李飞飞入选美国国家医学科学院，她用AI改变医疗
李飞飞又被刷屏了。
昨晚（10月20日），美国国家医学科学院(National Academy of Medicine)宣布了新入选的90名正式成员和10名国际成员。百位新成员都是为医学科学、公共卫生等事业作出重大贡献的个人，其中华人AI女神李飞飞也入选。此外，入选正式成员的还有哈佛大学华人教授庄小威，中国工程院副院长王辰也入选新晋国际成员。
“帮助建立基于视觉的人工智能领域，产生各种高收益的医疗应用，包括她目前创新性的关注健康关键临床医生和患者行为识别。”
这是美国国家医学科学院给予李飞飞博士的入选理由。
对于此次入选，李飞飞在推特上发文致谢：「感谢！真心希望人工智能能够通过改善医疗服务来帮助我们的临床医生和患者。」
李飞飞对于很多人来说，并不是一个陌生的名字。她1976 年出生于北京，在四川长大。16岁时，全家移民到了美国。1999年毕业于普林斯顿大学后，李飞飞赴西藏研究一年藏药。2005年获得加州理工学院电子工程博士学位，进入斯坦福大学AI实验室，并在2012 年成为了斯坦福大学终身教授。
当然她最为人所熟知的一段履历应该是2016年11月至2018年9月，李飞飞担任谷歌云人工智能和机器学习首席科学家。
离职谷歌后，李飞飞再次回到美国斯坦福大学，出任斯坦福大学“以人为本人工智能研究院”共同院长。
在事业上，李飞飞最重大的成就在于视觉识别，其中最为所人所知的是于2009年与团队发布的ImageNet数据集，这是迄今为止全球最大的图像识别数据库，也是世界上最受欢迎的图像数据库之一。
而在医疗领域，李飞飞也多次利用视觉AI带领团队实现多次突破。
01
“在医院陪伴母亲时，我认识到医疗需要AI”
多年来，李飞飞一直致力于让AI在医疗领域派上用场。此前在医院陪伴母亲的一段时光，让她得以有机会仔细观察医疗环境，她更是发觉：医疗需要AI。
关于这段经历，李飞飞在2018年的世界人工智能大会上做了分享：
“我们必须承认，即使是最好的医疗体系都存在错误。每年，医院感染事故造成的死亡人数是车祸死亡人数的三倍以上。”而计算机视觉可以超越时空地检测病人。近年来，自动驾驶技术在传感器、算法上的进步革命性地增进了AI对场景的理解。这种革命可以移植到医院里，用传感器来理解医疗空间，全面了解患者的活动。
李飞飞举了三个具体的例子，说明计算机视觉将如何在医院里带来革命。
首先，AI可以减少医院里的交叉感染。举例来说，美国医院每年平均会发生9900起交叉感染，但上千年以来，医院解决这个问题的唯一方式是配置观察员。这个方法无法全天候覆盖，而且带有主观偏见。李飞飞团队在斯坦福儿童医院试点了智能传感器，从不同的角度认知卫生活动，算法的精确程度大大超过人类观察员。
第二，AI可以提高重症监护室（ICU）的效率和质量。ICU是所有医疗活动中成本最高的部门，每年要消耗美国1%的GDP。用AI检测ICU里的病人活动，可以细节地了解病人的身体状况，降低致命错误发生的概率。同时，这个方法兼顾了廉价和精准。
第三，AI可以帮助照顾老人。随着世界范围内出现老龄化现象，未来养老的成本会越来越高。李飞飞团队在旧金山的老人家中进行了热传感器试点。不过，由于目前在这个领域缺乏训练数据，科研团队需要用其他方法解决AI的限制。比如，他们开发出了一个专门识别跌倒的算法。
02
“用AI照亮医疗，团队8年成果登Nature”
除此之外，她跨学科资源，利用AI、计算机视觉等技术解决一些医疗健康中的难题。不久前，她的团队历时8年打造的论文“Illuminating the dark spaces of healthcare with ambient intelligence”登上《Nature》，这是一篇关于利用人工智能传感器和AI算法帮助改善患者和临床医生医疗服务的文章。
文章的关键词是环境智能和医疗。李飞飞团队回顾了这项技术如何改善我们对隐性黑暗的，未观察到的医疗空间的理解。
所谓环境智能 (ambient intelligence, 简称 AmI)是指一个能够对人有感应和反馈的，数字化的真实环境。在理想的环境智能里，人往往不需要刻意和系统进行交互，系统就能感知人的存在，对人的举动做出反应，完成设定的职责，提供个性化的服务，甚至通过预测技术来，来帮助人去完成日常活动。
那么将环境智能技术，也即各种传感器集成到一起的系统，运用到医院临床和病患住家等多种医疗场景下，能够带来哪些好处呢？文章认为，环境智能可以照亮医疗领域里那些技术很难触达，人们仍然无法全面了解和掌控的“黑暗角落”，从而提高医疗环境的安全性，改善慢性病人的长期身体管理，减轻老年人对护工的依赖。
李飞飞团队还距离设计了几个不同的场景，展示环境智能应用到不同的医疗场景下，能做到哪些事情，怎样帮助到医护工作者和患者。比如在手术室里，环境智能就可以派上大用场。比如，算法可以通过手术室录像回放来检查护士的缝线技能，也可以追踪使用过的所有手术器械——避免创口已经缝合结果剪刀落在里面的糟糕事故等等。
“AI Sensors（人工智能传感器）对病患治疗，养老和医疗服务在将来会有深远影响。我们的研究仅仅是走出的小小一步，”
此外，去年3月，李飞飞等人的论文《A computer vision system for deep learning-based detection of patient mobilization activities in the ICU》也被Nature子刊收录，该研究利用算法估计ICU病人移动活动的类型、频率和持续时间，有助于了解移动性干预对重症病人的具体作用，从而有可能降低ICU后综合征的风险。
而在今年新冠疫情期间，李飞飞团队提出了一个家庭人工智能系统的概念，该系统可以追踪病人的健康状况，包括对COVID-19症状的监控。该系统旨在解决跟踪老年人健康状况而不面临接触风险，尤其是在新冠这种大流行风险之下。目前该项目仍处于研究阶段。
“这项技术（人工智能）的潜力是无限的，不过前提是以人类为中心。”李飞飞曾表示。
文章综合编辑参考自新智元、健康界、机器之心等
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