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

번역: Hyunglak Son 검토: Sungmo Lee

Motor racing is a funny old business.

자동차 경주는 흥미로우면서도 역사가 깊은 산업입니다.

We make a new car every year,

우리는 매년 새로운 경주용 자동차를 만들죠.

and then we spend the rest of the season

그리고 시즌의 나머지는 대부분 자동차를

trying to understand what it is we've built

더 좋고 빠르게 만들 수 있는 것이 있는지

to make it better, to make it faster.

이해하기 위해서 시간을 보냅니다.

And then the next year, we start again.

그리고 그 다음 해에는, 이 작업을 반복합니다.

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

여러분 앞에 있는 경주용차는 꽤나 복잡합니다.

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

자동차의 몸체는 11,000개의 부품으로 구성되고

the engine another 6,000,

엔진은 또 다른 6,000개의 부품으로 구성되어 있습니다.

the electronics about eight and a half thousand.

전자기기는 8,500개나 들어있지요.

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

그래서 차 한대에는 25,000가지의 문제를 유발할수 있는 것들이 있습니다.

So motor racing is very much about attention to detail.

즉, 자동차경주는 소소한 부분에 주의를 기울이는 것이라고 도 할 수 있죠.

The other thing about Formula 1 in particular

포뮬라1의 또 다른 특별한 점은

is we're always changing the car.

항상 자동차를 변화시키고 있다는 겁니다.

We're always trying to make it faster.

항상 더 빠르게 개선하려고 시도합니다.

So every two weeks, we will be making

그래서 2주마다, 우리는 자동차에 적합한

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

5,000개의 새로운 부품을 만들어 내고 있습니다.

Five to 10 percent of the race car

2주마다 경주용 자동차의

will be different every two weeks of the year.

5~10퍼센트에 해당하는 부품이 달라집니다.

So how do we do that?

어떻게 이런 일을 할 수 있을까요?

Well, we start our life with the racing car.

음, 저희는 경주용차와 일상의 궤를 같이 합니다..

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

자동차에는 여러 가지를 측정하는 다양한 감지 센서를 가지고 있습니다.

On the race car in front of you here

여러분 앞에 있는 이 경주용 자동차는

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

경주에 참가할 때네 120개의 감지 센서를 사용합니다.

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

자동차 안의 모든 것들을 측정하는 것이죠.

That data is logged. We're logging about

데이터가 연결되어 있고, 우리는 데이터 시스템안에서

500 different parameters within the data systems,

500개의 다른 변수들에 접속하고

about 13,000 health parameters and events

상태가 비정상으로 작동하는 것을 말해주는

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

13,000개의 상태 변수와 상황에 접근합니다.

and we're sending that data back to the garage

그리고 원격 전송을 이용하여 초당 2~4 메가비트의 속도로

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

정보를 정비소에 돌려보냅니다.

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

그래서 2시간의 경주 동안에, 각 자동차는

750 million numbers.

7억5천만개의 숫자를 보내게 됩니다.

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

이 숫자는 일생동안 사람이 말하는 단어 수의

speaks in a lifetime.

두배 가량이나 됩니다.

It's a huge amount of data.

정말 엄청난 크기의 정보입니다.

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

하지만 단지 데이터를 가지고 측정하는 것만으로는 부족합니다.

You need to be able to do something with it.

이것으로 무언가를 해야 합니다.

So we've spent a lot of time and effort

그래서 정보를 이용해서 하나의 논리를 만들기 위해

in turning the data into stories

시간과 노력을 쏟아붓습니다.

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

엔진의 상태가 어떤지,

how are the tires degrading,

타이어가 얼마나 마모가 되어가고 있는지

what's the situation with fuel consumption?

연료 소모는 얼마나 되는지 알아내기 위해서입니다.

So all of this is taking data

이 모든 과정이 데이터를 지식으로 변모시켜

and turning it into knowledge that we can act upon.

우리가 행동을 취할 수 있게 해줍니다.

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

좋습니다. 이제 그 정보들을 한번 살펴봅시다.

Let's pick a bit of data from

이제 갓 3개월 정도 된 환자의

another three-month-old patient.

데이터를 한번 보시죠.

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

작은 아이입니다. 여기 보이는 것은 진짜 데이터입니다.

and on the far right-hand side,

저 오른편 끝에

where everything starts getting a little bit catastrophic,

모든 지표가 이상하게 변하는데요.

that is the patient going into cardiac arrest.

이것은 환자가 심장마비에 진입할 때 생기는 정보입니다.

It was deemed to be an unpredictable event.

예측 불가능한 사건이라고 보통 간주됩니다.

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

이것은 그 누구도 예측할 수 없는 심장마비이지요.

But when we look at the information there,

하지만 여기의 정보들을 보시면

we can see that things are starting to become

우리는 심장마비의 약 5분 전에 약한 흔들림이

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

시작되는 것을 볼 수 있습니다.

We can see small changes

우리는 작은 변화들,

in things like the heart rate moving.

심장이 뛰는 속도 같은 것들이 변하는 것을 볼 수 있죠.

These were all undetected by normal thresholds

이것들은 정상적인 초기 단계에선

which would be applied to data.

감지되지 않습니다.

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

그렇다면 질문은, 왜 우리가 예측하지 못할까요?

Was this a predictable event?

예상 가능한 사건은 아니었을까요?

Can we look more at the patterns in the data

우리의 업무를 더 잘 수행하기위해 정보의 변화 양상에서

to be able to do things better?

더 많은 것을 찾을 수는 없을까요?

So this is a child,

자. 다시 어린 아이입니다.

about the same age as the racing car on stage,

무대에 있는 경주용 자동차와 비슷한 나이,

three months old.

3개월 정도 됐습니다.

It's a patient with a heart problem.

심장에 문제가 있는 환자입니다.

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

이제, 위의 화면에 나타나는 정보들을 한번 살펴보시면

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

심장박동, 맥박, 산소, 호흡 속도와 같은 것들인데요

they're all unusual for a normal child,

정상적인 아이의 기준에 비하면 모두 비정상입니다.

but they're quite normal for the child there,

하지만 여기 있는 이 아이에게는 꽤나 정상이지요.

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

그래서 여러분이 건강 관리와 관련해서 마주칠 수 있는 문제 중 하나는

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

내 앞의 환자에게서 특징적인 것이 무엇인지를

have something which is specific for her,

어떻게 찾아볼 것인가 하는 것 입니다.

and be able to detect when things start to change,

또한 상태가 변화하기 시작하는 것과

when things start to deteriorate?

악화되는 것을 찾아내는 것입니다.

Because like a racing car, any patient,

왜냐하면 경주용 자동차처럼, 어떤 환자들도

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

무언가 잘못되기 시작할 때는

to make a difference.

여러분에겐 변화를 줄시간이 아주 적기 때문입니다.

So what we did is we took a data system

그래서 우리가 한 것은 포뮬라원에서 1년동안 2주마다

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

구동시키는 데이터 시스템을

and we installed it on the hospital computers

버밍엄 소아 병원의 병원 컴퓨터에

at Birmingham Children's Hospital.

설치하였습니다.

We streamed data from the bedside instruments

병원의 소아과 중환자실의 침대 옆 장치들에서

in their pediatric intensive care

데이터를 받아와서

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

실시간으로 정보들을 확인할 수 있었고,

and, more importantly, to store the data

그리고 더 중요한 것은 그 정보들을 저장하여

so that we could start to learn from it.

그것들로부터 배우기 시작할 수 있었습니다.

And then, we applied an application on top

그리고 그후에, 응용 프로그램을 적용하여

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

이 데이터들을 가지런히 정리하고

in real time so we could see what was happening,

실시간으로 어떤 일이 발생하는지 이해할 수 있게 하였습니다.

so we could determine when things started to change.

그래서 무언가 잘못되어 가는 시점을 알아낼 수 있었습니다.

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

이제, 자동차 경주에서, 우리는 약간 원대하고

audacious, a little bit arrogant sometimes,

대담하고, 어쩌면 때때로 거만해 질 수 있기에

so we decided we would also look at the children

중환자실로 이송되는 아이들 또한

as they were being transported to intensive care.

그 시점에 직접 관찰하기로 결정했습니다.

Why should we wait until they arrived in the hospital

왜 우리는 병원으로 아이들이 도착할 때까지

before we started to look?

기다려야만 할까요?

And so we installed a real-time link

그래서 엠뷸런스와 병원사이에

between the ambulance and the hospital,

실시간 연결 장치를 설치하였고

just using normal 3G telephony to send that data

정보를 전달하기 위해 3G체계를 사용하여

so that the ambulance became an extra bed

앰뷸런스가 중환자실의 또 하나의 침대와 같은

in intensive care.

역할을 할 수 있었습니다.

And then we started looking at the data.

그리고 우리는 그 정보를 관찰하기 시작했습니다.

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

구불구불한 선들, 다양한 색깔로 표시됩니다.

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

정상적인 상태의 데이터를 모니터에서 확인하실 수 있습니다.

heart rate, pulse, oxygen within the blood,

심박수, 맥박, 혈액내 산소

and respiration.

그리고 호흡과 같은 것들입니다.

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

바닥에 나타나는 선들은, 붉은 색과 푸른 색으로 표시되는데

these are the interesting ones.

이것들이 흥미로운 것들 입니다.

The red line is showing an automated version

이 붉은 선이 버밍엄 소아 병원에서 이미 구동하고 있는

of the early warning score

조기 경보 점수의

that Birmingham Children's Hospital were already running.

자동화된 형태입니다.

이 것들은 2008년부터 운영되고 있습니다.

They'd been running that since 2008,

and already have stopped cardiac arrests

이미 병원내에서 심장마비와

and distress within the hospital.

그 밖의 곤란한 상태를 예방하였습니다.

The blue line is an indication

파란선은 일종의 신호로서

of when patterns start to change,

패턴이 변하기 시작하는 시점에서

and immediately, before we even started

심지어 임상적 분석에 착수하기도 전에,

putting in clinical interpretation,

그 즉시 데이터가 의미하는 바를

we can see that the data is speaking to us.

우리가 확인할 수 있습니다.

It's telling us that something is going wrong.

우리에게 무언가 잘못되고 있다고 경고하는 것이지요.

The plot with the red and the green blobs,

붉은 점과 푸른 점이 있는 그래프가 있습니다.

this is plotting different components

이것들은 서로 다른 요소들을 그려주고 있는데

of the data against each other.

서로에게 반대되는 정보들입니다.

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

녹색은 우리가 이 아이의 정상적인 상태가 어떤지 알 수 있게 합니다.

We call it the cloud of normality.

정상성의 클라우드라고 명명하였습니다.

And when things start to change,

상황이 변화하기 시작하면

when conditions start to deteriorate,

즉 조건들이 악화하기 시작하면

we move into the red line.

우리는 붉은 선으로 진입합니다.

There's no rocket science here.

이것은 어떤 고도의 과학이 아닙니다.

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

이것은 이미 존재하는 정보를 다른 방식으로 표현하는 것이고

to amplify it, to provide cues to the doctors,

그것 증폭하여 의사들과 간호사들에게 단초를 제공하여

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

무엇이 발생하는지 알 수 있도록 합니다.

In the same way that a good racing driver

이와 비슷한 방식으로 뛰어난 경주 운전자는

relies on cues to decide when to apply the brakes,

언제 브레이크를 밟을지, 언제 모퉁이를 돌지

when to turn into a corner,

단서들을 가지고 결정할 수 있습니다.

we need to help our physicians and our nurses

우리는 소아과 의사들과 간호사들이

to see when things are starting to go wrong.

무엇이 잘못되기 시작할때 인지할 수 있게 도와줄 필요가 있습니다.

So we have a very ambitious program.

그래서 좀 더 야심찬 프로그램을 가지고 있습니다.

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

레이스는 약간 다르게 일을 수행하는 것 뿐이라고 생각합니다.

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

더 크게 생각하는 중입니다. 우리가 해야하는 것이죠.

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

만약에 이 접근법이 성공적이라면,

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

이 방법을 병원에서만 사용해야할 필요는 없겠죠.

이 기술은 장벽을 뛰어넘을 수 있습니다.

It can go beyond the walls.

With wireless connectivity these days,

오늘날의 무선 통신을 이용하면

there is no reason why patients, doctors and nurses

환자, 의사 그리고 간호사가

always have to be in the same place

항상 같은 시점에 동일한 공간에 있어야할

at the same time.

이유가 없어집니다.

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

그리고 동시에, 3개월 아기(경주용자동차를 의미)를 데리고

keep taking it to the track, keeping it safe,

트랙위에 자동차를 두면서도 안전하게

and making it faster and better.

더 빠르면서 더 성능 좋게 만들수 있을 것입니다.

Thank you very much.

감사합니다.

(Applause)

(박수)