Peter van Manen: How can Formula 1 racing help ... babies?

المترجم: muhammad Samir المدقّق: khalid marbou

Motor racing is a funny old business.

سباق السيارات يعتبر من الأمور القديمة المرحة.

We make a new car every year,

نحن نقوم بصناعة سيارة جديدة كل عام،

and then we spend the rest of the season

ثم نقضي بقية الموسم

trying to understand what it is we've built

في محاولة فهم ما قمنا بإنشائه

to make it better, to make it faster.

لنجعله أفضل و أسرع.

And then the next year, we start again.

ثم في العام القادم نعيد الكرَّة.

Now, the car you see in front of you is quite complicated.

الآن، السيارة التي تراها أمامك هي مُعقدة جداً.

The chassis is made up of about 11,000 components,

يتكون هيكل السيارة من قرابة 11 ألف قطعة،

the engine another 6,000,

المحرك من 6 آلاف قطعة أخرى،

the electronics about eight and a half thousand.

والإلكترونيات حوالي 8.5 ألف قطعة.

So there's about 25,000 things there that can go wrong.

أي أنّ هناك حوالي 25 ألفا من العناصر التي يمكن أن تسير بشكل خاطئ

So motor racing is very much about attention to detail.

لذلك من المهم جداً الانتباه للتفاصيل في سباق السيارات.

The other thing about Formula 1 in particular

هناك أمر آخر بسباق الفورميلا 1 خاصّة

is we're always changing the car.

وهو أنّنا دائماً نقوم بتغيير السيارة.

We're always trying to make it faster.

إنّنا نحاول دائماً أن نجعلها أسرع.

So every two weeks, we will be making

لذلك كل أسبوعين، نقوم بتصنيع

about 5,000 new components to fit to the car.

حوالي 5000 قطعة جديدة ملائمة للسيارة.

Five to 10 percent of the race car

حوالي 5% إلى 10% من سيارة السباق

will be different every two weeks of the year.

سوف تختلف كل أسبوعين من العام.

So how do we do that?

فكيف نفعل ذلك؟

Well, we start our life with the racing car.

حسناً، نبدأ حياتنا مع سيارة السباق.

We have a lot of sensors on the car to measure things.

لدينا الكثير من أجهزة الإحساس في السيارة لقياس العمليات.

On the race car in front of you here

داخل سيارة السباق التي أمامنا هنا

there are about 120 sensors when it goes into a race.

هناك قرابة 120 جهاز استشعار عند قيادتها في سباق.

It's measuring all sorts of things around the car.

إنّها تقيس مختلف الأمور حول السيارة.

That data is logged. We're logging about

و تسجّل تلك البيانات، نحن نقوم بتسجيل قرابة

500 different parameters within the data systems,

500 من مختلف القياسات في نظام البيانات،

about 13,000 health parameters and events

و13000 من قياسات الصّحة والأحداث

to say when things are not working the way they should do,

لمعرفة ما إن كانت الأمور تسير كما ينبغي أم لا،

and we're sending that data back to the garage

ثمّ نرسل تلك البيانات مجدّدا إلى ورشة العمل

using telemetry at a rate of two to four megabits per second.

باستخدام القياس عن بُعد بمعدّل من 2 إلى 4 ميجابت في الثّانية.

So during a two-hour race, each car will be sending

إذن فخلال سباق مدّته ساعتين، كلّ سيارة سترسل

750 million numbers.

750 مليون رقم.

That's twice as many numbers as words that each of us

هذا ضعف عدد الكلمات التي سوف

speaks in a lifetime.

يتحدّثها كلّ منّا في حياته.

It's a huge amount of data.

هذه كمية كبيرة من البيانات.

But it's not enough just to have data and measure it.

لكن امتلاك البيانات وقياسها لا يكفي.

You need to be able to do something with it.

يجب أن تكون قادرا علي الاستفادة منها.

So we've spent a lot of time and effort

لقد قضينا وقتا طويلا وبذلنا مجهود كبير

in turning the data into stories

لتحويل البيانات إلى قصص

to be able to tell, what's the state of the engine,

نستطيع روايتها، عن حال المحرّك

how are the tires degrading,

كيفيّة تحلّل العجلات،

what's the situation with fuel consumption?

وما حال استهلاك الوقود؟

So all of this is taking data

كل هذا حتى يتم أخذ البيانات

and turning it into knowledge that we can act upon.

وتحويلها إلى المعرفة التي يمكن أن نعمل بناء عليها.

Okay, so let's have a look at a little bit of data.

حسنا، لذلك دعونا نلقي نظرة على قليل من البيانات.

Let's pick a bit of data from

دعونا نختر قليلاً من البيانات من

another three-month-old patient.

مريض آخر عمره ثلاثة أشهر.

This is a child, and what you're seeing here is real data,

هذا طفل، وما ترونه هنا هو البيانات الحقيقية،

and on the far right-hand side,

وعلى الجانب الأيسر الآن،

where everything starts getting a little bit catastrophic,

حيث يبدأ كل شيء في التحول بشكل كارثي

that is the patient going into cardiac arrest.

هنا يتجه المريض إلى الدخول في سكتة قلبية.

It was deemed to be an unpredictable event.

وذلك يعتبر حدثاً لا يمكن التنبؤ به.

This was a heart attack that no one could see coming.

وكانت هذه نوبة قلبية لم يتوقعها أحد

But when we look at the information there,

ولكن عندما ننظر إلى المعلومات هناك،

we can see that things are starting to become

يمكننا أن نرى الأمور من البداية

a little fuzzy about five minutes or so before the cardiac arrest.

غامضة بعض الشيء في مدة خمس دقائق قبل توقف القلب.

We can see small changes

ويمكننا أن نرى تغييرات صغيرة

in things like the heart rate moving.

في أشياء مثل تغير معدل ضربات القلب.

These were all undetected by normal thresholds

لم يتم كشف هذا كله بالحدود الطبيعية

which would be applied to data.

التي ستطبق على البيانات.

So the question is, why couldn't we see it?

السؤال هنا، لماذا لا يمكننا توقعه؟

Was this a predictable event?

هل كان ذلك شيئًا متوقعًا؟

Can we look more at the patterns in the data

هل يمكننا أن ندرس أنماط البيانات أكثر

to be able to do things better?

لنتمكن من القيام بالأشياء بشكل افضل؟

So this is a child,

لذلك هذا طفل،

about the same age as the racing car on stage,

في نفس عمر سيارة السباق التي على خشبة المسرح،

three months old.

ثلاثة أشهر من العمر.

It's a patient with a heart problem.

مريض بمشكلة في القلب.

Now, when you look at some of the data on the screen above,

الآن، عندما ننظر إلى بعض البيانات على الشاشة أعلاه،

things like heart rate, pulse, oxygen, respiration rates,

أشياء مثل معدل ضربات القلب والنبض والأوكسجين ومعدلات التنفس،

they're all unusual for a normal child,

جميعها غير ملائمة لطفل عادي،

but they're quite normal for the child there,

لكنها ملائمة تماما بالنسبة للطفل هناك،

and so one of the challenges you have in health care is,

وبالتالي فإن أحد أهم التحديات في مجال الرعاية الصحية، هو

how can I look at the patient in front of me,

كيف يمكن أن أنظر للمريض أمامي،

have something which is specific for her,

والذي له خصوصيته،

and be able to detect when things start to change,

وأكون قادرا على كشف الأمور عندما تبدأ في التغير،

when things start to deteriorate?

عندما تبدأ الأمور بالتدهور؟

Because like a racing car, any patient,

لأنه مثل سيارة سباق، أي مريض،

when things start to go bad, you have a short time

عندما تبدأ الأمور في السوء، فلديك وقت قصير

to make a difference.

لكي تحدث تغييرًا

So what we did is we took a data system

وبالتالي فما قمنا به هو أننا أخذنا نظام البيانات

which we run every two weeks of the year in Formula 1

الذي نقوم بتشغيله كل أسبوعين سنويا في فورملا 1

and we installed it on the hospital computers

وقمنا بتثبيته علي حاسوبات مستشفي

at Birmingham Children's Hospital.

للأطفال في برمنغهام.

We streamed data from the bedside instruments

ونتلقي البيانات من معدات بجانب السرير

in their pediatric intensive care

في قسم الرعاية المركزة الخاصة بطب الأطفال

so that we could both look at the data in real time

حتى أنه يمكننا علي حد سواء دراسة البيانات في الوقت الحالي

and, more importantly, to store the data

والأهم من ذلك، تخزين البيانات

so that we could start to learn from it.

وبالتالي يمكننا التعلم منها

And then, we applied an application on top

ومن ثم، قمنا بتشغيل نظام ما

which would allow us to tease out the patterns in the data

والذي سوف يمكننا من عرض أنماط البيانات

in real time so we could see what was happening,

في الوقت الحالي لذلك يمكننا معرفة ما كان يحدث،

so we could determine when things started to change.

وبالتالي يمكننا تحديد متي بدأت الأمور في التغيير

Now, in motor racing, we're all a little bit ambitious,

الآن، في سباق السيارات، نحن جميعا طموحون بعض الشيء،

audacious, a little bit arrogant sometimes,

لدينا الجرأة وقليل من العجرفة في بعض الأحيان

so we decided we would also look at the children

ولذلك قررنا أن ندرس حالة الأطفال أيضا

as they were being transported to intensive care.

حيث يتم نقلهم للرعاية المركزة

Why should we wait until they arrived in the hospital

لماذا يجب علينا أن ننتظر حتى يصلوا إلى المستشفى

before we started to look?

قبل أن نبدأ بالبحث؟

And so we installed a real-time link

وهكذا قمنا بتشغيل رابط ينقل البيانات اللحظية

between the ambulance and the hospital,

بين سيارة الإسعاف والمستشفى،

just using normal 3G telephony to send that data

فقط باستخدام تقنية الجيل الثالث الهاتفية 3G لإرسال تلك البيانات

so that the ambulance became an extra bed

حيث تصبح سيارة الإسعاف كسرير إضافي

in intensive care.

في العناية المركزة.

And then we started looking at the data.

ومن ثم بدأنا في دراسة البيانات.

So the wiggly lines at the top, all the colors,

الخطوط المتذبذبة في الأعلى، كل الألوان،

this is the normal sort of data you would see on a monitor --

هذا هو النوع العادي من البينات التي قد تراها على شاشة عرض --

heart rate, pulse, oxygen within the blood,

معدل ضربات القلب والنبض والأكسجين داخل الدم،

and respiration.

والتنفس.

The lines on the bottom, the blue and the red,

الخطوط في الجزء السفلي، الأزرق والأحمر،

these are the interesting ones.

هذه هي المثيرة للاهتمام.

The red line is showing an automated version

الخط الأحمر يعرض نسخة تلقائية

of the early warning score

من درجة الإنذار المبكر

that Birmingham Children's Hospital were already running.

التي يقوم مستشفى بيرمنغهام للأطفال بالفعل بتشغيلها.

وهم يشتغلون بها منذ سنة 2008

They'd been running that since 2008,

and already have stopped cardiac arrests

وقد أوقفت بالفعل سكتات وأزمات

and distress within the hospital.

قلبية داخل المستشفى.

The blue line is an indication

الخط الأزرق يشير إلى

of when patterns start to change,

بدء البيانات في التغير،

and immediately, before we even started

وعلى الفور، قبل حتى أن نبدأ

putting in clinical interpretation,

في ترجمة البيانات بصورة اكلينيكية

we can see that the data is speaking to us.

يمكننا أن نرى أن البيانات تتحدث إلينا.

It's telling us that something is going wrong.

وتخبرنا أن شيئا ما يسير بصورة خاطئة.

The plot with the red and the green blobs,

أما الرسم باللون الأحمر والنقط الخضراء،

this is plotting different components

التي توضح مكونات مختلفة

of the data against each other.

من البيانات وتقارنها ببعضها البعض.

The green is us learning what is normal for that child.

الأخضر يمثلنا ونحن نتعلم ما هو الطبيعي بالنسبة لذلك الطفل.

We call it the cloud of normality.

نسميها سحابة ما هو طبيعي.

And when things start to change,

وعندما تبدأ الأمور في التغير،

when conditions start to deteriorate,

عندما تبدأ الأوضاع في التدهور،

we move into the red line.

ننتقل إلى الخط الأحمر.

There's no rocket science here.

لا وجود لعلوم معقدة هنا.

It is displaying data that exists already in a different way,

إنه يقوم فقط بعرض بيانات موجودة بالفعل بطريقة مختلفة،

to amplify it, to provide cues to the doctors,

حيث يعمل علي تضخيمها بحيث توفر إشارات للأطباء،

to the nurses, so they can see what's happening.

وللممرضات، حتى يمكنهم رؤية ما يحدث.

In the same way that a good racing driver

بنفس الطريقة فإن سائقا جيدا لسيارة سباق

relies on cues to decide when to apply the brakes,

يعتمد على الرموز لتحديد متى يجب استخدام الفرامل،

when to turn into a corner,

متى تتجه إلى الزاوية،

we need to help our physicians and our nurses

نحن بحاجة إلى مساعدة أطبائنا وممرضاتنا

to see when things are starting to go wrong.

لنعلم عندما تبدأ الأمور في التدهور.

So we have a very ambitious program.

لذلك لدينا برنامج طموح جداً.

We think that the race is on to do something differently.

ونحن نعتقد أن السباق محتدم للقيام بشيء بشكل مختلف.

We are thinking big. It's the right thing to do.

نحن نفكر في الأمور بشكل ضخم. وهو ما يجب القيام به.

We have an approach which, if it's successful,

نحن نسير علي منهج، إذا كان ناجحا

there's no reason why it should stay within a hospital.

لا يوجد أي سبب لكي يبقى داخل مستشفى.

يمكنه أن يتجاوز الجدران.

It can go beyond the walls.

With wireless connectivity these days,

مع الاتصال اللاسلكي في هذه الأيام،

there is no reason why patients, doctors and nurses

لا يوجد أي سبب يرغم المرضى والأطباء والممرضات

always have to be in the same place

علي التواجد دائما في نفس المكان

at the same time.

وفي الوقت نفسه.

And meanwhile, we'll take our little three-month-old baby,

ومن ناحية أخرى، سوف نأخذ طفلتنا ذات الثلاثة أشهر

keep taking it to the track, keeping it safe,

نبقيها علي المسار، ونحافظ عليها آمنة

and making it faster and better.

ونجعلها أسرع وأفضل.

Thank you very much.

شكرا جزيلا لكم.

(Applause)

(تصفيق)