月26日舉行的紅杉全球醫(yī)療健康產業(yè)峰會上，斯坦福大學教授李飛飛提出了一種人工智能在醫(yī)療領域基于環(huán)境智能(ambient intelligence)的新應用趨勢。

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李飛飛和其團隊2020年9月曾在《自然》雜志發(fā)表相關論文，這篇名為“Illuminating the dark spaces of healthcare with ambient intelligence(用環(huán)境智能照亮醫(yī)療領域的黑暗空間)”的論文中，主要涉及環(huán)境智能在重癥監(jiān)護室(ICU)、手術室、心理健康、慢病管理、老年監(jiān)護等領域的應用，通過在醫(yī)療環(huán)境中嵌入更多被動、非接觸的傳感器(攝像頭、深度、熱感、射頻和聲學傳感器等)來實現(xiàn)。

具體說來，以醫(yī)院中的ICU為例，ICU在美國每年經費開支占到了整個GDP的1%，ICU中患者容易產生褥瘡，引發(fā)患者生命安全，增加醫(yī)療費用。而患者的翻身等移動對褥瘡的預防很重要，傳統(tǒng)的做法是定時人工記錄患者的翻身情況，但這種記錄并不準確。

這種情況下，非接觸式環(huán)境傳感器可以供連續(xù)和細微的感知，相對準確地測量ICU中患者的各種移動。在論文中，李飛飛和其團隊提及，在一個ICU病房中安裝了環(huán)境傳感器，并從八名患者中收集了362小時的數(shù)據。與三位醫(yī)師的人工回測相比，使用機器學習算法將活動進行分類，有接近90%的準確性。

在心理健康領域中環(huán)境智能也能派上用場，論文中指出，在美國有4300萬人，在歐洲有1.65億人次受到精神疾病(例如抑郁癥，焦慮癥和躁郁癥)的影響，而有56%的精神疾病患者由于財務成本等因素沒有尋求治療，目前對于精神疾病的診斷主要憑靠自我報告問卷和臨床評估，而環(huán)境智能在這種情況下能提供持續(xù)且成本較低的癥狀篩查。

除此之外，環(huán)境智能也能介入和幫助老年人做慢病管理。李飛飛在當日紅杉全球醫(yī)療健康產業(yè)峰會中提及，老年人的一些慢性病如果在發(fā)病起初就被發(fā)現(xiàn)，有可能抗生素就能解決問題。老年人相對來說不太習慣穿戴式設備，這種情況下環(huán)境智能可以持續(xù)觀測到老人行為變化以及飲食、睡眠、心率、呼吸等醫(yī)療有關的重要信息，并及時反饋給家人和醫(yī)護人員。

李飛飛表示，她和團隊關注在醫(yī)療健康場景中人的行為和動作，而不限于僅僅關注試驗數(shù)據、影像光片和細胞的情況。無論是ICU中患者的移動軌跡，心理急診科內患者的行為舉止，還是老年人的初始感染狀態(tài)，這些都是在醫(yī)療場景中人的行為動作。環(huán)境智能對醫(yī)療場景下，對人體的行為狀態(tài)加以感知、監(jiān)測和分析，也許能彌補此前醫(yī)療領域在這一方面的欠缺。

不過，如果要將這些技術在臨床中大范圍使用，必須要經過進一步臨床驗證，同時還要通過數(shù)據安全、模型透明、倫理合規(guī)以及法律許可等各方面的挑戰(zhàn)。