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

Peter van Manen: Đua xe Công thức 1 có ích gì cho ... trẻ em?

Translator: Ming Ming Reviewer: Tai Tran

Motor racing is a funny old business.

Đua xe là nghề xưa cũ vui nhộn.

We make a new car every year,

Hàng năm chúng tôi làm ra xe mới,

and then we spend the rest of the season

và suốt phần còn lại của mùa giải

trying to understand what it is we've built

chúng tôi cố hiểu sản phẩm của mình

to make it better, to make it faster.

để làm cho nó tốt hơn, nhanh hơn.

And then the next year, we start again.

Rồi sang năm sau chúng tôi làm lại từ đầu.

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

Chiếc xe bạn thấy trước mặt khá phức tạp.

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

Bộ khung gầm được làm từ khoảng 11.000 thành phần,

the engine another 6,000,

động cơ làm từ 6.000 thành phần khác,

the electronics about eight and a half thousand.

hệ thống điện tử gồm khoảng 8.500 thành phần.

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

Tổng cộng khoảng 25.000 thứ có thể hoạt động sai.

So motor racing is very much about attention to detail.

Nên đua xe là việc rất cần sự chú ý đến từng chi tiết.

The other thing about Formula 1 in particular

Nói riêng về Công thức 1, còn 1 điều khác nữa

is we're always changing the car.

là chúng tôi luôn thay đổi chiếc xe.

We're always trying to make it faster.

Chúng tôi luôn làm cho chúng nhanh hơn.

So every two weeks, we will be making

Nên mỗi nửa tháng, chúng tôi lại làm ra

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

khoảng 5.000 thành phần mới để lắp vào xe.

Five to 10 percent of the race car

5% tới 10% của mỗi chiếc xe đua

will be different every two weeks of the year.

sẽ được thay đổi cứ 2 tuần 1 lần.

So how do we do that?

Sao chúng tôi làm được như vậy?

Well, we start our life with the racing car.

Cuộc đời chúng tôi bắt đầu với chiếc xe đua.

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

Chúng tôi lắp rất nhiều cảm ứng trên xe để đo mọi thứ.

On the race car in front of you here

Trên chiếc xe đua trước mặt bạn đây

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

sẽ được lắp khoảng 120 cảm ứng khi vào cuộc đua.

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

Chúng đo tất cả mọi thứ khắp xe.

That data is logged. We're logging about

Dữ liệu được ghi lại. Chúng tôi theo dõi

500 different parameters within the data systems,

khoảng 500 biến số trong hệ thống dữ liệu,

about 13,000 health parameters and events

khoảng 13.000 biến số sức khỏe và các biến cố

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

để xác định khi nào mọi thứ có trục trặc,

and we're sending that data back to the garage

và gửi dữ liệu đó trở lại garage

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

qua bộ đo lường từ xa với tốc độ 2 – 4 MBs mỗi giây.

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

Trong 1 cuộc đua 2 giờ, 1 chiếc xe sẽ gửi đi

750 million numbers.

750 triệu con số.

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

Con số đó gấp đôi số từ mà mỗi chúng ta

speaks in a lifetime.

nói trong suốt đời mình.

It's a huge amount of data.

Đó là lượng dữ liệu khổng lồ.

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

Nhưng chỉ có dữ liệu và đo lường là không đủ.

You need to be able to do something with it.

Bạn phải làm được gì đó với chúng.

So we've spent a lot of time and effort

Nên chúng tôi đã đổ rất nhiều thời gian và công sức

in turning the data into stories

để biến dữ liệu thành thông tin

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

để có thể nói rằng, tình trạng động cơ thế nào,

how are the tires degrading,

các lốp xe đang xuống cấp thế nào,

what's the situation with fuel consumption?

tình trạng tiêu thụ nhiên liệu ra sao?

So all of this is taking data

Tất cả là về sử dụng dữ liệu

and turning it into knowledge that we can act upon.

và biến chúng thành kiến thức để hành động.

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

Okay, hãy xem qua 1 chút dữ liệu.

Let's pick a bit of data from

Hãy lấy 1 chút dữ liệu từ

another three-month-old patient.

1 bệnh nhân 3 tháng tuổi.

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

Đây là 1 đứa trẻ, những gì bạn thấy là dữ liệu thực,

and on the far right-hand side,

và ở phía lề bên phải,

where everything starts getting a little bit catastrophic,

khi mọi thứ bắt đầu có chút dấu hiệu xấu,

that is the patient going into cardiac arrest.

nghĩa là bệnh nhân sắp bị trụy tim.

It was deemed to be an unpredictable event.

Đó từng là sự cố không thể lường trước.

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

Đó là cơn đau tim mà không ai dự tính được.

But when we look at the information there,

Nhưng nếu xem xét thông tin ở đó,

we can see that things are starting to become

ta thấy mọi thứ bắt đầu trở nên bất thường

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

từ khoảng 5 phút trước cơn đau tim

We can see small changes

Ta thấy những thay đổi nhỏ

in things like the heart rate moving.

như sự thay đổi nhịp tim.

These were all undetected by normal thresholds

Những dấu hiệu này đều không thể phát hiện thông qua các ngưỡng bình thường

which would be applied to data.

và áp dụng được với dữ liệu.

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

Câu hỏi là, tại sao ta không biết điều đó?

Was this a predictable event?

Đây có phải sự cố dự liệu được?

Can we look more at the patterns in the data

Ta có thể nghiên cứu các mô hình dữ liệu

to be able to do things better?

để làm cho mọi chuyện tốt hơn không?

So this is a child,

Đây là 1 đứa trẻ,

about the same age as the racing car on stage,

bằng tuổi với chiếc xe trên sân khấu,

three months old.

3 tháng tuổi.

It's a patient with a heart problem.

Đó là 1 bệnh nhân có vấn đề về tim.

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

Nhìn vào các dữ liệu ở màn hình phía trên

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

như nhịp tim, mạch, oxy, nhịp thở,

they're all unusual for a normal child,

chúng đều bất thường đối với 1 đứa trẻ bình thường,

but they're quite normal for the child there,

nhưng lại là bình thường với đứa trẻ đó,

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

do đó, một trong những thử thách trong chăm sóc sức khỏe là,

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

làm sao tôi chăm sóc 1 bệnh nhân

have something which is specific for her,

có những thông số đặc biệt riêng.

and be able to detect when things start to change,

và có thể phát hiện khi chúng bắt đầu thay đổi,

when things start to deteriorate?

khi chúng bắt đầu xấu đi?

Because like a racing car, any patient,

Vì giống như đua xe, bất kỳ bệnh nhân nào,

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

khi mọi chuyện xấu đi, bạn chỉ có 1 khoảng thời gian ngắn

to make a difference.

để biến đổi tình hình.

So what we did is we took a data system

Điều chúng tôi làm là đưa hệ thống dữ liệu

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

mà chúng tôi dùng 2 tuần 1 lần trong đua xe Công thức 1

and we installed it on the hospital computers

vào lắp đặt trên các máy tính

at Birmingham Children's Hospital.

ở Bệnh viện trẻ em Birmingham.

We streamed data from the bedside instruments

Chúng tôi truyền tải dữ liệu từ các thiết bị đặt bên giường bệnh

in their pediatric intensive care

trong thời gian điều trị tích cực cho trẻ em.

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

để cùng theo dõi dữ liệu thời gian thực

and, more importantly, to store the data

và, quan trọng hơn, lưu trữ dữ liệu

so that we could start to learn from it.

để có thể nghiên cứu chúng.

And then, we applied an application on top

Rồi áp dụng 1 ứng dụng phần mềm

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

cho phép chúng tôi thu được mô hình dữ liệu

in real time so we could see what was happening,

theo thời gian thực để thấy chuyện gì đang xảy ra,

so we could determine when things started to change.

và xác định khi nào mọi thứ bắt đầu thay đổi.

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

Trong đua xe, tất cả chúng tôi đều có tham vọng

audacious, a little bit arrogant sometimes,

bạo gan, đôi lúc hơi ngạo mạn,

so we decided we would also look at the children

nên chúng tôi quyết định mình cũng sẽ chăm sóc trẻ em

as they were being transported to intensive care.

khi đám trẻ được chuyển đi điều trị tích cực.

Why should we wait until they arrived in the hospital

Tại sao chúng tôi phải chờ đến khi chúng tới bệnh viện

before we started to look?

rồi mới bắt đầu chăm sóc?

And so we installed a real-time link

Nên chúng tôi lắp đặt liên kết tức thời

between the ambulance and the hospital,

giữa xe cứu thương và bệnh viện,

just using normal 3G telephony to send that data

chỉ cần dùng kết nối 3G bình thường để gửi dữ liệu đó

so that the ambulance became an extra bed

chiếc xe cứu thương trở thành 1 chiếc giường bệnh bổ sung

in intensive care.

trong điều trị tích cực.

And then we started looking at the data.

Rồi chúng tôi nghiên cứu dữ liệu.

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

Những đường lượn sóng ở phía trên, đủ các màu,

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

là kiểu dữ liệu bình thường mà bạn thấy trên 1 màn hình –

heart rate, pulse, oxygen within the blood,

nhịp tim, mạch, oxy trong máu,

and respiration.

và nhịp thở.

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

Những đường ở dưới, có màu xanh dương và đỏ,

these are the interesting ones.

là những thứ thú vị.

The red line is showing an automated version

Đường đỏ là bản tự động hóa

of the early warning score

của kết quả cảnh báo

that Birmingham Children's Hospital were already running.

mà Bệnh viện trẻ em Birmingham đã sử dụng từ lâu.

Họ sử dụng từ năm 2008,

They'd been running that since 2008,

and already have stopped cardiac arrests

và đã ngăn được những cơn đau tim

and distress within the hospital.

và tử vong trong bệnh viện.

The blue line is an indication

Đường xanh dương là chỉ thị

of when patterns start to change,

báo hiệu khi mô hình dữ liệu bắt đầu thay đổi,

and immediately, before we even started

và ngay lập tức, trước khi chúng ta bắt đầu

putting in clinical interpretation,

sử dụng các kiến thức y khoa

we can see that the data is speaking to us.

ta thấy rằng dữ liệu đang nói với chúng ta.

It's telling us that something is going wrong.

Nó nói rằng có gì đó không ổn.

The plot with the red and the green blobs,

Đồ thị với các chấm đỏ và xanh lá,

this is plotting different components

đang mô tả các thành phần khác nhau

of the data against each other.

của dữ liệu khi đem so với nhau.

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

Màu xanh lá cho phép chúng tôi hiểu được điều gì là bình thường với đứa trẻ đó

We call it the cloud of normality.

Chúng tôi gọi đó là mây tiêu chuẩn.

And when things start to change,

Khi mọi thứ bắt đầu thay đổi,

when conditions start to deteriorate,

khi điều kiện trở nên xấu đi,

we move into the red line.

chúng tôi chuyển sang đường đỏ.

There's no rocket science here.

Không có gì là khoa học cao siêu ở đây.

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

Nó hiển thị dữ liệu đã tồn tại dưới dạng khác,

to amplify it, to provide cues to the doctors,

để tăng cường lên, cung cấp những dấu hiệu

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

cho các bác sĩ và y tá, để họ biết chuyện gì đang xảy ra.

In the same way that a good racing driver

Giống như cách 1 tay đua giỏi

relies on cues to decide when to apply the brakes,

dựa vào những dấu hiệu để quyết định khi nào dùng phanh,

when to turn into a corner,

khi nào cua góc,

we need to help our physicians and our nurses

chúng ta cần giúp các bác sĩ và y tá

to see when things are starting to go wrong.

thấy được khi nào có chuyện không ổn.

So we have a very ambitious program.

Vậy là chúng tôi có 1 chương trình đầy tham vọng.

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

Chúng tôi nghĩ cuộc đua tạo sự khác biệt đã bắt đầu.

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

Chúng tôi nghĩ lớn. Đó là điều nên làm.

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

Chúng tôi có cách tiếp cận, mà nếu thành công,

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

thì không có lí do gì nó phải ở trong khuôn viên bệnh viện.

Nó có thể ra ngoài.

It can go beyond the walls.

With wireless connectivity these days,

Với công nghệ kết nối không dây ngày nay,

there is no reason why patients, doctors and nurses

không có lí do gì mà những bệnh nhân, bác sĩ và y tá

always have to be in the same place

luôn phải ở cùng 1 nơi

at the same time.

tại cùng 1 thời điểm.

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

Còn hiện tại, chúng tôi sẽ đưa cậu nhóc 3 tháng này,

keep taking it to the track, keeping it safe,

tiếp tục đưa nó vào đường đua, giữ nó an toàn,

and making it faster and better.

làm cho nó nhanh hơn và tốt hơn.

Thank you very much.

Cảm ơn rất nhiều.

(Applause)

(Vỗ tay)