Como é que a Fórmula 1 pode ajudar... bebés?

Durante uma corrida de Fórmula 1, um carro envia centenas de milhões de dados para a sua garagem para análise e avaliação em tempo real. Então porque não usar esse sistema de dados detalhado e rigoroso noutro lugar, como... em hospitais pediátricos? Peter van Manen conta-nos mais.

As corridas de automóveis
são uma atividade antiga e divertida.

Fazemos um novo carro todos os anos

e depois gastamos o resto da temporada

a tentar perceber o que é que construímos

para o melhorar,
para o tornar mais rápido.

Depois, no ano seguinte,
começamos de novo.

O carro que vocês veem à vossa frente
é muito complicado.

O chassis é formado por cerca
de 11 000 componentes,

o motor por outros 6000,

a parte elétrica por cerca de 8500.

Assim, há quase 25 000 coisas
que podem correr mal.

A corrida de carros é, sobretudo,
dar atenção aos pormenores.

Outra coisa sobre a Fórmula 1,
em particular,

é que estamos sempre a trocar de carro.

Estamos sempre a tentar
torná-lo mais rápido.

Assim, de quinze em quinze dias,

fazemos cerca de 5000 novos componentes
para adaptar aos carros.

Uns 5 a 10% dos carros de corrida

serão diferentes de 15 em 15 dias.

Como é que conseguimos fazer isso?

Começamos a nossa vida
com o carro de corrida.

Temos muitos sensores no carro
para medir as coisas.

Neste carro de corrida
aqui, à vossa frente,

há cerca de 120 sensores
quando ele entra numa corrida.

Vão medir todas as coisas possíveis
em todo o carro.

Os dados são registados.

Registamos nos sistemas de dados
cerca de 500 parâmetros diferentes,

cerca de 13 000 parâmetros
de comportamento e de incidentes

para dizer quando as coisas não estão
a funcionar de maneira adequada

e enviamos esses dados para a garagem

usando telemetria a um ritmo
de dois a quatro "megabits" por segundo.

Durante as duas horas de corrida,

cada carro irá enviar
750 milhões de números.

É o dobro das palavras que cada um de nós

profere durante a vida inteira.

É uma quantidade enorme de dados.

Mas não basta ter dados e medi-los.

É preciso fazer alguma coisa com isso.

Gastámos muito tempo e esforço

para transformar os dados em histórias

para poder dizer qual o estado do motor,

como os pneus se vão desgastando,

qual é a situação
do consumo de combustível.

Tudo isso é reunir dados

e transformá-los em conhecimento
para podermos agir.

Ok, então vamos dar uma olhadela
nalguns dados.

Vamos agarrar nalguns dados

de outro paciente com três meses de idade.

É uma criança e o que vemos aqui
são dados reais.

Do lado direito,

— onde tudo começa a ficar
um pouco catastrófico —

é o paciente a entrar em paragem cardíaca.

Foi considerado um incidente imprevisível.

Foi um ataque cardíaco
que ninguém conseguiu prever.

Mas, quando observamos as informações,

podemos ver que as coisas estão a começar

a tornar-se um pouco imprecisas,
cinco minutos antes da paragem cardíaca.

Podemos observar pequenas alterações

em coisas como o ritmo
do movimento cardíaco.

São todas indetetáveis
segundo os limites normais

que seriam aplicados aos dados.

Porque é que não o conseguimos ver?

Este incidente seria previsível?

Podemos olhar melhor
para os padrões dos dados

para conseguirmos fazer melhor?

Esta é uma criança

com quase a mesma idade
do carro de corrida neste palco,

três meses de idade.

É um paciente com um problema de coração.

Quando olhamos para alguns
dos dados no ecrã, em cima,

coisas como o ritmo cardíaco,
a pulsação, o oxigénio, a respiração,

são todas invulgares
para uma criança normal,

mas são muito normais para aquela criança.

Portanto, um dos desafios
que temos nos cuidados de saúde

é como olhar para um paciente
à nossa frente,

ter qualquer coisa que seja específico nele

e conseguir detetar quando as coisas
começam a mudar,

quando as coisas começam a deteriorar-se.

Tal como como numa corrida de carros,

com qualquer paciente,
quando as coisas começam a correr mal,

temos pouco tempo para fazer a diferença.

Portanto, pegámos num sistema de dados,

que usamos de 15 em 15 dias na Fórmula 1,

e instalámo-lo nos computadores

no Birmingham Children's Hospital.

Transmitimos dados dos instrumentos
ao lado da cama,

na Unidade Pediátrica
de Cuidados Intensivos,

para podermos olhar
para os dados em tempo real

e, mais importante ainda,
para armazenar os dados

para depois começarmos
a aprender com eles.

Adicionámos uma aplicação

que nos permitia trazer à tona
os padrões dos dados, em tempo real,

para podermos ver o que estava a acontecer

e depois conseguir determinar
quando as coisas começavam a mudar.

Nas corridas de carros, somos todos
um pouco ambiciosos,

audaciosos e, às vezes,
um pouco arrogantes.

Por isso, decidimos que também
iríamos observar as crianças,

enquanto elas eram levadas
para os Cuidados Intensivos.

Porquê esperar
que elas chegassem ao hospital

e só depois começarmos a observar?

Instalámos uma ligação em tempo real

entre a ambulância e o hospital,

usando apenas os 3G normais
de telefonia pra enviar dados

para que a ambulância
se tornasse numa cama extra

dos Cuidados Intensivos.

Começámos a olhar para os dados.

As linhas sinuosas em cima,
todas as cores,

são o tipo normal de dados
que se veem num monitor

— ritmo cardíaco, pulsação,
oxigénio no sangue

e respiração.

As linhas em baixo, a azul e a vermelha,

são as que interessam.

A linha vermelha mostra
uma versão automatizada

do limite de alerta precoce

que o Birmingham Children's Hospital
já estava a utilizar.

Já o utiliza desde 2008

e já tinha impedido paragens cardíacas

e problemas desses dentro do hospital.

A linha azul é uma indicação

de quando os padrões começam a mudar

e, imediatamente,
antes sequer de começarmos

a aplicar a interpretação clínica,

podemos ver o que os dados
estão a dizer-nos.

Estão a dizer-nos
que há qualquer coisa de errado.

O trecho com as marcas.
a vermelho e a verde,

está a comparar diversos
componentes dos dados

uns com os outros.

No verde vemos o que é normal
para aquela criança.

Chamamos-lhe a nuvem da normalidade.

Quando as coisas começam a mudar,

quando as condições
começam a deteriorar-se,

mudamos para a linha vermelha.

Aqui não há ciência inovadora.

Está a mostrar, de modo diferente,
dados que já existem,

para amplificar, para fornecer pistas
aos médicos e às enfermeiras,

para que eles possam ver
o que está a acontecer.

Do mesmo modo que um bom piloto de corrida

se baseia em sinais para decidir
quando usar os travões,

quando virar numa curva,

também nós precisamos de ajudar
os nossos médicos e enfermeiras

a perceberem quando as coisas
começam a correr mal.

Temos um programa muito ambicioso.

Acreditamos que a corrida
está prestes a fazer uma coisa diferente.

Estamos a pensar em grande.
É a coisa certa a fazer.

Temos uma abordagem em que,
se tiver êxito,

não há razão para ficar
dentro do hospital.

Pode ultrapassar as paredes.

Com a ligação "wireless" nos dias de hoje

não há razão para que pacientes,
médicos e enfermeiros

tenham que estar sempre no mesmo lugar,

ao mesmo tempo.

Entretanto, agarramos
no nosso bebé de três meses,

mantemo-lo sob vigilância,
mantendo-o seguro

e agindo mais depressa e melhor.

Muito obrigado.

(Aplausos)