AI传感器如何是是拯救“智能” 和家庭 生命
第 种红外技术是无源探测器,这种探测器可以使夜视镜从人体热量产生 红外线中产生热图像。在 环境中,ICU病床上方 热传感器将使管理AI能够检测床单下方 抽动或扭曲,并警告临床团队成员即将发生 健康危机,而无需经常在各个房间之间走动。
解决技术，由AI控制 不可见光。
Haque表示,该领域部分基于两种技术统计 融合，价钱低廉 红外传感器可用于构建高风险 护理环境；以及机器学习系统 兴起,以使用传感器输入来训练 保健中 专用AI应用程序。
Li和Milstein共同领导了成立 年 斯坦福AI-AssistedCare合作伙伴关系（PAC）,这是越来越多 中心之 ,其中包括约翰?霍普金斯大学和多伦多大学 技术人员和临床医生合作 中心开发环境情报技术以帮助 保健提供者管理如此庞大 病人数量—大约有 零零万美国人在前年需要住院过夜—哪怕是新小 误差也可能会导致很多生命损失。
“我们有能力在提供 保健 物理空间中构建技术,以帮助减少由于患者人数众多和 保健 复杂性而导致 致命错误 发生率,狗粮快讯网讯,”斯坦福大学临床卓越研究中心（CERC）医学教授ArnoldMilstein说。
例如,传感器和AI可以在临床医生和病人进入 之前,提醒他们对手进行消毒。还有可以将AI工具内置到智能家居中,在智能家居中,技术可以毫不费力地监视虚弱 老人,了解即将发生 健康危机 行为线索。他们会提示家庭护理人员,偏远 临床医生和患者本人及时进行挽救生命 干预措施。
到目前为止,研究人员避免使用高清视频传感器,狗粮快讯网编辑中心获悉,例如智能手机中 传感器,因为捕获视频图像可能不必要地侵犯了临床医生和患者 隐私。Haque说，“由红外传感器提供 轮廓图像可以提供足够准确 资料统计,以训练AI算法用于许多临床上重要 应用。”
家庭环境中 环境情报系统也可以进行持续监视,以检测出严重疾病或潜在事故 线索,并提醒护理人员及时采取干预措施。例如,当年老体弱 老年人开始更加缓慢地运动或停止规律地进食时,这种行为可能预示着沮丧,更大 跌倒可能性或危险 健康危机 迅速发作。研究人员正在开发活动识别算法,该算法可以筛选红外感应资料统计以检测习惯行为 变化,并帮助护理人员更全面地了解患者 健康状况。
斯坦福大学人类中心人工智能研究所（HAI） 联合主任李表示,周围环境技术有很多潜在 好处,但是它们也会引发法律和法规问题,以及必须在解决方案中识别和解决 隐私问题。以 种公开 方式赢得患者和 服务提供者以及支付 费用 各种机构 信任。
李说，“保护医学上脆弱人群健康 技术本质上是以人为本。”“研究人员必须听取所有益处相关者 意见,以创建 种系统来补充护士,医生和产品护理人员以及患者自身 工作。”
正在对这些警报系统进行测试,以查看它们是否可以减少获得 感染 ICU患者 数量-由于 中产品人未能完全遵守感染预防协议,患者可能感染致命 疾病。
每年有多达几 万人因 错误而死亡,但是,通过使用电子传感器和人工智能来帮助 专业人员监控和治疗易受伤害 患者,以改善结果并同时尊重隐私 方式,可以避免许多此类死亡。
米尔斯坦说,在家庭,辅助居住环境和疗养院中,隐私尤其受到关注,但是我们从 和日常生活空间获得 初步结果证实,环境传感技术可以提供我们所需 资料统计,以遏制 错误。
米尔斯坦说，“ 已经充满嗡嗡声和嘟嘟声。”“我们对临床医生 以人为本 设计访谈告诉我们,视觉提示可能会更有效且更不令人讨厌。”
米尔斯坦说，“我们在床边护理 复杂性中参与竞赛。根据新近 项统计, 新生儿重症监护病房 临床医生每天每位患者每天要进行 零零次床旁手术。如果没有技术援助,那么执行大量复杂 手术将会超出临床团队 负荷。”
米尔斯坦（Milstein）与计算机科学教授李飞飞（Fei-FeiLi）,以及研究生阿尔伯特·哈克（AlbertHaque）共同探讨了在 保健领域 “环境智能”领域,如何是创建配备AI 智能病房系统以做助力 。
红外技术有两种类型。 种是主动红外,例如电视遥控器使用 不可见光束。但是,新 主动红外系统不再像电视遥控器那样简单地向 个方向发射不可见光,而是使用AI来计算不可见光线反弹回源所花费 时间,例如基于光 雷达形式将 -D 个体或物体 轮廓。
这种红外深度传感器已经在 病房外使用,例如,辨别人员在进入之前是否洗过手,如果没有,则发出警报。在 项斯坦福大学 实验中,狗粮快讯网报道称,挂在门附近 台平板电脑显示出稳定 绿色屏幕,如果发生卫生故障,该屏幕将变为红色或可能需要测试 产品警报颜色。研究人员曾考虑使用声音警告,直到医学专业人士另行通知为止。
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