史丹福大學AI實驗室主任李飛飛談醫療AI：如何保證對病人「零傷害」

作為史丹福大學的AI Lab主任、谷歌雲的首席科學家和谷歌AI中國中心主任，李飛飛正在幫助推動全球人工智能革命，她的動態也長期受到人們的關注，而最近，她常提的一句話是，發展「以人為本的AI 」。

這句話也出現在李飛飛昨日於清華AI研究院成立儀式上的演講中。李飛飛在基礎理論研究上的成績已經廣為人知，但在昨天的演講中，她分享的則是她的團隊在AI「以人為本」應用上一個很特別的探索—— AI輔助醫療中的環境感知智能（ambient intelligence in AI-assisted healthcare）。

如今，人工智能在醫療領域的應用已經非常豐富，包括電子病例、醫學影像識別、基因組學和藥物發現等。但人們其實忽略了一個非常重要的盲區，那就是醫療保健服務進行時的物理環境：無論是醫院、診所還是存在輔助醫療設施的空間。

在整個醫療過程中，這些提供醫療保健的空間其實非常關鍵，一方面關係到整個治療的成本，一方面更能影響發病率和死亡率。

早在1999年，美國醫學研究所（the Institute of Medicine）就發布了一份關於醫院內危害病人健康風險的報告《To Err is Human》，該報告讓公眾意識到，我們需要注意醫療環境中出現的問題。

針對這類問題，李飛飛和她的團隊認為，ICU等醫院環境中其實可以允許一種非常規的「人工智能」的存在，這種人工智能能夠自動實現對環境與病人治療需求的感應，例如能夠通過防止諸如病人跌倒、衛生感染、海綿意外留在病人體內等可避免的錯誤，從而挽救更多的生命。

李飛飛提出，創造這樣的醫療環境智能AI需要三個因素：賦予醫療空間感知能力，AI對人類活動的視覺理解，整合可用的臨床數據。

在賦予醫療空間感知能力的問題上，研究團隊考慮到隱私的顧慮，這裡沒有使用常規的視頻相機，而是使用了深度傳感器和熱傳感器來收集數據。其中，深度傳感器可以收集反射的紅外信號創建輪廓圖像，而熱傳感器則負責揭示運動中的人體外形的熱圖。目前也有很多研究者正在探索綜合應用多種圖像感知能力的方法來準確識別人類的行為。

李飛飛稱，這個研究的靈感其實來自自動駕駛。如果計算機視覺可以檢測到駕駛員的危險變道並安全控制車輛轉向，那麼它能否能用以檢測同樣重要的臨床行為，或病人活動中的意外偏差？