打造视觉智能医院技术解决方案是斯坦福和全球合作者多年来希望的方向。虽然还有很多工作要做，但斯坦福希望该技术能够帮助医院减少感染率，提高患者的健康状况。11月15日，谷歌人工智能中国中心负责人李佳已经离开谷歌，在斯坦福医学院开始了新的工作，执着于医疗保健等，期待着人工智能能产生巨大影响的工作。

以后可以做一些影响现实世界的事情。目前，李佳将投入全时智能医院项目，计划于2019年年初运营。1.利用视觉智能地降低人类对世界的理解和感觉。

由于80%的信息来自视觉，视觉信息的收集和处置将成为人工智能下一阶段最重要的技术引擎。仍然有人指出，AI技术在医疗领域具有广泛应用的前景。

今后，基于AI技术的应用需要提高数百万人的身体健康和生活质量。但是，AI技术在医疗领域的应用，需要对医生、护士、患者的技术信任、政策、法律、法规、商业市场的反对各不相同。与AI技术在其他领域的应用一样，数据资源起着非常重要的作用。

今天，医疗数据主要来自个人监控设备和移动应用程序、临床环境中的电子医疗记录、医疗程序和用作手术的辅助机器人。根据大量的数据反对，该技术的主要应用包括医疗分析、临床决策反对、患者监测和咨询、手术或照顾患者的自动化设备、医疗系统管理、医疗机器人开发、移动身体健康应用、老人保健等。

视觉智能将为医院带来破格的革命。首先，AI可以增加医院的交叉感染。

交叉感染医院平均每年不会再次发生9900起美国病例，但数千年来，医院解决问题的唯一方法是部署观察员。这种方法不能覆盖全天候的面积，具有主观的种族主义。

斯坦福演示了智能传感器，从不同角度理解了公共卫生活动，算法的准确度远远高于人类观察者。其次，AI可以提高重症监护室(ICU)的效率和质量。ICU是所有医疗活动中成本最低的部门，每年消耗美国GDP的1%。用AI检查IQ的患者活动，可以详细了解患者的身体状况，减少再次发生致命错误的概率。

同时，这种方法又便宜又准确。第三，AI可以帮助照顾老人。随着全球老龄化现象的频繁发生，今后养老费用不会进一步降低。伊比维队在旧金山的老人们中展开了热传感器试验。

但是，由于目前在该领域缺乏训练数据，研究组必须用其他方法解决问题AI的允许。例如，他们开发了一种专门识别摔倒的算法。2.视觉尝试应用于医疗，在斯坦福视觉智能示范医院，住院部设有20多个深度传感器，监视整个医护人员的不道德性。

这是两个不同的传感器，可以看到这个人的出入。红色的话说明他没有洗澡，绿色的是他洗澡的动作。

在这后面，为了观察和计算这个人的动作，必须有计算机视觉的模型。它分为两个阶段，第一个阶段是追踪人类。

每个人的过程和工作都要通过这个传感器追踪。第二步是，当他跑到这个病人的门口时，他是不是在做洗澡的动作。这个阶段叫做动作检查，这是通过深度自学的模式来区分一个。

(阿尔伯特爱因斯坦，Northern Exposure(美国电视)，)计算机视觉在临床应用中的价值将无法证明，计算机视觉预测将在临床分析的医学影像检查方面站稳脚跟。斯坦福研究表明，计算机视觉可以与分类阳性和恶性皮肤恶性肿瘤中获得21名资格证的皮肤科医生相媲美。在对放射线影像和病理影像的理解上也取得了类似的早期进展。

该计算机视觉用于环境传感器的数据，在评估病床边缘的不道德性方面，与目前的系统相比具有结构优势。例如，仔细观察洗手规定，或让护士仔细观察医生是否按照规范展开中心线。(威廉莎士比亚，模板，电脑名言)(Willam Sample，template，电脑)环境电脑愿景可以不停顿地工作，很累，运营中的明星成本很低，受到极度安全文化的影响。

基于计算机视觉的识别系统可以训练来识别其他病床旁的活动，因此，与电子病历集成后，临床医生令人失望的文件和数据输入任务也可以被免除，从而集中精力进行以患者为中心的活动。3.视觉智能等人工智能在新时代，人工智能改变了现实世界的场景，如交通运输、图像处理、医疗、身体健康行业的计算方式。由于一系列变化，包括算法(例如基于神经网络的深度自主学习方法)、计算技术(例如摩尔定律、GPU、正在发展的TPU)、可用数据集(例如ImageNet)等，人工智能应用正在带来切实的变化。

本质上，这只是跟随阶段而已。人工智能将成为“第四次产业革命”最重要的驱动力，它将改变斯坦福目前熟悉的各行各业，这将使人工智能领域更加有趣。

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