相信大多數人，無論是自己生病住院，還是照顧親人朋友而留宿醫院，或多或少都有和醫院打交道的經歷。隨著年齡漸長，我們和我們的親人進出醫院的機會便越來越多，去醫院的次數多了，也就對醫院就診住院的流程熟悉了起來，如何掛號、如何排隊、如何就診、如何陪床，又是如何在醫生查房時見縫插針地詢問下病情……

在醫院里，我們總是可以看到永遠熙熙攘攘的醫院大堂，各式各樣的待診患者，永遠不夠的病床，以及忙碌不已的醫生護士。如果你看過一部小眾美劇《周一清晨》的話，就可以感受到一個醫生每天在面對各種病人和復雜病例中承擔的壓力，也能看到病人在每一次醫療救護中可能存在著的巨大的風險和問題。

現實中，除了面對越來越多的醫療糾紛問題，醫院還面臨著醫護人員嚴重不足的現實挑戰。現在，為應對這一挑戰，人工智能正在作為一種全新手段補充到醫院的醫療服務當中。當然，這些人工智能的手段不是我們熟悉的一些智能機器人或者一些智能診療，而是通過與醫院整體治療環境和設備融合而建立的“環境智能”。

不久前，斯坦福大學人工智能專家李飛飛和她的研究團隊在頂尖學術期刊Nature發表了一篇題為《利用環境智能照亮醫療的黑暗空間》的論文，主要闡釋了通過人工智能與非接觸式傳感器結合，以實現“環境智能”，以深度改善醫療保健服務的潛在層面，從而提升醫院等醫療機構的整體救護能力，提高醫護人員的救治效率。

對于有著多次醫院看護經歷的我來說，看到“環境智能”這一概念時，我瞬間感覺這一次人工智能是真正用在了非常重要的場景。而這也是本文進一步介紹給更多讀者的原因。

什么是環境智能？

環境智能，不是最近才提出的概念，如果追溯最早的源頭的話，應該是1999年由歐洲的一個信息社會技術研究團隊提出，用來描述智能終端設備和環境之間建立起的一種共生協作關系。環境智能最基礎的條件就是需要有大量低成本、可聯網、高便攜性的傳感終端設備的普及使用，其次就是這些終端設備所產生的數據能夠被計算分析，從而為人類提供指導或決策信息。

二十年前，這一構想受限于當時終端設備的計算能力，大多處在各種嘗試性實驗階段。而現在隨著人工智能機器學習算法的進步以及非接觸式傳感器的普及，環境智能正在從設想走進我們日常的生活、工作的環境當中，實現在無接觸交互的情況下，讓智能設備在環境中感知人的存在，為人類提供智能化的服務。

在環境智能還未完全普及的當下，醫療服務和養老護理成為環境智能最為典型、收益顯著，同時也最為容易推廣的應用場景。

李飛飛團隊的這篇論文，將需要環境智能介入的場景稱為“醫療服務的黑暗空間”，這一比喻是指在大多數的醫療服務場景中，仍然存在著大量的醫療服務的盲點和難以察覺的救治細節，這些問題造成了大量病人病情的延誤、加重，也造成了醫療資源的錯配和浪費。

從論文中給出的數據可以看到，全球每年有超過1億病人的感染發生在醫院中，重癥監護室的患者感染率更是高達30%；全球每年進行的超過2.3億次外科手術中，高達14%的患者出現過不良反應，其中有很多病例是手術過程中有很多醫療物品滯留在患者體內造成。還有更多的情況發生在病房探望病人時，或者由于病房查看不及時而造成的病情加重而導致ICU病患的增加。據一項多機構的調查，由于臨床決策和醫療活動中的失誤和缺陷，美國每年有多達40萬人因此而死亡。

這些對于政府和醫療機構而言是沉重的醫療經費負擔，而對于每一個病人而言則是沉甸甸的生命和健康安全。

現在，借助“AI Sensors”，將人工智能算法、智能傳感器以及相關技術應用到醫療診療場景和病房看護場景中，將會為智慧醫療的實現提供全新可能。下面我們將介紹論文中提供的幾種環境智能實現的AI醫療解決方案和日常生活的應用方案。

救人于無形的AI智慧醫療

環境智能是如何應用到醫院場景當中的呢？

從李飛飛團隊的研究中，我們看到目前醫院場景中主要采用的非接觸式智能傳感器設備包括：用于測量目標物體距離的深度感應器、測量表面溫度的溫度傳感器、測量距離和速度的無線電傳感器和測量空氣壓力所產生聲波的聲傳感器。

依靠這些非接觸式傳感器嵌入醫院環境中所形成的一種環境智能，類似于現在的智能自動駕駛系統，可以幫助臨床醫生和護理人員，提供一些有效的臨床決策信息，優化其行為模式，提供盡可能無差錯的醫療保健服務。

根據論文示例，環境智能在改善臨床診療流程上，其研究算法的可行性和有效性被證實，特別是改善重癥監護室（ICU）和手術室的醫療安全上，有著比較明顯的提升。

在重癥監護室場景中，環境智能發揮的一大作用就是通過現場監測來輔助患者運動。

根據統計，美國的ICU系統每年花費是在1080億美元，占了醫院總費用的30%。而在重癥患者中，出現神經肌肉損害會兩倍地增加年均死亡率，并且使患者住院費增加30%。

現實的問題就是醫生或護理人員很難發現并輔助患者及時運動，以改善病人肌肉狀況。而研究人員給出一種開創性方法，就是在ICU中安裝環境傳感器，可以準確來觀察和理解重癥患者所需要的細微而連續的運動數據。研究人員通過采集重癥患者視頻數據，并進行大量神經網絡訓練后，使得機器學習算法可以對患者的不同的運動需要（床上、床外、步行）等進行準確預估和指導，其準確性要優于醫生的人工檢查。

此外，由于醫生或護理人員未能準確有效地進行手部消毒，將會增加患者在醫院內的感染風險，因此研究者通過安裝深度傳感器用于對醫護人員的洗手行動進行精細監控，然后通過相關警示來改善醫護人員的臨床行為，改善患者預后恢復情況。

在手術室場景中，環境智能可以利用環境攝像機檢測算法，降低手術事故的發生頻率。也就是通過手術視頻來訓練算法后，可以準確識別手術的正確運動軌跡，其準確度能夠達到專家級外科醫生的水平，這一就會在手術中提供一套有效的手術反饋系統，降低手術事故的發生概率。同時，環境智能還可以通過攝像頭進行手術物品計數，防止手術物品意外滯留在患者體內。另外一種方式是通過手術室吊裝攝像頭，跟蹤手術醫生的身體動作，誤差不超過5厘米，從而創建精準的手術日記。這些都將降低手術風險和手術事故的發生率。

此外，還有在醫生就診室，通過環境麥克風的方式來記錄醫生和病患的問診內容，幫助醫生快速形成文本信息，幫助醫生節約記錄病歷的時間。根據一項實驗，在經過對門診音頻的深度學習訓練后，問診單詞的轉錄準確率達到了80%，文檔整理的時間從2小時縮短到15分鐘，這使得醫生可以有更多時間去照看患者。

因此，通過這些醫療護理場景的應用，我們看到環境智能可以大幅改善醫生和護理人員的行為，也能給患者提供很多平時難以覺察的救助和預后干預。而從管理的角度，環境智能也可以通過優化醫護人員的活動、提高效率等方式來改善醫療成本。而這些將是未來環境智能所要重點去研究的領域。

顯然，環境智能絕不止于醫療護理場景，深入到日常生活，也將大有可為，畢竟我們每個人都要面對的一個事實就是我們都會變老。

日常護理中的環境智能

撰寫此文的時候，正好看到一則令人嘆息的新聞，臺灣一名年輕藝人在家中洗澡的時候意外摔倒，因為是獨居，摔傷腦袋后在家中昏迷太久，不治身亡。這名藝人年僅36歲，實在令人唏噓。

現在，全球人口老齡化趨勢逐年上升，日本已經進入超級深度老齡化社會，而我國也很快進入深度老齡化階段。據統計，到了2050年，世界65歲以上的人口將從7億增加到15億。這一冷冰冰的數字終有一天會發生在你我身上，獨居將成為大多數人未來的生活常態。而從我們身邊經常聽到的鄰居親戚里有老人摔倒，生活無法自理的各種示例中，我們就能深刻感受到人至晚年的危機感。

環境智能的出現，正是我們來應對這一未來晚景的一種解決方案。在獨居中面臨起居飲食、洗澡如廁這些日常生活，以及慢性病管理、身體康復、行動不便等問題上，環境智能鎖提供的監測、預防和報警等作用就顯得格外重要。