圖片來源：Pixabay
經(jīng)過10年的規(guī)劃和建設(shè)、花費20億美元，新斯坦福醫(yī)院于上周日迎來了首批患者。新建的斯坦福醫(yī)院共有368間病房，其占地面積相當于14.3個足球場那么大，是目前斯坦福醫(yī)療系統(tǒng)中最大的醫(yī)療機構(gòu)，舊斯坦福醫(yī)院之后將作為專門的癌癥研究中心繼續(xù)運營使用。在它開業(yè)之前還舉辦了一次社區(qū)體驗日的活動，旨在加強公眾對現(xiàn)代醫(yī)學以及未來醫(yī)療的了解。
參加了這次“體驗之旅”的人們表示：“對于健康科技愛好者來說，新的斯坦福醫(yī)院如同‘夢幻樂園’。”
在醫(yī)院里可以看見由23個自動駕駛機器人組成的隊伍正以每小時2英里的速度在走廊里平緩穿梭，運送藥品、垃圾、病房用品等不在話下；還可以看到“藥房機器人”，如同販賣食品的卡車，藥物種類繁多，機器上還裝有50,000個插槽用于分裝藥片，它與配送和電子健康記錄系統(tǒng)相連，這一配置號稱世界首創(chuàng)。此外還有Apple TV、具有追蹤功能的輸液泵、可傳送實時語音翻譯畫面的顯示屏，以及專屬于“未來醫(yī)院”的智能導航程序，幫助患者在醫(yī)院進行導航。
可在這樣一件充滿科技元素的醫(yī)院，人們又多了些擔心，醫(yī)院所用設(shè)備及技術(shù)的成本上升，是否會導致更高的保險或是自付費用的產(chǎn)生？
斯坦福醫(yī)院相關(guān)人員表示，醫(yī)院從舊模式轉(zhuǎn)變到新模式的過程，醫(yī)療費用模式將不會發(fā)生改變。在“未來醫(yī)院”的概念中，斯坦福醫(yī)療系統(tǒng)正是看中其巨大的投資回報力，對于引入未來科技元素，相關(guān)技術(shù)人員Gary Fritz先生表示：“醫(yī)院所使用這些先進科技最終目的是以患者為本，并且旨在減輕醫(yī)護工作者的負擔。同時自動化的存在，可以減少人為進行低技術(shù)性的工作，從而讓人們將精力放在更精尖的部分。
新建成的斯坦福醫(yī)院是目前斯坦福醫(yī)療系統(tǒng)中最大的醫(yī)療機構(gòu)，世界范圍內(nèi)有許多先進的衛(wèi)生醫(yī)療體系都致力于拓展“未來醫(yī)療”，這些項目給人們提供了一個大膽的思考：在未來幾十年內(nèi)，技術(shù)或有望塑造一家完整的醫(yī)院。
人工智能技術(shù)發(fā)展正熱，自然在斯坦福醫(yī)院AI也是“未來科技”中的一部分了，雖然醫(yī)院相關(guān)人員表示：人工智能不是“主力軍”。但從其一項ICU項目來看，斯坦福醫(yī)院致力于成為醫(yī)療人工智能的孵化器。
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這項研究由斯坦福大學Arnie Milstein教授領(lǐng)導進行，預計持續(xù)數(shù)年，并由幾位慈善家資助進行。其目的旨在建立能夠預測重癥監(jiān)護室患者發(fā)生緊急臨床情況的算法，進而能更快速通知相關(guān)醫(yī)生對其進行治療，減少因人為工作流程或是信息傳達速度慢而造成的患者死亡事件。這套應(yīng)用于ICU的人工智能算法基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，ANN），在ICU病房內(nèi)安裝傳感器對患者情況進行圖像捕捉，基于這些圖像，AI會對其進行學習并識別正在發(fā)生的事，從而觀察并預測ICU內(nèi)一切有可能發(fā)生的緊急情況。
建成后，AI將事無巨細觀察每一處細節(jié)。比如，醫(yī)生進入ICU時是否清潔到位、病床的傾斜程度等，當然它還具有發(fā)現(xiàn)緊急情況的能力，比如病人是否掙扎并試圖從下床走動，或者他們是否試圖將一些測設(shè)備從靜脈中拔出等。Milstein教授表示：該算法一旦被驗證可行，未來它將是重癥監(jiān)護的“主力成員”。后續(xù)研究人員還將驗證AI用于ICU日常監(jiān)護是否比人工監(jiān)護更加有效。
新建成的醫(yī)院為ICU智能監(jiān)護研究提供了有利條件。研究人員計劃在醫(yī)院2樓及4樓的104個重癥監(jiān)護病房的墻上安裝傳感器，用于捕捉病人的動作。這些墻面都有觸發(fā)裝置，而且安裝這些傳感器并不會影響一些臨床操作。若是人們覺得在病床上的傳感器會觸犯其隱私，那么大可不必擔心，Milstein教授表示：“所有的研究都會在患者同意的基礎(chǔ)上展開。”
為了保護病人、家庭成員和臨床醫(yī)生的隱私，傳感器將只使用鈍性成像技術(shù)。他們部署紅外傳感技術(shù)來探測不同表面發(fā)出的不同熱量，以及深度傳感器會發(fā)出紅外光并通過反彈所需的時間來測量距離；換言之，所看到的最終成像知識模糊的圖片，人的五官等隱私信息均不會顯露出來。
接著研究人員會對這些模糊圖像進行標注，“喂”給AI，訓練其識別某種可取或不可取的行為是否發(fā)生；若是紅外和深度傳感器所生成的圖像不夠精確，研究團隊會繼續(xù)打開傳感器從而獲得更清晰的圖像。不過不用擔心，這些圖像僅用于訓練AI，不會上傳到云端實時儲存。
預計明年春天，這些傳感器將完全安裝好。到時候，將人工智能應(yīng)用于ICU監(jiān)測的研究也就能開始了。
