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

Peter van Manen: ¿Cómo las carreras de F1 pueden ayudar a... los bebés?

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2013-08-01 ・ TED


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Peter van Manen: ¿Cómo las carreras de F1 pueden ayudar a... los bebés?

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Traductor: Oscar Paez Revisor: Sebastian Betti
00:12
Motor racing is a funny old business.
0
12336
2233
Las carreras de autos son un oficio viejo y divertido.
00:14
We make a new car every year,
1
14593
2293
Hacemos un auto nuevo cada año,
00:16
and then we spend the rest of the season
2
16910
2164
y después pasamos el resto de la temporada
00:19
trying to understand what it is we've built
3
19098
2752
tratando de entender qué fue lo que hicimos
00:21
to make it better, to make it faster.
4
21874
3197
para mejorarlo, para hacerlo más rápido.
00:25
And then the next year, we start again.
5
25095
3251
Luego, al año siguiente, empezamos de nuevo.
00:28
Now, the car you see in front of you is quite complicated.
6
28370
4214
Ahora, este auto es bastante complejo.
00:32
The chassis is made up of about 11,000 components,
7
32608
3595
El chasis tiene unos 11 000 componentes.
00:36
the engine another 6,000,
8
36227
2444
El motor otros 6000.
00:38
the electronics about eight and a half thousand.
9
38695
3069
La parte electrónica unos 500 000.
00:41
So there's about 25,000 things there that can go wrong.
10
41788
4377
Así que hay unas 25 000 cosas que pueden salir mal.
00:46
So motor racing is very much about attention to detail.
11
46189
4802
Por eso en las carreras hay mucho de atención al detalle.
00:51
The other thing about Formula 1 in particular
12
51015
3239
La otra cosa de la Fórmula 1 en particular
00:54
is we're always changing the car.
13
54278
2100
es que siempre estamos cambiando el auto.
00:56
We're always trying to make it faster.
14
56402
2256
Siempre estamos tratando de hacerlo más rápido.
00:58
So every two weeks, we will be making
15
58682
2960
Así que a cada 2 semanas
01:01
about 5,000 new components to fit to the car.
16
61666
4176
hay que adaptar unos 5000 componentes nuevos al auto.
01:05
Five to 10 percent of the race car
17
65866
2154
Del 5 % al 10 % del auto
01:08
will be different every two weeks of the year.
18
68044
3728
va a ser diferente cada 2 semanas.
01:11
So how do we do that?
19
71796
2285
¿Cómo lo hacemos?
01:14
Well, we start our life with the racing car.
20
74105
3720
Bueno, empezamos con el auto existente,
01:17
We have a lot of sensors on the car to measure things.
21
77849
3967
tenemos muchos sensores dentro para medir cosas.
01:21
On the race car in front of you here
22
81840
1858
En el auto que ven aquí
01:23
there are about 120 sensors when it goes into a race.
23
83722
3135
hay unos 120 sensores activados al momento de correr.
01:26
It's measuring all sorts of things around the car.
24
86881
3628
Miden todo tipo de cosas en el auto.
01:30
That data is logged. We're logging about
25
90533
2028
Se registran los datos. Registramos unos
01:32
500 different parameters within the data systems,
26
92585
3680
500 parámetros distintos en el sistema,
01:36
about 13,000 health parameters and events
27
96289
3641
unos 13 000 parámetros y eventos de monitoreo
01:39
to say when things are not working the way they should do,
28
99954
4541
por si algo no funciona como debería,
01:44
and we're sending that data back to the garage
29
104519
2801
y esos datos llegan al garaje
01:47
using telemetry at a rate of two to four megabits per second.
30
107344
4955
por telemetría a una velocidad de 2 a 4 megabytes por segundo.
01:52
So during a two-hour race, each car will be sending
31
112323
3103
Así que en una carrera de 2 horas, cada auto emite
01:55
750 million numbers.
32
115450
2251
750 millones de números.
01:57
That's twice as many numbers as words that each of us
33
117725
3119
Eso es el doble de números que las palabras que cada uno de nosotros
02:00
speaks in a lifetime.
34
120868
1607
usa durante toda la vida.
02:02
It's a huge amount of data.
35
122499
2594
Es una cantidad enorme de datos.
02:05
But it's not enough just to have data and measure it.
36
125117
2621
Pero no basta con tener los datos y medirlos.
02:07
You need to be able to do something with it.
37
127762
2134
Hay que hacer algo con ellos.
02:09
So we've spent a lot of time and effort
38
129920
2370
Así que dedicamos mucho tiempo y esfuerzo
02:12
in turning the data into stories
39
132314
1845
a convertir esos datos en historias
02:14
to be able to tell, what's the state of the engine,
40
134183
3081
que puedan indicar el estado del motor,
02:17
how are the tires degrading,
41
137288
2248
el desgaste de las llantas,
02:19
what's the situation with fuel consumption?
42
139560
3724
el consumo de combustible.
02:23
So all of this is taking data
43
143308
2764
Todo esto toma datos
02:26
and turning it into knowledge that we can act upon.
44
146096
3778
y los convierte en conocimiento sobre el cual actuar.
02:29
Okay, so let's have a look at a little bit of data.
45
149898
2614
Bien, veamos un poco los datos.
02:32
Let's pick a bit of data from
46
152536
2006
Tomemos datos de
02:34
another three-month-old patient.
47
154566
3055
otro paciente de 3 meses.
02:37
This is a child, and what you're seeing here is real data,
48
157645
4147
Es un niño, estamos viendo datos reales,
02:41
and on the far right-hand side,
49
161816
1953
en el extremo derecho,
02:43
where everything starts getting a little bit catastrophic,
50
163793
2762
todo se ve un poco catastrófico.
02:46
that is the patient going into cardiac arrest.
51
166579
3361
Es una paciente que tiene un paro cardíaco.
02:49
It was deemed to be an unpredictable event.
52
169964
3208
Era un evento impredecible.
02:53
This was a heart attack that no one could see coming.
53
173196
3765
Nadie pudo ver venir este ataque.
02:56
But when we look at the information there,
54
176985
2526
Pero al analizar la información,
02:59
we can see that things are starting to become
55
179535
2325
vemos que las cosas se ponen algo sospechosas
03:01
a little fuzzy about five minutes or so before the cardiac arrest.
56
181884
4005
unos 5 minutos antes del paro.
03:05
We can see small changes
57
185913
2013
Podemos ver pequeñas variaciones
03:07
in things like the heart rate moving.
58
187950
2359
en el movimiento del corazón.
03:10
These were all undetected by normal thresholds
59
190333
2462
Pasaron desapercibidas a los umbrales normales
03:12
which would be applied to data.
60
192819
2384
que se aplican a los datos.
03:15
So the question is, why couldn't we see it?
61
195227
3119
La pregunta es: ¿por qué no lo pudimos prever?
03:18
Was this a predictable event?
62
198370
2557
¿Era un evento predecible?
03:20
Can we look more at the patterns in the data
63
200951
2986
¿Podemos ver otros patrones en los datos
03:23
to be able to do things better?
64
203961
3356
que nos ayuden a mejorar las cosas?
03:27
So this is a child,
65
207341
2626
Este bebé,
03:29
about the same age as the racing car on stage,
66
209991
3208
tiene casi la misma edad que este auto,
03:33
three months old.
67
213223
1606
3 meses.
03:34
It's a patient with a heart problem.
68
214853
2581
Es un paciente con un problema cardíaco.
03:37
Now, when you look at some of the data on the screen above,
69
217458
3444
Ahora, cuando analizamos los datos de la pantalla,
03:40
things like heart rate, pulse, oxygen, respiration rates,
70
220926
4878
las pulsaciones del corazón, el oxígeno, los niveles de respiración,
03:45
they're all unusual for a normal child,
71
225828
3052
todo es irregular para un bebé normal,
03:48
but they're quite normal for the child there,
72
228904
2618
pero bastante normal para ese bebé.
03:51
and so one of the challenges you have in health care is,
73
231546
4114
Por eso uno de los desafíos de la salud infantil es,
03:55
how can I look at the patient in front of me,
74
235684
2827
¿cómo analizar a la paciente,
03:58
have something which is specific for her,
75
238535
3023
tener algo específico para ella,
04:01
and be able to detect when things start to change,
76
241582
2764
y poder detectar cuando algo esté cambiando,
04:04
when things start to deteriorate?
77
244370
2075
cuando las cosas empiecen a deteriorarse?
04:06
Because like a racing car, any patient,
78
246469
3026
Porque como con un auto de carreras, con cualquier paciente,
04:09
when things start to go bad, you have a short time
79
249519
2952
cuando las cosas empiezan a salir mal, tenemos poco tiempo
04:12
to make a difference.
80
252495
1807
para marcar la diferencia.
04:14
So what we did is we took a data system
81
254326
2730
Tomamos el sistema de datos
04:17
which we run every two weeks of the year in Formula 1
82
257080
3107
que usamos cada 2 semanas en la Fórmula 1
04:20
and we installed it on the hospital computers
83
260211
2978
y lo instalamos en las computadoras de los hospitales...
04:23
at Birmingham Children's Hospital.
84
263213
2266
del Hospital Infantil de Birmingham.
04:25
We streamed data from the bedside instruments
85
265503
2415
Transmitimos los datos de los instrumentos
04:27
in their pediatric intensive care
86
267942
2533
de los cuidados intensivos pediátricos
04:30
so that we could both look at the data in real time
87
270499
3431
para que los dos pudiéramos ver los datos en tiempo real
04:33
and, more importantly, to store the data
88
273954
2848
y, más importante, almacenar los datos
04:36
so that we could start to learn from it.
89
276826
3033
para poder empezar a aprender de ellos.
04:39
And then, we applied an application on top
90
279883
4360
Luego, instalamos una aplicación
04:44
which would allow us to tease out the patterns in the data
91
284267
3246
que nos permitiría jugar con los patrones de datos
04:47
in real time so we could see what was happening,
92
287537
2932
en tiempo real para ver qué pasaba,
04:50
so we could determine when things started to change.
93
290493
3689
para poder detectar el momento en que cosas empezaran a cambiar.
04:54
Now, in motor racing, we're all a little bit ambitious,
94
294206
3839
Ahora, en las carreras, todos somos un poco ambiciosos,
04:58
audacious, a little bit arrogant sometimes,
95
298069
2525
audaces, un poco arrogantes a veces,
05:00
so we decided we would also look at the children
96
300618
3374
Así que decidimos que también veríamos a los niños
05:04
as they were being transported to intensive care.
97
304016
2933
mientras los transportaban a cuidados intensivos.
05:06
Why should we wait until they arrived in the hospital
98
306973
2524
¿Por qué esperar a que llegaran al hospital
05:09
before we started to look?
99
309521
1576
para empezar a analizar?
05:11
And so we installed a real-time link
100
311121
2973
Por eso instalamos un enlace en vivo
05:14
between the ambulance and the hospital,
101
314118
2812
entre la ambulancia y el hospital,
05:16
just using normal 3G telephony to send that data
102
316954
3752
usando solo telefonía 3G para enviar los datos,
05:20
so that the ambulance became an extra bed
103
320730
2463
así la ambulancia se convirtió en una cama extra
05:23
in intensive care.
104
323217
3112
de cuidados intensivos.
05:26
And then we started looking at the data.
105
326353
3678
Luego empezamos a ver los datos,
05:30
So the wiggly lines at the top, all the colors,
106
330055
2897
las líneas onduladas de arriba, todos los colores,
05:32
this is the normal sort of data you would see on a monitor --
107
332976
3170
son los datos típicos que se ven en el monitor:
05:36
heart rate, pulse, oxygen within the blood,
108
336170
3748
latidos de corazón, pulso, oxígeno en sangre,
05:39
and respiration.
109
339942
2611
respiración.
05:42
The lines on the bottom, the blue and the red,
110
342577
2729
Las líneas de abajo, las azules y rojas,
05:45
these are the interesting ones.
111
345330
1477
son las interesantes.
05:46
The red line is showing an automated version
112
346831
3044
La línea roja muestra una versión automatizada
05:49
of the early warning score
113
349899
1573
de un puntaje de advertencia temprana
05:51
that Birmingham Children's Hospital were already running.
114
351496
2715
que ya el hospital de Birmingham tenía en funcionamiento.
Ha estado funcionando desde el 2008
05:54
They'd been running that since 2008,
115
354235
2062
05:56
and already have stopped cardiac arrests
116
356321
2232
y prevenido paros cardíacos
05:58
and distress within the hospital.
117
358577
2733
y angustias en el hospital.
06:01
The blue line is an indication
118
361334
2408
La línea azul es un indicador
06:03
of when patterns start to change,
119
363766
2476
de cambio en los patrones,
06:06
and immediately, before we even started
120
366266
2285
e inmediatamente, antes de siquiera de empezar
06:08
putting in clinical interpretation,
121
368575
1684
las interpretaciones médicas,
06:10
we can see that the data is speaking to us.
122
370283
2846
podemos ver cómo hablan los datos.
06:13
It's telling us that something is going wrong.
123
373153
3512
Nos dicen que algo está mal.
06:16
The plot with the red and the green blobs,
124
376689
3792
Las manchas rojas y verdes
06:20
this is plotting different components
125
380505
2781
grafican diferentes componentes
06:23
of the data against each other.
126
383310
2523
de datos unos contra otros.
06:25
The green is us learning what is normal for that child.
127
385857
3816
La verde somos nosotros aprendiendo qué es normal para ese niño.
06:29
We call it the cloud of normality.
128
389697
2586
Lo que llamamos la nube de normalidad.
06:32
And when things start to change,
129
392307
2217
Y cuando las cosas comienzan a cambiar,
06:34
when conditions start to deteriorate,
130
394548
2540
cuando las condiciones comienzan a deteriorarse,
06:37
we move into the red line.
131
397112
2214
nos movemos a la mancha roja.
06:39
There's no rocket science here.
132
399350
1633
No hay ninguna ciencia complicada ahí.
06:41
It is displaying data that exists already in a different way,
133
401007
4089
Está mostrando datos que ya existen de una manera diferente
06:45
to amplify it, to provide cues to the doctors,
134
405120
3367
para ampliarla, para dar señales a los médicos,
06:48
to the nurses, so they can see what's happening.
135
408511
2714
a las enfermeras, para que puedan ver lo que está pasando.
06:51
In the same way that a good racing driver
136
411249
3106
De la misma forma que un buen piloto de carreras
06:54
relies on cues to decide when to apply the brakes,
137
414379
4020
confía en las señales para saber cuándo frenar,
06:58
when to turn into a corner,
138
418423
1452
cuándo girar en una esquina,
06:59
we need to help our physicians and our nurses
139
419899
2894
necesitamos ayudar a nuestros médicos y enfermeras
07:02
to see when things are starting to go wrong.
140
422817
3596
a ver cuando las cosas empiezan a salir mal.
07:06
So we have a very ambitious program.
141
426437
2922
Así que tenemos un programa bastante ambicioso.
07:09
We think that the race is on to do something differently.
142
429383
4712
Creemos que empezó la carrera para hacer algo diferente.
07:14
We are thinking big. It's the right thing to do.
143
434119
2880
Estamos pensando en grande, como es debido.
07:17
We have an approach which, if it's successful,
144
437023
3388
Tenemos un enfoque que, de prosperar,
07:20
there's no reason why it should stay within a hospital.
145
440435
2620
no hay razón para que se quede en un hospital.
Puede traspasar fronteras.
07:23
It can go beyond the walls.
146
443079
1704
07:24
With wireless connectivity these days,
147
444807
2047
Con las conexiones inalámbricas de hoy en día,
07:26
there is no reason why patients, doctors and nurses
148
446878
3420
no hay razón para que los pacientes, médicos y enfermeras
07:30
always have to be in the same place
149
450322
2147
deban estar siempre en el mismo lugar,
07:32
at the same time.
150
452493
1969
al mismo tiempo.
07:34
And meanwhile, we'll take our little three-month-old baby,
151
454486
3971
Mientras tanto, tomaremos nuestro bebé de 3 meses,
07:38
keep taking it to the track, keeping it safe,
152
458481
3733
lo llevaremos a la pista, lo cuidaremos,
07:42
and making it faster and better.
153
462238
2309
y lo haremos mejor y más rápido.
07:44
Thank you very much.
154
464571
1381
Muchas gracias.
07:45
(Applause)
155
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