每年有多達幾十萬人因醫(yī)療錯誤而死亡，但是，通過使用電子傳感器和人工智能來幫助醫(yī)療專業(yè)人員監(jiān)控和治療易受傷害的患者，以改善結果并同時尊重隱私的方式，可以避免許多此類死亡。

　　“我們有能力在提供醫(yī)療保健的物理空間中構建技術，以幫助減少由于患者人數(shù)眾多和醫(yī)療保健的復雜性而導致的致命錯誤的發(fā)生率，”斯坦福大學臨床卓越研究中心（CERC）醫(yī)學教授ArnoldMilstein說。

米爾斯坦（Milstein）與計算機科學教授李飛飛（Fei-FeiLi），以及研究生阿爾伯特·哈克（AlbertHaque）共同探討了在醫(yī)療保健領域的“環(huán)境智能”領域，如何創(chuàng)建配備AI的智能病房系統(tǒng)以做助力醫(yī)療。

　　例如，傳感器和AI可以在臨床醫(yī)生和病人進入醫(yī)院之前，提醒他們對手進行消毒。還有可以將AI工具內置到智能家居中，在智能家居中，技術可以毫不費力地監(jiān)視虛弱的老人，了解即將發(fā)生的健康危機的行為線索。他們會提示家庭護理人員，偏遠的臨床醫(yī)生和患者本人及時進行挽救生命的干預措施。

　　5G天線PCB小編認為，周圍環(huán)境技術有很多潛在的好處，但是它們也會引發(fā)法律和法規(guī)問題，以及必須在解決方案中識別和解決的隱私問題。以一種公開的方式贏得患者和醫(yī)療服務提供者以及支付醫(yī)療費用的各種機構的信任。

　　李說：“保護醫(yī)學上脆弱人群健康的技術本質上是以人為本?！薄把芯咳藛T必須聽取所有利益相關者的意見，以創(chuàng)建一種系統(tǒng)來補充護士，醫(yī)生和其他護理人員以及患者自身的工作”。

　　Li和Milstein共同領導了成立8年的斯坦福AI-AssistedCare合作伙伴關系（PAC），這是越來越多的中心之一。電路板廠了解到，其中包括約翰霍普金斯大學和多倫多大學的技術人員和臨床醫(yī)生合作的中心開發(fā)環(huán)境情報技術以幫助醫(yī)療保健提供者管理如此龐大的病人數(shù)量：大約有2400萬美國人在2018年需要住院過夜，哪怕是最小的誤差也可能會導致很多生命損失。

　　米爾斯坦說：“我們在床邊護理的復雜性中參與競爭。根據(jù)最近的一項統(tǒng)計，醫(yī)院新生兒重癥監(jiān)護病房的臨床醫(yī)生每天每位患者每天要進行600次床旁手術。如果沒有技術援助，那么執(zhí)行大量復雜的手術將會超出臨床團隊的負荷?！薄　〗鉀Q方法：由AI控制的不可見光？

　　Haque表示，該領域主要基于兩種技術趨勢的融合：價格低廉的紅外傳感器可用于構建高風險的護理環(huán)境；以及機器學習系統(tǒng)的興起，以使用傳感器輸入來訓練醫(yī)療保健中的專用AI應用程序。

　　紅外技術有兩種類型。第一種是主動紅外，例如電視遙控器使用的不可見光束。但是，新的主動紅外系統(tǒng)不再像電視遙控器那樣簡單地向一個方向發(fā)射不可見光，而是使用AI來計算不可見光線反彈回源所花費的時間，例如基于光的雷達形式將3-D一個人或物體的輪廓。