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斯坦福打造視覺智能醫(yī)院

打造視覺智能醫(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。

AI芯天下丨斯坦福打造視覺智能醫(yī)院

而就在11月15日,前谷歌人工智能中國中心負(fù)責(zé)人李佳已經(jīng)離開谷歌,并開始在斯坦福醫(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2019年正式運(yùn)營。

1、利用視覺讓智能落地

人類對世界的認(rèn)識及感知,有80%的信息來自于視覺,因此對視覺信息的搜集與處理,將成為人工智能下一階段最重要的技術(shù)引擎。

一直以來,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,基于AI技術(shù)的應(yīng)用能夠提高數(shù)以百萬計人的健康和生活質(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,病人對該技術(shù)的信任,獲得政策,法律法規(guī),商業(yè)市場的支持。

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。

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現(xiàn)今,主要從以下途徑獲取醫(yī)療數(shù)據(jù):個人監(jiān)控設(shè)備和移動應(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)病人的自動化設(shè)備,醫(yī)療系統(tǒng)管理,研發(fā)醫(yī)療機(jī)器人,移動健康應(yīng)用程序,老年保健等。

視覺智能將為醫(yī)院帶來突破性革命首先,AI可以減少醫(yī)院里的交叉感染。

美國醫(yī)院每年平均會發(fā)生9900起交叉感染,但上千年以來,醫(yī)院解決這個問題的唯一方式是配置觀察員。

這個方法無法全天候覆蓋,而且?guī)в兄饔^偏見。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,算法的精確程度大大超過人類觀察員。

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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)療活動中成本最高的部門,每年要消耗美國1%的GDP。

用AI檢測ICU里的病人活動,可以細(xì)節(jié)地了解病人的身體狀況,降低致命錯誤發(fā)生的概率。同時,這個方法兼顧了廉價和精準(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,未來養(yǎng)老的成本會越來越高。

李飛飛團(tuán)隊在舊金山的老人家中進(jìn)行了熱傳感器試點(diǎn)。不過,由于目前在這個領(lǐng)域缺乏訓(xùn)練數(shù)據(jù),科研團(tuán)隊需要用其他方法解決AI的限制。

比如,他們開發(fā)出了一個專門識別跌倒的算法。

2、視覺嘗試運(yùn)用在醫(yī)療之中

在斯坦福視覺智能試點(diǎn)醫(yī)院,在住院部裝了20多個深度傳感器,通過這個來監(jiān)控整個醫(yī)療人員的行為。

這是兩個不同的傳感器,可以看到這個人的進(jìn)出,如果是紅色的就說明他沒有洗手,綠色的就是他有做洗手這個動作。

這個背后是需要一個計算機(jī)視覺的模型來觀測和計算這個人的動作的。

它分成兩步,第一步是對人類的跟蹤,每一個人他的流程和工作要通過這個傳感器跟蹤。

第二步是當(dāng)他走到快進(jìn)這個病人的門的時候,他有沒有做洗手這個動作,這一步叫動作檢測,這是一個通過深度學(xué)習(xí)的模型來做的一個判斷。

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計算機(jī)視覺在臨床應(yīng)用上的價值將會得到證明,計算機(jī)視覺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):計算機(jī)視覺在分類良性和惡性皮膚病變上的表現(xiàn)可以媲美21位經(jīng)過認(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似的早期進(jìn)展。

這種使用來自環(huán)境傳感器的數(shù)據(jù)的計算機(jī)視覺在評估病床邊行為上有相對于當(dāng)前系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)性優(yōu)勢,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)境計算機(jī)視覺可以不停止地工作且不會疲勞,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。

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因?yàn)榛谟嬎銠C(jī)視覺的識別系統(tǒng)可以被訓(xùn)練用來識別不同的病床邊活動,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),從而讓他們能專注以病人為中心的活動。

3、視覺智慧等人工智能才剛開始

在新時代中,人工智能變革了現(xiàn)實(shí)世界場景,例如交通運(yùn)輸、圖像處理和醫(yī)療健康行業(yè)的計算方式。

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)用正在帶來真正的改變。

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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)動力,而這將改變斯坦福目前所知的各個行業(yè),這也令人工智能領(lǐng)域變得更令人興奮。

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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