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恒达平台1956注册_隔离有助手:斯坦福李飞飞团队

新智元报道

泉源:venturebeat

编辑:梦佳

老年人是疫情中的高危人群。美国疾病控制与预防中央3月18日公布的讲述显示,在美国,约80%新冠肺炎死者岁数大于65岁。在疫情隔离时代,实时监控老年人的康健状况就显得尤为主要。

4月1日,在斯坦福大学以人为本AI研究院(HAI)举行的“新冠肺炎和AI”直播流动上,斯坦福大学教授,谷歌前副总裁,HAI团结主任李飞飞博士提出了一个家用AI系统的观点,该系统可以在确保住民隐私的基础上追踪住民的康健状况,监测新冠肺炎症状

线上流动最先前,李飞飞在朋友圈公布新闻称,“科学无国界,病痛亦无国界。许多斯坦福大学的研究者们都在介入到新冠肺炎的研究中。仅仅与AI有关的就包罗疾病的诊断,治疗,防疫,公共卫生,政府政策,法律法规,甚至人文影响,地域歧视,社会公正,新闻自由等等方面的研究。这也包罗了我自己斯坦福实验室已往近十年的AI和医疗康健研究(尤其是手卫生和居家疾病治理)。

该家用AI系统设计之初的目的是造福老年人,尤其是独居老人,让他们更好地享受到家庭成员或是医护工作者的照顾。在新冠疫情发作时代,珍爱老年人最佳的方式是削减与其他人的接触,甚至包罗那些时刻通知他们是否泛起肺炎症状的人。该系统旨在实时追踪老年人康健状况的同时降低外界接触风险,同时利便照顾护士职员能够远程监测到老年人的基自己体状况,由于许多老年人原本就存在种种康健问题。

李飞飞和团队在讲述中示意,他们的跨学科团队由临床医生和盘算机科学家组成,在新冠疫情发作之前就已经着手这个项目了。“已往几年,我们一直在研究AI手艺若何辅助老年人加倍独立地生涯,以及更好地应对慢性疾病。然则最近,我们意识到同样用于历久照顾护士的AI手艺在应对新冠这样的急性流行病时对老年人也有所辅助。” 她说。

现在项目仍处于研究阶段。团队需要完成数据集的构建和模子的训练,现在还不清晰这需要多长时间才气完成。但该系统最初是为老年人照顾护士而设计,在大规模隔离的时代将是康健监测的理想选择。

家用AI系统的隐私平安问题

该系统将由安装在家中的摄像头和智能传感器组成。讲述概述了四种传感器 -- 摄像头、深度传感器、热传感器和可穿着传感器(例如 FitBit)。李飞飞说他们的研究现在只集中在前三个方面。她认可,隐私珍爱在这样的系统中至关主要,因此摄像头的设置带来了较大的挑战。“摄像机传感器会纪录大量小我私家流动的详细信息,因此最可能会触及到人们小我私家隐私方面的需求,”她说。

传感器捕捉数据时,系统会将数据发送至一个平安的中央服务器。李飞飞认可这一历程存在固有的平安风险,好比网络攻击。在一封回复 VentureBeat的邮件中,她强调研究职员在整个历程中都遵照隐私和平安准则。“例如,我们的边缘装备都配备了磁盘加密,数据将举行隐私属性删除(如面部模糊处置) ,数据将在传输到云之前加密,而且我们的服务器相符康健保险携带和责任法案(HIPPA),”她说。

一旦这些数据到达服务器,团队中的临床医生和人工智能专家将对其举行剖析和注释,来开发一个机械学习模子。

然后我们训练AI模子来识别临床相关的种种行为模式,包罗呼吸、睡眠、饮食和其他行为,”李飞飞说。他们关注的行为模式是围绕一样平常生涯流动中那些可能会引发康健状况恶化的行为。换句话说,这个模子的重点是寻找特定的权衡指标。这并非针对住民所有一样平常流动的深入和普遍的剖析,李飞飞说,训练AI模子的意义是为了实现实用性和隐私平安之间的平衡

之后团队将训练好的模子部署到边缘装备上,在那里监测系统可以在内陆运行。这将建立一个闭环系统,使得没有数据能够泄露出去。这本质上确保了数据平安,却阻碍了在这个模子上举行任何进一步的训练。

研究职员想到了一个设施解决这一限制,李飞飞在发给 VentureBeat 的电子邮件中举行了概述了。“我们设想,每个边缘装备上的模子仍将不停更新,以顺应新的环境,并通过联邦学习,以无监视的方式提高鲁棒性。通过联邦学习,我们将网络攻击的工具仅限于装备自己,而不是装备和云,以此来降低隐私和平安风险。”

联邦学习(Federated Learning)是一种新兴的人工智能基础手艺,在2016 年由谷歌最先提出,原本用于解决安卓手机终端用户在内陆更新模子的问题,其设计目的是在保障大数据交换时的信息平安、珍爱终端数据和小我私家数据隐私、保证正当合规的前提下,在多介入方或多盘算结点之间开展高效率的机械学习。

最后一步,该系统还需要将智能传感器的检测效果,传递给医护职员或老人的家庭成员。李飞飞示意团队还没有找到详细的解决方案,然则正在思量使用APP或者网络界面,这两者都可以通过双重身份验证来确保数据平安。

她强调: “这些传感器并不是用来做诊断决议或者取代临床医生的,然则它们可以对住在家中的老年人举行实时不停的监测,向临床医生和家庭成员实时发出康健预警”。

“固然,在这项研究的每一步,以及这项手艺的部署历程中,我们必须深入思索其中的每一项道德,隐私和平安问题,”她弥补说。

当前疫情发作,不仅要关注老年人的平安和康健,还要亲切关注其他患者和隔离职员的情形。可以对系统的某些组成部分举行调整,以便在不侵略公民权利和隐私的情形下举行追踪。但李飞飞暂时不愿涉足这些领域,她认为,“我们的目的是行使最尖端的盘算机视觉和机械学习手艺,以辅助解决一些最主要和最具挑战性的卫生保健问题,并为人工智能卫生保健研究提出一个道德、隐私和平安指南。”

李飞飞说,现在研究已经希望到下一阶段。他们已经在加州旧金山的一家疗养院完成了试点,和当地一家名为On Lok的照顾护士机构互助,该机构致力于为老年人提供高质量的照顾护士服务。

可穿着装备实现非接触式监控

其他一些家用AI监控系统也涉及到可穿着装备,好比 Current Health、 iRhythm 和 LiveFreely。好比说,iRhythm 公司研发的 Zio 心电贴片,可以延续佩带14天,可提供延续心电监测。Care.ai 系统使用盘算机视觉手艺来实现非接触式监控,理念和李飞飞团队相似,然则Care.ai 系统主要是为医院服务的,而非家庭照顾护士。

从另一个角度讲,当前社会隔离政策让独居老人也加倍伶仃。除了手艺监测,对于老年人来说,更主要的照样家人的体贴和(线上)陪同吧!

参考链接:

https://venturebeat.com/2020/04/06/stanford-researchers-propose-ai-in-home-system-that-can-monitor-for-coronavirus-symptoms/

https://hai.stanford.edu/events/covid-19-and-ai-virtual-conference/overview

https://www.zhihu.com/topic/20935178/intro

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