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 Манен: Як гонки Формули 1 допоможуть...дітям?

Filmed
Views 794,639

Під час перегонів Формули 1 авто надсилає сотні мільйонів даних в автосервіс для негайного аналізу та відповідної реакції. То чому ж не використати цю детальну до дрібниць систему даних десь іще, як от ... у дитячій лікарні? Докладніше про це розповідає Петер ван Манен.

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

Motor racing is a funny old business.
Автоспорт - це чудернацький старий бізнес.
00:12
We make a new car every year,
Щороку ми випускаємо новий автомобіль,
00:14
and then we spend the rest of the season
а потім витрачаємо купу часу,
00:16
trying to understand what it is we've built
намагаючись з'ясувати,
що ж ми таке створили,
00:19
to make it better, to make it faster.
щоб удосконалити його, зробити
ще швидшим.
00:21
And then the next year, we start again.
А наступного року починаємо все спочатку.
00:25
Now, the car you see in front of you is quite complicated.
Автомобіль перед вами - досить складної конструкції.
00:28
The chassis is made up of about 11,000 components,
Ходова складається майже з 11 тисяч деталей,
00:32
the engine another 6,000,
двигун - з шести,
00:36
the electronics about eight and a half thousand.
електроніка -
близько восьми з половиною.
00:38
So there's about 25,000 things there that can go wrong.
Отже, існує майже 25 тисяч імовірностей,
що щось піде не так.
00:41
So motor racing is very much about attention to detail.
Тому автоспорт - це передусім увага до деталей.
00:46
The other thing about Formula 1 in particular
Ще одне - щодо Формули 1 зокрема -
00:51
is we're always changing the car.
ми постійно змінюємо автомобіль,
00:54
We're always trying to make it faster.
докладаємо всіх зусиль, щоб він став ще швидшим.
00:56
So every two weeks, we will be making
Тому кожні два тижні виготовляються
00:58
about 5,000 new components to fit to the car.
близько 5 тисяч нових елементів.
01:01
Five to 10 percent of the race car
Від 5 до 10 процентів деталей гоночного авто
01:05
will be different every two weeks of the year.
змінюються щодва тижні.
01:08
So how do we do that?
Як ми це робимо?
01:11
Well, we start our life with the racing car.
Що ж, розгляньмо ближче авто для перегонів.
01:14
We have a lot of sensors on the car to measure things.
На автомобілі є безліч сенсорів для різних вимірів.
01:17
On the race car in front of you here
На гоночному авто перед вами
01:21
there are about 120 sensors when it goes into a race.
встановлюється майже 120 сенсорів
перед гонкою.
01:23
It's measuring all sorts of things around the car.
Вони беруть виміри всього, що відбувається навколо.
01:26
That data is logged. We're logging about
Ці дані записуються.
Ми реєструємо близько
01:30
500 different parameters within the data systems,
500 різних параметрів
у різних системах даних,
01:32
about 13,000 health parameters and events
близько 13 тисяч показників здоров'я та фактів,
01:36
to say when things are not working the way they should do,
щоб визначити те, що працює не так, як потрібно.
01:39
and we're sending that data back to the garage
Ці дані надсилаються в майстерню
01:44
using telemetry at a rate of two to four megabits per second.
зі швидкістю від двох до чотирьох мегабіт в секунду.
01:47
So during a two-hour race, each car will be sending
Отже, кожне авто протягом двогодинної гонки
01:52
750 million numbers.
надсилає 750 мільйонів чисел.
01:55
That's twice as many numbers as words that each of us
Це вдвічі більше за кількість слів, які кожен з нас
01:57
speaks in a lifetime.
вимовляє протягом життя.
02:00
It's a huge amount of data.
Це колосальний обсяг даних.
02:02
But it's not enough just to have data and measure it.
Але вимірювання та знання цих даних -
недостатньо.
02:05
You need to be able to do something with it.
Потрібно ж уміти їх використати.
02:07
So we've spent a lot of time and effort
Тому ми витратили багато часу та зусиль,
02:09
in turning the data into stories
щоб перетворити дані в історії,
02:12
to be able to tell, what's the state of the engine,
які змогли б розповісти, що з двигуном,
02:14
how are the tires degrading,
наскільки стерлися шини,
02:17
what's the situation with fuel consumption?
скільки витрачено палива.
02:19
So all of this is taking data
Я про те, щоб взяти дані
02:23
and turning it into knowledge that we can act upon.
і перетворити їх у знання,
готові до використання.
02:26
Okay, so let's have a look at a little bit of data.
Що ж, перейдемо до цифр.
02:29
Let's pick a bit of data from
Візьмімо дані
02:32
another three-month-old patient.
трьохмісячного пацієнта.
02:34
This is a child, and what you're seeing here is real data,
Це дитина. Інформація перед вами - реальна.
02:37
and on the far right-hand side,
З правого боку ми бачимо,
02:41
where everything starts getting a little bit catastrophic,
що все набирає трагічних обертів,
02:43
that is the patient going into cardiac arrest.
тобто пацієнту загрожує зупинка серця.
02:46
It was deemed to be an unpredictable event.
Вважалося, що це неможливо передбачити.
02:49
This was a heart attack that no one could see coming.
Це був раптовий серцевий напад.
02:53
But when we look at the information there,
Але інформація на екрані
02:56
we can see that things are starting to become
свідчить про те, що ситуація погіршувалася
02:59
a little fuzzy about five minutes or so before the cardiac arrest.
вже за п'ять хвилин перед зупинкою серця.
03:01
We can see small changes
Можна побачити незначні зміни,
03:05
in things like the heart rate moving.
наприклад у частоті серцевих скорочень.
03:07
These were all undetected by normal thresholds
Проте вони навіть не досягли необхідної величини,
03:10
which would be applied to data.
щоб назвати їх "дані".
03:12
So the question is, why couldn't we see it?
Отже, питання в тому, чому їх не помітили?
03:15
Was this a predictable event?
Чи можна було все-таки передбачити це?
03:18
Can we look more at the patterns in the data
Чи можемо ми придивитися до показників
у діаграмах,
03:20
to be able to do things better?
щоб змінити все на краще?
03:23
So this is a child,
Ось це дитина
03:27
about the same age as the racing car on stage,
приблизно такого ж віку,
як і гоночний автомобіль на сцені -
03:29
three months old.
трьохмісячна.
03:33
It's a patient with a heart problem.
У неї проблеми з серцем.
03:34
Now, when you look at some of the data on the screen above,
І як поглянути на показники на екрані:
03:37
things like heart rate, pulse, oxygen, respiration rates,
частота серцевих скорочень, пульсу,
дихання, запаси кисню,
03:40
they're all unusual for a normal child,
вони нехарактерні для звичайної дитини,
03:45
but they're quite normal for the child there,
але цілком нормальні для ось цієї.
03:48
and so one of the challenges you have in health care is,
І тут постає складне завдання медицини:
03:51
how can I look at the patient in front of me,
як же сприймати пацієнтку переді мною,
03:55
have something which is specific for her,
знайти те, що підійте саме їй,
03:58
and be able to detect when things start to change,
і змогти вловити, коли ситуація
почне змінюватися,
04:01
when things start to deteriorate?
коли наступить погіршення?
04:04
Because like a racing car, any patient,
Тому що, як з гоночними авто, так і з пацієнтами,
04:06
when things start to go bad, you have a short time
коли погіршення наступає,
у вас зовсім мало часу,
04:09
to make a difference.
щоб змінити ситуацію.
04:12
So what we did is we took a data system
Отже, ми взяли програмне забезпечення,
04:14
which we run every two weeks of the year in Formula 1
яке запускаємо кожні два тижні року для Формули 1,
04:17
and we installed it on the hospital computers
і встановили його на комп'ютерах
04:20
at Birmingham Children's Hospital.
у дитячій лікарні в Бірмінгемі.
04:23
We streamed data from the bedside instruments
Ми отримували дані від обладнання
04:25
in their pediatric intensive care
у корпусі інтенсивної терапії в педіатрії,
04:27
so that we could both look at the data in real time
так ми могли спостерігати за даними
наживо
04:30
and, more importantly, to store the data
і, що найважливіше, зберігати їх,
04:33
so that we could start to learn from it.
щоб мати можливість їх вивчити.
04:36
And then, we applied an application on top
Потім ми вивели інформацію на екран,
04:39
which would allow us to tease out the patterns in the data
завдяки чому могли отримувати дані
одразу в діаграмах
04:44
in real time so we could see what was happening,
і, таким чином, могли бачити, що відбувалося,
04:47
so we could determine when things started to change.
могли визначити, коли ситуація змінилася.
04:50
Now, in motor racing, we're all a little bit ambitious,
Ми - учасники автоспорту - трохи амбіційні,
04:54
audacious, a little bit arrogant sometimes,
відчайдушні, іноді занадто самовпевнені,
04:58
so we decided we would also look at the children
і тому ми вирішили спостерігати
також і за тими дітьми,
05:00
as they were being transported to intensive care.
які ще не потрапили до реанімації.
05:04
Why should we wait until they arrived in the hospital
Чому чекати, коли їх привезуть до лікарні,
05:06
before we started to look?
щоб провести обстеження?
05:09
And so we installed a real-time link
Отже, ми встановили живий зв'язок
05:11
between the ambulance and the hospital,
між швидкою та лікарнею,
05:14
just using normal 3G telephony to send that data
використовуючи для передачі даних
звичайне 3G з'єднання,
05:16
so that the ambulance became an extra bed
і, таким чином, місця в реанімації збільшились
05:20
in intensive care.
за рахунок швидкої.
05:23
And then we started looking at the data.
Нарешті ми почали вивчати дані.
05:26
So the wiggly lines at the top, all the colors,
Отож, хвилясті різнокольорові лінії зверху -
05:30
this is the normal sort of data you would see on a monitor --
це ті показники,
які зазвичай ми бачимо на моніторі:
05:32
heart rate, pulse, oxygen within the blood,
частота серцевих скорочень,
пульс, вміст кисню у крові
05:36
and respiration.
та дихання.
05:39
The lines on the bottom, the blue and the red,
Лінії нижче, блакитна та червона, -
05:42
these are the interesting ones.
ось що нас цікавить.
05:45
The red line is showing an automated version
Червона лінія -
це автоматизований варіант
05:46
of the early warning score
критичних точок,
05:49
that Birmingham Children's Hospital were already running.
які були розроблені
у цій дитячій лікарні раніше.
05:51
They'd been running that since 2008,
Вони функціонують тут з 2008,
05:53
and already have stopped cardiac arrests
завдяки чому в лікарні знизилися випадки
05:56
and distress within the hospital.
зупинок серця та серцевих нападів.
05:58
The blue line is an indication
Блакитна лінія показує
06:01
of when patterns start to change,
зміни в діаграмах.
06:03
and immediately, before we even started
Одразу, ще перед
06:06
putting in clinical interpretation,
медичним поясненням,
06:08
we can see that the data is speaking to us.
дані говорять до нас.
06:10
It's telling us that something is going wrong.
І вони кажуть: щось не так.
06:13
The plot with the red and the green blobs,
Графік з червоних та зелених точок
06:16
this is plotting different components
визначає положення різних показників
06:20
of the data against each other.
відносно один одного.
06:23
The green is us learning what is normal for that child.
Зелений - це те,
що характерно для конкретної дитини.
06:25
We call it the cloud of normality.
Так звана хмара норми.
06:29
And when things start to change,
А коли ситуація змінюється,
06:32
when conditions start to deteriorate,
коли настає погіршення,
06:34
we move into the red line.
лінія стає червоною.
06:37
There's no rocket science here.
Це не китайська грамота,
все просто.
06:39
It is displaying data that exists already in a different way,
Програма детальніше відображає дані,
які існують в іншому вигляді,
06:41
to amplify it, to provide cues to the doctors,
і, таким чином,
відкриває лікарям та медсестрам очі на те,
06:45
to the nurses, so they can see what's happening.
що відбувається з пацієнтом.
06:48
In the same way that a good racing driver
Так само як і хороший гонщик
06:51
relies on cues to decide when to apply the brakes,
чекає підказки, щоб вирішити,
коли пригальмувати,
06:54
when to turn into a corner,
коли повернути,
06:58
we need to help our physicians and our nurses
так і лікарям та медсестрам
потрібна допомога,
06:59
to see when things are starting to go wrong.
щоб вчасно помітити,
коли щось піде не так.
07:02
So we have a very ambitious program.
Отже, програма наша - дуже перспективна.
07:06
We think that the race is on to do something differently.
Вважаймо, що перегони за зміни на краще
розпочато.
07:09
We are thinking big. It's the right thing to do.
Ми мислимо глобально. І це правильно.
07:14
We have an approach which, if it's successful,
Якщо наш підхід виявиться успішним,
07:17
there's no reason why it should stay within a hospital.
чому ж обмежуватись лікарнею?
07:20
It can go beyond the walls.
Він може вийти за межі стін.
07:22
With wireless connectivity these days,
У наші дні безпровідний зв'язок
не залишає
07:24
there is no reason why patients, doctors and nurses
жодної причини,
чому пацієнти, лікарі та медсестри
07:26
always have to be in the same place
завжди повинні бути в тому ж місці
07:30
at the same time.
у той же час.
07:32
And meanwhile, we'll take our little three-month-old baby,
А тим часом ми візьмемо наше трьохмісячне дитинча,
07:34
keep taking it to the track, keeping it safe,
поставимо на колію,
07:38
and making it faster and better.
удосконалимо його, зробимо ще швидшим.
07:42
Thank you very much.
Дякую за увагу.
07:44
(Applause)
(Оплески)
07:45
Translated by Anastasia Birkivska
Reviewed by Natalya Pyatakova

▲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