【中國安防展覽網(wǎng) 科技動態(tài)】人工智能的研究往往涉及對人智能本身的研究。其它關(guān)于動物或其它人造系統(tǒng)的智能也普遍被認為是人工智能相關(guān)的研究課題。人工智能目前在安防監(jiān)控內(nèi),得到了愈加廣泛的發(fā)揮,尤其是在機器視覺、深度學習、智能算法、控制系統(tǒng)、仿真系統(tǒng)中得到及其廣泛的應用。
根據(jù)國外的研究報告顯示,目前在歐洲,如果你在某家醫(yī)院里,都有20%的幾率感染病毒,而其中一個主要原因就是缺乏衛(wèi)生環(huán)境。盡管在醫(yī)院里,到處都是消毒劑和酒精,但是似乎并沒有起到多大的作用。
而近一項新的研究似乎找到了這種問題的解決辦法,那就是使用深度攝像機和計算機視覺系統(tǒng)來,在追蹤某兩家醫(yī)院病房中的各種人員,并且在自動識別身份之后分配凝膠洗手劑。如果這項研究取得成功,那么未來將會在更多的醫(yī)院里推廣,力求改變在醫(yī)院中出現(xiàn)的后天感染問題。
“我們正在努力解決醫(yī)療領(lǐng)域的一些黑暗空間,而這只是解決問題的步。”瑞士洛桑聯(lián)邦理工學院的Alexandre Alahi表示。
在初的研究中,研究人員選擇了繁忙的周五午餐時間段,并且在走廊安裝了可以俯瞰整個空間的攝像機,并且還在病人的房間和清潔凝膠處收集圖像。在所有記錄的170位進入病人房間的人員中,只有30人正確的使用了清潔凝膠。
然后,研究小組使用了80%的圖像來訓練系統(tǒng)自動識別檢測醫(yī)護人員,追蹤他們在不同的攝像機之間、從一處到另一處移動的過程,并且監(jiān)控醫(yī)護人員手部的清潔衛(wèi)生情況。一旦系統(tǒng)訓練完畢,就會在剩余的20%圖像來完成系統(tǒng)測試,并且判斷醫(yī)護人員是否在清潔雙手的情況下進入配藥室,準確率達到了75%。
在普通的醫(yī)院,通常會有一個專門的人員來手動收集記錄這些數(shù)據(jù),當時人工記錄的準確率通常只有63%。而準確率只是其中的一個方面,另外一個需要注意的因素就是清潔凝膠的使用頻率。畢竟人工統(tǒng)計無法記錄連續(xù)的圖像,畢竟每個人都會在不同的地方出入,但是攝像頭系統(tǒng)可以。
愛荷華大學的Philip Polgreen表示:“你不能用人類觀察的方式來解決問題,我們需要一種真正有用的方法。”他利用了可穿戴設備技術(shù)來檢測在醫(yī)院中活動人群的手部衛(wèi)生,并且在觀察中發(fā)現(xiàn)了一些問題。比如大部分人都更注意手部的清潔,其中部分特殊的人群手部清潔更重要。
“我們發(fā)現(xiàn),如果你能改善一些人的喜歡,那么終的效果要比你原本計劃的平均水平還要高,而這可以緩解某些疾病疫情的蔓延。”Polgreen表示。
不過這種系統(tǒng)還一個明顯的問題,那就是隱私,畢竟需要用攝像頭持續(xù)對醫(yī)院進行監(jiān)控。當然,深度攝像機系統(tǒng)重點關(guān)注的信息是一個人的位置,而并不是長相。因此相關(guān)的信息會通過人類無法識別的馬賽克技術(shù)處理。
同時在這分布在醫(yī)院的攝像頭還可以起到其他的作用,比如人工智能技術(shù)已經(jīng)被證明可以用來探測生命體征,而這可以直接在醫(yī)院里完成。“我們不能保證所有房間里24小時都有醫(yī)生,但是卻可以在每個房間和走廊里安裝一位人工智能醫(yī)生,來完成一些同樣重要的工作。”Alahi表示。
原標題 人工智能技術(shù)可以用來監(jiān)控你在醫(yī)院里洗沒洗手
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