İzolasyonun bir asistanı var: Stanford Li Feifei'nin ekibi, yalnız yaşayan yaşlı insanları gerçek zamanlı olarak izlemek için bir evde yapay zeka sistemi başlattı
Yaşlılar salgında yüksek riskli bir gruptur. Hastalık Kontrol ve Önleme Merkezleri tarafından 18 Mart'ta Amerika Birleşik Devletleri'nde yayınlanan bir rapora göre, Yeni koroner pnömoni ölümlerinin yaklaşık% 80'i 65 yaşın üzerindedir . Salgın izolasyon döneminde, yaşlıların sağlık durumunun gerçek zamanlı izlenmesi özellikle önemli hale gelir.
1 Nisan'da, Stanford Üniversitesi İnsan Merkezli Yapay Zeka Enstitüsü (HAI) tarafından düzenlenen "Yeni Koroner Pnömoni ve Yapay Zeka" canlı etkinliğinde, Stanford Üniversitesi'nde profesör olan, Google'ın eski başkan yardımcısı ve HAI'nin eş direktörü Dr. Sistem, sakinlerin mahremiyetini sağlamak temelinde sakinlerin sağlığını takip edebilir ve yeni koroner pnömoni semptomlarını izleyebilir. .
Çevrimiçi etkinlik başlamadan önce, Li Feifei Moments'ta "Bilim sınır tanımıyor ve hastalık sınır tanımıyor. Birçok Stanford Üniversitesi araştırmacısı yeni koroner pnömoni araştırmalarına katılıyor. İlgili tek yapay zeka hastalıkları içeriyor. Teşhis, tedavi, salgın önleme, halk sağlığı, hükümet politikaları, kanunlar ve düzenlemeler ve hatta insani etki, bölgesel ayrımcılık, sosyal adalet, basın özgürlüğü vb. Bu, son on yılda kendi Stanford laboratuvarımın yapay zekasını ve tıbbi bakımını da içerir. Sağlık araştırması (özellikle el hijyeni ve evde hastalık yönetimi).
Ev AI sisteminin ilk amacı, yaşlılara, özellikle de yalnız yaşayan yaşlılara fayda sağlamaktır, böylece aile üyeleri veya sağlık çalışanlarının bakımından daha iyi zevk alabilirler. Yeni taç salgını salgını sırasında, yaşlıları korumanın en iyi yolu, diğer insanlarla, hatta her zaman pnömoni semptomları olup olmadığı konusunda endişelenenler ile teması azaltmaktır. Sistem, dışarıdan temas riskini azaltırken yaşlıların sağlık durumunu gerçek zamanlı olarak takip etmeyi ve aynı zamanda hemşirelerin yaşlıların temel fiziksel koşullarını uzaktan izlemesini kolaylaştırmayı amaçlamaktadır, çünkü birçok yaşlı insan çeşitli sağlık sorunlarına sahiptir.
Li Feifei ve ekibi raporda, klinisyenler ve bilgisayar bilimcilerinden oluşan disiplinler arası ekiplerinin yeni taç salgını başlamadan önce bu projeye başladığını belirtti. " Geçtiğimiz birkaç yılda, AI teknolojisinin yaşlıların daha bağımsız yaşamasına ve kronik hastalıklarla daha iyi başa çıkmasına nasıl yardımcı olabileceğini araştırıyoruz. . Ancak son zamanlarda, uzun süreli bakım için de kullanılan AI teknolojisinin, yeni taç gibi akut salgınlarla başa çıkmada yaşlılara da yardımcı olabileceğini fark ettik. " diyor.
Proje halen araştırma aşamasındadır. Ekibin veri setinin yapımını ve modelin eğitimini tamamlaması gerekiyor. Tamamlanmasının ne kadar süreceği belli değil. Ancak sistem başlangıçta yaşlı bakımı için tasarlandı ve kitlesel izolasyon çağında sağlığı izlemek için ideal bir seçim olacak.
Ev AI sistemlerinin gizlilik ve güvenlik sorunları
Sistem, evde kurulu kameralar ve akıllı sensörlerden oluşacak. Rapor dört tür sensörü ana hatlarıyla açıklıyor - kameralar, derinlik sensörleri, termal sensörler ve giyilebilir sensörler (FitBit gibi). Li Feifei, araştırmalarının şu anda yalnızca ilk üç konuya odaklandığını söyledi. Böyle bir sistemde mahremiyetin korunmasının çok önemli olduğunu kabul etti, bu yüzden kameranın ayarı daha büyük bir zorluk teşkil ediyor. " Kamera sensörü, kişisel aktiviteler hakkında çok sayıda ayrıntılı bilgi kaydeder, bu nedenle büyük olasılıkla insanların kişisel gizlilik ihtiyaçlarına dokunur. ,"diyor.
Sensörler verileri yakaladığında, sistem verileri güvenli bir merkezi sunucuya gönderir. Li Feifei, bu sürecin siber saldırılar gibi doğal güvenlik riskleri içerdiğini kabul etti. VentureBeat'in e-postasına yanıt olarak, araştırmacıların süreç boyunca gizlilik ve güvenlik kurallarına uyduklarını vurguladı. "Örneğin, uç cihazlarımız disk şifreleme ile donatılmıştır, veriler gizlilik özellikleri (yüz gizleme gibi) için silinecek, veriler buluta aktarılmadan önce şifrelenecek ve sunucularımız Sağlık Sigortası Taşınabilirlik ve Sorumluluk Yasasına (HIPPA) uygun, "diyor.
Veriler sunucuya ulaştığında, ekipteki klinisyenler ve yapay zeka uzmanları, bir makine öğrenimi modeli geliştirmek için verileri analiz edecek ve açıklama ekleyecektir.
" Ardından, nefes alma, uyku, yemek yeme ve diğer davranışlar dahil olmak üzere çeşitli klinik olarak ilgili davranış kalıplarını tanıması için AI modelini eğitiyoruz. Li Feifei, "dedi. Odaklandıkları davranış kalıpları, günlük yaşam aktivitelerinde sağlığın bozulmasına yol açabilecek olanlardır. Diğer bir deyişle, bu modelin odak noktası, spesifik ölçüm göstergeleri bulmaktır. Bu, tüm sakinlerin günlük aktivitelerini hedeflemiyor. Ve kapsamlı bir analiz, dedi Li Feifei, AI modellerini eğitmenin önemi, pratiklik ve gizlilik güvenliği arasında bir denge sağlamaktır. .
Ekip daha sonra eğitimli modeli izleme sisteminin yerel olarak çalıştırılabileceği uç cihaza yerleştirecek. Bu, hiçbir verinin dışarı sızmaması için kapalı bir döngü sistemi oluşturacaktır. Bu, esasen veri güvenliğini sağlar, ancak bu modelle ilgili daha fazla eğitimi engeller.
Araştırmacılar, Li Feifei'nin VentureBeat'e gönderdiği bir e-postada özetlediği bu sınırlamayı çözmenin bir yolunu düşündüler. " Her uç cihazdaki modelin yeni ortama uyum sağlamak için güncellenmeye devam edeceğini ve birleşik öğrenme yoluyla sağlamlığı denetimsiz bir şekilde iyileştireceğini düşünüyoruz. Federe öğrenme yoluyla, gizlilik ve güvenlik risklerini azaltmak için siber saldırıların hedefini cihaz ve bulut yerine cihazın kendisiyle sınırlandırıyoruz . "
Federe Öğrenme (Federe Öğrenme), yeni ortaya çıkan temel bir yapay zeka teknolojisidir. İlk olarak 2016 yılında Google tarafından önerilmiştir. Başlangıçta Android cep telefonu terminal kullanıcılarının yerel güncelleme sorununu çözmek için kullanılmıştır.Tasarım amacı, büyük veri alışverişini sağlamaktır. Bilgi güvenliğinin sağlanması, terminal verilerinin ve kişisel verilerin gizliliğinin korunması ve yasal uygunluğun sağlanması öncülüğünde, birden çok taraf veya birden çok bilgi işlem düğümü arasında yüksek verimli makine öğrenimi gerçekleştirilir.
Son adımda, sistemin ayrıca akıllı sensörün tespit sonuçlarını tıbbi personele veya yaşlıların aile üyelerine iletmesi gerekiyor. Li Feifei, ekibin belirli bir çözüm bulamadığını, ancak her ikisinin de geçilebilecek APP veya web arayüzünü kullanmayı düşündüğünü söyledi. İki faktörlü kimlik doğrulama Veri güvenliğini sağlamak için.
"Bu sensörler tanısal kararlar almak veya klinisyenlerin yerini almak için kullanılmıyor, ancak evde yaşayan yaşlıları gerçek zamanlı olarak sürekli izleyebilir ve klinisyenlere ve aile üyelerine zamanında sağlık uyarıları gönderebilirler."
"Elbette, bu araştırmanın her adımında ve bu teknolojinin kullanımında, her biri hakkında derinlemesine düşünmeliyiz Etik, gizlilik ve güvenlik sorunları ," o ekledi.
Mevcut salgında, sadece yaşlıların güvenliğine ve sağlığına dikkat etmemeli, aynı zamanda diğer hastaların ve karantinaya alınan kişilerin durumuna da çok dikkat etmeliyiz. Sistemin bazı bileşenleri, vatandaşların haklarını ve mahremiyetini ihlal etmeden izlenebilecek şekilde ayarlanabilir. Ancak Li Feifei, şu an için bu alanlara dahil olma konusunda isteksiz. "Amacımızın, en önemli ve zorlu sağlık sorunlarından bazılarını çözmeye yardımcı olmak için en son bilgisayar vizyonunu ve makine öğrenimi teknolojisini kullanmak ve sağlık hizmetleri için yapay zeka sağlamak olduğuna inanıyor. Çalışma bir etik, mahremiyet ve güvenlik kılavuzu öneriyor. "
Li Feifei, mevcut araştırmanın bir sonraki aşamaya ilerlediğini söyledi. San Francisco, California'daki bir huzurevinde pilot uygulamayı tamamladılar ve yaşlılar için yüksek kaliteli hemşirelik hizmetleri sağlamayı taahhüt eden On Lok adlı yerel bir bakım kuruluşuyla işbirliği yaptılar.
Temassız izleme için giyilebilir cihazlar
Diğer bazı ev yapay zekası izleme sistemleri, Current Health, iRhythm ve LiveFreely gibi giyilebilir cihazları da içerir. Örneğin, iRhythm tarafından geliştirilen Zio EKG yaması 14 gün boyunca sürekli takılabilir ve sürekli EKG izleme sağlayabilir. Care.ai sistemi temassız izleme sağlamak için bilgisayarla görme teknolojisini kullanır.Konsept Li Feifei ekibininkine benzer, ancak Care.ai sistemi evde bakım için değil, esas olarak hastaneler içindir.
Başka bir bakış açısıyla, mevcut sosyal izolasyon politikası, yaşlıları yalnız yaşamayı daha yalnız hale getiriyor. Teknik izlemeye ek olarak, yaşlılar için daha önemli olan, aile üyelerinin bakımı ve (çevrimiçi) arkadaşlığıdır!
Referans bağlantısı:
https://venturebeat.com/2020/04/06/stanford-researchers-propose-ai-in-home-system-that-can-monitor-for-coronavirus-symptoms/
https://hai.stanford.edu/events/covid-19-and-ai-virtual-conference/overview
https://www.zhihu.com/topic/20935178/intro
