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

Peter van Manen: Formula 1 yarışları bebeklere nasıl yardım edebilir?

Çeviri: Enes Kutuk Gözden geçirme: Fatih Kozan

Motor racing is a funny old business.

Motor yarışları eğlenceli, eski bir iştir.

We make a new car every year,

Her sene yeni araba yaparız,

and then we spend the rest of the season

ve sezonun geri kalanını

trying to understand what it is we've built

arabayı daha iyi ve daha hızlı yapmak için

to make it better, to make it faster.

ne yaptığımızı anlamakla geçiririz.

And then the next year, we start again.

Ve sonraki yıl baştan yaparız.

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

Şimdi, önünüzdeki araba oldukça karmaşıktır.

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

Ana gövdesi yaklaşık 11,000

the engine another 6,000,

motoru 6,000, elektronik yapısı ise

the electronics about eight and a half thousand.

8,500 parçadan yapılmıştır.

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

Yani yanlış çalışabilecek 25,000 şey var.

So motor racing is very much about attention to detail.

Bu yüzden motor yarışlarının büyük kısmı detaya dikkat etmekle ilgilidir.

The other thing about Formula 1 in particular

Formula 1 ile ilgili bir başka önemli husus

is we're always changing the car.

her zaman arabayı değiştirmemizdir.

We're always trying to make it faster.

Her zaman daha hızlısını yapmaya çalışırız.

So every two weeks, we will be making

Bu yüzden arabayı iyileştirmek için her iki haftada

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

yaklaşık 5,000 yeni parça yaparız.

Five to 10 percent of the race car

Her yarışta arabanın

will be different every two weeks of the year.

%5-10'u faklıdır.

So how do we do that?

Peki bunu nasıl yapıyoruz?

Well, we start our life with the racing car.

Hayatımıza yarış arabasıyla başlıyoruz.

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

Arabadaki 'şeyleri' ölçmek için birçok sensörümüz var.

On the race car in front of you here

Önünüzdeki yarış arabasında

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

yaklaşık 120 sensör vardır.

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

Arabadaki her türlü şeyi ölçer.

That data is logged. We're logging about

Bu bilgiler kaydedilir. Parçalar olması gibi çalışıp çalışmadığını

500 different parameters within the data systems,

anlamak için veri sistemleri içinde yaklaşık

about 13,000 health parameters and events

5,000 farklı parametreyi, 13,000 sağlık parametresini

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

ve durumları kaydediyor

and we're sending that data back to the garage

ve saniyede 2 ila 4 megabit hızla

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

bilgileri garaja geri yolluyoruz.

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

Yani 2 saatlik yarış sırasında her araba

750 million numbers.

750 milyon rakam gönderir.

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

Bu değer hayatımız boyunca konuştuğumuz

speaks in a lifetime.

kelimenin iki katıdır.

It's a huge amount of data.

Oldukça büyük bir veri

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

ama salt bilgiyi anlayıp onu ölçecek kadar değil.

You need to be able to do something with it.

Bu kadarıyla bir şeyler yapabilmeniz gerekir.

So we've spent a lot of time and effort

Bu yüzden, motorun durumunu,

in turning the data into stories

lastiklerin nasıl yıprandığını,

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

yakıt tüketiminin ne kadar olduğunu söyleyebilmek adına

how are the tires degrading,

bu verileri hikayelere dönüştürmek için

what's the situation with fuel consumption?

çok fazla zaman harcamaktayız.

So all of this is taking data

Yani bunların hepsi, veriyi alıp

and turning it into knowledge that we can act upon.

üzerinde hareket edilebilir bilgiye dönüştürmek için.

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

Evet, hadi verilere biraz bakalım.

Let's pick a bit of data from

Başka bir üç aylık hastadan

another three-month-old patient.

veri seçelim.

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

Bu bir çocuk ve gördüğünüz veri gerçek,

and on the far right-hand side,

sağ tarafta her şey kötüleşmekte,

where everything starts getting a little bit catastrophic,

bu hasta kardiyak arrest (kalp durması)

that is the patient going into cardiac arrest.

geçirmek üzere.

It was deemed to be an unpredictable event.

Bu öngörülemez kabul edilen bir hastalıktı.

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

Bu kimsenin öngöremeyeceği kalp kriziydi.

But when we look at the information there,

Ama bilgilere baktığımızda

we can see that things are starting to become

5 dakikadır değerlerin garipleştiğini

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

ve hastanın kardiyak arrest geçirmek üzere olduğunu görebiliriz.

We can see small changes

Kalp atış hızı gibi küçük şeylerdeki

in things like the heart rate moving.

değişimleri görebiliriz.

These were all undetected by normal thresholds

Bunların hiçbiri veriye uygulanan

which would be applied to data.

normal eşik değerlerince tespit edilmemişti.

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

Burada sorulması gereken: neden bunu göremiyoruz?

Was this a predictable event?

Öngörülebilir bir olay mıydı?

Can we look more at the patterns in the data

Verideki modellere daha fazla bakabilsek

to be able to do things better?

daha iyisini yapabilir miyiz?

So this is a child,

Bu çocuk,

about the same age as the racing car on stage,

sahnedeki yarış arabasıyla aynı yaşta,

three months old.

üç aylık.

It's a patient with a heart problem.

Kalp rahatsızlığı olan bir hasta.

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

Şimdi yukarıdaki ekrandan kalp hızı,

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

tansiyon, oksijen, solunum hızı gibi değerleri baktığımızda

they're all unusual for a normal child,

hepsi normal bir çocuk için tuhaf,

but they're quite normal for the child there,

ama oldukça normal değerler,

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

ve sağlık alanındaki zorluklardan biri

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

bu hastaya nasıl bakabilirim,

have something which is specific for her,

onun özel bir durumu var

and be able to detect when things start to change,

ve bazı şeyler değişmeye, kötüleşmeye

when things start to deteriorate?

başladığında bunu tespit edebilecek miyim?

Because like a racing car, any patient,

Çünkü tıpkı yarış arabalarında olduğu gibi, her hasta için de

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

işler kötüye gittiği zaman fark oluşturmak için

to make a difference.

az zamanın vardır.

So what we did is we took a data system

Bizim yaptığımız şey Formula 1'de

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

sezonun her iki haftası çalıştırdığımız veri sistemini alıp

and we installed it on the hospital computers

Birmingham Çocuk Hastanesi'ndeki

at Birmingham Children's Hospital.

bilgisayarlara kurmak.

We streamed data from the bedside instruments

Verileri yoğun bakım ünitesindeki hastaların

in their pediatric intensive care

başucu cihazlarından elde ediyoruz,

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

böylece hem verileri gerçek zamanlı görebiliyor

and, more importantly, to store the data

hem de -daha da önemlisi- kaydediyoruz ki

so that we could start to learn from it.

verilerden çıkarım yapabilelim.

And then, we applied an application on top

Sonra, neler olduğunu anlamak için gerçek zamanlı

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

verideki modelleri incelememize olanak sağlayacak

in real time so we could see what was happening,

uygulamalara tatbik ederek

so we could determine when things started to change.

değişimlerin ne zaman başladığını saptayabiliyoruz.

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

Şimdi, motor yarışında, hepimiz biraz hırslıyız,

audacious, a little bit arrogant sometimes,

cüretkarız, bazen de kibirliyiz,

so we decided we would also look at the children

bu yüzden çocuklar yoğun bakıma gelene kadar da

as they were being transported to intensive care.

onlara bakmaya karar verdik.

Why should we wait until they arrived in the hospital

Neden bakmaya başlamak için hastaneye

before we started to look?

varmalarını bekleyelim ki?

And so we installed a real-time link

Ve sonra veri göndermek için sadece 3G

between the ambulance and the hospital,

kullanarak ambulansla hastane

just using normal 3G telephony to send that data

arasında gerçek zamanlı bir bağ kurduk

so that the ambulance became an extra bed

böylece ambulans yoğun bakım ünitesinde

in intensive care.

bir nevi ekstra yatak oldu.

And then we started looking at the data.

Sonra veriye bakmaya başladık.

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

Monitörün üstünde gördüğünüz renkli,

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

kıvrımlı çizgiler; kalp hızının, tansiyonun,

heart rate, pulse, oxygen within the blood,

kandaki oksijenin ve solunumun

and respiration.

normal değerleridir.

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

Alttaki çizgiler -mavi ve kırmızı-

these are the interesting ones.

bunlar ilginç olanlar.

The red line is showing an automated version

Kırmızı çizgi Birmingham Çocuk Hastanesi'nde

of the early warning score

çalışan erken uyarı sisteminin

that Birmingham Children's Hospital were already running.

skorunu gösteriyor.

Bu sistem 2008'den beri çalışmasına rağmen

They'd been running that since 2008,

and already have stopped cardiac arrests

şimdiden kardiyak arrest'i

and distress within the hospital.

hastanedeki acıları önledi.

The blue line is an indication

Mavi çizgi ise

of when patterns start to change,

modellerin değişmeye başladığına işarettir

and immediately, before we even started

ve anında, daha biz başlamadan

putting in clinical interpretation,

klinik teşhisini koyuyor,

we can see that the data is speaking to us.

bize söylediği bilgiyi görebiliyoruz.

It's telling us that something is going wrong.

Bize bir şeyin yanlış gittiğini söylüyor.

The plot with the red and the green blobs,

Kırmızı ve yeşil çizgilerden oluşan grafik

this is plotting different components

birbirine uymayan farklı bileşenleri

of the data against each other.

gösteren grafiktir.

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

Yeşil olan bize çocuk için normal olanları gösteriyor.

We call it the cloud of normality.

Biz ona 'normalize bulut' diyoruz.

And when things start to change,

Ve değerler değişmeye başladığında,

when conditions start to deteriorate,

durum kötüleştiğinde

we move into the red line.

kırmızı çizginin içine giriyoruz.

There's no rocket science here.

Bu roket bilimi değil.

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

Grafik doktorlara, hemşirelere ipuçları sağlamak için,

to amplify it, to provide cues to the doctors,

zaten olan veriyi farklı şekilde gösteriyor,

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

bu sayede neler olduğunu anlayabiliyorlar.

In the same way that a good racing driver

Aynı şekilde iyi bir sürücü, frene ne zaman basacağını,

relies on cues to decide when to apply the brakes,

köşeden ne zaman döneceğini

when to turn into a corner,

ipuçlarına göre karar verir,

we need to help our physicians and our nurses

bizim doktorlara ve hemşirelere bazı şeylerin

to see when things are starting to go wrong.

yanlış gittiğini görmeleri için yardım etmemiz gerekiyor.

So we have a very ambitious program.

Bizim iddialı bir programımız var.

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

Biz yarışın farklı şeyler yapmak için olduğunu düşünüyoruz.

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

Büyük düşünüyoruz ki doğru olan bu.

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

Eğer program başarılı olursa, bunun sadece hastaneyle

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

sınırlı kalması için hiçbir sebep olmadığı yaklaşımındayız.

Bu duvarları aşabilir.

It can go beyond the walls.

With wireless connectivity these days,

Kablosuz bağlantıyla beraber

there is no reason why patients, doctors and nurses

doktorların ve hemşirelerin her zaman

always have to be in the same place

aynı yerde, aynı zamanda olması için

at the same time.

hiçbir sebep yok.

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

Bu arada biz üç aylık bebeğimizi alıyor,

keep taking it to the track, keeping it safe,

onu devamlı izlemede, güvende tutuyor

and making it faster and better.

ve onu daha hızlı daha iyi yapıyoruz.

Thank you very much.

Çok teşekkür ederim.

(Applause)

(Alkışlar)