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

Peter van Manen: Wie kann die Formel 1 ein Baby retten?

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2013-08-01 ・ TED


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Peter van Manen: Wie kann die Formel 1 ein Baby retten?

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TED


Bitte doppelklicken Sie auf die englischen Untertitel unten, um das Video abzuspielen.

Übersetzung: Torsten Lange Lektorat: Till Renger
00:12
Motor racing is a funny old business.
0
12336
2233
Der Motorsport ist ein altes seltsames Geschäft.
00:14
We make a new car every year,
1
14593
2293
Wir bauen jedes Jahr ein neues Auto
00:16
and then we spend the rest of the season
2
16910
2164
und den Rest der Saison verbringen wir damit,
00:19
trying to understand what it is we've built
3
19098
2752
herauszufinden, was wir da gemacht haben,
00:21
to make it better, to make it faster.
4
21874
3197
um es noch besser und schneller zu machen.
00:25
And then the next year, we start again.
5
25095
3251
Im nächsten Jahr fangen wir wieder von vorn an.
00:28
Now, the car you see in front of you is quite complicated.
6
28370
4214
Das Fahrzeug, das Sie hier sehen, ist sehr komplex.
00:32
The chassis is made up of about 11,000 components,
7
32608
3595
Das Fahrwerk besteht aus über 11.000 Einzelteilen,
00:36
the engine another 6,000,
8
36227
2444
der Motor aus weiteren 6.000,
00:38
the electronics about eight and a half thousand.
9
38695
3069
die Elektronik aus über 8.500.
00:41
So there's about 25,000 things there that can go wrong.
10
41788
4377
Also etwa 25.000 Sachen, die falsch laufen können.
00:46
So motor racing is very much about attention to detail.
11
46189
4802
Im Motorsport liegt der Fokus auf dem Detail.
00:51
The other thing about Formula 1 in particular
12
51015
3239
Eine andere Besonderheit der Formel 1 ist,
00:54
is we're always changing the car.
13
54278
2100
dass wir das Fahrzeug ständig verändern.
00:56
We're always trying to make it faster.
14
56402
2256
Wir sind immer bemüht, es schneller zu machen.
00:58
So every two weeks, we will be making
15
58682
2960
Also alle 2 Wochen bauen wir
01:01
about 5,000 new components to fit to the car.
16
61666
4176
über 5.000 neue Teile in das Fahrzeug ein.
01:05
Five to 10 percent of the race car
17
65866
2154
Fünf bis 10 Prozent eines Rennwagens
01:08
will be different every two weeks of the year.
18
68044
3728
sind alle 2 Wochen im Jahr anders.
01:11
So how do we do that?
19
71796
2285
Wie stellen wir das an?
01:14
Well, we start our life with the racing car.
20
74105
3720
Also, wir starten unser Leben mit dem Rennwagen.
01:17
We have a lot of sensors on the car to measure things.
21
77849
3967
Wir haben eine Menge Sensoren an dem Auto, um Messungen durchzuführen.
01:21
On the race car in front of you here
22
81840
1858
An dem Rennwagen direkt vor Ihnen
01:23
there are about 120 sensors when it goes into a race.
23
83722
3135
befinden sich über 120 Sensoren, wenn es beim Rennen startet.
01:26
It's measuring all sorts of things around the car.
24
86881
3628
Sie messen alle möglichen Daten in Bezug auf das Auto.
01:30
That data is logged. We're logging about
25
90533
2028
Die Daten werden aufgezeichnet. Wir speichern über
01:32
500 different parameters within the data systems,
26
92585
3680
500 verschiedene Parameter in unserem System,
01:36
about 13,000 health parameters and events
27
96289
3641
über 13.000 Zustandswerte und andere Werte
01:39
to say when things are not working the way they should do,
28
99954
4541
um zu beurteilen, ob die Sachen so funktionieren, wie sie es sollten.
01:44
and we're sending that data back to the garage
29
104519
2801
Diese Daten senden wir zurück in die Werkstatt,
01:47
using telemetry at a rate of two to four megabits per second.
30
107344
4955
mit Übertragungsraten von 2 bis 4 MB pro Sekunde.
01:52
So during a two-hour race, each car will be sending
31
112323
3103
Während eines 2-Stunden-Rennens, sendet jedes Fahrzeug
01:55
750 million numbers.
32
115450
2251
750 Millionen Zahlen.
01:57
That's twice as many numbers as words that each of us
33
117725
3119
Das sind doppelt so viele Zahlen, wie jeder von uns Wörter
02:00
speaks in a lifetime.
34
120868
1607
in seinem ganzen Leben spricht.
02:02
It's a huge amount of data.
35
122499
2594
Das ist eine gewaltige Datenmenge.
02:05
But it's not enough just to have data and measure it.
36
125117
2621
Doch es reicht nicht aus, diese Daten einfach nur zu erheben.
02:07
You need to be able to do something with it.
37
127762
2134
Man muss auch etwas damit tun.
02:09
So we've spent a lot of time and effort
38
129920
2370
Wir haben viel Zeit und Mühe geopfert,
02:12
in turning the data into stories
39
132314
1845
aus diesen Daten Geschichten zu machen,
02:14
to be able to tell, what's the state of the engine,
40
134183
3081
um sagen zu können, wie der Zustand des Motors ist,
02:17
how are the tires degrading,
41
137288
2248
wie sich die Reifen abnutzen,
02:19
what's the situation with fuel consumption?
42
139560
3724
wie der Spritverbrauch ist?
02:23
So all of this is taking data
43
143308
2764
Wir nehmen diese aussagekräftigen Daten
02:26
and turning it into knowledge that we can act upon.
44
146096
3778
und wandeln sie um in Wissen, mit dem wir arbeiten können.
02:29
Okay, so let's have a look at a little bit of data.
45
149898
2614
O. k., schauen wir uns die Daten einmal an.
02:32
Let's pick a bit of data from
46
152536
2006
Wir nehmen die Daten
02:34
another three-month-old patient.
47
154566
3055
eines anderen 3 Monate alten "Patienten".
02:37
This is a child, and what you're seeing here is real data,
48
157645
4147
Das ist ein Kind. Sie sehen hier richtige Daten,
02:41
and on the far right-hand side,
49
161816
1953
und auf der rechten Seite des Bildes
02:43
where everything starts getting a little bit catastrophic,
50
163793
2762
fängt es an, etwas katastrophal zu werden.
02:46
that is the patient going into cardiac arrest.
51
166579
3361
Da erlebt der Patient gerade einen Herzstillstand.
02:49
It was deemed to be an unpredictable event.
52
169964
3208
Dies wird als unvorhersehbares Ereignis angesehen.
02:53
This was a heart attack that no one could see coming.
53
173196
3765
Diese Herzattacke hat niemand kommen sehen.
02:56
But when we look at the information there,
54
176985
2526
Doch wenn wir uns die Informationen anschauen,
02:59
we can see that things are starting to become
55
179535
2325
sehen wir, dass die Dinge schon vorher
03:01
a little fuzzy about five minutes or so before the cardiac arrest.
56
181884
4005
unscharf wurden – etwa 5 Minuten vor dem Herzstillstand.
03:05
We can see small changes
57
185913
2013
Wir können kleine Veränderungen sehen
03:07
in things like the heart rate moving.
58
187950
2359
z. B. bei der Herzfrequenz.
03:10
These were all undetected by normal thresholds
59
190333
2462
Diese wurden bei den normalen Grenzwerten nicht bemerkt,
03:12
which would be applied to data.
60
192819
2384
die auf die Daten angewendet wurden.
03:15
So the question is, why couldn't we see it?
61
195227
3119
Die Frage ist also: "Warum konnten wir es nicht vorhersehen?"
03:18
Was this a predictable event?
62
198370
2557
War es ein vorhersehbares Ereignis?
03:20
Can we look more at the patterns in the data
63
200951
2986
Können wir die Muster der Daten näher betrachten,
03:23
to be able to do things better?
64
203961
3356
um besser zu werden?
03:27
So this is a child,
65
207341
2626
Also, das ist ein Kind,
03:29
about the same age as the racing car on stage,
66
209991
3208
etwa im gleichen Alter wie der Rennwagen hier auf der Bühne,
03:33
three months old.
67
213223
1606
3 Monate alt.
03:34
It's a patient with a heart problem.
68
214853
2581
Das ist ein Patient mit einem Herzfehler.
03:37
Now, when you look at some of the data on the screen above,
69
217458
3444
Wenn Sie sich die Daten auf dem Bildschirm oben anschauen
03:40
things like heart rate, pulse, oxygen, respiration rates,
70
220926
4878
also Herzfrequenz, Puls, Sauerstoff, Atemfrequenz –
03:45
they're all unusual for a normal child,
71
225828
3052
sind sie alle ungewöhnlich für ein normales Kind,
03:48
but they're quite normal for the child there,
72
228904
2618
aber normal für dieses Kind.
03:51
and so one of the challenges you have in health care is,
73
231546
4114
Eine Herausforderung im Gesundheitswesen ist:
03:55
how can I look at the patient in front of me,
74
235684
2827
Wie betrachte ich den Patienten direkt vor mir,
03:58
have something which is specific for her,
75
238535
3023
welche Besonderheiten gibt es
04:01
and be able to detect when things start to change,
76
241582
2764
und bin ich in der Lage festzustellen,
04:04
when things start to deteriorate?
77
244370
2075
wann sich der Zustand verschlechtern wird?
04:06
Because like a racing car, any patient,
78
246469
3026
Wie bei einem Rennwagen hat man bei jedem Patienten
04:09
when things start to go bad, you have a short time
79
249519
2952
bei einer Verschlechterung nur sehr wenig Zeit,
04:12
to make a difference.
80
252495
1807
um etwas zu bewirken.
04:14
So what we did is we took a data system
81
254326
2730
Wir haben also das Datensystem genommen,
04:17
which we run every two weeks of the year in Formula 1
82
257080
3107
das wir alle 2 Wochen bei der Formel 1 benutzen
04:20
and we installed it on the hospital computers
83
260211
2978
und haben es auf den Computern installiert,
04:23
at Birmingham Children's Hospital.
84
263213
2266
die in der Birminghamer Kinderklinik stehen.
04:25
We streamed data from the bedside instruments
85
265503
2415
Wir nahmen die Patientendaten
04:27
in their pediatric intensive care
86
267942
2533
auf der Intensivstation
04:30
so that we could both look at the data in real time
87
270499
3431
und konnten sowohl die Daten in Echtzeit betrachten
04:33
and, more importantly, to store the data
88
273954
2848
als auch, was viel wichtiger ist, sie speichern,
04:36
so that we could start to learn from it.
89
276826
3033
um von ihnen zu lernen.
04:39
And then, we applied an application on top
90
279883
4360
Dann haben wir eine Software verwendet
04:44
which would allow us to tease out the patterns in the data
91
284267
3246
die es uns erlaubte, Muster aus den Daten zu filtern.
04:47
in real time so we could see what was happening,
92
287537
2932
Alles in Echtzeit, so konnten wir sehen, was geschah.
04:50
so we could determine when things started to change.
93
290493
3689
Damit konnten wir sehen, wenn sich etwas verändert.
04:54
Now, in motor racing, we're all a little bit ambitious,
94
294206
3839
Im Motorsport sind wir alle sehr anspruchsvoll,
04:58
audacious, a little bit arrogant sometimes,
95
298069
2525
wagemutig und manchmal sogar etwas arrogant,
05:00
so we decided we would also look at the children
96
300618
3374
so entschieden wir die Kinder schon zu untersuchen,
05:04
as they were being transported to intensive care.
97
304016
2933
während sie auf die Intensivstation gebracht wurden.
05:06
Why should we wait until they arrived in the hospital
98
306973
2524
Warum sollten wir warten bis sie die Klinik erreichen,
05:09
before we started to look?
99
309521
1576
um uns die Sache anzusehen?
05:11
And so we installed a real-time link
100
311121
2973
Also installierten wir eine Echtzeit-Verbindung
05:14
between the ambulance and the hospital,
101
314118
2812
zwischen Krankenwagen und Klinik.
05:16
just using normal 3G telephony to send that data
102
316954
3752
Wir nutzten eine normale 3G-Funkverbindung, um die Daten zu übertragen.
05:20
so that the ambulance became an extra bed
103
320730
2463
Der Krankenwagen wurde also ein zusätzliches Bett
05:23
in intensive care.
104
323217
3112
der Intensivstation.
05:26
And then we started looking at the data.
105
326353
3678
Dann schauten wir uns die Daten an.
05:30
So the wiggly lines at the top, all the colors,
106
330055
2897
Die Kurven oben und all die Farben,
05:32
this is the normal sort of data you would see on a monitor --
107
332976
3170
das sind die normalen Daten, die man auf einem Monitor sehen würde –
05:36
heart rate, pulse, oxygen within the blood,
108
336170
3748
Herzfrequenz, Puls, Sauerstoff im Blut
05:39
and respiration.
109
339942
2611
und die Atmung.
05:42
The lines on the bottom, the blue and the red,
110
342577
2729
Die Kurven weiter unten, in blau und rot,
05:45
these are the interesting ones.
111
345330
1477
das sind die interessanten Werte.
05:46
The red line is showing an automated version
112
346831
3044
Die rote Kurve zeigt eine automatisierte Form
05:49
of the early warning score
113
349899
1573
des Frühwarnsystems an,
05:51
that Birmingham Children's Hospital were already running.
114
351496
2715
das bereits in der Kinderklinik in Birmingham eingesetzt wurde.
Es läuft dort seit 2008,
05:54
They'd been running that since 2008,
115
354235
2062
05:56
and already have stopped cardiac arrests
116
356321
2232
und es konnten bereits Herzstillstände gestoppt
05:58
and distress within the hospital.
117
358577
2733
und Herzleiden in der Klinik versorgt werden.
06:01
The blue line is an indication
118
361334
2408
Die blaue Kurve zeigt,
06:03
of when patterns start to change,
119
363766
2476
wenn Muster sich verändern
06:06
and immediately, before we even started
120
366266
2285
und sofort, bevor wir auch nur anfangen
06:08
putting in clinical interpretation,
121
368575
1684
die Daten zu interpretieren,
06:10
we can see that the data is speaking to us.
122
370283
2846
sprechen die Daten zu uns.
06:13
It's telling us that something is going wrong.
123
373153
3512
Sie sagen uns, dass etwas falsch läuft.
06:16
The plot with the red and the green blobs,
124
376689
3792
Das Diagramm mit den roten und grünen Flecken
06:20
this is plotting different components
125
380505
2781
ist die Auswertung verschiedener Daten
06:23
of the data against each other.
126
383310
2523
gegeneinander.
06:25
The green is us learning what is normal for that child.
127
385857
3816
Die grünen zeigen, was für das Kind normal ist .
06:29
We call it the cloud of normality.
128
389697
2586
Wir nennen es die "Wolke der Normalität".
06:32
And when things start to change,
129
392307
2217
Und wenn Dinge anfangen sich zu ändern,
06:34
when conditions start to deteriorate,
130
394548
2540
wenn der Zustand anfängt sich zu verschlechtern,
06:37
we move into the red line.
131
397112
2214
kommen wir zur roten Kurve.
06:39
There's no rocket science here.
132
399350
1633
Da steckt keine große Wissenschaft dahinter.
06:41
It is displaying data that exists already in a different way,
133
401007
4089
Wir bereiten Daten, die bereits existieren, einfach nur in einer anderen Weise auf,
06:45
to amplify it, to provide cues to the doctors,
134
405120
3367
um den Ärzten Hinweise zu geben,
06:48
to the nurses, so they can see what's happening.
135
408511
2714
und den Schwestern, damit sie sehen, was los ist.
06:51
In the same way that a good racing driver
136
411249
3106
In der gleichen Weise wie sich ein guter Rennfahrer
06:54
relies on cues to decide when to apply the brakes,
137
414379
4020
auf Hinweise verlässt, wann er bremsen sollte,
06:58
when to turn into a corner,
138
418423
1452
wann er in die Kurve lenken sollte,
06:59
we need to help our physicians and our nurses
139
419899
2894
müssen wir unseren Ärzten und Schwestern helfen
07:02
to see when things are starting to go wrong.
140
422817
3596
zu erkennen, wann Dinge schief laufen.
07:06
So we have a very ambitious program.
141
426437
2922
Wir haben ein sehr ehrgeiziges Programm.
07:09
We think that the race is on to do something differently.
142
429383
4712
Wir glauben, es ist Zeit, die Dinge anders anzugehen.
07:14
We are thinking big. It's the right thing to do.
143
434119
2880
Wir denken weiträumig. Das ist auch richtig so.
07:17
We have an approach which, if it's successful,
144
437023
3388
Wir haben eine Herangehensweise, die – falls sie erfolgreich ist –
07:20
there's no reason why it should stay within a hospital.
145
440435
2620
nicht nur in der Klinik bleiben sollte.
Sie kann noch viel mehr bewirken.
07:23
It can go beyond the walls.
146
443079
1704
07:24
With wireless connectivity these days,
147
444807
2047
Mit den heutigen Drahtlosverbindungen
07:26
there is no reason why patients, doctors and nurses
148
446878
3420
gibt es keinen Grund, warum Patienten, Ärzte und Schwestern
07:30
always have to be in the same place
149
450322
2147
immer zur gleichen Zeit
07:32
at the same time.
150
452493
1969
am gleichen Ort sein müssen.
07:34
And meanwhile, we'll take our little three-month-old baby,
151
454486
3971
Währenddessen nehmen wir unser 3 Monate altes Baby,
07:38
keep taking it to the track, keeping it safe,
152
458481
3733
bringen es auf die Rennbahn, behüten es
07:42
and making it faster and better.
153
462238
2309
und machen es schneller und besser.
07:44
Thank you very much.
154
464571
1381
Vielen herzlichen Dank.
07:45
(Applause)
155
465976
4954
(Beifall)
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