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》！(7)

主要存在于两个层面：
识别复杂场景中的人类行为：需要进行跨机器智能的多个领域进行研究，例如视觉跟踪，人体姿势估计以及人与物体的交互模型。应对临床环境中的大数据和罕见事件：这需要新的机器学习方法，以能够对罕见事件进行建模并处理要开发的大数据。AI 医疗，隐私保护是重中之重
随着人工智能技术的不断发展，数据隐私越来越成为一个敏感话题。李飞飞团队表示，其是在考虑到隐私和安全的情况下来开发这项技术的，而且不仅在技术本身方面，在开发过程中所有利益相关者的持续参与方面也是如此。
如图展示了一些现有的和新兴的隐私保护技术。一种方法是通过删除个体身份来反标识数据。另一种方法是数据最小化，它将数据捕获、传输和人员兼捕最小化。当一个病房无人时，环境系统检测可能会暂停，但即使数据被取消识别，也可以重新识别个体。超分辨率技术可以部分逆转面部模糊和降维技术的效果，从而有可能实现重新识别。这表明数据应保留在设备上，以减少未经授权访问和重新识别的风险。

此外，一些医疗保健组织仍然存在与数据代理等第三方共享患者信息的情况。为了缓解这种情况，患者应主动要求医疗保健提供者采用隐私保护措施。另外，临床医生和技术人员必须与关键利益相关者（例如，患者、家人或护理者）、法律专家和决策者合作，以开发环境系统的治理框架。
除了隐私方面，李飞飞团队也考虑到了人工智能可信赖性的其他三个方面，包括公平，透明以及研究伦理。不过，他们表示，解决以上四类因素，需要医学，计算机科学，法律，道德以及公共政策等领域的专家之间的密切合作。