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編者按：本文來自微信公衆号“量子位”（ID:QbitAI），作者：白交，36氪經授權釋出。
AI女神李飛飛，也率隊加入科技抗疫中。
最近，在斯坦福大學HAI研究院舉辦“COVID-AI”直播大會上，李飛飛團隊提出一種可以監控病人身體狀況的AI家用系統，其中包括COVID-19症狀。
李飛飛表示，在疫情爆發之前，就已經有一個基于生物醫學與計算機的跨學科研究小組，從事研究這項目。但在意識到這樣的技術，也許可以運用到這種急性大流行疾病當中來。
這個項目旨在通過跟蹤老年人的健康問題，并允許看護遠端檢視老年人的健康狀況，來幫助更多老年人獨立生活和慢性病管理。
而在當下疫情的大背景下，該系統可以直接隔斷老年人與其他人的接觸，解決了疾病流行期間要照顧老年人的困難。
不過該項目仍然處于研究階段，團隊還需要資料集的建構和模型訓練。
該系統如何運作？
這一系統究竟是如何運作的呢？
首先第一步，系統需要的是安裝在家庭中的錄影機和智能傳感器，這其中包括相機，深度傳感器，熱傳感器以及可穿戴式傳感器。目前研究隻集中在前三個傳感器上。
這些傳感器将記錄一個人特定的日常活動的許多詳細資訊，之後将這些資料發送到中央伺服器。
其次，資料一旦進入到伺服器中，一組經審批的臨床醫生和AI專家将對其進行分析和注釋，以開發機器學習模型。
這一步驟主要是為了訓練AI模型識别臨床相關模式，包括呼吸，睡眠，飲食和其他行為。
然後，将訓練後的将訓練後的模型部署到邊緣裝置，其中檢測系統可以在本地運作。這樣就可以建立一個閉環系統，沒有資料必須離開房屋。
這種方法是為了規避隐私和安全風險，但同時是的它無法對模型進行進一步教育訓練。
李飛飛表示，我們設想，将使用聯合學習的方法，以無人監督的方式對每個邊緣裝置上的模型進行更新，以适應新環境并提高魯棒性。
最後，将智能傳感器的檢測結果傳遞給看護或者家庭成員，以便随時可以檢視和監測。
隐私與安全風險如何解？
關于AI醫療保健，其實隐私與安全是最大的也是最多人關切的問題。
那麼在這一系統中，除了上述的聯合學習，李飛飛團隊也給出了一些解釋和解決措施。
首先，在第一步收集使用者生活資料上，李飛飛強調，其收集到的詳細資訊實則與大多數人的隐私需求不相容。
而當發送到伺服器之後，會采取例如像邊緣裝置配備磁盤加密功能；資料将删除使用者的隐私屬性（例如人臉模糊）；資料将被加密後再傳輸到雲中等這些措施。
此外，李飛飛還說，想要開發的模型隻是圍繞着特定的日常生活活動進行的，例如呼吸，睡眠，飲食等特定生活行為，以此來檢測健康狀況的變化情況。
該系統并不是對居民的所有日常活動的深入和廣泛的分析。
而針對最後一步，向醫護人員或家庭成員傳送資料，李飛飛團隊正考慮使用APP或Web界面，這兩種方法可以通過身份驗證來保護。
李飛飛團隊還強調，這個系統主要側重于家庭護理，而非遠端醫療。
也就是說，系統不需要做出診斷，甚至代替臨床醫生，而隻是對老年人的健康狀況進行實時關注，并及時通知到醫護人員和家人。
《經濟學人》一位醫生Eric Topol評論道：在新冠疫情爆發期間甚至在這之後，遠端看護将顯得至關重要。
關于“COVID-AI”直播大會
最後，簡單介紹一下這個 “COVID-AI”線上直播會議。
4月1日，将近30位AI的研究人員與各個領域的專家召開了“COVID-AI”線上直播會議，會議讨論了AI如何幫助了解COVID-19并減輕疾病和解決公共衛生危機的方式。
會議将醫學、計算機學科和人文學科等的斯坦福大學教授以及美國各地從業人員和專家彙集在一起，共享了自身正在開展的工作及研究成果。
會上就打擊謠言虛假資訊，協同幫助對抗新冠病毒，尋求治療方法這幾個方面進行了探讨。
庫拉伊（Curai）聯合創始人Xavier Amatriain表示，他公司的機器學習工具建立個性化的診斷評估。
斯坦福大學機械工程博士學位候選人蒂娜·懷特（Tina White）設計了一個開源應用程式，使用匿名藍牙資料來跟蹤COVID-19的傳播。
斯坦福大學生物工程研究工程師Stefano Rensi正在研究可用于治療該疾病的現有藥物。他和他的團隊使用NLP，蛋白質結構預測和生物實體學來識别潛在的藥物。
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https://hai.stanford.edu/events/covid-19-and-ai-virtual-conference/video-archive https://www.economist.com/open-future/2020/03/31/telemedicine-is-essential-amid-the-covid-19-crisis-and-after-it作者系網易新聞·網易号“各有态度”簽約作者
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原文釋出時間：2020-04-07
本文作者：量子位
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