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盡管現(xiàn)代醫(yī)學已取得了巨大的成就，但每年仍有多達25萬美國人死于醫(yī)療事故，是車禍死亡人數(shù)的6倍多。

AI領(lǐng)域的權(quán)威專家李飛飛表示，就像基于計算機視覺的駕駛輔助系統(tǒng)可以提高道路交通安全一樣，應(yīng)用在智能醫(yī)療領(lǐng)域的AI技術(shù)有助于在醫(yī)療活動中預(yù)防和避免一些死亡事故的發(fā)生。

斯坦福大學計算機科學教授兼斯坦福以人為本人工智能研究院（Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence）聯(lián)合主任李飛飛在最近的NVIDIA GTC上發(fā)表演講時表示：盡管醫(yī)療機構(gòu)已經(jīng)制定了規(guī)程來避免手術(shù)器械遺漏、藥物處方錯誤、臨床醫(yī)生不在場時的病人安全等問題的發(fā)生，但在實際操作過程中仍然可能會出現(xiàn)各種各樣的錯誤。只要是人，就都會犯錯。”

李飛飛表示，通過在醫(yī)療機構(gòu)部署智能傳感器和機器學習算法，便可以幫助臨床醫(yī)生減少醫(yī)療錯誤并提高護理服務(wù)的質(zhì)量。

“我們必須通過傳感器數(shù)據(jù)來分析察覺到的問題，因此需要利用機器學習和深度學習算法，將傳感器數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成專業(yè)洞察，這對保證病人的安全至關(guān)重要。”她補充道。

傳感器解決方案為臨床醫(yī)生帶來智能環(huán)境

十年前，李飛飛在照顧生病的父母時，開始思考如何將AI用于醫(yī)療服務(wù)。

“我在重癥監(jiān)護室和病房，甚至在家里照顧家人的時間越長，我就越能感受到自動駕駛技術(shù)和智慧醫(yī)療服務(wù)之間的相似之處。”

她在《自然》期刊上發(fā)表的一篇論文中，概述了由傳感器驅(qū)動的“環(huán)境智能”的愿景。這篇文章涵蓋了醫(yī)院和家庭兩種環(huán)境，深入分析了如何將這項技術(shù)應(yīng)用于手術(shù)室以及慢性病患者的日常生活空間。

例如，重癥監(jiān)護室病人需要一定量的運動來幫助康復(fù)。為了確保病人獲得適當?shù)倪\動量，研究者正在開發(fā)一種智能傳感器系統(tǒng)，以將其用于自動標記病人的活動并了解他們在重癥監(jiān)護期間的運動水平。

另一個項目使用了深度傳感器和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可評估臨床醫(yī)生在進入和離開病房時是否正確洗手。

日常生活中，隨著全球人口的老齡化趨勢加劇，可穿戴式傳感器可以通過監(jiān)測移動、睡眠和醫(yī)囑依從性來幫助老人保持健康。

李飛飛表示，下一個挑戰(zhàn)是推動計算機視覺的發(fā)展，對更復(fù)雜的人類活動進行分類。

“我們不滿足于捕捉和分析步行、睡覺等幅度比較大的運動。在臨床上，檢測和分析人體微動則更加重要?！?/span>

保護患者和護理人員的隱私

李飛飛表示，在設(shè)計應(yīng)用于智能醫(yī)院的技術(shù)時，開發(fā)者必須優(yōu)先考慮病人、臨床醫(yī)生和護理人員的隱私與安全。

“在計算機視覺中，當出現(xiàn)人體信號時，模糊和遮罩就變得越來越重要。它們是防止私人信息和個人身份被意外泄露的重要方法?！?/span>

在數(shù)據(jù)隱私方面，李飛飛表示聯(lián)邦學習是保護機密信息的另一個非常有發(fā)展前景的解決方案。

她認為，在為醫(yī)療機構(gòu)開發(fā)AI應(yīng)用的整個過程中，開發(fā)者必須采取多方利益相關(guān)者共同參與的方法，讓病人、臨床醫(yī)生、生物倫理學家和政府機構(gòu)都加入到協(xié)作環(huán)境中。

“歸根結(jié)底，醫(yī)療服務(wù)的核心是人與人之間的關(guān)愛。這項技術(shù)不應(yīng)該取代我們的護理人員、家人或者護士和醫(yī)生。它的存在是為了提高和加強醫(yī)療服務(wù)的人性化水平，并給予病人更多的尊嚴?！?/span>