斯坦福大学的研究人员已经看到人工智能(AI)与董事会认证的皮肤科医生进行比较，现在他们转向计算机视觉，以确保患者安全并改善医生的健康。

主要作者、MS的Serena Yeung和她的同事在《新英格兰医学杂志》中写道：“通过改进临床流程、文化和狭隘的技术援助，我们可能达到了可实现的极限。”“人们认为疲惫的临床医生会可靠地执行复杂的医院治疗的每一个行为步骤，而忽略了认知科学的证据，即人类通常以容易出错的“快速思维”模式运作。”

Yeung等人提出，计算机视觉“不再是科幻小说”。是的。深度学习使谷歌能够开发自动驾驶汽车。为什么它不能发现临床行为和责任中的重要偏差？

作者写道：“如果开发部署成功，环境计算机视觉将能够以超人的性能水平区分床边临床医生和患者的行为，并实时发送用户设计的提示。”

斯坦福大学、山间乳酸脱氢酶医院和露西尔帕卡德儿童医院的研究人员将这一想法应用于一些基本但对临床护理至关重要的东西：手卫生。他们训练了一台带有AI的电脑，根据员工使用的可用健康站的摄像头镜头生成病人房间的热图。

作者说，这种方法使用热传感器和深度传感器来创建图像，因为担心员工和患者的隐私。虽然它缺乏清晰度，但与目前的床边评估系统相比，它具有结构优势。

杨和他的合著者说，与“秘密购物者”观察或秘密护士引导的检查不同，周围的计算机视觉是“不间断和无疲劳的”，同时保持整体成本较低。这项技术还可以与电子健康档案系统集成，减轻医生的负担。

“尽管安全的医院护理面临着独特的挑战，但如果生产率的提高被视为其他行业的标志，计算机视觉可能会大大提高临床质量和效率，同时使临床医生能够专注于微妙的决策，与患者互动，并提供同理心治疗。”作者写道。“鉴于其在准确性和可负担性方面在其他行业的快速提升，计算机视觉可能很快会让我们更接近于解决预期临床医生日益复杂的行为和人类对错误的脆弱性之间看似棘手的不匹配。"

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