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AI女神李飞飞率队科技抗疫:家用监控系统,远程反馈新冠症状

白交 只想说 凹非寺 量子位 报导 | 微信公众号 QbitAI

AI女王李飞飞,也率团添加高新科技抗疫中。

近期,在斯坦福大学HAI研究院举行“COVID-AI”直播间交流会上,李飞飞团体明确提出一种能够监控器患者健康状况的AI家庭装系统,在其中包含COVID-19病症。

李飞飞表达,在疫情爆发以前,就早已有一个根据生物医学工程与电子计算机的创新教育研究工作组,从业研究这新项目。但在意识到那样的技术性,或许能够应用到这类亚急性大流行疾病之中来。

这一新项目致力于根据追踪老年人的健康问题,并容许照护远程控制查询老年人的身体状况,来协助大量老年人单独生活和慢性病。

而在时下肺炎疫情的大背景图下,该系统能够立即装修隔断老年人与别人的触碰,解决了病症时兴期内要照料老年人的艰难。

但是该新项目依然处在研究环节,团体还必须数据的搭建和实体模型训炼。

该系统怎样运行?

这一系统到底是怎样运行的呢?

最先第一步,系统必须的是安裝在家中中的监控摄像头和传感器技术,这在其中包含照相机,深层控制器,热控制器及其可配戴式控制器。现阶段研究只集中化在前三个控制器上。

这种控制器将纪录一个人特殊的平时主题活动的很多详细资料,以后将这种数据信息发送至中央政府网络服务器。

次之,数据信息一旦进到到网络服务器中,一组经审核的临床医生和AI权威专家将对其开展剖析和注解,以开发设计深度学习实体模型。

这一流程主要是以便训炼AI实体模型分辨临床医学有关方式,包含吸气,睡眠质量,饮食搭配和其他的个人行为。

随后,将训炼后的将训炼后的实体模型布署到边沿机器设备,在其中检验系统能够在当地运作。那样就可以建立一个闭环控制系统,沒有数据信息务必离去房子。

这类方式 是以便避开隐私保护和安全隐患,但另外是的它没法模型拟合开展进一步学习培训。

李飞飞表达,人们构想,将应用协同学习方法,以没有人监管的方法对每一个边沿机器设备上的实体模型开展升级,以融入新领域并提升健壮性。

最终,将传感器技术的检验結果传送给照护或是家庭主要成员,便于随时随地能够查询和检测。

隐私保护与安全隐患怎样解?

有关AI保健医疗,实际上隐私保护与安全性是较大的也是最多的人关心的难题。

那麼在这里一系统中,除开所述的协同学习培训,李飞飞团体也得出了一些表述和处理对策。

最先,在第一步搜集客户生活数据信息上,李飞飞注重,其搜集到的详细资料其实与大部分人的隐私保护要求不谦容。

而当发送至网络服务器以后,会采用比如像边沿机器设备配置磁盘加密作用;数据信息将删除用户的隐私保护特性(比如面部模糊不清);数据信息将被数据加密后再传送到云上等这种对策。

除此之外,李飞飞还说,要想开发设计的实体模型仅仅紧紧围绕着特殊的平时生活主题活动开展的,比如吸气,睡眠质量,饮食搭配等特殊生活个人行为,为此来检验身体状况的转变状况。

该系统并并不是对住户的全部平时主题活动的深层次和普遍的剖析。

而对于最后一步,向医务人员或家庭主要成员传输数据,李飞飞团体正考虑到应用APP或Web页面,这二种方式 能够根据身份认证来维护。

李飞飞团体还注重,这一系统关键偏重于家庭护理,并非远程医疗系统。

换句话说,系统不用作出确诊,乃至替代临床医生,而仅仅对老年人的身体状况开展即时关心,并立即通告到医务人员和亲人。

《经济学人》一位大夫Eric Topol评价道:在新冠疫情爆发期内乃至在这里以后,远程控制照护将看起来尤为重要。

有关“COVID-AI”直播间交流会

最终,简洁明了介绍一下这一 “COVID-AI”在线直播平台大会。

4月1号,接近30位AI的研究工作人员与各行各业的权威专家举办了“COVID-AI”在线直播平台大会,会议讨论了AI怎样协助了解COVID-19并缓解病症和处理公共卫生服务危機的方法。

大会将医药学、电子计算机课程和人文学科等的斯坦福大学专家教授及其英国全国各地从业者和权威专家汇聚在一起,共享资源了本身已经进行的工作中及研究成效。

大会上就打击谣言虚假信息,协作协助抵抗新冠病毒,寻找治疗方法这好多个层面开展了讨论。

库拉伊(Curai)创始人Xavier Amatriain表达,他企业的深度学习专用工具建立人性化的确诊评定。

斯坦福大学机械自动化博士研究生侯选人蒂娜·蒂姆(Tina White)设计方案了一个开源系统程序运行,应用密名手机蓝牙数据信息来追踪COVID-19的散播。

斯坦福大学生物技术研究技术工程师Stefano Rensi已经研究可用以医治该病症的目前治疗药物。和我他的团体应用NLP,蛋白质的功能预测分析和生物物理学来分辨潜在性的治疗药物。

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