人生在世，有几件事情究竟躲不过，除了税收和死亡，还有就是生病和衰老。

置信大多数人，无论是本人生病住院，还是照顾亲人朋友而留宿医院，或多或少都有和医院打交道的阅历。随着年龄渐长，我们和我们的亲人进出医院的时机便越来越多，去医院的次数多了，也就对医院就诊住院的流程熟习了起来，如何挂号、如何排队、如何就诊、如何陪床，又是如何在医生查房时见缝插针地讯问下病情……

在医院里，我们总是能够看到永远冷冷清清的医院大堂，形形色色的待诊患者，永远不够的病床，以及繁忙不已的医生护士。假如你看过一部小众美剧《周一清晨》的话，就能够感遭到一个医生每天在面对各种病人和复杂病例中承当的压力，也能看到病人在每一次医疗救护中可能存在着的宏大的风险和问题。

理想中，除了面对越来越多的医疗纠葛问题，医院还面临着医护人员严重缺乏的理想应战。如今，为应对这一应战，人工智能正在作为一种全新手腕补充到医院的医疗效劳当中。当然，这些人工智能的手腕不是我们熟习的一些智能机器人或者一些智能诊疗，而是经过与医院整体治疗环境和设备交融而树立的“环境智能”。

不久前，斯坦福大学人工智能专家李飞飞和她的研讨团队在顶尖学术期刊Nature发表了一篇题为《应用环境智能照亮医疗的黑暗空间》的论文，主要阐释了经过人工智能与非接触式传感器分离，以完成“环境智能”，以深度改善医疗保健效劳的潜在层面，从而提升医院等医疗机构的整体救护才能，进步医护人员的救治效率。

关于有着屡次医院看护阅历的我来说，看到“环境智能”这一概念时，我霎时觉得这一次人工智能是真正用在了十分重要的场景。而这也是本文进一步引见给更多读者的缘由。

什么是环境智能？

环境智能，不是最近才提出的概念，假如追溯最早的源头的话，应该是1999年由欧洲的一个信息社会技术研讨团队提出，用来描绘智能终端设备和环境之间树立起的一种共生协作关系。环境智能最根底的条件就是需求有大量低本钱、可联网、高便携性的传感终端设备的提高运用，其次就是这些终端设备所产生的数据可以被计算剖析，从而为人类提供指导或决策信息。

二十年前，这一设想受限于当时终端设备的计算才能，大多处在各种尝试性实验阶段。而如今随着人工智能机器学习算法的进步以及非接触式传感器的提高，环境智能正在从想象走进我们日常的生活、工作的环境当中，完成在无接触交互的状况下，让智能设备在环境中感知人的存在，为人类提供智能化的效劳。

在环境智能还未完整提高的当下，医疗效劳和养老护理成为环境智能最为典型、收益显著，同时也最为容易推行的应用场景。

李飞飞团队的这篇论文，将需求环境智能介入的场景称为“医疗效劳的黑暗空间”，这一比喻是指在大多数的医疗效劳场景中，依然存在着大量的医疗效劳的盲点和难以发觉的救治细节，这些问题形成了大量病人病情的延误、加重，也形成了医疗资源的错配和糜费。

从论文中给出的数据能够看到，全球每年有超越1亿病人的感染发作在医院中，重症监护室的患者感染率更是高达30%；全球每年停止的超越2.3亿次外科手术中，高达14%的患者呈现过不良反响，其中有很多病例是手术过程中有很多医疗物品滞留在患者体内形成。还有更多的状况发作在病房探望病人时，或者由于病房查看不及时而形成的病情加重而招致ICU病患的增加。据一项多机构的调查，由于临床决策和医疗活动中的失误和缺陷，美国每年有多达40万人因而而死亡。

这些关于政府和医疗机构而言是繁重的医疗经费担负，而关于每一个病人而言则是沉甸甸的生命和安康平安。

如今，借助“AI Sensors”，将人工智能算法、智能传感器以及相关技术应用到医疗诊疗场景和病房看护场景中，将会为聪慧医疗的完成提供全新可能。下面我们将引见论文中提供的几种环境智能完成的AI医疗处理计划和日常生活的应用计划。

救人于无形的AI聪慧医疗

环境智能是如何应用到医院场景当中的呢？

从李飞飞团队的研讨中，我们看到目前医院场景中主要采用的非接触式智能传感器设备包括：用于丈量目的物体间隔的深度感应器、丈量外表温度的温度传感器、丈量间隔和速度的无线电传感器和丈量空气压力所产生声波的声传感器。

依托这些非接触式传感器嵌入医院环境中所构成的一种环境智能，相似于如今的智能自动驾驶系统，能够协助临床医生和护理人员，提供一些有效的临床决策信息，优化其行为形式，提供尽可能无过失的医疗保健效劳。

依据论文示例，环境智能在改善临床诊疗流程上，其研讨算法的可行性和有效性被证明，特别是改善重症监护室（ICU）和手术室的医疗平安上，有着比拟明显的提升。

在重症监护室场景中，环境智能发挥的一大作用就是经过现场监测来辅助患者运动。

依据统计，美国的ICU系统每年破费是在1080亿美圆，占了医院总费用的30%。而在重症患者中，呈现神经肌肉损伤会两倍地增加年均死亡率，并且使患者住院费增加30%。

理想的问题就是医生或护理人员很难发现并辅助患者及时运动，以改善病人肌肉情况。而研讨人员给出一种创始性办法，就是在ICU中装置环境传感器，能够精确来察看和了解重症患者所需求的细微而连续的运动数据。研讨人员经过采集重症患者视频数据，并停止大量神经网络锻炼后，使得机器学习算法能够对患者的不同的运动需求（床上、床外、步行）等停止精确预估和指导，其精确性要优于医生的人工检查。

此外，由于医生或护理人员未能精确有效地停止手部消毒，将会增加患者在医院内的感染风险，因而研讨者经过装置深度传感器用于对医护人员的洗手行动停止精密监控，然后经过相关警示来改善医护人员的临床行为，改善患者预后恢复状况。

在手术室场景中，环境智能能够应用环境摄像机检测算法，降低手术事故的发作频率。也就是经过手术视频来锻炼算法后，能够精确辨认手术的正确运动轨迹，其精确度可以到达专家级外科医生的程度，这一就会在手术中提供一套有效的手术反应系统，降低手术事故的发作概率。同时，环境智能还能够经过摄像头停止手术物品计数，避免手术物品不测滞留在患者体内。另外一种方式是经过手术室吊装摄像头，跟踪手术医生的身体动作，误差不超越5厘米，从而创立精准的手术日记。这些都将降低手术风险和手术事故的发作率。

此外，还有在医生就诊室，经过环境麦克风的方式来记载医生和病患的问诊内容，协助医生快速构成文本信息，协助医生节约记载病历的时间。依据一项实验，在经过对门诊音频的深度学习锻炼后，问诊单词的转录精确率到达了80%，文档整理的时间从2小时缩短到15分钟，这使得医生能够有更多时间去照看患者。

因而，经过这些医疗护理场景的应用，我们看到环境智能能够大幅改善医生和护理人员的行为，也能给患者提供很多平常难以察觉的救助和预后干预。而从管理的角度，环境智能也能够经过优化医护人员的活动、进步效率等方式来改善医疗本钱。而这些将是将来环境智能所要重点去研讨的范畴。

显然，环境智能绝不止于医疗护理场景，深化到日常生活，也将大有可为，毕竟我们每个人都要面对的一个事实就是我们都会变老。

日常护理中的环境智能

撰写此文的时分，正美观到一则令人叹息的新闻，台湾一名年轻艺人在家中洗澡的时分不测摔倒，由于是独居，摔伤脑袋后在家中昏迷太久，不治身亡。这名艺人年仅36岁，真实令人唏嘘。

如今，全球人口老龄化趋向逐年上升，日本曾经进入超级深度老龄化社会，而我国也很快进入深度老龄化阶段。据统计，到了2050年，世界65岁以上的人口将从7亿增加到15亿。这一冷冰冰的数字终有一天会发作在你我身上，独居将成为大多数人将来的生活常态。而从我们身边经常听到的邻居亲戚里有老人摔倒，生活无法自理的各种示例中，我们就能深入感遭到人至暮年的危机感。

环境智能的呈现，正是我们来应对这一将来晚景的一种处理计划。在独居中面临起居饮食、洗澡如厕这些日常生活，以及慢性病管理、身体康复、行动不便等问题上，环境智能锁提供的监测、预防和报警等作用就显得格外重要。

在日常生活管理中，环境智能能够提供日常的临床护理，经过非接触式环境传感器能够取得独居者的生活数据，来树立日常生活的记载报告，也能够记载心率、血糖、呼吸等身体指征，特别是经过摔倒检测能够有效避免老人跌倒后无人发现，呈现更严重的结果。

在慢性病管理上，步态剖析在身体康复和慢性病管理中，是诊断和丈量治疗效果的重要工具。经过加速器传感器，能够持续丈量步态，停止步态剖析，创立交互式的身体康复程序。

论文中，一项研讨中，运用深度传感器丈量了9名帕金森病患者的步态形式。研讨发现，深度传感器能够跟踪膝盖的垂直运动，其误差在4厘米以内。在另一项研讨中，研讨人员运用深度传感器为脑瘫患者制造了一个运动游戏。经过24周的测试，运用游戏的患者的均衡和步态进步了18%。

此外，环境智能还能够用于心理安康的诊断和预测，成为人们承受心理治疗的一种更廉价，也更精确的一种的处理计划。

从以上的示例中，我们曾经看到环境智能在协助医护人员改善临床诊疗行为，减少不测风险，曾经协助患者完成疾病筛查诊断，协助老年人进步生活自理才能和生活质量，将有着十分宽广的前景和宏大的价值。

不过，从当前论文所完成的技术场景和应用，以及要在全社会更大范围内的应用，还会遇到很多的应战。

首先是技术层面的。环境智能需求停止更多跨机器智能范畴的研讨，辨认复杂场景中的人类行为，也还需求积聚更多的临床环境中的数据和特殊事情，树立足够多的机器学习算法来应对这些特殊情况。

其次，就是环境智能代理的伦理隐私应战。由于环境智能能够持续不时地搜集人体的行为数据和生命数据，而这些数据可谓是一个人最为隐私和重要的数据信息。这些信息的隐私性和平安性成为简直每个人都会关怀的问题。一方面，研讨者就必需要保证在隐私和平安的状况下开发这项技术，另一方面，医疗机构、技术提供者、利益相关者（病人及其家人等）、法律和政策制定者要制定相应的数据运用标准，来保证整个过程的合法合理性。

的确，在技术带来的隐私平安风险和技术带来的宏大生活便利面前，每个人都其实很难做出十分果断地选择。假如回绝这项技术，我们很可能会处于本来无处不在的生活不测、疾病风险当中，假如同意运用这项技术，我们又会处于被机器算法无时无刻地“监护”和剖析当中，我们很难不把本人视作被机器饲养起来的一种“欣赏物”。但在可以取得生命的持续和更高生活质量的宏大诱惑面前，我们应该要重新定义下“身体自主”的观念。

与此同时，我们也似乎能够抱着比拟悲观的态度，来对待环境智能。置信在这些AI科学家、医疗机构的医务工作者、法律、道德及政府事务的专业人士的共同努力下，可以为群众提供一套值得信任的环境智能系统。

这是这篇论文衷心呼吁的一个结果，也是我们每一个会住进医院，会面临衰老独居的个体的等待。

文献参考：

Nature：Illuminating the dark spaces of healthcare with ambient intelligence，Writer：Albert Haque, Arnold Milstein & Li Fei-Fei