医院里的AI，或许更懂你收藏

    急诊室，是医院中重症病人最集中、病种最多、抢救和管理任务最重的科室，也是汇集了所有的爱、坚持和希望的地方以人为本，人工智能找对了用途就是有温度的    一般而言，除了通过各种绿色通道的死亡线上的病人，其他病人等待急诊的时间都是比较长的。

虽然每个病人都很急，但从医学上来说都还是有轻重缓急之分，有的时候医生明明已经在诊治某一个患者，但也会被叫去立即处理更加紧急的事情当然，出现这种情况，本质上还是因为医疗资源的匮乏     所以，对于前来挂急诊的患者，AI可以先进行一番“初筛”。

通过视觉识别、大数据等技术，对病人的连续生命体征包括心电、呼  吸、脉搏、血压、血氧和体温等进行检测生命体征极其危急患者，AI会立马将初步诊断结果汇报给值班医生，对于病情轻的，则可以计算出需要等待的时间并将其告知患者。

而对于一些并不需要进行急诊的病人可以进行劝导分流    华盛顿州曾经将大数据应用到急诊室中，实践显示，如果能够给医生提供预检信息，就可以减少一些小病，如肠胃不适和头痛等的急诊就诊次数，使得急诊就诊率降低10%。

    这样做的好处是可以最大程度的合理安排医护资源，减少预检台内护士和预约患者的摩擦，同时，因为急诊患者大多处于病情发展的转折期或关键期，急诊大数据的价值非常高AI先一步作出预检，还可以标注这笔关键的数据并进行深度学习。

    人工智能服务实现的是一种按需和主动的智能即AI通过捕捉患者的信息，通过后台积累的数据以及医生的治疗数据，构建患者和家属的需求结构模型，进行数据挖掘和智能分析，除了可以分析患者的喜好等显性需求外，还可以进一步挖掘患者和家属的与身份、工作生活状态关联的对于医院的隐性需求。

    目前最常见的AI医疗服务其实是智能导诊机器人，比如最近在四川成都落地的导诊机器人“省小美”，就能够根据患者提供的症状信息，推荐患者到相关科室就诊，还能提供当天坐诊医生的名单和介绍等    当然，在急诊室里，需要的不仅仅只是传递和反馈数据，更需要AI进行多维度、多层次的感知和主动深入的辨识。

    值得注意的是，高安全性是智能服务的基础，这里的安全服务不仅仅是给患者和家属，更是提供给需要安全保障的医生和护士急诊室里一旦出现意外，情绪失控的病人家属会立马将悲愤发泄到眼前的医生和护士身上    AI要为医生和护士提供个性化的安防服务，比如，制止情绪激动的病人家属冲进手术室，根据视觉识别等技术判断家属愤起伤人的可能性，并连接医院的安防警示系统，及时通知保安甚至报警，保障医院与护士的人身安全。

    亚马逊就正在开发自家机器人的陪伴功能和情感智能2017年底，Alexa的首席科学家Rohit Prasad就谈到了亚马逊如何基于用户每次与Alexa支持的设备进行交流时收集的语音记录来分析用户的情绪状态。

在未来，AIexa或许能够识别出你话语里的微妙情绪这就意味着亚马逊的机器人能够在情感上安慰病人，可以在急诊室里减少人类的孤独感    因为很多的急诊病人往往口不能言，除了“听懂”，“看懂”也显得尤其重要，这就要求机器视觉、人脸识别上的技术成熟。

AI要精准识别面部表情与动作，判断一个人情绪和情感上的变化，以及注意力的变化例如一个病人躺在病床上，机器如果能够识别出他是紧张的状态或是难过的状态，就能为医生的救治工作带来积极效果    AI给人陪伴，但面对病魔，给予病人最大的安全感可能才是最关键的。

突然眼花究竟是你的视网膜出现了问题还是你的大脑神经被挤压，是用眼过度还是用脑过度？不断地向医生咨询为什么，是患者获得信息的途径，而越了解自己的病情，患者心里就越有底    AI的深度学习系统是不具有任何解释力的。

事实上，深度学习的系统越强大，其结构就越是不透明随着更多的数据特征被提取出来，AI的诊断会变得越来越准确但为什么这些特征会从数百万个数据中被提选出来，仍是人工智能的未解之谜

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