斯坦福大学的研究人员正在研究人工智能和红外传感，以挽救在智能医院和家庭护理的生命。特别是在一项研究中，研究人员查阅170篇科学论文来收集跟健康护理有关的"环境智慧"。这项工作的目的是创建配备 AI 系统的智能医院病房，以提高病人的安全保障和医疗效果。

Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence的共同主任Fei-Fei Li说，医疗环境技术在保障健康方面有很多益处，但同时它们会引发法律和监管问题，以及个人隐私问题。只有解决这些问题才可以赢得患者、护理人员、代理和支付医疗费用的机构的相互信任。“用技术来保护医疗患者健康的本质是以人为本的,” Li说。“研究人员必须听取所有利益相关者的意见，这样建立的系统可以去补充和完善护士、医生和其他护理人员以及患者自身所付出的努力。”

研究生Albert Haque 在撰写论文时表示，该领域主要基于两种技术的融合：红外传感器可低成本获取，这样才足以构建高风险的护理环境；机器学习系统的兴起，它可以用传感器输入与培训健康护理内容相关的人工智能应用。红外技术有两种类型。首先是有源的红外，与电视遥控器使用的类型相同。但是， 不像电视遥控器那样向一个方向发射看不见的光，新的有源红外系统使用 AI 来计算不可见光反射回到光源的时间，就像激光雷达描绘人或物体的 3D 图像一样。

第二种红外技术是无源探测器，用于夜视护目镜，来制造热辐射产生红外线的热图像。在医院环境中，ICU 病床上方的热传感器可以让AI 检测到床单下抽搐或扭动，并提醒临床医疗团队注意即将发生的健康危机，而不需要医护人员不停的从一个房间走到另一个房间。迄今为止，研究人员一直避免使用高清视频传感设备，因为捕获视频图像不可避免地会侵犯临床医生和患者的隐私。

Haque 说：“红外传感器提供的轮廓图像可提供足够准确的数据，这些数据可用于培训AI算法用于临床上的重要场合。” 在家庭护理环境中安装智能环境检测系统进行监控也是很有用的，这个系统可用于检测重大疾病或者潜在的事故，并提醒家庭护理人员及时进行必要的干预。研究人员正在开发活动识别算法，这个算法可以筛选红外感测数据来检测患者行为习惯的变化，并帮助护理人员获得有关患者健康方面更全面的信息。

这项研究成果发表在《Nature》上(www.dx.doi.org/10.1038/s41586-020-2669-y).

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