斯坦福打造視覺(jué)智能醫(yī)院
打造視覺(jué)智能醫(yī)院技術(shù)解決方案是斯坦福及其世界各地的合作者多年以來(lái)的努力方向。
盡管還有很多的工作要做,但斯坦福希望該技術(shù)可以幫助醫(yī)院降低感染率,改善患者的健康狀況。
而就在11月15日,前谷歌人工智能中國(guó)中心負(fù)責(zé)人李佳已經(jīng)離開(kāi)谷歌,并開(kāi)始在斯坦福醫(yī)學(xué)院的新工作,希望去追求醫(yī)療等人工智能可以產(chǎn)生積極影響的事,以后能做一些對(duì)現(xiàn)實(shí)世界有影響的事。
目前,李佳已全職投身智能醫(yī)院項(xiàng)目,預(yù)計(jì)2019年正式運(yùn)營(yíng)。
1、利用視覺(jué)讓智能落地
人類(lèi)對(duì)世界的認(rèn)識(shí)及感知,有80%的信息來(lái)自于視覺(jué),因此對(duì)視覺(jué)信息的搜集與處理,將成為人工智能下一階段最重要的技術(shù)引擎。
一直以來(lái),AI技術(shù)被認(rèn)為在醫(yī)療領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。
未來(lái),基于AI技術(shù)的應(yīng)用能夠提高數(shù)以百萬(wàn)計(jì)人的健康和生活質(zhì)量。
但是,AI技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用要取決于醫(yī)生,護(hù)士,病人對(duì)該技術(shù)的信任,獲得政策,法律法規(guī),商業(yè)市場(chǎng)的支持。
同AI技術(shù)在其他領(lǐng)域的應(yīng)用相同,數(shù)據(jù)資源起到舉足輕重的作用。
現(xiàn)今,主要從以下途徑獲取醫(yī)療數(shù)據(jù):個(gè)人監(jiān)控設(shè)備和移動(dòng)應(yīng)用程序,臨床環(huán)境下的電子醫(yī)療記錄,及用于醫(yī)療程序與手術(shù)的輔助機(jī)器人。
在大量數(shù)據(jù)的支持下,該技術(shù)的主要應(yīng)用包括醫(yī)療分析,支持臨床決策,監(jiān)控與輔導(dǎo)病人,能夠幫助手術(shù)或看護(hù)病人的自動(dòng)化設(shè)備,醫(yī)療系統(tǒng)管理,研發(fā)醫(yī)療機(jī)器人,移動(dòng)健康應(yīng)用程序,老年保健等。
視覺(jué)智能將為醫(yī)院帶來(lái)突破性革命首先,AI可以減少醫(yī)院里的交叉感染。
美國(guó)醫(yī)院每年平均會(huì)發(fā)生9900起交叉感染,但上千年以來(lái),醫(yī)院解決這個(gè)問(wèn)題的唯一方式是配置觀察員。
這個(gè)方法無(wú)法全天候覆蓋,而且?guī)в兄饔^偏見(jiàn)。斯坦福試點(diǎn)了智能傳感器,從不同的角度認(rèn)知衛(wèi)生活動(dòng),算法的精確程度大大超過(guò)人類(lèi)觀察員。
第二,AI可以提高重癥監(jiān)護(hù)室(ICU)的效率和質(zhì)量。ICU是所有醫(yī)療活動(dòng)中成本最高的部門(mén),每年要消耗美國(guó)1%的GDP。
用AI檢測(cè)ICU里的病人活動(dòng),可以細(xì)節(jié)地了解病人的身體狀況,降低致命錯(cuò)誤發(fā)生的概率。同時(shí),這個(gè)方法兼顧了廉價(jià)和精準(zhǔn)。
第三,AI可以幫助照顧老人。隨著世界范圍內(nèi)出現(xiàn)老齡化現(xiàn)象,未來(lái)養(yǎng)老的成本會(huì)越來(lái)越高。
李飛飛團(tuán)隊(duì)在舊金山的老人家中進(jìn)行了熱傳感器試點(diǎn)。不過(guò),由于目前在這個(gè)領(lǐng)域缺乏訓(xùn)練數(shù)據(jù),科研團(tuán)隊(duì)需要用其他方法解決AI的限制。
比如,他們開(kāi)發(fā)出了一個(gè)專(zhuān)門(mén)識(shí)別跌倒的算法。
2、視覺(jué)嘗試運(yùn)用在醫(yī)療之中
在斯坦福視覺(jué)智能試點(diǎn)醫(yī)院,在住院部裝了20多個(gè)深度傳感器,通過(guò)這個(gè)來(lái)監(jiān)控整個(gè)醫(yī)療人員的行為。
這是兩個(gè)不同的傳感器,可以看到這個(gè)人的進(jìn)出,如果是紅色的就說(shuō)明他沒(méi)有洗手,綠色的就是他有做洗手這個(gè)動(dòng)作。
這個(gè)背后是需要一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)的模型來(lái)觀測(cè)和計(jì)算這個(gè)人的動(dòng)作的。
它分成兩步,第一步是對(duì)人類(lèi)的跟蹤,每一個(gè)人他的流程和工作要通過(guò)這個(gè)傳感器跟蹤。
第二步是當(dāng)他走到快進(jìn)這個(gè)病人的門(mén)的時(shí)候,他有沒(méi)有做洗手這個(gè)動(dòng)作,這一步叫動(dòng)作檢測(cè),這是一個(gè)通過(guò)深度學(xué)習(xí)的模型來(lái)做的一個(gè)判斷。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)在臨床應(yīng)用上的價(jià)值將會(huì)得到證明,計(jì)算機(jī)視覺(jué)注定將在臨床分析的醫(yī)療圖像篩查方面站穩(wěn)腳跟。
斯坦福研究發(fā)現(xiàn):計(jì)算機(jī)視覺(jué)在分類(lèi)良性和惡性皮膚病變上的表現(xiàn)可以媲美21位經(jīng)過(guò)認(rèn)證的皮膚科醫(yī)生。
還有一些小型研究也在放射影像和病理學(xué)影像的解讀上得到了類(lèi)似的早期進(jìn)展。
這種使用來(lái)自環(huán)境傳感器的數(shù)據(jù)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)在評(píng)估病床邊行為上有相對(duì)于當(dāng)前系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢(shì),比如觀察手部清潔合規(guī)性或讓護(hù)士觀察醫(yī)生是否按照規(guī)范進(jìn)行了中心線插入。
環(huán)境計(jì)算機(jī)視覺(jué)可以不停止地工作且不會(huì)疲勞,而且運(yùn)行的可變成本非常低,也不受不完美的安全文化的影響。
因?yàn)榛谟?jì)算機(jī)視覺(jué)的識(shí)別系統(tǒng)可以被訓(xùn)練用來(lái)識(shí)別不同的病床邊活動(dòng),所以如果與電子病歷整合到一起,可能還能免去臨床醫(yī)生的讓人沮喪的文檔和數(shù)據(jù)錄入任務(wù),從而讓他們能專(zhuān)注以病人為中心的活動(dòng)。
3、視覺(jué)智慧等人工智能才剛開(kāi)始
在新時(shí)代中,人工智能變革了現(xiàn)實(shí)世界場(chǎng)景,例如交通運(yùn)輸、圖像處理和醫(yī)療健康行業(yè)的計(jì)算方式。
由于一系列的進(jìn)步,包括算法(例如基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)方法)、計(jì)算技術(shù)(例如摩爾定律、GPU,以及正在發(fā)展的TPU)和可用數(shù)據(jù)集(例如ImageNet),人工智能應(yīng)用正在帶來(lái)真正的改變。
實(shí)際上,這還只是起步階段。人工智能將成為“第四次工業(yè)革命”最重要的驅(qū)動(dòng)力,而這將改變斯坦福目前所知的各個(gè)行業(yè),這也令人工智能領(lǐng)域變得更令人興奮。
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