醫(yī)療AI系統(tǒng)可跟蹤新冠體征，同時還可以保障隱私

（文章來源：VB）

在斯坦福大學人類中心人工智能研究所（Human-Centered AI (HAI)）舉辦的“新型冠狀病毒肺炎和人工智能”直播活動中，斯坦福大學教授和人工智能聯(lián)合主任李飛飛博士提出了一個家庭人工智能系統(tǒng)的概念，該系統(tǒng)可以追蹤居民的健康狀況，包括新型冠狀病毒肺炎的跡象。值得一提的是，李飛飛強調(diào)，這個系統(tǒng)在追蹤健康同時也注重保護隱私。

它的目的是讓許多獨居的老年人可以得到醫(yī)療照顧，在新型冠狀病毒肺炎大流行期間照顧老年人的困難在于，既要減少他們與他人的接觸，又要考慮到對他們的照顧。該系統(tǒng)旨在解決跟蹤老年人健康狀況而不面臨接觸風險，還將允許護理人員遠程監(jiān)測老年人的基本健康狀況。

李飛飛和她的團隊報告中說，由臨床醫(yī)生和計算機科學家組成的跨學科團隊，在新型冠狀病毒爆發(fā)之前就已經(jīng)在開發(fā)這個項目了?！斑^去幾年，我們一直在研究一套人工智能技術(shù)如何幫助老年人更加獨立地生活，并應(yīng)對慢性疾病管理。但是最近，我們意識到同樣的長期護理技術(shù)也可能對這種急性流行病風險下的老年人有所幫助?！?/p>

該項目仍處于研究階段。該團隊需要完成數(shù)據(jù)集的構(gòu)建和模型的訓練，目前還不清楚這需要多長時間才能完成，但是這個最初是為老年人護理而設(shè)計的系統(tǒng)，在大規(guī)模隔離期間將是老年人健康監(jiān)測的理想選擇。

該系統(tǒng)由安裝在家中的攝像頭和智能傳感器組成，報告中李飛飛團隊概述了四種傳感器ーー攝像機、深度傳感器、熱傳感器和可穿戴傳感器（例如 FitBit）。李飛飛表示他們的研究只集中在前三個方面，同時她也承認，因為在這樣的系統(tǒng)中隱私很重要，攝像頭帶來的挑戰(zhàn)是其他類型的傳感器所沒有的。“相機傳感器攜帶了大量關(guān)于個人活動的詳細信息，但它侵害了大多數(shù)人的隱私?！?/p>

當傳感器捕獲數(shù)據(jù)時，系統(tǒng)會將數(shù)據(jù)發(fā)送到一個安全的中央服務(wù)器。李飛飛也表示，這一過程中存在固有的安全風險，比如網(wǎng)絡(luò)攻擊的威脅。但她強調(diào)研究人員在整個過程中都遵循隱私和安全準則?！袄?，我們的邊緣設(shè)備配備了磁盤加密，數(shù)據(jù)將刪除用戶的隱私屬性(如面部模糊) ，數(shù)據(jù)將在傳到云端之前進行加密，而且我們的服務(wù)器符合HIPPA標準，”她說。

服務(wù)器獲取數(shù)據(jù)后，一個臨床醫(yī)生和人工智能專家組成的團隊將對其進行分析和注釋，開發(fā)機器學習模型?！斑@個人工智能模型將被訓練來識別臨床相關(guān)的模式，包括呼吸、睡眠、飲食和其他行為，”李飛飛表示。數(shù)據(jù)獲取是圍繞可能導致健康問題的日常活動的，換句話說，這個模型的重點是尋找具體的衡量標準，并不是對居民日?；顒拥纳钊牒蛷V泛的分析，李飛飛認為這是一個能讓“實用性和隱私性“得到平衡的方法。

然后，將訓練好的模型部署到邊緣設(shè)備上，以使得檢測系統(tǒng)可以在本地運行。這將創(chuàng)建一個閉環(huán)系統(tǒng)，沒有數(shù)據(jù)必須離開前提，因此在本質(zhì)上，這是安全的。但是這也使得在模型上進行任何進一步的培訓都變得不可能。

研究人員有一個解決這個限制的計劃，李飛飛一封電子郵件中概述了這個計劃?！拔覀冊O(shè)想，每個邊緣設(shè)備上的模型仍將更新，以適應(yīng)新的環(huán)境，并且，通過使用聯(lián)邦學習（federated learning），以無監(jiān)督的方式提高健壯性（robustness），通過使用聯(lián)邦學習，我們希望通過將攻擊僅限于設(shè)備，而不是設(shè)備和云，以此來降低隱私和安全風險?！?/p>

作為最后一步，該系統(tǒng)還需要一種方式，通過提供智能傳感器的檢測結(jié)果，照顧弱者或需要被照顧的家庭成員。不過李飛飛表示，目前團隊還沒有找到具體的解決方案，但是他們正在考慮移動應(yīng)用程序或者網(wǎng)絡(luò)界面，這兩種應(yīng)用程序都可以通過雙重身份驗證安全服務(wù)來實現(xiàn)。

最后，李飛飛給出了一些警告，她說：“（這些傳感器）不是用來做診斷決策或者替換臨床醫(yī)生的，但它們可以繼續(xù)存在下去，用以監(jiān)視住在家里的老齡化人口，更加及時地向臨床醫(yī)生和家屬發(fā)出警報。”“當然，在這項研究的每一步，以及這項技術(shù)的部署，我們必須更加深入地思考道德、隱私和安全問題?！彼a充說。

當前流行病帶來的挑戰(zhàn)不僅包括保護老年人的安全和健康，還包括更廣泛地關(guān)注感染者和隔離者，這個系統(tǒng)似乎存在可以調(diào)整的地方，以便在不侵犯公民權(quán)利和隱私權(quán)的情況下進行某些跟蹤。但李飛飛不愿涉足這些領(lǐng)域，只是說，“我們的目標是提出尖端的計算機視覺和機器學習技術(shù)，以幫助解決一些最重要和最具挑戰(zhàn)性的衛(wèi)生保健問題，同時為人工智能衛(wèi)生保健研究提出一個道德、隱私和安全指南”。

其他一些由人工智能驅(qū)動的家庭監(jiān)控系統(tǒng)也涉及到可穿戴設(shè)備，比如Current Health、iRhythm和LiveFreely，像Care.ai使用計算機視覺實現(xiàn)非接觸式監(jiān)控的方式，李飛飛的團隊也正在開發(fā)的類似的系統(tǒng)，不過，Care.ai的系統(tǒng)是為醫(yī)院而不是家庭護理而設(shè)計的。

李飛飛表示，目前研究項目正在進行中，研究小組仍然專注于科學研究。不過，在與致力于高質(zhì)量老年護理的組織的合作之下，他們已經(jīng)在舊金山的一家輔助生活設(shè)施完成了一項試點研究，現(xiàn)在正準備進行下一階段的研究。
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