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斯坦福打造视觉智能医院

打造出视觉智能医院技术解决方案是斯坦福及其世界各地的合作者多年以来的希望方向。尽管还有很多的工作要做到,但斯坦福期望该技术可以协助医院减少感染率,提高患者的健康状况。而就在11月15日,前谷歌人工智能中国中心负责人李佳早已离开了谷歌,并开始在斯坦福医学院的新工作,期望去执着医疗等人工智能可以产生大力影响的事,以后能做到一些对现实世界有影响的事。 目前,李佳已全职投身智能医院项目,预计2019年月运营。

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本文摘要:打造出视觉智能医院技术解决方案是斯坦福及其世界各地的合作者多年以来的希望方向。尽管还有很多的工作要做到,但斯坦福期望该技术可以协助医院减少感染率,提高患者的健康状况。而就在11月15日,前谷歌人工智能中国中心负责人李佳早已离开了谷歌,并开始在斯坦福医学院的新工作,期望去执着医疗等人工智能可以产生大力影响的事,以后能做到一些对现实世界有影响的事。 目前,李佳已全职投身智能医院项目,预计2019年月运营。

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打造出视觉智能医院技术解决方案是斯坦福及其世界各地的合作者多年以来的希望方向。尽管还有很多的工作要做到,但斯坦福期望该技术可以协助医院减少感染率,提高患者的健康状况。而就在11月15日,前谷歌人工智能中国中心负责人李佳早已离开了谷歌,并开始在斯坦福医学院的新工作,期望去执着医疗等人工智能可以产生大力影响的事,以后能做到一些对现实世界有影响的事。

目前,李佳已全职投身智能医院项目,预计2019年月运营。1、利用视觉让智能落地人类对世界的了解及感官,有80%的信息来自于视觉,因此对视觉信息的收集与处置,将沦为人工智能下一阶段最重要的技术引擎。仍然以来,AI技术被指出在医疗领域具备辽阔的应用于前景。未来,基于AI技术的应用于需要提升数以百万计人的身体健康和生活质量。

但是,AI技术在医疗领域的应用于要各不相同医生,护士,病人对该技术的信任,取得政策,法律法规,商业市场的反对。同AI技术在其他领域的应用于完全相同,数据资源起着举足轻重的起到。现今,主要从以下途径提供医疗数据:个人监控设备和移动应用程序,临床环境下的电子医疗记录,及用作医疗程序与手术的辅助机器人。在大量数据的反对下,该技术的主要应用于还包括医疗分析,反对临床决策,监控与辅导病人,需要协助手术或照料病人的自动化设备,医疗系统管理,研发医疗机器人,移动身体健康应用程序,老年保健等。

视觉智能将为医院带给突破性革命首先,AI可以增加医院里的交叉感染。美国医院每年平均值不会再次发生9900起交叉感染,但上千年以来,医院解决问题这个问题的唯一方式是配备观察员。这个方法无法全天候覆盖面积,而且具有主观种族主义。

斯坦福试点了智能传感器,从有所不同的角度理解公共卫生活动,算法的准确程度大大多达人类观察员。第二,AI可以提升重症监护室(ICU)的效率和质量。

ICU是所有医疗活动中成本最低的部门,每年要消耗美国1%的GDP。用AI检测ICU里的病人活动,可以细节地理解病人的身体状况,减少致命错误再次发生的概率。同时,这个方法顾及了廉价和精准。

第三,AI可以协助照料老人。随着世界范围内经常出现老龄化现象,未来养老的成本不会更加低。李飞飞团队在旧金山的老人家中展开了热传感器试点。

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不过,由于目前在这个领域缺少训练数据,科研团队必须用其他方法解决问题AI的容许。比如,他们研发出有了一个专门辨识摔倒的算法。

2、视觉尝试运用在医疗之中在斯坦福视觉智能试点医院,在住院部装有了20多个深度传感器,通过这个来监控整个医疗人员的不道德。这是两个有所不同的传感器,可以看见这个人的出入,如果是红色的就解释他没洗澡,绿色的就是他有做到洗澡这个动作。

这个背后是必须一个计算机视觉的模型来观测和计算出来这个人的动作的。它分为两步,第一步是对人类的追踪,每一个人他的流程和工作要通过这个传感器追踪。

第二步是当他跑到快进这个病人的门的时候,他是不是做到洗澡这个动作,这一步叫动作检测,这是一个通过深度自学的模型来做到的一个辨别。计算机视觉在临床应用于上的价值将不会获得证明,计算机视觉预见将在临床分析的医疗图像筛查方面站稳脚跟。斯坦福研究找到:计算机视觉在分类良性和恶性皮肤恶性肿瘤上的展现出可以相媲美21位经过证书的皮肤科医生。还有一些小型研究也在放射线影像和病理学影像的理解上获得了类似于的早期进展。

这种用于来自环境传感器的数据的计算机视觉在评估病床边不道德上有相对于当前系统的结构性优势,比如仔细观察手部洗手合规性或让护士仔细观察医生否按照规范展开了中心线放入。环境计算机视觉可以不暂停地工作且会疲惫,而且运营的星型成本非常低,也受不极致的安全性文化的影响。因为基于计算机视觉的识别系统可以被训练用来辨识有所不同的病床边活动,所以如果与电子病历统合到一起,有可能还能免职临床医生的让人失望的文档和数据录入任务,从而让他们能专心以病人为中心的活动。

3、视觉智慧等人工智能才刚开始在新时代中,人工智能变革了现实世界场景,例如交通运输、图像处理和医疗身体健康行业的计算出来方式。由于一系列的变革,还包括算法(例如基于神经网络的深度自学方法)、计算技术(例如摩尔定律、GPU,以及正在发展的TPU)和能用数据集(例如ImageNet),人工智能应用于正在带给确实的转变。实质上,这还只是跟上阶段。

人工智能将沦为“第四次工业革命”最重要的驱动力,而这将转变斯坦福目前熟知的各个行业,这也令其人工智能领域显得更加令人兴奋。


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