Как гонки Формулы-1 могут помочь... малышам?

Во время гонки автомобиль Формулы-1 передаёт сотни миллионов данных в боксы своей команды для анализа и получения ответной информации в режиме реального времени. Так почему бы не использовать такую чёткую и строгую систему обмена данными где-нибудь ещё? Например... в детских больницах. Об этом подробно рассказывает Петер ван Мэнен.

Автогонки — старое доброе дело.

Каждый год мы создаём
новый автомобиль,

а потом проводим остаток сезона,

пытаясь понять, что мы создали,

для того, чтобы его улучшить,
сделать быстрее.

И на следующий год
мы всё начинаем сначала.

Перед вами автомобиль,
имеющий довольно сложную конструкцию.

Его ходовая часть состоит из
11 000 компонентов,

двигатель — из 6 000,

электроника — из 8 500.

Таким образом, около 25 000 деталей
могут выйти из строя.

Поэтому в автогонках
очень важно внимание к деталям.

Ещё одна особенность Формулы-1
заключается в том,

что мы постоянно
совершенствуем автомобиль.

Мы стараемся сделать его быстрее.

Каждые две недели мы создаём

около 5 000 новых деталей
для нашего автомобиля.

От пяти до десяти процентов
гоночного автомобиля

будут меняться каждые две недели
в течение года.

Как же мы это делаем?

Мы живём вместе с гоночной машиной.

На ней установлены различные
измерительные приборы.

Во время гонки на этом автомобиле

работает около 120 датчиков.

Они снимают самые различные
показатели с автомобиля.

Эти данные регистрируются.
Мы заносим

около 500 различных параметров
в информационные системы,

около 13 000 технических
характеристик и состояний,

чтобы знать, когда что-то
работает на так, как надо.

Потом мы передаём
эти данные в боксы

с помощью телеметрической аппаратуры
со скоростью 2-4 мегабита в секунду.

Таким образом, за двухчасовую гонку
каждая машина передаёт

750 миллионов цифр.

Это в два раза больше, чем количество слов,
которые каждый из нас

произносит за свою жизнь.

Это огромное количество данных.

Однако недостаточно просто
иметь данные и измерять их.

Нужно уметь что-то с ними делать.

Поэтому мы потратили
много времени и усилий,

чтобы заставить данные говорить:

о состоянии двигателя,

о степени износа шин,

о расходе топлива.

Таким образом, мы берём данные

и превращаем их в знания,
которыми можно оперировать.

Давайте взглянем
на некоторые данные.

Возьмём данные

о другом трёхмесячном пациенте.

Перед вами реальные данные
вот этого ребёнка.

Вы видите, что в правой части графика

разворачивается трагедия.

Вы видите остановку сердца у пациента.

Никто не предвидел
такого развития событий.

Никто не ожидал,
что случится сердечный приступ.

Но если мы посмотрим
на имеющуюся информацию,

мы увидим,
что кардиограмма становится

немного размытой примерно
за пять минут до остановки сердца.

Мы можем видеть
небольшие изменения

в частоте сердечного ритма.

Стандартные способы
нормализации данных

не смогли выявить эти отклонения.

Возникает вопрос:
почему мы этого не увидели?

Можно ли было это предвидеть?

Не лучше ли было искать
шаблоны в наших данных,

чтобы исправить ситуацию?

Итак, возраст этого ребёнка
примерно такой же,

как и возраст гоночной машины
на этой сцене:

три месяца.

Это пациент с заболеванием сердца.

Если вы посмотрите на данные
на экране вверху,

такие показатели, как сердечный ритм,
пульс, кислород, частота дыхания,

не являются нормой
для обычного ребёнка,

но они в порядке вещей
для этого ребёнка.

Поэтому одной из задач врача
является понять,

как ему смотреть
на сидящего перед ним пациента,

выявить его особенности,

и уловить момент,
когда начнутся изменения

и дела начнут ухудшаться.

Потому что, как в случае с гоночной машиной,
так и с любым пациентом,

если ситуация ухудшается,
у вас есть лишь немного времени,

чтобы на неё повлиять.

Поэтому мы взяли
систему обработки данных,

которую мы запускаем
каждые две недели в Формуле-1,

и установили её
на больничных компьютерах

в Детской больнице Бирмингема.

Мы собирали данные с приборов

в детском отделении
интенсивной терапии.

Это позволило нам и отслеживать
показатели в реальном времени,

и, что ещё более важно,
накапливать данные

для последующего их изучения.

Затем мы установили
на нашу систему приложение,

позволяющее выявлять шаблоны
в структуре данных

в реальном времени,
и позволяющее нам видеть, что происходит,

и определять, когда начнутся изменения.

Все мы в мире автогонок
слегка амбициозны,

опрометчивы,
иногда немного самонадеянны,

так что мы решили
понаблюдать за детьми

пока их везут в отделение
интенсивной терапии.

Зачем нам ждать,
когда их привезут в больницу,

чтобы начать наблюдение?

Так мы установили связь
в реальном времени

между скорой помощью и больницей,

просто используя 3G телефонию
для отправки данных.

Так скорая стала ещё одной койкой

в отделении интенсивной терапии.

И потом мы начали изучать данные.

Разноцветные волнистые линии вверху —

так выглядят обычные показатели
на экране монитора —

сердечный ритм, пульс,
уровень кислорода в крови

и дыхание.

Линии внизу, синие и красные —

это уже интереснее.

Красная линия показывает
автоматизированную версию

системы раннего оповещения,

которая уже работает
в Детской больнице Бирмингема.

Эта система работает с 2008 года,

успешно предотвращая
случаи остановки сердца

и сердечной недостаточности
в этой больнице.

Голубая линия служит показателем

любых отклонений от нормы.

Мгновенно, ещё до постановки

клинического диагноза,

мы видим, что́ эти данные нам говорят.

Они говорят, что что-то идёт не так.

Диаграмма с пятнами красного
и зелёного цвета —

это графическое отображение сравнения

различных компонентов данных.

Зелёный — это наши знания о том,
что является нормой для этого ребёнка.

Мы называем это облаком нормы.

А когда начинают происходить изменения,

когда состояние начинает ухудшаться,

мы переходим к красной линии.

Здесь нет ничего сложного.

Это другое представление
уже имеющихся данных:

более детальное,
подсказывающее врачам

и медсёстрам, что происходит.

Так же, как хороший гонщик

полагается на сигналы
при принятии решений —

когда нажать на тормоз,
когда войти в поворот —

нам нужно помочь
нашим терапевтам и сёстрам

увидеть, когда что-то идёт не так.

У нас очень честолюбивые планы.

Гонка за новыми методами работы
уже началась.

Мы мыслим глобально.
И это правильно.

У нас есть методика,
которая в случае успеха

не должна ограничиваться
рамками больницы.

Она должна выйти за пределы её стен.

При нынешних возможностях
беспроводного подключения

докторам, медсёстрам и пациентам
нет необходимости

всегда находиться в одном месте

одновременно.

А пока мы будем работать
с нашим трёхмесячным малышом,

будем выводить его на трассу, оберегать,

делать его быстрее и лучше.

Большое спасибо.

(Аплодисменты)