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

Translator: Gaurav Gupta Reviewer: Rohit Agarwal

Motor racing is a funny old business.

मोटर रेसिंग एक अजीब व्यवसाय है .

We make a new car every year,

हम हर साल एक नई कार बनाते हैं

and then we spend the rest of the season

और फिर बाकी समय बिताते हैं

trying to understand what it is we've built

ये समझने में की हमने क्या बनाया है।

to make it better, to make it faster.

और उसे अधिक तेज़ और बेहतर बनाने में.

And then the next year, we start again.

और फिर अगले साल , हम फिर से शुरू करते हैं.

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

अब, आप के सामने काफी जटिल कार है .

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

चेसिस, 11,000 घटकों से बना है

the engine another 6,000,

इंजन और 6000 से,

the electronics about eight and a half thousand.

साड़े आठ हजार इलेक्ट्रॉनिक्स.

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

तो 25,000 चीज़ें हैं जो गलत हो सकती हैं.

So motor racing is very much about attention to detail.

तो मोटर रेसिंग विस्तार पर ध्यान के बारे में है.

The other thing about Formula 1 in particular

विशेष रूप से, फॉर्मूला 1 में

is we're always changing the car.

हम हमेशा कार बदलते रहते हैं.

We're always trying to make it faster.

हम हमेशा इसे तेज बनाने के लिए कोशिश करते हैं.

So every two weeks, we will be making

हर दो हफ्ते, हम 5000 नए घटक

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

कार में फिट करने के लिए बनायेंगे.

Five to 10 percent of the race car

पांच से 10 प्रतिशत रेस कार

will be different every two weeks of the year.

हर दो सप्ताह में बदल जाएँगी.

So how do we do that?

यह हम कैसे करते हैं?

Well, we start our life with the racing car.

हम रेसिंग कार के साथ शुरू करते हैं.

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

चीजों को मापने के लिए कार पर बहुत सेंसर होते हैं.

On the race car in front of you here

यहाँ आप के सामने रेस कार पर

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

एक दौड़ में जाने से पहले 120 सेंसर होते हैं.

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

यह कार के आस - पास हर तरह की चीजों को मापता है .

That data is logged. We're logging about

उससे डेटा लॉग होता है . तकरीबन 500 मापदंड

500 different parameters within the data systems,

डेटा सिस्टम के भीतर,

about 13,000 health parameters and events

13,000 स्वास्थ्य मानक और घटनाऐ

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

बताने के लिए की चीज़े काम नहीं कर रही हैं,

and we're sending that data back to the garage

और हम डेटा भेज रहे हैं वापस गेराज में

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

प्रति सेकंड 2-4 megabits के दर पर, टेलीमेटरी का उपयोग कर .

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

तो एक, दो घंटे की दौड़ के दौरान एक कार भेजेगी

750 million numbers.

750 मिलियन संख्याए.

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

यह दोगुना है हमारे जीवनकाल में

speaks in a lifetime.

बोले शब्दों से.

It's a huge amount of data.

यह डेटा की एक बड़ी मात्रा है .

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

लेकिन सिर्फ जानकारी होना और मापना पर्याप्त नहीं है .

You need to be able to do something with it.

आप इसके साथ कुछ करने में सक्षम भी होने चाहिए.

So we've spent a lot of time and effort

इसलिए हमने बहोत समय और प्रयास दिया है

in turning the data into stories

डेटा से कहानिया बनाने में

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

इंजन की सही स्थिति जानने के लिए

how are the tires degrading,

टायर कैसे जल रहे हैं

what's the situation with fuel consumption?

ईंधन की खपत क्या है?

So all of this is taking data

तो यह सब डेटा ले जा रहा है

and turning it into knowledge that we can act upon.

और ज्ञान में बदल हम इस पर कार्रवाई कर सकते हैं .

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

चलिये डेटा के एक हिस्से पर नजर डालते हैं.

Let's pick a bit of data from

यह डेटा लेते हैं

another three-month-old patient.

एक तीन महीने की उम्र के रोगी से .

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

यह एक बच्चा है , और आप यहाँ देख रहे हैं वास्तविक डेटा

and on the far right-hand side,

और दाएँ हाथ की ओर,

where everything starts getting a little bit catastrophic,

सब कुछ भयावह हो रहा है

that is the patient going into cardiac arrest.

मरीज को हृदय का दौरा हो रहा है .

It was deemed to be an unpredictable event.

यह एक अप्रत्याशित घटना थी.

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

इसकी कोई भविष्यवाणी नहीं कर सकता था

But when we look at the information there,

लेकिन हम जब जानकारी को देखते हैं,

we can see that things are starting to become

चीज़े अजीब हो रही थी

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

हृदय के दौरे से पांच मिनट पहले.

We can see small changes

हम छोटे परिवर्तन देख सकते हैं

in things like the heart rate moving.

दिल की दर में .

These were all undetected by normal thresholds

ये सामान्य रूप से दिखते नहीं थे

which would be applied to data.

डेटा में.

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

तो सवाल है , यह हमें दिखते क्यों नहीं थे?

Was this a predictable event?

क्या यह पूर्वकथनीय घटना थी?

Can we look more at the patterns in the data

क्या हम डेटा में पैटर्न देख सकते हैं

to be able to do things better?

बेहतर रूप से कार्य करने के लिए?

So this is a child,

यह एक बच्चा है

about the same age as the racing car on stage,

इस रेसिंग कार की ही उम्र का,

three months old.

तीन महीने.

It's a patient with a heart problem.

यह दिल की समस्या का रोगी है.

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

अब, आप ऊपर स्क्रीन पर डेटा देखे,

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

धड़कन, नाड़ी, ऑक्सीजन, श्वसन दर,

they're all unusual for a normal child,

एक सामान्य बच्चे के लिए सब असामान्य हैं

but they're quite normal for the child there,

लेकिन वे वहाँ एक बच्चे के लिए सामान्य हैं

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

इसलिए स्वास्थ्य के क्षेत्र में चुनौती है,

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

मैं मरीज को कैसे देख सकता हूँ

have something which is specific for her,

उसके लिए विशिष्ट रूप से

and be able to detect when things start to change,

पता लगा सकूं जब चीज़े बदलनी शुरू हो

when things start to deteriorate?

चीज़े जब खराब हो?

Because like a racing car, any patient,

क्योंकि एक रेसिंग कार की तरह, किसी भी मरीज के साथ,

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

हालात खराब होने पर समय बहोत कम होता है

to make a difference.

कुछ करने के लिए.

So what we did is we took a data system

तो हमने एक डेटा प्रणाली ली

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

जो हम फॉर्मूला 1 में साल में दो सप्ताह चलाते हैं

and we installed it on the hospital computers

और हमने अस्पताल के कंप्यूटर में इसे डाला

at Birmingham Children's Hospital.

बर्मिंघम में बच्चों के अस्पताल में .

We streamed data from the bedside instruments

हमने बिस्तर उपकरणों से डेटा लिया

in their pediatric intensive care

बाल गहन चिकित्सा देखभाल से

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

ताकि हम वास्तविक समय में डेटा देख सके

and, more importantly, to store the data

और अधिक महत्वपूर्ण बात, डेटा स्टोर कर सके

so that we could start to learn from it.

इसलिए कि हम उससे सीखना शुरू करें.

And then, we applied an application on top

और फिर, हमने शीर्ष पर एक आवेदन लगाया

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

जो हमें डेटा में पैटर्न देखने देता

in real time so we could see what was happening,

वास्तविक समय में, तो हम क्या हो रहा था देख सकें

so we could determine when things started to change.

हम देख सके जब चीज़े बदलना शुरू करती हैं.

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

मोटर रेसिंग में, हम सब महत्वाकांक्षी होते हैं

audacious, a little bit arrogant sometimes,

दुस्साहसिक, कभी कभी अभिमानी,

so we decided we would also look at the children

इसलिए हमने भी बच्चों को देखा

as they were being transported to intensive care.

जब वेह सघन चिकित्सा के लिए ले जाये जा रहे थे.

Why should we wait until they arrived in the hospital

उनके अस्पताल में पहुचने तक हम इंतज़ार क्यों करें

before we started to look?

उन्हें देखने का?

And so we installed a real-time link

और इसलिए हमने एक वास्तविक समय में लिंक स्थापित किया

between the ambulance and the hospital,

एंबुलेंस और अस्पताल के बीच ,

just using normal 3G telephony to send that data

सामान्य 3 जी टेलीफोनी का उपयोग कर

so that the ambulance became an extra bed

एम्बुलेंस एक बाहरी बिस्तर बन गया

in intensive care.

गहन देखभाल में.

And then we started looking at the data.

और फिर हमने डेटा पर तलाश शुरू की.

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

तो शीर्ष पर हिलती टेढ़ी मेढ़ी रंगीन लाइने,

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

एक मॉनीटर पर सामान्य प्रकार से दिखेगी -

heart rate, pulse, oxygen within the blood,

हृदय गति, नाड़ी , रक्त के भीतर ऑक्सीजन,

and respiration.

और श्वसन.

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

नीचे, नीले और लाल लाइने

these are the interesting ones.

यह दिलचस्प होते हैं.

The red line is showing an automated version

लाल रेखा एक स्वचालित संस्करण दिखा रहा है

of the early warning score

पूर्व चेतावनी स्कोर का

that Birmingham Children's Hospital were already running.

जो बर्मिंघम बच्चों के अस्पताल में पहले से ही चल रहा था.

वे 2008 से चला रहे हैं

They'd been running that since 2008,

and already have stopped cardiac arrests

और पहले से ही हृदय के दौरे रोक दिए थे

and distress within the hospital.

और अस्पताल के अंदर का संकट.

The blue line is an indication

ब्लू लाइन एक संकेत है

of when patterns start to change,

पैटर्न बदलने के समय का,

and immediately, before we even started

और इससे पहले कि हम शुरू करते

putting in clinical interpretation,

क्लिनिकी व्याख्या देखना,

we can see that the data is speaking to us.

हम देख सकते हैं की डाटा हमसे बात करता है.

It's telling us that something is going wrong.

यह बता रहा है की कुछ गलत हो रहा है.

The plot with the red and the green blobs,

लाल और हरे रंग के गोले,

this is plotting different components

यह विभिन्न डाटा घटकों को रच रहा है

of the data against each other.

एक दूसरे के सामने.

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

हरा हमें उस बच्चे के लिए सामान्य क्या है दिखा रहा है.

We call it the cloud of normality.

इसे सामान्य के बादल कहते हैं.

And when things start to change,

और जब चीज़े बदलना शुरू होती हैं,

when conditions start to deteriorate,

स्थिति खराब होती है,

we move into the red line.

हम लाल रेखा में चले जाते हैं.

There's no rocket science here.

यहाँ कोई रॉकेट विज्ञान नहीं है.

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

यह पहले से मौजूद डाटा को एक अलग तरीके से प्रदर्शित करना है

to amplify it, to provide cues to the doctors,

इसे बढ़ाना, डॉक्टरों को संकेत प्रदान करने के लिए ,

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

नर्सों के लिए, वो जान सके क्या हो रहा है.

In the same way that a good racing driver

जिस तरह एक अच्छा रेसिंग ड्राइवर

relies on cues to decide when to apply the brakes,

संकेतों पर निर्भर करता है ब्रेक लगाने के लिए,

when to turn into a corner,

एक कोने में मुड़ते हुए,

we need to help our physicians and our nurses

हमें चिकित्सकों और नर्सों की मदद करनी है

to see when things are starting to go wrong.

बात बिगड़ने से पहले.

So we have a very ambitious program.

तो यह एक बहुत ही महत्वाकांक्षी कार्यक्रम है.

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

हम कुछ अलग करने की दौड़ पर हैं.

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

हम बड़ा सोच रहे हैं. यह सही चीज़ है.

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

एक दृष्टिकोण है, अगर यह सफल होता है

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

यह अस्पताल के बहार और जगह भी

जा सकता है.

It can go beyond the walls.

With wireless connectivity these days,

इन दिनों वायरलेस कनेक्टिविटी के साथ,

there is no reason why patients, doctors and nurses

कोई कारण नहीं है की मरीज, डॉक्टरों और नर्स

always have to be in the same place

हमेशा एक ही जगह पर हो

at the same time.

एक ही समय पर.

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

और इस बीच , हम अपने छोटे से तीन माह के बच्चे को ले

keep taking it to the track, keeping it safe,

ट्रैक पर जायेंगे, इसे सुरक्षित रखेंगे

and making it faster and better.

और इसे तेज़ और बेहतर बनायेंगे.

Thank you very much.

बहुत बहुत धन्यवाद.

(Applause)

(तालियां)