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每年约有40万美国人死于医疗事故。近期一份发表在《自然》期刊上的审议报告认为，使用电子感应器和人工智能系统，可以在尊重病患隐私的基础上，改善医护人员监控病患的效果，从而挽救很多因为照顾疏忽而失去的生命。
斯坦福大学临床卓越研究中心(CERC)主任米尔斯坦(Arnold Milstein)与几位合作者共同撰写的一份审议报告，对“环境情报”(ambient intelligence)技术进行了审议。
“环境情报”技术是近年来开始发展的、由多领域合作创造的人工智能病房护理系统。比如，感应器和人工智能系统结合侦测医护人员或探视者在进入病房前是否进行了手部消毒，发出警讯。这类系统还可以与居家护理、养老院的环境结合，在受监护者行动出现异常的时候发出警讯。米尔斯坦和同事在这个领域已经进行了八年的合作，是多个在这个领域开发人工智能护理系统的团队之一。2018年，约二千四百万美国人需要医院提供夜间护理，很小的疏忽有时就造成患者的死亡。“我们面临的是复杂的床边护理需要。”米尔斯坦说：“近期一项统计显示，一家医院的新生儿重症监护室每天每位病患需要医护人员600个床边护理操作。如果没有辅助技术，要完成这样大量的复杂的操作很难做到完美，即使是最有责任心的团队也难免出差错。”哈克在这份审议中综合了170份研究论文，总结说这个领域目前主要使用了两种技术，一是红外感应器，这成本不高，适用于高风险护理环境;另外是基于人工智能的系统，通过感应器输入的数据训练人工智能系统。红外感应器也有两个类型，一类是主动感应器，就是像电视机遥控器那样主动发射不可见光束。除了像遥控器这样单向的不可见光束，新系统也结合人工智能，从光束弹回的时间，构建出人体或物体的立体形象，类似激光雷达绘制地图的方法。这种红外深度感应器已经在医院之外的地方投入使用，比如上面提到的侦测进入病房的人士是否已经消毒过手部。在斯坦福大学进行的一项实验中，研究人员在病房门边挂了一个平板电脑，当人们没消毒手部进入病房的时候，显示屏将显示红灯。研究人员在听取了医护人员的意见后，采用了这种视觉信号提醒的方式，而不是采用发出警讯声音的信号。因为医疗专业人员表示，病房环境下发出警讯信号的设备太多了，视觉信号效果更好。另一个类型是被动红外感应器，类似使用红外夜视镜，通过感应接收人体热量产生图像。比如在重症监护室内病床上方安装一个热感应器，配合人工智能系统侦测患者是否出现异样，诸如身体抽搐等意外状况，代替现在医护人员不停地查房监护。这样的轮廓式画面已足以达到监控患者是否出现意外的目的，而无需高分辨率照片，保护病人的尊严和隐私。另外，利用这种监控技术在居家护理环境也很有用，当老人或病人突然出现行动迟缓、进食失去规律等情况时，有可能是跌倒、情绪出现抑郁等症状，提醒护理人员干预。现在研究人员正在开发人体行为活动的侦测算法，以更准确地在大量的日常红外感应数据中发现异常。这份审议报告说，在居家护理和养老院的环境下，受护理人的尊严和隐私很重要，“对这些技术的初步审议结果证实，环境感应技术能为我们减少医疗失误。”米尔斯坦说：“这份审议显示这个领域正朝着正确的方向发展。”
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