人工智能的研究往往涉及对人智能本身的研究。其它关于动物或其它人造系统的智能也普遍被认为是人工智能相关的研究课题。人工智能目前在安防监控内，得到了愈加广泛的发挥，尤其是在机器视觉、深度学习、智能算法、控制系统、仿真系统中得到及其广泛的应用。
根据国外的研究报告显示，目前在欧洲，如果你在某家医院里，都有20%的几率感染病毒，而其中一个主要原因就是缺乏卫生环境。尽管在医院里，到处都是**剂和酒精，但是似乎并没有起到多大的作用。
而*近一项*新的研究似乎找到了这种问题的解决办法，那就是使用深度摄像机和计算机视觉系统来，在追踪某两家医院病房中的各种人员，并且在自动识别身份之后分配凝胶洗手剂。如果这项研究取得成功，那么未来将会在更多的医院里推广，力求改变在医院中出现的后天感染问题。
“我们正在努力解决医疗领域的一些黑暗空间，而这只是解决问题的**步。”瑞士洛桑联邦理工学院的AlexandreAlahi表示。
在*初的研究中，研究人员选择了繁忙的周五午餐时间段，并且在走廊安装了可以俯瞰整个空间的摄像机，并且还在病人的房间和清洁凝胶处收集图像。在所有记录的170位进入病人房间的人员中，只有30人正确的使用了清洁凝胶。
然后，研究小组使用了80%的图像来训练系统自动识别检测医护人员，追踪他们在不同的摄像机之间、从一处到另一处移动的过程，并且监控医护人员手部的清洁卫生情况。一旦系统训练完毕，就会在剩余的20%图像来完成系统测试，并且判断医护人员是否在清洁双手的情况下进入配药室，准确率达到了75%。
在普通的医院，通常会有一个专门的人员来手动收集记录这些数据，当时人工记录的准确率通常只有63%。而准确率只是其中的一个方面，另外一个需要注意的因素就是清洁凝胶的使用频率。毕竟人工统计无法记录连续的图像，毕竟每个人都会在不同的地方出入，但是摄像头系统可以。
爱荷华大学的PhilipPolgreen表示：“你不能用人类观察的方式来解决问题，我们需要一种真正有用的方法。”他利用了可穿戴设备技术来检测在医院中活动人群的手部卫生，并且在观察中发现了一些问题。比如大部分人都更注意手部的清洁，其中部分特殊的人群手部清洁更重要。
“我们发现，如果你能改善一些人的喜欢，那么*终的效果要比你原本计划的平均水平还要高，而这可以缓解某些**疫情的蔓延。”Polgreen表示。
不过这种系统还一个明显的问题，那就是隐私，毕竟需要用摄像头持续对医院进行监控。当然，深度摄像机系统重点关注的信息是一个人的位置，而并不是长相。因此相关的信息会通过人类无法识别的马赛克技术处理。
同时在这分布在医院的摄像头还可以起到其他的作用，比如人工智能技术已经被证明可以用来探测生命体征，而这可以直接在医院里完成。“我们不能保证所有房间里24小时都有医生，但是却可以在每个房间和走廊里安装一位人工智能医生，来完成一些同样重要的工作。”Alahi表示。
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