原标题：李飞飞团队正在研制家用AI体系，可监测茕居白叟新冠症状
汹涌新闻记者 王心馨
当地时刻4月6日，在斯坦福大学以人为本人工智能学院（HAI）的一场直播上，斯坦福大学计算机学教授李飞飞向外界介绍了人工智能家用体系，它能够盯梢居民的健康状况，包含新冠肺炎的症状，一起还能保证隐私。
这套AI体系的意图在于协助老年人（大部分是茕居白叟）与家庭或医疗护理人员保持联系。维护老年人的最佳办法是削减与人触摸，尤其是还未显示出症状的新冠肺炎感染者。据李飞飞团队介绍，这套家用体系的优势在于，它能够让看护人长途监督老年人现有疾病和根本健康状况，削减触摸的危险。
李飞飞和她的团队在直播讲演中介绍，这套体系在新冠肺炎爆发前，由临床医师和计算机科学家组成的跨学科研讨小组就现已在开发了。“曩昔几年来，咱们一直在研讨一套AI体系，它能够在必定程度上协助老年人独立日子，还能够办理他们的慢性病。最近咱们意识到，这套技能对新冠肺炎大盛行下的老年人也有协助。”李飞飞在讲演中称。
据李飞飞介绍，整个家用AI体系包含装置在家中的摄像头和智能传感器。在讲演中，李飞飞说到了四种传感器，包含相机、深度传感器、热传感器和可穿戴传感器。整个团队的研讨首要会集在前三个。因为隐私在这套体系中很重要，因而针对相机的研讨更具应战。“相机能泄漏出个人活动的详细信息，但它与大多数人的隐私需求不符。”李飞飞说。
整个体系怎么运作，以及怎么保证隐私？李飞飞在讲演中进行了逐个介绍。当传感器取得数据时，体系会将其发送到安全的中心服务器做处理。不过，在这一进程中，李飞飞也供认现在阶段还存在安全危险，例如会遭到网络进犯的要挟。但她着重，研讨人员会在整一个完好的进程中都遵从隐私和安全原则。团队给边际设备装备了加密磁盘，用删去触及用户隐私的数据，做人脸含糊处理，经过加密后，再传输到云中。
一旦数据抵达服务器，一组临床医师和AI专家就会对其做多元化的剖析和注释，以开发机器学习模型。练习后的这套模型能够辨认临床相关的一些行为，包含呼吸、睡觉、饮食和其他行为。李飞飞表明，团队现在正在开发触及日常日子活动的模型，模型能够计算出用户的健康状况是否恶化。但这套模型并不是对用户一切的日常活动进行深化和广泛的剖析，需求找到隐私和公共安全之间的平衡点。
练习后的模型能够布置到边际设备中，并在本地运转。这样一来，研讨团队就搭建了一个闭环体系，数据安全也能够取得保证。但这个闭环体系无法对模型进行进一步的更新和进步。为了处理这点，李飞飞说到，团队正在想象运用联合学习和无监督学习的办法，即无需人工注释，就对每个边际设备上的模型进行更新，以运用新环境，并进步鲁棒性。经过联合学习，团队能够将安全进犯约束在设备上，以削减针对云的隐私和安全要挟。
最终，体系还需求一种能将智能传感器检测成果传递给医护人员或家庭成员的办法。李飞飞称，现在团队还未找到详细的处理方案，但正在考虑运用移动应用程序或许Web界面。
“这些传感器并不是要做出确诊决议计划或替代临床医师，而是能够继续呈现，随时重视咱们在家中的老年人，并及时向临床医师和家人宣布警报。”在快要完毕讲演时，李飞飞说：“当然，在这项研讨的每一步以及这项技能的布置中，咱们都必须对品德，隐私和安全方面做全面的考虑。”
当时新冠肺炎大盛行带来的应战不只包含保证老年人的安全和健康，还包含更广泛且火急盯梢疾病和应该被阻隔的人群。当被问到这套体系是否也能处理这样的一个问题时，李飞飞表明，团队不愿意进入这个范畴。“咱们的方针是提出顶级的计算机视觉和机器学习技能，以协助处理医疗保健中一些最重要和最具应战性问题，一起提出品德、隐私和AI医疗保健研讨的安全攻略。”李飞飞说。
现在，这个项目仍处于研讨阶段。整个团队还需求完结数据集的构建和模型作业，团队也未泄漏仍需多少时刻才干完结。可是，团队现已与美国致力于优质高档护理公司安泰（On Lok）协作，在旧金山的一家辅佐日子设备中完结了一项试点研讨，并将进入下一阶段的研讨。
