人工智能專家李飛飛分享如何通過AI技術提升護理人員的技能水平，為患者提供更好的護理服務。

盡管現代醫學已取得了巨大的成就，但每年仍有多達25萬美國人死于醫療事故，是車禍死亡人數的6倍多。

AI領域的權威專家李飛飛表示，就像基于計算機視覺的駕駛輔助系統可以提高道路交通安全一樣，應用在智能醫療領域的AI技術有助于在醫療活動中預防和避免一些死亡事故的發生。

斯坦福大學計算機科學教授兼斯坦福以人為本人工智能研究院(Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence)聯合主任李飛飛在最近的NVIDIA GTC上發表演講時表示：盡管醫療機構已經制定了規程來避免手術器械遺漏、藥物處方錯誤、臨床醫生不在場時的病人安全等問題的發生，但在實際操作過程中仍然可能會出現各種各樣的錯誤。只要是人，就都會犯錯。”

李飛飛表示，通過在醫療機構部署智能傳感器和機器學習算法，便可以幫助臨床醫生減少醫療錯誤并提高護理服務的質量。

“我們必須通過傳感器數據來分析察覺到的問題，因此需要利用機器學習和深度學習算法，將傳感器數據轉換成專業洞察，這對保證病人的安全至關重要。”她補充道。

傳感器解決方案為臨床醫生帶來智能環境

十年前，李飛飛在照顧生病的父母時，開始思考如何將AI用于醫療服務。

“我在重癥監護室和病房，甚至在家里照顧家人的時間越長，我就越能感受到自動駕駛技術和智慧醫療服務之間的相似之處。”

她在《自然》期刊上發表的一篇論文中，概述了由傳感器驅動的“環境智能”的愿景。這篇文章涵蓋了醫院和家庭兩種環境，深入分析了如何將這項技術應用于手術室以及慢性病患者的日常生活空間。

例如，重癥監護室病人需要一定量的運動來幫助康復。為了確保病人獲得適當的運動量，研究者正在開發一種智能傳感器系統，以將其用于自動標記病人的活動并了解他們在重癥監護期間的運動水平。

另一個項目使用了深度傳感器和卷積神經網絡，可評估臨床醫生在進入和離開病房時是否正確洗手。

日常生活中，隨著全球人口的老齡化趨勢加劇，可穿戴式傳感器可以通過監測移動、睡眠和醫囑依從性來幫助老人保持健康。

李飛飛表示，下一個挑戰是推動計算機視覺的發展，對更復雜的人類活動進行分類。

“我們不滿足于捕捉和分析步行、睡覺等幅度比較大的運動 。在臨床上，檢測和分析人體微動則更加重要。”

保護患者和護理人員的隱私

李飛飛表示，在設計應用于智能醫院的技術時，開發者必須優先考慮病人、臨床醫生和護理人員的隱私與安全。

“在計算機視覺中，當出現人體信號時，模糊和遮罩就變得越來越重要。它們是防止私人信息和個人身份被意外泄露的重要方法。”

在數據隱私方面，李飛飛表示聯邦學習是保護機密信息的另一個非常有發展前景的解決方案。

她認為，在為醫療機構開發AI應用的整個過程中，開發者必須采取多方利益相關者共同參與的方法，讓病人、臨床醫生、生物倫理學家和政府機構都加入到協作環境中。

“歸根結底，醫療服務的核心是人與人之間的關愛。這項技術不應該取代我們的護理人員、家人或者護士和醫生。它的存在是為了提高和加強醫療服務的人性化水平，并給予病人更多的尊嚴。”

原文標題：智慧醫療技術如何減少醫療錯誤的發生

文章出處：【微信公眾號：NVIDIA英偉達企業解決方案】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

審核編輯：湯梓紅