記者 |鄭潔
編輯 |謝欣
人工智能在醫(yī)療領域已經(jīng)“起風”好幾年，2020年爆發(fā)的新冠疫情使其落地進程加速，目前來看，人工智能在醫(yī)療領域的應用主要集中在影像診斷和遠程醫(yī)療領域，方式以數(shù)據(jù)處理和算法分析為主。不過，3月26日舉行的紅杉全球醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)峰會上，斯坦福大學教授李飛飛提出了一種人工智能在醫(yī)療領域基于環(huán)境智能（ambient intelligence）的新應用趨勢。
李飛飛和其團隊2020年9月曾在《自然》雜志發(fā)表相關論文，這篇名為“Illuminating the dark spaces of healthcare with ambient intelligence（用環(huán)境智能照亮醫(yī)療領域的黑暗空間）”的論文中，主要涉及環(huán)境智能在重癥監(jiān)護室（ICU）、手術室、心理健康、慢病管理、老年監(jiān)護等領域的應用，通過在醫(yī)療環(huán)境中嵌入更多被動、非接觸的傳感器（攝像頭、深度、熱感、射頻和聲學傳感器等）來實現(xiàn)。
具體說來，以醫(yī)院中的ICU為例，ICU在美國每年經(jīng)費開支占到了整個GDP的1%，ICU中患者容易產(chǎn)生褥瘡，引發(fā)患者生命安全，增加醫(yī)療費用。而患者的翻身等移動對褥瘡的預防很重要，傳統(tǒng)的做法是定時人工記錄患者的翻身情況，但這種記錄并不準確。
這種情況下，非接觸式環(huán)境傳感器可以供連續(xù)和細微的感知，相對準確地測量ICU中患者的各種移動。在論文中，李飛飛和其團隊提及，在一個ICU病房中安裝了環(huán)境傳感器，并從八名患者中收集了362小時的數(shù)據(jù)。與三位醫(yī)師的人工回測相比，使用機器學習算法將活動進行分類，有接近90%的準確性。
在心理健康領域中環(huán)境智能也能派上用場，論文中指出，在美國有4300萬人，在歐洲有1.65億人次受到**疾?。ɡ缫钟舭Y，焦慮癥和躁郁癥）的影響，而有56％的**疾病患者由于財務成本等因素沒有尋求治療，目前對于**疾病的診斷主要憑靠自我報告問卷和臨床評估，而環(huán)境智能在這種情況下能提供持續(xù)且成本較低的癥狀篩查。
除此之外，環(huán)境智能也能介入和幫助老年人做慢病管理。李飛飛在當日紅杉全球醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)峰會中提及，老年人的一些慢性病如果在發(fā)病起初就被發(fā)現(xiàn)，有可能抗生素就能解決問題。老年人相對來說不太習慣穿戴式設備，這種情況下環(huán)境智能可以持續(xù)觀測到老人行為變化以及飲食、睡眠、心率、呼吸等醫(yī)療有關的重要信息，并及時反饋給家人和醫(yī)護人員。
李飛飛表示，她和團隊關注在醫(yī)療健康場景中人的行為和動作，而不限于僅僅關注試驗數(shù)據(jù)、影像光片和細胞的情況。無論是ICU中患者的移動軌跡，心理急診科內(nèi)患者的行為舉止，還是老年人的初始感染狀態(tài)，這些都是在醫(yī)療場景中人的行為動作。環(huán)境智能對醫(yī)療場景下，對人體的行為狀態(tài)加以感知、監(jiān)測和分析，也許能彌補此前醫(yī)療領域在這一方面的欠缺。
不過，如果要將這些技術在臨床中大范圍使用，必須要經(jīng)過進一步臨床驗證，同時還要通過數(shù)據(jù)安全、模型透明、倫理合規(guī)以及法律許可等各方面的挑戰(zhàn)。
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