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

Translator: Frances Sinanu Reviewer: Egi Ryan Aldino

Motor racing is a funny old business.

Balap motor adalah bisnis lama yang menyenangkan.

We make a new car every year,

Kami membuat sebuah mobil baru setiap tahun,

and then we spend the rest of the season

dan kemudian kami menghabiskan sisa musim

trying to understand what it is we've built

mencoba untuk mengerti apa yang telah kami buat

to make it better, to make it faster.

untuk membuatnya lebih baik, lebih cepat.

And then the next year, we start again.

Dan kemudian tahun berikutnya, kami mulai lagi.

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

Sekarang, mobil yang Anda lihat di depan Anda cukup rumit.

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

Casis terbuat dari 11.000 komponen,

the engine another 6,000,

mesinnya terbuat dari 6.000 komponen,

the electronics about eight and a half thousand.

elektroniknya terbuat dari delapan ribu lima ratus komponen.

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

Maka ada sekitar 25.000 komponen di sana yang bisa rusak.

So motor racing is very much about attention to detail.

Jadi balap motor kurang lebih adalah memperhatikan detail.

The other thing about Formula 1 in particular

Hal lain mengenai Formula 1 khususnya

is we're always changing the car.

adalah kami selalu merubah mobil.

We're always trying to make it faster.

Kami selalu mencoba untuk membuatnya lebih cepat.

So every two weeks, we will be making

Jadi setiap dua minggu, kami akan membuat

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

sekitar 5.000 komponen baru untuk mobil.

Five to 10 percent of the race car

5 sampai 10 persen mobil balap

will be different every two weeks of the year.

akan berbeda setiap dua minggu sepanjang tahun.

So how do we do that?

Bagaimana kami melakukannya?

Well, we start our life with the racing car.

Kami memulai hidup kami dengan mobil balap.

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

Kami memiliki banyak sensor pada mobil untuk mengukur banyak hal.

On the race car in front of you here

Pada mobil balap di depan Anda,

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

ada sekitar 120 sensor ketika masuk balapan.

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

Sensor itu mengukur semua hal di sekitar mobil.

That data is logged. We're logging about

Data tersebut tercatat. Kami mencatat sekitar

500 different parameters within the data systems,

500 parameter berbeda di dalam sistem data,

about 13,000 health parameters and events

sekitar 13.000 parameter kesehatan dan kejadian

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

untuk memberitahu ketika sistem tidak bekerja seperti seharusnya,

and we're sending that data back to the garage

dan kami mengirim data kembali ke bengkel

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

menggunakan telemetry dengan kecepatan data 2 sampai 4 megabits per detik.

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

Jadi selama dua jam balapan, setiap mobil akan mengirim

750 million numbers.

750 juta angka.

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

Itu dua kali lebih banyak dari kata-kata yang setiap orang

speaks in a lifetime.

ucapkan di dalam hidupnya.

It's a huge amount of data.

Itu merupakan data yang sangat banyak.

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

Tapi tidak cukup hanya memiliki data dan mengukurnya.

You need to be able to do something with it.

Anda harus bisa melakukan sesuatu dengan data tersebut.

So we've spent a lot of time and effort

Jadi kami menghabiskan banyak waktu dan usaha

in turning the data into stories

untuk mengubah data menjadi cerita

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

untuk dapat memberi tahu, apakah keadaan mesin,

how are the tires degrading,

bagaimana ban mengalami kerusakan,

what's the situation with fuel consumption?

bagaimana keadaan konsumsi bahan bakar?

So all of this is taking data

Jadi semua ini adalah mengambil data

and turning it into knowledge that we can act upon.

dan mengubahnya menjadi pengetahuan yang dapat kita tindak.

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

Oke, maka mari kita lihat sedikit data.

Let's pick a bit of data from

Mari ambil sedikit data dari

another three-month-old patient.

pasien berumur tiga bulan.

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

Ini adalah seorang anak, dan yang Anda lihat adalah data sebenarnya,

and on the far right-hand side,

dan jauh di sebelah kanan,

where everything starts getting a little bit catastrophic,

dimana semua mulai kacau,

that is the patient going into cardiac arrest.

itulah saat pasien mengalami serangan jantung.

It was deemed to be an unpredictable event.

Itu dianggap sebagai peristiwa yang tidak dapat diprediksi.

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

Ini adalah sebuah serangan jantung yang tidak dapat diprediksi oleh siapa pun.

But when we look at the information there,

Tapi jika kami lihat informasi di sana,

we can see that things are starting to become

kami dapat lihat bahwa keadaan mulai

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

sedikit membingungkan sekitar lima menit atau sekitarnya sebelum serangan jantung.

We can see small changes

Kita dapat lihat perubahan kecil

in things like the heart rate moving.

di sesuatu yang menyerupai denyut jantung.

These were all undetected by normal thresholds

Ini semua tidak terdeteksi oleh batasan normal

which would be applied to data.

dimana akan diaplikasikan ke data.

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

Jadi pertanyaannya adalah, mengapa kita tidak dapat melihat itu?

Was this a predictable event?

Apakah ini kejadian yang dapat diprediksi?

Can we look more at the patterns in the data

Dapatkah kita lihat lebih dalam pada pola pada data

to be able to do things better?

untuk dapat melakukan ini lebih baik?

So this is a child,

Jadi anak kecil ini,

about the same age as the racing car on stage,

berusia sama dengan mobil balap di panggung,

three months old.

tiga bulan.

It's a patient with a heart problem.

Dia adalah pasien dengan masalah jantung.

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

Sekarang, ketika Anda melihat beberapa data pada layar di atas,

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

hal-hal seperti denyut jantung, oksigen, laju respirase,

they're all unusual for a normal child,

mereka semua tidak normal untuk anak kecil,

but they're quite normal for the child there,

tapi mereka normal untuk anak di sana,

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

dan juga salah satu dari tantangan yang anda hadapi dalam dunia kesehatan adalah,

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

bagaimana saya dapat melihat pasien di depan saya,

have something which is specific for her,

memiliki sesuatu yang spesifik untuk dia,

and be able to detect when things start to change,

dan dapat mendeteksi ketika mulai terjadi perubahan,

when things start to deteriorate?

ketika mulai terjadi kerusakan?

Because like a racing car, any patient,

Karena seperti mobil balap, pasien manapun,

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

ketika mulai terjadi kerusakan, Anda memiliki waktu singkat

to make a difference.

untuk melakukan perubahan.

So what we did is we took a data system

Jadi apa yang kami lakukan adalah kami mengambil data sistem

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

yang kami lakukan setiap dua minggu sepanjang tahun di Formula 1

and we installed it on the hospital computers

dan kami memasangnya pada komputer rumah sakit

at Birmingham Children's Hospital.

di Rumah Sakt Anak Birmingham.

We streamed data from the bedside instruments

Kami mengambil data dari instrumen di sekitar ranjang pasien

in their pediatric intensive care

di perawatan pediatrik intensif mereka

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

jadi kita dapat melihat data pada waktu yang sama (secara langsung)

and, more importantly, to store the data

dan, yang terpenting, untuk menyimpan data

so that we could start to learn from it.

jadi kita dapat memulai mempelajarinya.

And then, we applied an application on top

Dan kemudian, kami memasang sebuah aplikasi di atas

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

yang membuat kita dapat melihat pola dari data

in real time so we could see what was happening,

dalam waktu sesungguhnya sehingga kita dapat melihat apa yang sedang terjadi,

so we could determine when things started to change.

jadi kita dapat mengetahui ketika mulai terjadi perubahan.

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

Sekarang, dalam balap motor, kami sedikit ambisius,

audacious, a little bit arrogant sometimes,

berani, sedikit arogan terkadang,

so we decided we would also look at the children

jadi kami memutuskan untuk juga melihat pada anak-anak

as they were being transported to intensive care.

ketika merika dipindahkan ke perawatan intensif.

Why should we wait until they arrived in the hospital

Mengapa kami harus menunggu hingga mereka tiba di rumah sakit

before we started to look?

sebelum mulai melihat?

And so we installed a real-time link

Dan maka kami memasang sebuah koneksi real-time

between the ambulance and the hospital,

antara ambulans dan rumah sakit,

just using normal 3G telephony to send that data

hanya menggunakan sinyal telefon 3G normal untuk mengirim data

so that the ambulance became an extra bed

maka ambulans menjadi sebuah ranjang extra

in intensive care.

di perawatan intensif.

And then we started looking at the data.

Dan kemudian kami mulai melihat pada data.

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

Maka data yang bergoyang di atas, semua warna,

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

ini adalah data normal yang anda ingin lihat pada monitor --

heart rate, pulse, oxygen within the blood,

laju jantung, denyut, oksigen dalam darah,

and respiration.

dan respirasi.

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

Garis di bawah, biru dan merah,

these are the interesting ones.

ini yang menarik.

The red line is showing an automated version

Garis merah menunjukkan versi otomatis

of the early warning score

dari nilai peringatan awal

that Birmingham Children's Hospital were already running.

yang Rumah Sakit Anak Birmingham sudah lakukan.

Mereka menggnakannya sejak 2008,

They'd been running that since 2008,

and already have stopped cardiac arrests

dan sudah menghentikan serangan jantung

and distress within the hospital.

dan kesulitan dalam rumah sakit.

The blue line is an indication

Garis biru adalah sebuah indikator

of when patterns start to change,

ketika pola mulai berubah,

and immediately, before we even started

dan seketika, bahkan sebelum kita mulai

putting in clinical interpretation,

meletakkannya pada interpretasi klinik,

we can see that the data is speaking to us.

kita dapat melihat data berbicara pada kita.

It's telling us that something is going wrong.

Dia memberitahu kita bahwa ada yang salah.

The plot with the red and the green blobs,

Garis pada gumpalan merah dan hijau,

this is plotting different components

ini adalah garis komponen berbeda

of the data against each other.

dari data satu sama lain.

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

Garis hijau adalah kita mempelajari apa yang normal pada anak itu.

We call it the cloud of normality.

Kami menyebutnya awan normal.

And when things start to change,

Dan ketika mulai berubah,

when conditions start to deteriorate,

ketika kondisi mulai memburuk,

we move into the red line.

kami berpindah ke garis merah.

There's no rocket science here.

Tidak ada ilmu pngetahuan canggih disini.

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

Ini menunjukkan data yang sudah ada dalam cara yang berbeda,

to amplify it, to provide cues to the doctors,

untuk membesarkannya, menyediakan petunjuk bagi dokter,

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

perawat, sehinga mereka dapat melihat apa yang terjadi.

In the same way that a good racing driver

Dalam cara yang sama dengan pembalap yang baik

relies on cues to decide when to apply the brakes,

bergantung pada petunjuk untuk memutuskan waktu untuk mengerem,

when to turn into a corner,

belok di tikungan,

we need to help our physicians and our nurses

kami perlu membantu fisiolog dan perawat kami

to see when things are starting to go wrong.

untuk melihat ketika keadaan mulai memburuk.

So we have a very ambitious program.

Jadi kami memliki sebuah program yang sangat ambisius.

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

Kami pikir bahwa balapan melakukan sesuatu dengan berbeda.

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

Kami berpikir besar. Ini adalah hal yang benar untuk dilakukan.

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

Kami memliki pendekatan dimana, apabila sukses,

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

tidak ada alasan mengapa hal itu harus bertahan di rumah sakit.

Itu dapat melewati dinding-dinding.

It can go beyond the walls.

With wireless connectivity these days,

Dengan koneksi nirkabel sekarang,

there is no reason why patients, doctors and nurses

tidak ada alasan mengapa pasien, dokter dan perawat

always have to be in the same place

selalu harus berada dalam satu tempat

at the same time.

bersamaan.

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

Dan sementara itu, kami akan membawa bayi tiga bulan kami

keep taking it to the track, keeping it safe,

membawa di lintasan, menjaganya tetap aman,

and making it faster and better.

dan membuatnya lebih cepat dan lebih baik.

Thank you very much.

Terima kasih banyak.

(Applause)

(Tepuk tangan)