近日，由斯坦福大学Human-Centered Artificial Intelligence（HAI，以人为本人工智能研究所）主办的线上会议《Artificial Intelligence and COVID-19:How Technology Can Understand,Track,and Improve Health Outcomes》，将横跨医学、计算机科学和人文学科的30位斯坦福大学教职人员召集在一起，讨论了AI如何帮助理解、跟踪新冠肺炎，和改善公共卫生等话题。
会上，李飞飞分享了她和团队的最新研究——《AI-ASSISTED IN-HOME ELDERLY CARE AMID COVID-19 PANDEMIC》。她介绍了人工智能技术帮助老年人抗击新冠肺炎和慢性病管理的落地解决方案，该方案运用了RGB相机、深度传感器、温度传感器、可穿戴传感器，以边缘计算为核心，同时着重强调了个人隐私保护。
今年2月，李飞飞入选了美国国家工程院院士。2018年2月，李飞飞辞去了谷歌云AI负责人职位，回到斯坦福大学担任教授，同时继续保留谷歌云的AI/ML顾问。
以下为李飞飞演讲内容整理：
大家下午好。很荣幸能在这里分享我们的一些研究想法，来帮助我们的老龄化人口应对和抵御新冠肺炎。
过去几年来，我们一直在研究一套人工智能技术如何帮助老年人更独立地生活，并应对慢性病管理。但是最近，我们意识到这套长期护理技术可能也有助于老年人应对新冠肺炎这一急性流行病。以下是我今天想和大家分享的。
HAI线上会议视频内容（部分）
首先，我想感谢我们的研究人员和合作机构，我们的团队由临床医生和计算机科学家紧密合作组成。今天我想强调的一个人是Alan Luo，他是斯坦福大学计算机科学系的二年级博士生，我在这里展示的一切都是他当前研究的一部分。
当我们听到关于新冠肺炎的世界新闻时，最令人心痛的是人们失去亲人的痛苦。有一个儿子讲述了一个令人毛骨悚然的故事，他年迈的父母在意大利的家中患了8天的高烧，在没有适当的医疗帮助的情况下感染了冠状病毒去世。
老年人感染率和病死率高，为什么？
当前，我们对冠状病毒的本质了解不多，但我们从一些研究中发现一点：无论是在感染率还是死亡率方面，这种病毒对老年人的打击都比年轻人大，下图中的红条显示随着年龄的增长死亡率急剧上升。
到底为什么？这仍然需要进一步的科学研究。但是医生和研究人员正在推测可能导致这种趋势的几个因素。
例如，大多数老年人的健康状况不好使他们更加脆弱，许多老年人的社区生活使得这种高传染性病毒传播更快。另外，老年人与护理人员互动交流，这些护理人员往往是较年轻的群体，可能携带病毒而没有症状。其他原因还可能包括医疗水平挑战或由于不堪重负的医疗系统而导致的对基础慢性病缺乏护理。
找到解决办法的一个关键问题是，我们如何在保护老年人安全的同时照顾他们。如果一个人不需要去医院，没有什么地方比家更安全。那么，我们如何才能帮助老年人呆在家里，同时帮助他们持续监测感染的早期症状或轻微症状的进展，甚至继续管理他们的基本慢性健康问题。
人工智能“四步走”解决方案，
帮助老年人抵抗新冠肺炎和慢性病
一个可能有效减少老年人感染和病死率的方法是使用人工智能驱动的智能传感器技术，通过在家里安装传感器，帮助家庭和临床医生以通用和可扩展的方式跟踪老年人的健康状况。
这套人工智能系统分为4个步骤，首先是通过把传感器放在家里收集数据。下表显示了各种智能传感器，它们在采集数据的形式和种类上互为补充，在灵敏度上也互为补充。可能很多人担心隐私问题，这些相机传感器携带了许多个人活动的详细信息，但与大多数人的隐私需求是不兼容的。
其他传感器包括第二列的深度传感器、第三列的温度传感器以及最后一列的可穿戴传感器，我们的研究主要是在前三种类型的传感器上。
在第二步中，传感器数据被传输到某种安全的中央服务器，用于机器学习和训练。我们需要解决传输数据的安全问题，但由于时间限制，我不在这里详述。然后人工智能模型被训练来识别临床相关的行为，包括呼吸、睡眠、饮食和其他行为。
Step 2
Step 3
这些人工智能模型可以安装在边缘设备上，这样在部署时，数据就不必再离开房子，直接在终端处理，减少了隐私风险。
最后一步是建立一种方法，将智能传感器检测结果传达给护理人员和家人，如下图。
我们将这套方案应用了实践，在这里我分享四个实际应用案例，包括感染检测、移动性分析、睡眠模式分析和饮食模式分析。
其中显示发烧检测和呼吸模式识别的样本图像表示，使用热传感器获取更多信息有助于感染的早期检测。
以下是人工智能运用于理解人们运动轨迹的一个例子，病人的运动轨迹也是许多相关疾病的一个重要的临床指标，从图中可以看出我们目前识别不同类型运动的准确性非常高。
另一个例子是睡眠模式分析，统计和分析每天睡眠的时间，以及睡眠的深浅。
最后，人工智能智传感器技术还可以用于分析饮食习惯，包括饮食、液体摄入和药丸摄入等。
在新冠肺炎时期，最大的问题是我们医疗系统超负荷导致护理人员缺乏，以上这些只是人工智能传感器如何帮助我们临床医生的具体例子，帮助和保护我们的老年人，而不是说做诊断决策或取代临床医生，但他们可以一直在那里关注生活在家中的老龄人口，并帮助临床医生和家庭及时发出警报。
这项研究的每一步，和这项技术的部署，我们都必须非常周到地考虑道德隐私和安全挑战。我们不在这里详述这些观点，但它是我们正在进行研究的一部分。
总结
人工智能传感器技术可以提供一个机会，让我们的老年人呆在家里，同时帮助我们的家庭和临床医生继续监测他们的健康状况。这不仅有助于保持弱势人群的居家隔离，也有助于缓解医院超负荷运转。
同时，这项技术也可以参与帮助管理慢性疾病，也可以用于身体康复。这个系统即使本次大流病期间没有应用，也是未来需要的，是非常鼓舞人心的工作。谢谢大家。
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