上了這么多年學以后,一向認為上完茅廁要洗手,是不克不及再簡略的知識,每一個人都邑遵照的,除非洗手間沒水了。
明天忽然看到歐美的科研人員,居然年夜動干戈,發明一款AI攝像頭,來監視病院里的人上完茅廁有無洗手,和有無好好洗手。心想他們是否是閑的?一看來由醉了,本來那末多人上完茅廁真的不洗手。
工作是如許的,有些病人去病院接收醫治,來了一趟病情反而更蹩腳了。出去的時刻還行,對付在世,醫治完反而連對付的勁兒都沒了,不如不看呢。
依據疾病防控中間的數據,每25名病院患者中就有1人沾染了至多一種病院沾染。這個比例還挺高的,不克不及失落以輕心。
為了改良病院的衛生尺度,并削減這些沾染的產生率,研討人員開辟了一款人工智能攝像頭跟蹤體系,該體系可以主動辨認員工和病人應用洗手液的時光。
據《逐日郵報》報導,斯坦福年夜學和瑞士洛桑聯邦理工學院的研討人員,應用深度攝像機(depth camera)和盤算機視覺算法,對他們的體系停止了一次實驗。
該體系不只可以或許追蹤人們能否洗手,并且還能繪制出他們的活動軌跡。
在攝像頭拍攝的圖象中,每一個像素可以代表人與人之間的間隔。然則這個體系會尊敬人的隱私,人的色彩不會拍出來,每一個人都出現為一個雀斑。
在他們的研討的第一部門,研討人員搜集了來自重癥監護室和成人重癥監護病房的圖象。
傳感器裝置多個文字,包含洗手液下面,和可以俯瞰走廊的處所,病人室的外部,還有可以俯瞰水槽和病人病床的角落。
搜集的數據從12點到下晝1點,這是午飯時光的岑嶺期,有許多人會去病院。
白點代表著分歧的人,綠點代表著人們停止洗手運動,“白色”代表進入房間的人
然后,研討人員發明,170名進入患者房間的人,只要30人遵守準確的手部衛生流程。也就是說,絕年夜多半人都沒有洗手,或許沒有好好洗手。
下一步,研討人員應用了他們搜集的80%的圖象,來練習他們的算法來檢測員工,追蹤他們的活動,并監控他們的手部衛生習氣。在該體系接收培訓后,他們在別的20%的圖象長進行了測試,這個體系的精確率到達了75%。
比擬之下,一個追蹤洗手行動的人,只要63%的幾率能精確地檢測出一小我能否遵照了洗手尺度。
固然臥底不雅察人員可以追蹤人們應用洗手液的頻率,但他們沒法構建一個24小時的地圖,人們可以在分歧的房間進進出出,而你沒法實行追蹤每小我。并且,人的精神是無限的,誰也不克不及24小時一直息地任務。
關于這一點,另外一位檢測手部衛生的研討員也深表認同。
Philip Polgreen博士是愛荷華年夜學的一位研討人員,他沒有介入這項研討,但他告知《新迷信家》雜志,他應用了可穿著技巧來監測手部衛生,并發明僅靠人類不雅察追蹤是弗成能的。
別的,他發明,在更年夜的群體中,人們更偏向于遵守準確的法式,關于掌握這個成績而言,有些人的主要性會比其別人更年夜一些。
他說:“我們發明,假如你能改良一些人脈普遍的人的行動,會比沒有針對性地催促一切人改良,終究到達的均勻后果會加倍幻想。”
人是一種愛好跟隨威望的植物,連上茅廁洗手這件事都是如許。
以上的試驗固然很簡略,也沒有太多的壓服力,是以,這個體系將會在三家病院停止為期一年的實驗,以肯定能否會削減病院取得的沾染。
另外,與恰當的人工智能軟件相聯合,這個AI攝像頭還可以贊助監測,病人在病院中能否會摔倒,和其他的性命體征。
話說回來,本來許多人并沒有我想象的那末文明。不曉得被AI攝像頭盯著,人會不會變得自發一點。我小我以為,攝像頭在避免人們作惡(好比闖紅燈,殺人縱火)方面的感化,會比催促人們為善、晉升本質方面(好比上完茅廁洗手)的后果,會好許多。
闖紅燈這類工作是人所周知明令制止的,而上完茅廁洗手,固然能夠你不洗手,不經意間就形成了胡蝶效應,沾染了其他病人,然則這究竟只是壞習氣,而不是甚么明文劃定的毛病。是以,我有些疑惑如許做的后果。
不外,照樣愿望人們養成優越的習氣,特別是病院這類易沾染的處所。這些迷信家鼓搗出來的AI攝像頭也不輕易,一天24小時盯著你,完了你還不洗手,不是太孤負攝像頭24小時站崗的熱忱了嗎?
