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Los ancianos son grupos de alto riesgo en la epidemia. Según un informe publicado por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE. UU. El 18 de marzo, en los Estados Unidos, alrededor del 80% de las muertes por nueva neumonía coronaria son mayores de 65 años. Durante el período de aislamiento, es particularmente importante controlar la salud de los ancianos en tiempo real.
El 1 de abril, en la transmisión en vivo de "Nueva neumonía coronaria e IA" organizada por el Instituto de Investigación de IA (HAI) orientado a las personas de la Universidad de Stanford, el Dr. Li Feifei, profesor de la Universidad de Stanford, ex vicepresidente de Google y codirector de HAI, propuso el concepto de un sistema de IA en el hogar. El sistema puede rastrear el estado de salud de los residentes sobre la base de garantizar la privacidad de los residentes y controlar los síntomas de una nueva enfermedad coronaria.
Antes de que comenzara el evento en línea, Li Feifei publicó un mensaje en el círculo de amigos, diciendo: "La ciencia no conoce fronteras y la enfermedad no conoce fronteras. Muchos investigadores de la Universidad de Stanford están involucrados en la investigación de una nueva neumonía coronaria. Solo las enfermedades relacionadas con la IA incluyen enfermedades Diagnóstico, tratamiento, prevención de epidemias, salud pública, políticas gubernamentales, leyes y reglamentos, e incluso estudios sobre influencia humana, discriminación regional, justicia social, libertad de prensa, etc. Esto también incluye la IA y el tratamiento médico de mi propio laboratorio de Stanford en la última década. Investigación en salud (especialmente higiene de manos y manejo de enfermedades en el hogar).
El propósito del diseño del sistema de IA en el hogar es beneficiar a los ancianos, especialmente a los ancianos que viven solos, para que puedan disfrutar mejor del cuidado de los miembros de la familia o los trabajadores médicos. Durante el brote de la nueva epidemia de la corona, la mejor manera de proteger a los ancianos es reducir el contacto con otras personas, incluso con aquellos que atienden sus síntomas de neumonía en todo momento. El sistema está diseñado para rastrear el estado de salud de las personas mayores en tiempo real y al mismo tiempo reducir el riesgo de contacto externo.Al mismo tiempo, el personal de enfermería puede controlar de forma remota la condición física básica de las personas mayores porque muchas personas mayores tienen diversos problemas de salud.
En el informe, Li Feifei y su equipo declararon que su equipo interdisciplinario estaba compuesto por médicos e informáticos, y el proyecto ya estaba en marcha antes del estallido de la nueva corona. "En los últimos años, hemos estado estudiando cómo la tecnología de IA puede ayudar a las personas mayores a vivir de manera más independiente y enfrentar mejor las enfermedades crónicas. Pero recientemente, nos hemos dado cuenta de que la tecnología de IA, que también se utiliza para el cuidado a largo plazo, está respondiendo a epidemias agudas como la New Crown También ayuda a los ancianos ", dijo.
El proyecto aún se encuentra en la etapa de investigación. El equipo necesita completar la construcción del conjunto de datos y la capacitación del modelo, y no está claro cuánto tiempo llevará completarlo. Sin embargo, el sistema se diseñó originalmente para el cuidado de personas mayores y será una opción ideal para el monitoreo de la salud en la era del aislamiento a gran escala.
Problemas de privacidad y seguridad de los sistemas de IA domésticos
El sistema consistirá en cámaras y sensores inteligentes instalados en casa. El informe describe cuatro sensores: cámara, sensor de profundidad, sensor térmico y sensor portátil (por ejemplo, FitBit). Li Feifei dijo que su investigación se centra actualmente en las tres primeras áreas. Ella admite que la protección de la privacidad es esencial en dicho sistema, por lo que la configuración de la cámara presenta mayores desafíos. "Los sensores de la cámara registran mucha información detallada sobre actividades individuales, por lo que es más probable que toquen las necesidades de privacidad de las personas", dijo.
Cuando el sensor captura los datos, el sistema los envía a un servidor central seguro. Li Feifei admitió que existen riesgos de seguridad inherentes en este proceso, como los ataques cibernéticos. En un correo electrónico respondiendo a VentureBeat, enfatizó que los investigadores siguieron las pautas de privacidad y seguridad durante todo el proceso. "Por ejemplo, nuestros dispositivos de borde están equipados con cifrado de disco, los datos se eliminarán para los atributos de privacidad (como la ofuscación facial), los datos se cifrarán antes de la transmisión a la nube y nuestros servidores cumplen con la Ley de Responsabilidad y Portabilidad del Seguro de Salud (HIPPA), Ella dijo.
Una vez que los datos lleguen al servidor, los médicos y los expertos en inteligencia artificial del equipo lo analizarán y anotarán para desarrollar un modelo de aprendizaje automático.
"Luego, capacitamos a los modelos de IA para identificar varios patrones de comportamiento clínicamente relevantes, como la respiración, el sueño, la dieta y otros comportamientos", dijo Li Feifei. Los patrones de comportamiento en los que se enfocan son aquellos que pueden causar un deterioro de la salud en las actividades de la vida diaria. En otras palabras, el enfoque de este modelo es encontrar métricas específicas. Este no es un análisis exhaustivo y exhaustivo de todas las actividades diarias de los residentes. Li Feifei dijo que la importancia de entrenar modelos de IA es lograr un equilibrio entre practicidad y privacidad.
Luego, el equipo implementó el modelo entrenado en el dispositivo de borde, donde el sistema de monitoreo se puede ejecutar localmente. Esto creará un sistema de circuito cerrado para que no se puedan filtrar datos. Básicamente, esto garantiza la seguridad de los datos, pero evita cualquier capacitación adicional sobre este modelo.
Los investigadores encontraron una solución a esta limitación, y Li Feifei la describió en un correo electrónico a VentureBeat. "Prevemos que el modelo en cada dispositivo de borde continuará actualizándose para adaptarse al nuevo entorno y, a través del aprendizaje federado, para mejorar la solidez de una manera no supervisada. A través del aprendizaje federado, limitamos los objetivos de los ataques cibernéticos a los dispositivos En sí mismo, no el dispositivo y la nube, para reducir los riesgos de privacidad y seguridad ".
Federated Learning es una tecnología emergente de inteligencia artificial básica. Fue propuesta por primera vez por Google en 2016. Originalmente se utilizó para resolver el problema de los usuarios finales de teléfonos móviles Android que actualizan los modelos localmente. Su objetivo de diseño es garantizar el intercambio de grandes datos. Bajo la premisa de proteger la seguridad de la información, proteger la privacidad de los datos del terminal y los datos personales y garantizar el cumplimiento legal, el aprendizaje automático de alta eficiencia se lleva a cabo entre múltiples participantes o múltiples nodos informáticos.
En el paso final, el sistema también necesita pasar los resultados de detección de los sensores inteligentes al personal médico o los familiares de los ancianos. Li Feifei dijo que el equipo no ha encontrado una solución específica, pero está considerando usar una aplicación o interfaz web, lo que puede garantizar la seguridad de los datos a través de la autenticación dual.
Ella enfatizó: "Estos sensores no se usan para tomar decisiones de diagnóstico o reemplazar a los médicos, pero pueden proporcionar monitoreo continuo y en tiempo real de los ancianos que viven en el hogar y emitir rápidamente advertencias de salud a los médicos y miembros de la familia".
"Por supuesto, en cada paso de esta investigación, y durante el despliegue de esta tecnología, debemos pensar profundamente sobre cada uno de estos problemas éticos, de privacidad y de seguridad", agregó.
El brote actual no solo debe centrarse en la seguridad y la salud de los ancianos, sino también prestar mucha atención a la situación de otros pacientes y el personal de aislamiento. Algunos componentes del sistema se pueden ajustar para rastrear sin violar los derechos y la privacidad de los ciudadanos. Pero Li Feifei no está dispuesta a involucrarse temporalmente en estos campos, cree: "Nuestro objetivo es utilizar la tecnología más avanzada de visión por computadora y aprendizaje automático para ayudar a resolver algunos de los problemas de atención médica más importantes y desafiantes, y para la atención médica de inteligencia artificial El estudio propone una guía de ética, privacidad y seguridad ".
Li Feifei dijo que la investigación actual ha progresado a la siguiente etapa. Han completado un piloto en un hogar de ancianos en San Francisco, California, y cooperan con un centro de enfermería local llamado On Lok, que se compromete a proporcionar servicios de enfermería de alta calidad para los ancianos.
Los dispositivos portátiles permiten el monitoreo sin contacto
Algunos otros sistemas de monitoreo de IA en el hogar también incluyen dispositivos portátiles, como Current Health, iRhythm y LiveFreely. Por ejemplo, el parche Zio ECG desarrollado por iRhythm se puede usar continuamente durante 14 días y puede proporcionar un monitoreo continuo de ECG. El sistema Care.ai utiliza tecnología de visión por computadora para lograr el monitoreo sin contacto. El concepto es similar al del equipo Li Feifei, pero el sistema Care.ai es principalmente para hospitales, no para atención domiciliaria.
Desde otra perspectiva, la actual política de segregación social hace que las personas mayores que viven solas también se sientan más solas. Además del monitoreo técnico, para los ancianos, ¡lo más importante es el cuidado familiar y el compañerismo (en línea)!
Enlace de referencia:
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
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