人生在世，有几件事情终究躲不过，除了税收和死亡，还有就是生病和衰老。

相信大多数人，无论是自己生病住院，还是照顾亲人朋友而留宿医院，或多或少都有和医院打交道的经历。随着年龄渐长，我们和我们的亲人进出医院的机会便越来越多，去医院的次数多了，也就对医院就诊住院的流程熟悉了起来，如何挂号、如何排队、如何就诊、如何陪床，又是如何在医生查房时见缝插针地询问下病情……

在医院里，我们总是可以看到永远熙熙攘攘的医院大堂，各式各样的待诊患者，永远不够的病床，以及忙碌不已的医生护士。如果你看过一部小众美剧《周一清晨》的话，就可以感受到一个医生每天在面对各种病人和复杂病例中承担的压力，也能看到病人在每一次医疗救护中可能存在着的巨大的风险和问题。

现实中，除了面对越来越多的医疗纠纷问题，医院还面临着医护人员严重不足的现实挑战。现在，为应对这一挑战，人工智能正在作为一种全新手段补充到医院的医疗服务当中。当然，这些人工智能的手段不是我们熟悉的一些智能机器人或者一些智能诊疗，而是通过与医院整体治疗环境和设备融合而建立的“环境智能”。

不久前，斯坦福大学人工智能专家李飞飞和她的研究团队在顶尖学术期刊Nature发表了一篇题为《利用环境智能照亮医疗的黑暗空间》的论文，主要阐释了通过人工智能与非接触式传感器结合，以实现“环境智能”，以深度改善医疗保健服务的潜在层面，从而提升医院等医疗机构的整体救护能力，提高医护人员的救治效率。

对于有着多次医院看护经历的我来说，看到“环境智能”这一概念时，我瞬间感觉这一次人工智能是真正用在了非常重要的场景。而这也是本文进一步介绍给更多读者的原因。

什么是环境智能？

环境智能，不是最近才提出的概念，如果追溯最早的源头的话，应该是1999年由欧洲的一个信息社会技术研究团队提出，用来描述智能终端设备和环境之间建立起的一种共生协作关系。环境智能最基础的条件就是需要有大量低成本、可联网、高便携性的传感终端设备的普及使用，其次就是这些终端设备所产生的数据能够被计算分析，从而为人类提供指导或决策信息。

二十年前，这一构想受限于当时终端设备的计算能力，大多处在各种尝试性实验阶段。而现在随着人工智能机器学习算法的进步以及非接触式传感器的普及，环境智能正在从设想走进我们日常的生活、工作的环境当中，实现在无接触交互的情况下，让智能设备在环境中感知人的存在，为人类提供智能化的服务。

在环境智能还未完全普及的当下，医疗服务和养老护理成为环境智能最为典型、收益显著，同时也最为容易推广的应用场景。

李飞飞团队的这篇论文，将需要环境智能介入的场景称为“医疗服务的黑暗空间”，这一比喻是指在大多数的医疗服务场景中，仍然存在着大量的医疗服务的盲点和难以察觉的救治细节，这些问题造成了大量病人病情的延误、加重，也造成了医疗资源的错配和浪费。

从论文中给出的数据可以看到，全球每年有超过1亿病人的感染发生在医院中，重症监护室的患者感染率更是高达30%；全球每年进行的超过2.3亿次外科手术中，高达14%的患者出现过不良反应，其中有很多病例是手术过程中有很多医疗物品滞留在患者体内造成。还有更多的情况发生在病房探望病人时，或者由于病房查看不及时而造成的病情加重而导致ICU病患的增加。据一项多机构的调查，由于临床决策和医疗活动中的失误和缺陷，美国每年有多达40万人因此而死亡。

这些对于政府和医疗机构而言是沉重的医疗经费负担，而对于每一个病人而言则是沉甸甸的生命和健康安全。

现在，借助“AI Sensors”，将人工智能算法、智能传感器以及相关技术应用到医疗诊疗场景和病房看护场景中，将会为智慧医疗的实现提供全新可能。下面我们将介绍论文中提供的几种环境智能实现的AI医疗解决方案和日常生活的应用方案。

救人于无形的AI智慧医疗

环境智能是如何应用到医院场景当中的呢？

从李飞飞团队的研究中，我们看到目前医院场景中主要采用的非接触式智能传感器设备包括：用于测量目标物体距离的深度感应器、测量表面温度的温度传感器、测量距离和速度的无线电传感器和测量空气压力所产生声波的声传感器。

依靠这些非接触式传感器嵌入医院环境中所形成的一种环境智能，类似于现在的智能自动驾驶系统，可以帮助临床医生和护理人员，提供一些有效的临床决策信息，优化其行为模式，提供尽可能无差错的医疗保健服务。

根据论文示例，环境智能在改善临床诊疗流程上，其研究算法的可行性和有效性被证实，特别是改善重症监护室（ICU）和手术室的医疗安全上，有着比较明显的提升。

在重症监护室场景中，环境智能发挥的一大作用就是通过现场监测来辅助患者运动。

根据统计，美国的ICU系统每年花费是在1080亿美元，占了医院总费用的30%。而在重症患者中，出现神经肌肉损害会两倍地增加年均死亡率，并且使患者住院费增加30%。

现实的问题就是医生或护理人员很难发现并辅助患者及时运动，以改善病人肌肉状况。而研究人员给出一种开创性方法，就是在ICU中安装环境传感器，可以准确来观察和理解重症患者所需要的细微而连续的运动数据。研究人员通过采集重症患者视频数据，并进行大量神经网络训练后，使得机器学习算法可以对患者的不同的运动需要（床上、床外、步行）等进行准确预估和指导，其准确性要优于医生的人工检查。

此外，由于医生或护理人员未能准确有效地进行手部消毒，将会增加患者在医院内的感染风险，因此研究者通过安装深度传感器用于对医护人员的洗手行动进行精细监控，然后通过相关警示来改善医护人员的临床行为，改善患者预后恢复情况。

在手术室场景中，环境智能可以利用环境摄像机检测算法，降低手术事故的发生频率。也就是通过手术视频来训练算法后，可以准确识别手术的正确运动轨迹，其准确度能够达到专家级外科医生的水平，这一就会在手术中提供一套有效的手术反馈系统，降低手术事故的发生概率。同时，环境智能还可以通过摄像头进行手术物品计数，防止手术物品意外滞留在患者体内。另外一种方式是通过手术室吊装摄像头，跟踪手术医生的身体动作，误差不超过5厘米，从而创建精准的手术日记。这些都将降低手术风险和手术事故的发生率。

此外，还有在医生就诊室，通过环境麦克风的方式来记录医生和病患的问诊内容，帮助医生快速形成文本信息，帮助医生节约记录病历的时间。根据一项实验，在经过对门诊音频的深度学习训练后，问诊单词的转录准确率达到了80%，文档整理的时间从2小时缩短到15分钟，这使得医生可以有更多时间去照看患者。

因此，通过这些医疗护理场景的应用，我们看到环境智能可以大幅改善医生和护理人员的行为，也能给患者提供很多平时难以觉察的救助和预后干预。而从管理的角度，环境智能也可以通过优化医护人员的活动、提高效率等方式来改善医疗成本。而这些将是未来环境智能所要重点去研究的领域。

显然，环境智能绝不止于医疗护理场景，深入到日常生活，也将大有可为，毕竟我们每个人都要面对的一个事实就是我们都会变老。

日常护理中的环境智能

撰写此文的时候，正好看到一则令人叹息的新闻，台湾一名年轻艺人在家中洗澡的时候意外摔倒，因为是独居，摔伤脑袋后在家中昏迷太久，不治身亡。这名艺人年仅36岁，实在令人唏嘘。

现在，全球人口老龄化趋势逐年上升，日本已经进入超级深度老龄化社会，而我国也很快进入深度老龄化阶段。据统计，到了2050年，世界65岁以上的人口将从7亿增加到15亿。这一冷冰冰的数字终有一天会发生在你我身上，独居将成为大多数人未来的生活常态。而从我们身边经常听到的邻居亲戚里有老人摔倒，生活无法自理的各种示例中，我们就能深刻感受到人至晚年的危机感。

环境智能的出现，正是我们来应对这一未来晚景的一种解决方案。在独居中面临起居饮食、洗澡如厕这些日常生活，以及慢性病管理、身体康复、行动不便等问题上，环境智能锁提供的监测、预防和报警等作用就显得格外重要。

在日常生活管理中，环境智能可以提供日常的临床护理，通过非接触式环境传感器可以获得独居者的生活数据，来建立日常生活的记录报告，也可以记录心率、血糖、呼吸等身体指征，特别是通过摔倒检测可以有效防止老人跌倒后无人发现，出现更严重的后果。

在慢性病管理上，步态分析在身体康复和慢性病管理中，是诊断和测量治疗效果的重要工具。通过加速器传感器，可以持续测量步态，进行步态分析，创建交互式的身体康复程序。

论文中，一项研究中，使用深度传感器测量了9名帕金森病患者的步态模式。研究发现，深度传感器可以跟踪膝盖的垂直运动，其误差在4厘米以内。在另一项研究中，研究人员使用深度传感器为脑瘫患者制作了一个运动游戏。经过24周的测试，使用游戏的患者的平衡和步态提高了18%。

此外，环境智能还可以用于心理健康的诊断和预测，成为人们接受心理治疗的一种更便宜，也更准确的一种的解决方案。

从以上的示例中，我们已经看到环境智能在帮助医护人员改善临床诊疗行为，减少意外风险，已经帮助患者实现疾病筛查诊断，帮助老年人提高生活自理能力和生活质量，将有着非常广阔的前景和巨大的价值。

不过，从当前论文所实现的技术场景和应用，以及要在全社会更大范围内的应用，还会遇到很多的挑战。

首先是技术层面的。环境智能需要进行更多跨机器智能领域的研究，识别复杂场景中的人类行为，也还需要积累更多的临床环境中的数据和特殊事件，建立足够多的机器学习算法来应对这些特殊状况。

其次，就是环境智能代理的伦理隐私挑战。由于环境智能可以持续不断地收集人体的行为数据和生命数据，而这些数据可谓是一个人最为隐私和重要的数据信息。这些信息的隐私性和安全性成为几乎每个人都会关心的问题。一方面，研究者就必须要保证在隐私和安全的情况下开发这项技术，另一方面，医疗机构、技术提供者、利益相关者（病人及其家人等）、法律和政策制定者要制定相应的数据使用规范，来保证整个过程的合法合理性。

确实，在技术带来的隐私安全风险和技术带来的巨大生活便利面前，每个人都其实很难做出非常果断地选择。如果拒绝这项技术，我们很可能会处于原本无处不在的生活意外、疾病风险当中，如果同意使用这项技术，我们又会处于被机器算法无时无刻地“监护”和分析当中，我们很难不把自己视作被机器豢养起来的一种“观赏物”。但在能够获得生命的延续和更高生活质量的巨大诱惑面前，我们应该要重新定义下“身体自主”的观念。

与此同时，我们也似乎可以抱着比较乐观的态度，来看待环境智能。相信在这些AI科学家、医疗机构的医务工作者、法律、道德及政府事务的专业人士的共同努力下，能够为大众提供一套值得信赖的环境智能系统。

这是这篇论文衷心呼吁的一个结果，也是我们每一个会住进医院，会面临衰老独居的个体的期待。

文献参考：

Nature：Illuminating the dark spaces of healthcare with ambient intelligence，Writer：Albert Haque, Arnold Milstein & Li Fei-Fei