八年心血力作！李飞飞团队：用“环境智能”照亮医疗黑暗空间，登顶《Nature》！(2)

此前，她曾与Arnold Milstein教授展开过深度合作，尝试在ICU场景中引入智能传感器，以改善医护人员因系统低效、成本高、人手不足等问题可能带来的安全威胁，这一解决方案在多家医院进行了测试。
同样地，本次科研成果依然以智能传感器为核心，但其解决方案是面向医院和日常生活的物理空间，实现更大范围的环境智能。
基于“环境智能”的AI医疗解决方案
所谓环境智能，即通过机器学习和非接触式传感器能够对人类存在做出敏感反应和反馈的电子空间。它对于医院和日常生活空间有着极大的应用价值。
比如在医院领域，可以实现更高效的临床工作流程，改善重症监护病房和手术室的患者安全；在日常生活中，通过了解日常行为改善慢性病患者管理，提高老年人的独立性等。

具体来说，机器学习和传感器可以通过计算机辅助理解医疗活动，并以此补充现有临床决策支持系统。被动式、非接触式传感器在嵌入环境之后，可以形成一种环境智能，能够感知人们的活动并适应其持续的健康需求。如下图：

深度感应器（Depth Sensor）：测量目标物体的距离。温度传感器（Thermal Sensor）：测量表面温度。无线电传感器（Radio Sensor）：估计距离和速度。声传感器（Acoustic Sensor）：测量空气压力形成的声波。与现代智能驾驶系统类似，这种环境智能可以帮助临床医生和家庭护理人员改善身体运动，这是现代医疗保健的关键一步。临床物理行动支持已经实现了更好的制造、更安全的自主车辆以及更智能的运动娱乐，而物理空间也可以将生物医学中的快速流动转化为无差错的医疗保健服务。