八年心血力作!李飞飞团队:用“环境智能”照亮医疗黑暗空间,登顶《Nature》!

  • 日期:09-14
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历经八年,李飞飞精英团队又一重磅消息研究成果公布!

的9月9日,斯坦福学校计算机专业专家教授李飞飞,与斯坦福大学医科院专家教授 Arnold Milstein ,及其其博士研究生Albert Haque 协同落款的一篇期刊论文走上了顶尖学术刊物《Nature》。

该毕业论文名叫《利用环境智能照亮医疗的黑暗空间》,致力于根据人工智能技术与非接触式传感器的融合完成环境智能化,以潜在地改进保健医疗服务项目的物理学实行。

毕业论文被《Nature》百度收录后,李飞飞在微信朋友圈表露,这篇毕业论文是几代博士研究生、10几个大学本科/研究生/博士研究生/博士研究生,及其近10位斯坦福大学医科院医师和教授,经历八年心力相互打造出而成。

此外,她也表明,

“AI Sensors”(人工智能技术传感器)终将对患者医治,养老服务和健康服务造成深刻影响,而大家的研究只是是摆脱的小小的一步。

李飞飞在添加AI诊疗的浪潮之初,就将眼光聚焦点来到“AI Sensors”。在她来看,智能化传感器、AI优化算法及其有关技术性的发展为智能医疗产生全新升级的概率。

先前,她曾与Arnold Milstein专家教授进行过深层协作,试着在ICU情景中引进智能化传感器,以改进医务人员因系统软件低效能、成本增加、人员不足等难题很有可能产生的安全性威协,这一解决方法在好几家医院门诊开展了检测。

一样地,此次研究成果仍然以智能化传感器为关键,但其解决方法是朝向医院门诊和生活起居的物理学室内空间,完成更大范畴的环境智能化。

根据“环境智能化”的AI诊疗解决方法

说白了环境智能化,即根据深度学习和非接触式传感器可以对人们存有作出比较敏感反映和意见反馈的电子器件室内空间。它针对医院门诊和生活起居室内空间拥有巨大的运用使用价值。

例如去医院行业,能够完成更高效率的临床医学工作内容,改进重症监护室医院病房和诊室的患者安全性;在生活起居中,根据掌握行为习惯改进慢性疾病患者管理方法,提升老人的自觉性等。

深层感应开关(Depth Sensor):精确测量总体目标物件的间距。 溫度传感器(Thermal Sensor):精确测量外表温度。 无线通信传感器(Radio Sensor):估算间距和速率。 声传感器(Acoustic Sensor):精确测量气体工作压力产生的声波频率。

与当代无人驾驶系统软件相近,这类环境智能化能够协助临床医生与家庭医护人员改进人体健身运动,它是当代保健医疗的重要一步。临床医学物理学行動适用早已完成了更强的生产制造、更安全性的独立车子及其更智能化的健身运动游戏娱乐,而物理学室内空间还可以将生物医学工程中的迅速流动性转换为无差错的保健医疗服务项目。

自然,与别的技术性相近,规模性变换为临床医学运用务必摆脱不容乐观的临床医学认证,适度的数据信息隐私保护及其实体模型透光性等挑戰。

毕业论文中,研究工作人员根据好多个实例性的临床医学应用实例和患者結果,认证了其研究优化算法和可行性分析和实效性,而且进一步探讨了更普遍的社会发展和社会道德要素,包含隐私保护,公平公正,全透明等难题。

AI传感器助推多层次诊疗室内空间

2018,约有7.4%的外国人必须留宿的医务人员。同一年,美国国卫服务局(NHS)汇报了1700万住院病历,医务人员过载工作中,人员不足,資源比较有限的难题早已非常不容乐观。

李飞飞研究精英团队觉得,环境智能化能够在减轻临床医学服务项目的工作压力,提升诊疗服务水平和实际效果层面充分发挥关键功效,而且可运用于好几个诊疗室内空间中。

ICU(ICU)

环境智能化在这其中充分发挥的一个测试用例是辅助设计患者健身运动检测。

据调查,在国外,重症监护室医院病房每一年必须花销1,080亿美金,占医院门诊成本费的13%。在危重症患者中,神经系统全身肌肉危害很有可能造成 一年致死率提升二倍,住院费提升30%,尽快鼓励患者接纳环境智能化的检测可促使相对性发病率减少40%。

现阶段,零距离评定的方式 存有成本增加、观测者成见及其人为因素等难题的限定,而非接触式环境传感器能够合理地处理之上难题,并出示持续且精确的患者健身运动数据信息。

在一项开拓性研究中,研究工作人员在ICU室中安裝了环境传感器(Ambient Sensors ),从八名患者中搜集了362钟头的数据信息。

与三位医生的人力查验对比,深度学习优化算法将患者健身运动分成床内主题活动,床外主题活动和徒步主题活动,其精确性做到了87%。

除此之外,在另一项更大的检测中,研究工作人员在八个ICU医院病房中安裝了深层传感器,其优化算法在379个视頻上训炼了卷积和神经元网络,并将移动化主题活动分成了四类。

当在184个视頻的样版数据上开展认证时,该优化算法显示信息出87%的敏感度,及其89%的独特性。

运用环境监控摄像头检验优化算法,减少手术治疗安全事故的产生頻率。

在全世界范畴内,每一年大概会出现超出2.三亿次手术治疗,在其中,14%的患者会产生医疗事故纠纷。如果有迅速更合理的手术治疗反馈机制,能够明显地将产生的几率减少到50%。

环境监控摄像头是一个非常好的方法。在一项男性前列腺摘除术中,研究工作人员根据视頻训炼卷积和神经元网络来追踪手术中的针管控制器,結果与12位外科医师的手术治疗对比,其精确度做到了92%。

此外,在一项胆囊切除手术中,研究工作人员应用了十种方法的摘除视頻来复建手术全过程中器材的轨迹,其可以做到大师级外科医师的水准。

关键的是,在诊室中,环境智能化不但仅限于电子内窥镜影象( Endoscopic Videos),还能够用以物件记数。如监管手术室器械,避免 其出现意外地留到患者身体,或是测算工作人员,根据起吊式监控摄像头追踪手术治疗组员的人体部位,其偏差能够低至5厘米。

每一次患者就医期内或以后,医师必须开展纪录。有数据分析,临床医生将35%的時间番禺在了梳理诊疗文档上,这造成 患者诊疗時间的减少,及其管理成本的提升。解决这一难题,环境话筒( Ambient Microphones)是一种合理地解决方法。

在一项研究中,研究工作人员搜集了患者与医师中间的90000次会话,在造成的14000钟头的医院门诊声频上开展了深度神经网络训炼,結果该优化算法显示信息英语单词的基因表达准确度做到了80%。并且就临床医学应用性来讲,一位医务人员发觉,检验近视眼镜上的话筒将纪录文本文档的時间从2钟头减少到15分钟,其与患者交往的時间提升了一倍。

从管理方法的视角看来,环境智还能够改进根据主题活动的成本计算。现阶段,职工观查、采访与电子器件身心健康纪录被用以将临床医学主题活动,并与成本费有关。如以前常说,环境智能化能够自动检索临床医学主题活动、统计分析医务人员及其估算主题活动延迟时间。但现阶段还欠缺环境智能化用以成本计算层面的数据验证。

老人独立生活的聪慧化解决方法

全世界社会老龄化的发展趋势已经逐渐提升,据调查,到2050年,全球65岁之上的人口数量将从7亿提升到10亿。

在欠缺儿女照顾的状况下,孤寡老人的生活起居管理方法,包含冼澡/穿衣服/饮食搭配,慢性病管理,及其人体康复治疗等难题都看起来分外关键。

根据环境智能化出示立即的妇产科护理,能够将生活起居工作能力提升2倍,而且减少每一年的致死率。传统式生活起居管理方法的方式 是根据自身汇报/照顾者手工制作得分进行的,常常会出現主观性成见、精确测量不立即等难题。

非接触式环境传感器能够检验老年人在更大范畴的主题活动,另外还能够检验到心跳、血糖水平和心跳次数等一些更微小的临床数据。

在一项研究中,研究工作人员在老人的卧房内安裝了深层传感器和溫度传感器,观查了其在一个月内的1690次主题活动,包含231例养老护理员帮助。数据显示,卷积和神经元网络在检验帮助层面的准确度做到了86%。

而在另一项不一样的研究中,研究工作人员从老人的家里搜集了10天的视頻,也得到了类似的結果。例如麦克风检测淋浴间和上厕所主题活动,准确度各自为93%和91%。

殊不知,这种研究仅是在极少数环境中的测试結果,生活起居室内空间是高宽比可变性的,因而广泛运用还存有一定的挑戰。除此之外,隐私保护也是一个关键难题。假如此项关键技术到生活起居室内空间,其开发设计和认证隐私保护防护系统尤为重要。

除此之外,老人独立生活的另一运用是跌倒检验(Fall Detection)。有数据分析,大概29%的小区住户每一年最少摔倒一次,而摔倒后躺在地面上超出一小时之上,其致死率会提升5倍。

几十年来,研究工作人员开发设计了含有智能穿戴设备和非接触式环境传感器的跌落监测系统。经检测发觉,智能穿戴设备检验摔倒的准确度为96%,而环境传感器的准确度为97%。

而当二者融合应用时,深层传感器的摔倒检验精密度从90%提升到98%,这说明非接触式传感器和可配戴式传感器中间存有潜在性的协同作用。

除此之外,研究工作人员将深层传感器用以16所养老公寓开展了历时2年的实验检测,数据显示,传感器每个月造成一次乱报,跌倒检验率是98%。另外,环境传感器可以立即向輔助生活服务平台的医护人员出示即时电子邮箱报警,与别的老人的数据对比,实际上时干涉的方法明显缓解了86名老人的作用衰落。

步态分析(Gait Analysis)在人体康复治疗和慢性病管理中,是确诊和精确测量治疗效果的关键专用工具。

历经试验研究说明,应用加快计(Accelerometers)来估计30名慢性肺病患者的临床医学规范(六分钟102步),其均值差错率为6%,并且智能穿戴设备粘附在人体上,也给患者造成不变。反过来,非接触式传感器能够不断精确测量体态,提升高保真,并建立互动式的家中康复治疗程序流程。

一项研究应用深层传感器精确测量了9名帕金森患者的体态方式。研究发觉,深层传感器能够追踪膝关节的竖直健身运动,其偏差仅在4厘米之内。

而在另一项研究中,研究工作人员应用深层传感器为脑瘫儿患者制做了一个体育游戏。历经24周的检测,应用手机游戏的患者的均衡和体态提升了18%。而假如将话筒与可配戴传感器融合应用,其体态检验能够从3%提升到7%。

忧郁症、焦虑抑郁症和双相情感阻碍等精神类疾病危害着英国4300万成人,欧盟国家1.65亿人。据统计,56%身患精神类疾病的成人因为金钱问题,或是可继发性阻碍而沒有寻找医治。

环境传感器能够为检验觉得出示持续且经济发展的病症筛选方式 。在一项研究中,研究工作人员在三十分钟半结构型临床医学采访中搜集了69本人的声频、视頻及其深层数据信息。运用这种数据信息中患者的语言、上半身健身运动,深度学习优化算法检验出46名精神分裂患者,阳性预测值为95%,敏感度为84%。

另外,环境传感器还能够进一步为其心理疗法出示更划算、更高品质的解决方法。在一项研究中,研究工作人员应用话筒和语音识别技术优化算法,从200个数据(均为二十分钟的采访)中基因表达和评定了心疗愈师的方式 ,与人们评定联合会为规范,该优化算法的准确度为82%。

从总体上,尽管根据实时监测与意见反馈,环境智能化能够降低医务人员出现意外的临床医学不正确,协助患者完成病症筛选与确诊,帮助老人提升生活起居自控能力,但其技术性在实际情景和运用,及其更大范畴内的运用还存有众多挑戰和机会。

关键存有于2个方面:

鉴别繁杂情景中的人们个人行为:必须开展跨设备智能化的好几个行业开展研究,比如视觉效果追踪,人体姿势估算及其人和物件的互动实体模型。 解决临床医学环境中的互联网大数据和少见恶性事件:这必须新的深度学习方式 ,以可以对少见恶性事件开展模型并解决要开发设计的互联网大数据。

AI 诊疗,个人隐私保护是头等大事

伴随着人工智能技术技术性的持续发展趋势,数据信息隐私保护愈来愈变成一个敏感词汇。李飞飞精英团队表明,其是在充分考虑隐私保护和安全性的状况出来开发设计此项技术性的,并且不但在技术性自身层面,在开发设计全过程中全部相关者的不断参加层面也是这般。

如图所示展现了一些目前的和新起的个人隐私保护技术性。一种方式 是根据删掉个人真实身份来反标志数据信息。另一种方式 是数据信息降到最低,它将数据信息捕捉、传送和工作人员兼捕降到最低。当一个医院病房没有人时,环境网络检测很有可能会中止,但即便数据信息被撤销鉴别,还可以再次鉴别个人。超分辨率技术性能够一部分反转脸部模糊不清和特征提取技术性的实际效果,进而有可能完成再次鉴别。这说明数据信息应保存在机器设备上,以降低没经受权浏览和再次鉴别的风险性。

除此之外,一些保健医疗机构依然存有与数据信息代理商等第三方共享资源患者信息内容的状况。为了更好地减轻这类状况,患者应积极规定保健医疗服务提供者选用个人隐私保护对策。此外,临床医生和专业技术人员务必与重要相关者(比如,患者、亲人或医护者)、专家学者和领导者协作,以开发设计环境系统软件的整治架构。

除开隐私保护层面,李飞飞精英团队也考虑到来到人工智能技术值得信赖性的别的三个层面,包含公平公正,全透明及其研究伦理道德。但是,她们表明,处理之上四类要素,必须医药学,电子信息科学,法律法规,社会道德及其社会政策等行业的权威专家中间的紧密配合。

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