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Illuminating the dark spaces of healthcare with ambient intelligence

机译：用周围智力照亮医疗保健的黑暗空间

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摘要

Advances in machine learning and contactless sensors have given rise to ambient intelligence-physical spaces that are sensitive and responsive to the presence of humans. Here we review how this technology could improve our understanding of the metaphorically dark, unobserved spaces of healthcare. In hospital spaces, early applications could soon enable more efficient clinical workflows and improved patient safety in intensive care units and operating rooms. In daily living spaces, ambient intelligence could prolong the independence of older individuals and improve the management of individuals with a chronic disease by understanding everyday behaviour. Similar to other technologies, transformation into clinical applications at scale must overcome challenges such as rigorous clinical validation, appropriate data privacy and model transparency. Thoughtful use of this technology would enable us to understand the complex interplay between the physical environment and health-critical human behaviours.
机译：机器学习和非接触式传感器的进步使环境智力 - 物理空间具有敏感和响应人类的存在。在这里，我们审查了这项技术如何改善我们对隐喻黑暗，不观察室的医疗保健空间的理解。在医院空间中，早期应用很快就可以更有效的临床工作流程，并在重症监护室和手术室中提高患者安全性。在日常生活场所，环境智能可以延长老年人的独立性，通过了解日常行为来改善患有慢性疾病的个体的管理。与其他技术类似，在规模中转换为临床应用必须克服严格的临床验证，适当的数据隐私和模型透明度等挑战。周到使用这项技术将使我们能够了解物理环境与健康批判人类行为之间的复杂相互作用。

著录项

  • 来源
    《Nature》 |2020年第7824期|193-202|共10页
  • 作者

    Albert Haque; Arnold Milstein; Li Fei-Fei;

  • 作者单位

    Department of Computer Science Stanford University;

    Clinical Excellence Research Center Stanford University School of Medicine;

    Department of Computer Science Stanford University|Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence Stanford University;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);美国《化学文摘》(CA);
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