Der Motorsport ist ein altes seltsames Geschäft. Wir bauen jedes Jahr ein neues Auto und den Rest der Saison verbringen wir damit, herauszufinden, was wir da gemacht haben, um es noch besser und schneller zu machen. Im nächsten Jahr fangen wir wieder von vorn an.
Motor racing is a funny old business. We make a new car every year, and then we spend the rest of the season trying to understand what it is we've built to make it better, to make it faster. And then the next year, we start again.
Das Fahrzeug, das Sie hier sehen, ist sehr komplex. Das Fahrwerk besteht aus über 11.000 Einzelteilen, der Motor aus weiteren 6.000, die Elektronik aus über 8.500. Also etwa 25.000 Sachen, die falsch laufen können. Im Motorsport liegt der Fokus auf dem Detail.
Now, the car you see in front of you is quite complicated. The chassis is made up of about 11,000 components, the engine another 6,000, the electronics about eight and a half thousand. So there's about 25,000 things there that can go wrong. So motor racing is very much about attention to detail.
Eine andere Besonderheit der Formel 1 ist, dass wir das Fahrzeug ständig verändern. Wir sind immer bemüht, es schneller zu machen. Also alle 2 Wochen bauen wir über 5.000 neue Teile in das Fahrzeug ein. Fünf bis 10 Prozent eines Rennwagens sind alle 2 Wochen im Jahr anders.
The other thing about Formula 1 in particular is we're always changing the car. We're always trying to make it faster. So every two weeks, we will be making about 5,000 new components to fit to the car. Five to 10 percent of the race car will be different every two weeks of the year.
Wie stellen wir das an? Also, wir starten unser Leben mit dem Rennwagen. Wir haben eine Menge Sensoren an dem Auto, um Messungen durchzuführen. An dem Rennwagen direkt vor Ihnen befinden sich über 120 Sensoren, wenn es beim Rennen startet. Sie messen alle möglichen Daten in Bezug auf das Auto. Die Daten werden aufgezeichnet. Wir speichern über 500 verschiedene Parameter in unserem System, über 13.000 Zustandswerte und andere Werte um zu beurteilen, ob die Sachen so funktionieren, wie sie es sollten. Diese Daten senden wir zurück in die Werkstatt, mit Übertragungsraten von 2 bis 4 MB pro Sekunde. Während eines 2-Stunden-Rennens, sendet jedes Fahrzeug 750 Millionen Zahlen. Das sind doppelt so viele Zahlen, wie jeder von uns Wörter in seinem ganzen Leben spricht. Das ist eine gewaltige Datenmenge.
So how do we do that? Well, we start our life with the racing car. We have a lot of sensors on the car to measure things. On the race car in front of you here there are about 120 sensors when it goes into a race. It's measuring all sorts of things around the car. That data is logged. We're logging about 500 different parameters within the data systems, about 13,000 health parameters and events to say when things are not working the way they should do, and we're sending that data back to the garage using telemetry at a rate of two to four megabits per second. So during a two-hour race, each car will be sending 750 million numbers. That's twice as many numbers as words that each of us speaks in a lifetime. It's a huge amount of data.
Doch es reicht nicht aus, diese Daten einfach nur zu erheben. Man muss auch etwas damit tun. Wir haben viel Zeit und Mühe geopfert, aus diesen Daten Geschichten zu machen, um sagen zu können, wie der Zustand des Motors ist, wie sich die Reifen abnutzen, wie der Spritverbrauch ist? Wir nehmen diese aussagekräftigen Daten und wandeln sie um in Wissen, mit dem wir arbeiten können.
But it's not enough just to have data and measure it. You need to be able to do something with it. So we've spent a lot of time and effort in turning the data into stories to be able to tell, what's the state of the engine, how are the tires degrading, what's the situation with fuel consumption? So all of this is taking data and turning it into knowledge that we can act upon.
O. k., schauen wir uns die Daten einmal an. Wir nehmen die Daten eines anderen 3 Monate alten "Patienten". Das ist ein Kind. Sie sehen hier richtige Daten, und auf der rechten Seite des Bildes fängt es an, etwas katastrophal zu werden. Da erlebt der Patient gerade einen Herzstillstand. Dies wird als unvorhersehbares Ereignis angesehen. Diese Herzattacke hat niemand kommen sehen. Doch wenn wir uns die Informationen anschauen, sehen wir, dass die Dinge schon vorher unscharf wurden – etwa 5 Minuten vor dem Herzstillstand. Wir können kleine Veränderungen sehen z. B. bei der Herzfrequenz. Diese wurden bei den normalen Grenzwerten nicht bemerkt, die auf die Daten angewendet wurden. Die Frage ist also: "Warum konnten wir es nicht vorhersehen?" War es ein vorhersehbares Ereignis? Können wir die Muster der Daten näher betrachten, um besser zu werden?
Okay, so let's have a look at a little bit of data. Let's pick a bit of data from another three-month-old patient. This is a child, and what you're seeing here is real data, and on the far right-hand side, where everything starts getting a little bit catastrophic, that is the patient going into cardiac arrest. It was deemed to be an unpredictable event. This was a heart attack that no one could see coming. But when we look at the information there, we can see that things are starting to become a little fuzzy about five minutes or so before the cardiac arrest. We can see small changes in things like the heart rate moving. These were all undetected by normal thresholds which would be applied to data. So the question is, why couldn't we see it? Was this a predictable event? Can we look more at the patterns in the data to be able to do things better?
Also, das ist ein Kind, etwa im gleichen Alter wie der Rennwagen hier auf der Bühne, 3 Monate alt. Das ist ein Patient mit einem Herzfehler. Wenn Sie sich die Daten auf dem Bildschirm oben anschauen also Herzfrequenz, Puls, Sauerstoff, Atemfrequenz – sind sie alle ungewöhnlich für ein normales Kind, aber normal für dieses Kind. Eine Herausforderung im Gesundheitswesen ist: Wie betrachte ich den Patienten direkt vor mir, welche Besonderheiten gibt es und bin ich in der Lage festzustellen, wann sich der Zustand verschlechtern wird? Wie bei einem Rennwagen hat man bei jedem Patienten bei einer Verschlechterung nur sehr wenig Zeit, um etwas zu bewirken.
So this is a child, about the same age as the racing car on stage, three months old. It's a patient with a heart problem. Now, when you look at some of the data on the screen above, things like heart rate, pulse, oxygen, respiration rates, they're all unusual for a normal child, but they're quite normal for the child there, and so one of the challenges you have in health care is, how can I look at the patient in front of me, have something which is specific for her, and be able to detect when things start to change, when things start to deteriorate? Because like a racing car, any patient, when things start to go bad, you have a short time to make a difference.
Wir haben also das Datensystem genommen, das wir alle 2 Wochen bei der Formel 1 benutzen und haben es auf den Computern installiert, die in der Birminghamer Kinderklinik stehen. Wir nahmen die Patientendaten auf der Intensivstation und konnten sowohl die Daten in Echtzeit betrachten als auch, was viel wichtiger ist, sie speichern, um von ihnen zu lernen. Dann haben wir eine Software verwendet die es uns erlaubte, Muster aus den Daten zu filtern. Alles in Echtzeit, so konnten wir sehen, was geschah. Damit konnten wir sehen, wenn sich etwas verändert.
So what we did is we took a data system which we run every two weeks of the year in Formula 1 and we installed it on the hospital computers at Birmingham Children's Hospital. We streamed data from the bedside instruments in their pediatric intensive care so that we could both look at the data in real time and, more importantly, to store the data so that we could start to learn from it. And then, we applied an application on top which would allow us to tease out the patterns in the data in real time so we could see what was happening, so we could determine when things started to change.
Im Motorsport sind wir alle sehr anspruchsvoll, wagemutig und manchmal sogar etwas arrogant, so entschieden wir die Kinder schon zu untersuchen, während sie auf die Intensivstation gebracht wurden. Warum sollten wir warten bis sie die Klinik erreichen, um uns die Sache anzusehen? Also installierten wir eine Echtzeit-Verbindung zwischen Krankenwagen und Klinik. Wir nutzten eine normale 3G-Funkverbindung, um die Daten zu übertragen. Der Krankenwagen wurde also ein zusätzliches Bett der Intensivstation.
Now, in motor racing, we're all a little bit ambitious, audacious, a little bit arrogant sometimes, so we decided we would also look at the children as they were being transported to intensive care. Why should we wait until they arrived in the hospital before we started to look? And so we installed a real-time link between the ambulance and the hospital, just using normal 3G telephony to send that data so that the ambulance became an extra bed in intensive care.
Dann schauten wir uns die Daten an. Die Kurven oben und all die Farben, das sind die normalen Daten, die man auf einem Monitor sehen würde – Herzfrequenz, Puls, Sauerstoff im Blut und die Atmung. Die Kurven weiter unten, in blau und rot, das sind die interessanten Werte. Die rote Kurve zeigt eine automatisierte Form des Frühwarnsystems an, das bereits in der Kinderklinik in Birmingham eingesetzt wurde. Es läuft dort seit 2008, und es konnten bereits Herzstillstände gestoppt und Herzleiden in der Klinik versorgt werden. Die blaue Kurve zeigt, wenn Muster sich verändern und sofort, bevor wir auch nur anfangen die Daten zu interpretieren, sprechen die Daten zu uns. Sie sagen uns, dass etwas falsch läuft.
And then we started looking at the data. So the wiggly lines at the top, all the colors, this is the normal sort of data you would see on a monitor -- heart rate, pulse, oxygen within the blood, and respiration. The lines on the bottom, the blue and the red, these are the interesting ones. The red line is showing an automated version of the early warning score that Birmingham Children's Hospital were already running. They'd been running that since 2008, and already have stopped cardiac arrests and distress within the hospital. The blue line is an indication of when patterns start to change, and immediately, before we even started putting in clinical interpretation, we can see that the data is speaking to us. It's telling us that something is going wrong.
Das Diagramm mit den roten und grünen Flecken ist die Auswertung verschiedener Daten gegeneinander. Die grünen zeigen, was für das Kind normal ist . Wir nennen es die "Wolke der Normalität". Und wenn Dinge anfangen sich zu ändern, wenn der Zustand anfängt sich zu verschlechtern, kommen wir zur roten Kurve. Da steckt keine große Wissenschaft dahinter. Wir bereiten Daten, die bereits existieren, einfach nur in einer anderen Weise auf, um den Ärzten Hinweise zu geben, und den Schwestern, damit sie sehen, was los ist. In der gleichen Weise wie sich ein guter Rennfahrer auf Hinweise verlässt, wann er bremsen sollte, wann er in die Kurve lenken sollte, müssen wir unseren Ärzten und Schwestern helfen zu erkennen, wann Dinge schief laufen.
The plot with the red and the green blobs, this is plotting different components of the data against each other. The green is us learning what is normal for that child. We call it the cloud of normality. And when things start to change, when conditions start to deteriorate, we move into the red line. There's no rocket science here. It is displaying data that exists already in a different way, to amplify it, to provide cues to the doctors, to the nurses, so they can see what's happening. In the same way that a good racing driver relies on cues to decide when to apply the brakes, when to turn into a corner, we need to help our physicians and our nurses to see when things are starting to go wrong.
Wir haben ein sehr ehrgeiziges Programm. Wir glauben, es ist Zeit, die Dinge anders anzugehen. Wir denken weiträumig. Das ist auch richtig so. Wir haben eine Herangehensweise, die – falls sie erfolgreich ist – nicht nur in der Klinik bleiben sollte. Sie kann noch viel mehr bewirken. Mit den heutigen Drahtlosverbindungen gibt es keinen Grund, warum Patienten, Ärzte und Schwestern immer zur gleichen Zeit am gleichen Ort sein müssen. Währenddessen nehmen wir unser 3 Monate altes Baby, bringen es auf die Rennbahn, behüten es und machen es schneller und besser.
So we have a very ambitious program. We think that the race is on to do something differently. We are thinking big. It's the right thing to do. We have an approach which, if it's successful, there's no reason why it should stay within a hospital. It can go beyond the walls. With wireless connectivity these days, there is no reason why patients, doctors and nurses always have to be in the same place at the same time. And meanwhile, we'll take our little three-month-old baby, keep taking it to the track, keeping it safe, and making it faster and better.
Vielen herzlichen Dank.
Thank you very much.
(Beifall)
(Applause)