalışıyor to understandanlama what it is we'vebiz ettik builtinşa edilmiş
arabayı daha iyi ve daha hızlı yapmak için
00:19
to make it better, to make it fasterDaha hızlı.
ne yaptığımızı anlamakla geçiririz.
00:21
And then the nextSonraki yearyıl, we startbaşlama again.
Ve sonraki yıl baştan yaparız.
00:25
Now, the cararaba you see in frontön of you is quiteoldukça complicatedkarmaşık.
Şimdi, önünüzdeki araba oldukça karmaşıktır.
00:28
The chassisşasi is madeyapılmış up of about 11,000 componentsbileşenler,
Ana gövdesi yaklaşık 11,000
00:32
the enginemotor anotherbir diğeri 6,000,
motoru 6,000, elektronik yapısı ise
00:36
the electronicselektronik about eightsekiz and a halfyarım thousandbin.
8,500 parçadan yapılmıştır.
00:38
So there's about 25,000 things there that can go wrongyanlış.
Yani yanlış çalışabilecek 25,000 şey var.
00:41
So motormotor racingyarış is very much about attentionDikkat to detaildetay.
Bu yüzden motor yarışlarının büyük kısmı detaya dikkat etmekle ilgilidir.
00:46
The other thing about FormulaFormül 1 in particularbelirli
Formula 1 ile ilgili bir başka önemli husus
00:51
is we're always changingdeğiştirme the cararaba.
her zaman arabayı değiştirmemizdir.
00:54
We're always tryingçalışıyor to make it fasterDaha hızlı.
Her zaman daha hızlısını yapmaya çalışırız.
00:56
So everyher two weekshaftalar, we will be makingyapma
Bu yüzden arabayı iyileştirmek için her iki haftada
00:58
about 5,000 newyeni componentsbileşenler to fituygun to the cararaba.
yaklaşık 5,000 yeni parça yaparız.
01:01
FiveBeş to 10 percentyüzde of the raceyarış cararaba
Her yarışta arabanın
01:05
will be differentfarklı everyher two weekshaftalar of the yearyıl.
%5-10'u faklıdır.
01:08
So how do we do that?
Peki bunu nasıl yapıyoruz?
01:11
Well, we startbaşlama our life with the racingyarış cararaba.
Hayatımıza yarış arabasıyla başlıyoruz.
01:14
We have a lot of sensorssensörler on the cararaba to measureölçmek things.
Arabadaki 'şeyleri' ölçmek için birçok sensörümüz var.
01:17
On the raceyarış cararaba in frontön of you here
Önünüzdeki yarış arabasında
01:21
there are about 120 sensorssensörler when it goesgider into a raceyarış.
yaklaşık 120 sensör vardır.
01:23
It's measuringölçme all sortssıralar of things around the cararaba.
Arabadaki her türlü şeyi ölçer.
01:26
That dataveri is loggedoturum. We're logginggünlüğü about
Bu bilgiler kaydedilir. Parçalar olması gibi çalışıp çalışmadığını
01:30
500 differentfarklı parametersparametreler withiniçinde the dataveri systemssistemler,
anlamak için veri sistemleri içinde yaklaşık
01:32
about 13,000 healthsağlık parametersparametreler and eventsolaylar
5,000 farklı parametreyi, 13,000 sağlık parametresini
01:36
to say when things are not workingçalışma the way they should do,
ve durumları kaydediyor
01:39
and we're sendinggönderme that dataveri back to the garagegaraj
ve saniyede 2 ila 4 megabit hızla
01:44
usingkullanma telemetrytelemetri at a rateoran of two to fourdört megabitsmegabit perbaşına secondikinci.
bilgileri garaja geri yolluyoruz.
01:47
So duringsırasında a two-houriki saat raceyarış, eachher cararaba will be sendinggönderme
Yani 2 saatlik yarış sırasında her araba
01:52
750 millionmilyon numberssayılar.
750 milyon rakam gönderir.
01:55
That's twiceiki defa as manyçok numberssayılar as wordskelimeler that eachher of us
Bu değer hayatımız boyunca konuştuğumuz
01:57
speakskonuşur in a lifetimeömür.
kelimenin iki katıdır.
02:00
It's a hugeKocaman amounttutar of dataveri.
Oldukça büyük bir veri
02:02
But it's not enoughyeterli just to have dataveri and measureölçmek it.
ama salt bilgiyi anlayıp onu ölçecek kadar değil.
02:05
You need to be ableyapabilmek to do something with it.
Bu kadarıyla bir şeyler yapabilmeniz gerekir.
02:07
So we'vebiz ettik spentharcanmış a lot of time and effortçaba
Bu yüzden, motorun durumunu,
02:09
in turningdöndürme the dataveri into storieshikayeleri
lastiklerin nasıl yıprandığını,
02:12
to be ableyapabilmek to tell, what's the statebelirtmek, bildirmek of the enginemotor,
yakıt tüketiminin ne kadar olduğunu söyleyebilmek adına
02:14
how are the tireslastikler degradingonur kırıcı,
bu verileri hikayelere dönüştürmek için
02:17
what's the situationdurum with fuelyakıt consumptiontüketim?
çok fazla zaman harcamaktayız.
02:19
So all of this is takingalma dataveri
Yani bunların hepsi, veriyi alıp
02:23
and turningdöndürme it into knowledgebilgi that we can actdavranmak uponüzerine.
üzerinde hareket edilebilir bilgiye dönüştürmek için.
02:26
Okay, so let's have a look at a little bitbit of dataveri.
Evet, hadi verilere biraz bakalım.
02:29
Let's pickalmak a bitbit of dataveri from
Başka bir üç aylık hastadan
02:32
anotherbir diğeri three-month-oldüç aylık patienthasta.
veri seçelim.
02:34
This is a childçocuk, and what you're seeinggörme here is realgerçek dataveri,
Bu bir çocuk ve gördüğünüz veri gerçek,
02:37
and on the faruzak right-handsağ el sideyan,
sağ tarafta her şey kötüleşmekte,
02:41
where everything startsbaşlar gettingalma a little bitbit catastrophickatastrofik,
bu hasta kardiyak arrest (kalp durması)
02:43
that is the patienthasta going into cardiackardiyak arresttutuklamak.
geçirmek üzere.
02:46
It was deemedsayılır to be an unpredictableöngörülemeyen eventolay.
Bu öngörülemez kabul edilen bir hastalıktı.
02:49
This was a heartkalp attacksaldırı that no one could see cominggelecek.
Bu kimsenin öngöremeyeceği kalp kriziydi.
02:53
But when we look at the informationbilgi there,
Ama bilgilere baktığımızda
02:56
we can see that things are startingbaşlangıç to becomeolmak
5 dakikadır değerlerin garipleştiğini
02:59
a little fuzzybelirsiz about fivebeş minutesdakika or so before the cardiackardiyak arresttutuklamak.
ve hastanın kardiyak arrest geçirmek üzere olduğunu görebiliriz.
03:01
We can see smallküçük changesdeğişiklikler
Kalp atış hızı gibi küçük şeylerdeki
03:05
in things like the heartkalp rateoran movinghareketli.
değişimleri görebiliriz.
03:07
These were all undetectedfark edilmeden by normalnormal thresholdseşikleri
Bunların hiçbiri veriye uygulanan
03:10
whichhangi would be applieduygulamalı to dataveri.
normal eşik değerlerince tespit edilmemişti.
03:12
So the questionsoru is, why couldn'tcould we see it?
Burada sorulması gereken: neden bunu göremiyoruz?
03:15
Was this a predictabletahmin edilebilir eventolay?
Öngörülebilir bir olay mıydı?
03:18
Can we look more at the patternsdesenler in the dataveri
Verideki modellere daha fazla bakabilsek
03:20
to be ableyapabilmek to do things better?
daha iyisini yapabilir miyiz?
03:23
So this is a childçocuk,
Bu çocuk,
03:27
about the sameaynı ageyaş as the racingyarış cararaba on stageevre,
sahnedeki yarış arabasıyla aynı yaşta,
03:29
threeüç monthsay oldeski.
üç aylık.
03:33
It's a patienthasta with a heartkalp problemsorun.
Kalp rahatsızlığı olan bir hasta.
03:34
Now, when you look at some of the dataveri on the screenekran aboveyukarıdaki,
Şimdi yukarıdaki ekrandan kalp hızı,
03:37
things like heartkalp rateoran, pulsenabız, oxygenoksijen, respirationsolunum ratesoranları,
tansiyon, oksijen, solunum hızı gibi değerleri baktığımızda
03:40
they're all unusualolağandışı for a normalnormal childçocuk,
hepsi normal bir çocuk için tuhaf,
03:45
but they're quiteoldukça normalnormal for the childçocuk there,
ama oldukça normal değerler,
03:48
and so one of the challengeszorluklar you have in healthsağlık carebakım is,
ve sağlık alanındaki zorluklardan biri
03:51
how can I look at the patienthasta in frontön of me,
bu hastaya nasıl bakabilirim,
03:55
have something whichhangi is specificözel for her,
onun özel bir durumu var
03:58
and be ableyapabilmek to detectbelirlemek when things startbaşlama to changedeğişiklik,
ve bazı şeyler değişmeye, kötüleşmeye
04:01
when things startbaşlama to deterioratebozulmaya?
başladığında bunu tespit edebilecek miyim?
04:04
Because like a racingyarış cararaba, any patienthasta,
Çünkü tıpkı yarış arabalarında olduğu gibi, her hasta için de
04:06
when things startbaşlama to go badkötü, you have a shortkısa time
işler kötüye gittiği zaman fark oluşturmak için
04:09
to make a differencefark.
az zamanın vardır.
04:12
So what we did is we tookaldı a dataveri systemsistem
Bizim yaptığımız şey Formula 1'de
04:14
whichhangi we runkoş everyher two weekshaftalar of the yearyıl in FormulaFormül 1
sezonun her iki haftası çalıştırdığımız veri sistemini alıp
04:17
and we installedKurulmuş it on the hospitalhastane computersbilgisayarlar
Birmingham Çocuk Hastanesi'ndeki
04:20
at BirminghamBirmingham Children'sÇocuk HospitalHastane.
bilgisayarlara kurmak.
04:23
We streamedAkış dataveri from the bedsidebaşucu instrumentsenstrümanlar
Verileri yoğun bakım ünitesindeki hastaların
04:25
in theironların pediatricPediatrik intensiveyoğun carebakım
başucu cihazlarından elde ediyoruz,
04:27
so that we could bothher ikisi de look at the dataveri in realgerçek time
böylece hem verileri gerçek zamanlı görebiliyor
04:30
and, more importantlyönemlisi, to storemağaza the dataveri
hem de -daha da önemlisi- kaydediyoruz ki
04:33
so that we could startbaşlama to learnöğrenmek from it.
verilerden çıkarım yapabilelim.
04:36
And then, we applieduygulamalı an applicationuygulama on topüst
Sonra, neler olduğunu anlamak için gerçek zamanlı
04:39
whichhangi would allowizin vermek us to teaseTease out the patternsdesenler in the dataveri
verideki modelleri incelememize olanak sağlayacak
04:44
in realgerçek time so we could see what was happeningolay,
uygulamalara tatbik ederek
04:47
so we could determinebelirlemek when things startedbaşladı to changedeğişiklik.
değişimlerin ne zaman başladığını saptayabiliyoruz.
04:50
Now, in motormotor racingyarış, we're all a little bitbit ambitiousiddialı,
Şimdi, motor yarışında, hepimiz biraz hırslıyız,
04:54
audaciouscesur, a little bitbit arrogantkibirli sometimesara sıra,
cüretkarız, bazen de kibirliyiz,
04:58
so we decidedkarar we would alsoAyrıca look at the childrençocuklar
bu yüzden çocuklar yoğun bakıma gelene kadar da
05:00
as they were beingolmak transportedtaşınan to intensiveyoğun carebakım.
onlara bakmaya karar verdik.
05:04
Why should we wait untila kadar they arrivedgeldi in the hospitalhastane
Neden bakmaya başlamak için hastaneye
05:06
before we startedbaşladı to look?
varmalarını bekleyelim ki?
05:09
And so we installedKurulmuş a real-timegerçek zaman linkbağlantı
Ve sonra veri göndermek için sadece 3G
05:11
betweenarasında the ambulanceambulans and the hospitalhastane,
kullanarak ambulansla hastane
05:14
just usingkullanma normalnormal 3G telephonytelefonculuk to sendgöndermek that dataveri
arasında gerçek zamanlı bir bağ kurduk
05:16
so that the ambulanceambulans becameoldu an extraekstra bedyatak
böylece ambulans yoğun bakım ünitesinde
05:20
in intensiveyoğun carebakım.
bir nevi ekstra yatak oldu.
05:23
And then we startedbaşladı looking at the dataveri.
Sonra veriye bakmaya başladık.
05:26
So the wigglyWiggly lineshatlar at the topüst, all the colorsrenkler,
Monitörün üstünde gördüğünüz renkli,
05:30
this is the normalnormal sortçeşit of dataveri you would see on a monitorizlemek --
kıvrımlı çizgiler; kalp hızının, tansiyonun,
05:32
heartkalp rateoran, pulsenabız, oxygenoksijen withiniçinde the bloodkan,
kandaki oksijenin ve solunumun
05:36
and respirationsolunum.
normal değerleridir.
05:39
The lineshatlar on the bottomalt, the bluemavi and the redkırmızı,
Alttaki çizgiler -mavi ve kırmızı-
05:42
these are the interestingilginç onesolanlar.
bunlar ilginç olanlar.
05:45
The redkırmızı linehat is showinggösterme an automatedotomatikleştirilmiş versionversiyon
Kırmızı çizgi Birmingham Çocuk Hastanesi'nde
05:46
of the earlyerken warninguyarı scoreGol
çalışan erken uyarı sisteminin
05:49
that BirminghamBirmingham Children'sÇocuk HospitalHastane were alreadyzaten runningkoşu.
skorunu gösteriyor.
05:51
They'dOnlar-cekti been runningkoşu that sincedan beri 2008,
Bu sistem 2008'den beri çalışmasına rağmen
05:53
and alreadyzaten have stoppeddurduruldu cardiackardiyak arrestsTutuklamalar
şimdiden kardiyak arrest'i
05:56
and distresssıkıntı withiniçinde the hospitalhastane.
hastanedeki acıları önledi.
05:58
The bluemavi linehat is an indicationbelirti
Mavi çizgi ise
06:01
of when patternsdesenler startbaşlama to changedeğişiklik,
modellerin değişmeye başladığına işarettir
06:03
and immediatelyhemen, before we even startedbaşladı
ve anında, daha biz başlamadan
06:06
puttingkoyarak in clinicalklinik interpretationyorumu,
klinik teşhisini koyuyor,
06:08
we can see that the dataveri is speakingkonuşuyorum to us.
bize söylediği bilgiyi görebiliyoruz.
06:10
It's tellingsöylüyorum us that something is going wrongyanlış.
Bize bir şeyin yanlış gittiğini söylüyor.
06:13
The plotarsa with the redkırmızı and the greenyeşil blobslekeler,
Kırmızı ve yeşil çizgilerden oluşan grafik
06:16
this is plottingkomplo differentfarklı componentsbileşenler
birbirine uymayan farklı bileşenleri
06:20
of the dataveri againstkarşısında eachher other.
gösteren grafiktir.
06:23
The greenyeşil is us learningöğrenme what is normalnormal for that childçocuk.
Yeşil olan bize çocuk için normal olanları gösteriyor.
06:25
We call it the cloudbulut of normalitynormallik.
Biz ona 'normalize bulut' diyoruz.
06:29
And when things startbaşlama to changedeğişiklik,
Ve değerler değişmeye başladığında,
06:32
when conditionskoşullar startbaşlama to deterioratebozulmaya,
durum kötüleştiğinde
06:34
we movehareket into the redkırmızı linehat.
kırmızı çizginin içine giriyoruz.
06:37
There's no rocketroket scienceBilim here.
Bu roket bilimi değil.
06:39
It is displayingsergileyen dataveri that existsvar alreadyzaten in a differentfarklı way,
Grafik doktorlara, hemşirelere ipuçları sağlamak için,
06:41
to amplifyyükseltmek it, to providesağlamak cuesİpuçları to the doctorsdoktorlar,
zaten olan veriyi farklı şekilde gösteriyor,
06:45
to the nurseshemşireler, so they can see what's happeningolay.
bu sayede neler olduğunu anlayabiliyorlar.
06:48
In the sameaynı way that a good racingyarış driversürücü
Aynı şekilde iyi bir sürücü, frene ne zaman basacağını,
06:51
reliesdayanır on cuesİpuçları to decidekarar ver when to applyuygulamak the brakesfrenler,
köşeden ne zaman döneceğini
06:54
when to turndönüş into a cornerköşe,
ipuçlarına göre karar verir,
06:58
we need to help our physicianshekimler and our nurseshemşireler
bizim doktorlara ve hemşirelere bazı şeylerin
06:59
to see when things are startingbaşlangıç to go wrongyanlış.
yanlış gittiğini görmeleri için yardım etmemiz gerekiyor.
07:02
So we have a very ambitiousiddialı programprogram.
Bizim iddialı bir programımız var.
07:06
We think that the raceyarış is on to do something differentlyfarklı olarak.
Biz yarışın farklı şeyler yapmak için olduğunu düşünüyoruz.
07:09
We are thinkingdüşünme bigbüyük. It's the right thing to do.
Büyük düşünüyoruz ki doğru olan bu.
07:14
We have an approachyaklaşım whichhangi, if it's successfulbaşarılı,
Eğer program başarılı olursa, bunun sadece hastaneyle
07:17
there's no reasonneden why it should staykalmak withiniçinde a hospitalhastane.
sınırlı kalması için hiçbir sebep olmadığı yaklaşımındayız.
07:20
It can go beyondötesinde the wallsduvarlar.
Bu duvarları aşabilir.
07:22
With wirelesskablosuz connectivitybağlantı these daysgünler,
Kablosuz bağlantıyla beraber
07:24
there is no reasonneden why patientshastalar, doctorsdoktorlar and nurseshemşireler
doktorların ve hemşirelerin her zaman
07:26
always have to be in the sameaynı placeyer
aynı yerde, aynı zamanda olması için
07:30
at the sameaynı time.
hiçbir sebep yok.
07:32
And meanwhileo esnada, we'lliyi take our little three-month-oldüç aylık babybebek,
Bu arada biz üç aylık bebeğimizi alıyor,
07:34
keep takingalma it to the trackiz, keepingkoruma it safekasa,
onu devamlı izlemede, güvende tutuyor
07:38
and makingyapma it fasterDaha hızlı and better.
ve onu daha hızlı daha iyi yapıyoruz.
07:42
Thank you very much.
Çok teşekkür ederim.
07:44
(ApplauseAlkış)
(Alkışlar)
07:45
Translated by enes kutuk
Reviewed by Fatih Kozan

▲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