行业故事

环境智能可以为医疗保健带来关怀和同情

近年来，医学取得了一些最惊人的进步，然而，地球上的人口也在以惊人的速度增长。在医疗科学的进步提高了生活质量和预期寿命的同时，患者人数和疾病的严重程度或复杂性也在增加。

对世代过度的医疗服务从提供护理和同情，提供智能医疗设备，如先进/自动化的诊断，以便可靠而有效地识别疾病的根本原因和药物和治疗的发展。虽然所有这些看起来都很好，但医疗工作者，医师和资源都有惊人的缺陷，以参加巨大的医疗保健要求。这种赤字开始对管理医疗保健生态系统的系统的压力，在这一斗争中，争取对患者提供护理和同情的关注已经转移。

不幸的是，尽管我们愿意相信医学科学的进步应该有助于解决患者护理问题，但它们的主要目标是提高诊断的准确性和效率，以及医院管理系统的自动化。此外，所有这些进步都是在各自的领域内悄悄地发展起来的。

所以我们如何能确保，在我们用临床方法治疗疾病的同时，我们要包括同情和同情，这是照顾病人的整体健康所必需的。医疗保健领域的环境智能很可能是这个问题的答案。

“环境智能”(Ambient Intelligence, AmL)是一项水平三的技术创新，能够在数字化环境中主动、明智地支持人们的日常生活。它是物联网传感器和人机交互技术的结合;借助普适计算环境和人工智能框架;所有的组件都通过一个无形的智能网络连接起来。这项技术令人兴奋的地方在于，它能够明确整个技术组件，和谐地融合用户周围的环境，而不需要直接引起用户的注意。

让我们用一个例子来说明这一点。一位上了年纪的病人约翰住在养老院。按照惯例，一吃完早餐，约翰就会被提醒他的药物治疗，即使他在忙着看他最喜欢的电视节目或打电话。如果约翰的面部特征显示浮肿，鼻子和眼睛发红;他衣服里的传感器会显示他的体温上升，护士会得到提示，并建议他使用另一套药物。如果房间里的摄像机捕捉到约翰不稳定的行走模式，医院的应急小组就会收到警报，医护人员就会知道约翰的情况。

在上面的例子中有什么明显的是，约翰周边的环境是聪明的，能够通知或采取包括医疗警报的认知动作，该信号传感器从患者的行为和动作拾取。通过基于AI / ML的算法智能地分析当前信号与患者过去的病史的智能解释，以提供对参加患者的工作人员的可操作见解。任何无人看管的紧急情况也可以将其充满紧急服务;医生可以提供案例历史的摘要，以便快速分析患者条件。

Ambient Intelligence已经进行了超过十年的研究，各种研究机构和行业计划投资开发使用该技术的解决方案。医疗保健行业的组织也开始投资环境智能，研究用例。根据Giovanni Acampora、Diane J. Cook、Parisa Rashidi和Athanasios V. Vasilakos的研究论文，医疗保健领域的环境智能可以大致分为以下几类:

• 持续的监控
• 辅助生活
• 治疗和康复
• 有说服力的健康应用程序
• 情绪健康
• 医院环境

乍一看，医疗保健领域的AmI似乎非常有前景，然而，因为物联网传感器、人机交互、普无处不在计算、人工智能框架和隐形智能网络这五个组件中的每一个都处于不同的发展阶段，存在着一些挑战，这些挑战将阻碍在不久的将来采用这项技术。除此之外，还将面临安全和维持环境的基础设施、隐私的人为因素、传感器辐射和环境设计等方面的挑战。另一个重要的方面将是社会和伦理问题以及同情心医疗的概念，从我们最初开始这一思路的地方。