在一个越来越关注隐私的世界里，医疗记录受到高度保护，同时成为网络犯罪分子的目标，将摄像头安装在医院病房似乎是一个敏感话题。然而，如果这些摄像头连接到足够强大的计算机上，可以提前检测到潜在的问题，如患者跌倒或压疮，它们可能成为提高医院安全性的解决方案。
加州大学圣地亚哥分校（UCSD）健康系统计划聘请芝加哥的Artisight Inc.公司，在其病房中安装配备人工智能的摄像头系统，持续监控可能导致有害事件的动作。UCSD健康系统的临床和创新总监克里斯托弗·隆格赫斯特博士表示，该系统将在2025年至少部分设施中安装“计算机视觉”系统，尽管具体计划仍在开发中，预计至少需要六个月的时间。
“我们非常看好使用人工智能驱动的计算机视觉来帮助提供尽可能安全的患者护理的机会，”隆格赫斯特说。“仍然有许多未解决的问题，但在继续推进之前，我们将迅速处理隐私、合规和患者同意等问题。”
Artisight公司设计了一个具有“数字健忘症”的系统。虽然小型摄像头会持续捕捉患者床边的情况，但视频流不会存储在长期计算机内存中。相反，一个AI芯片会实时分析数据流，寻找像素运动模式，结合护理人员访问频率或其他可观察因素，预测患者可能即将尝试下床增加跌倒风险，或未及时翻身增加压疮风险。
“图像直接进入（图形处理单元），我们进行计算后，图像就会永远消失，因此视频从未被存储过，”麻醉和重症医学专家、Artisight公司联合创始人兼首席执行官安德鲁·戈斯廷博士说。
尽管床边摄像头看似是一个巨大的飞跃，但在某些情况下，如监控有跌倒或自残风险的患者时，已经常规使用，允许一名工作人员从单一监控站查看多个床位。但UCSD考虑使用的系统将应用得更为广泛。
戈斯廷补充说，关键在于系统可以生成目标动作的“合成”版本，捕捉像素如何从一帧变化到另一帧，而无需保留实际视频帧。唯一情况下，该公司系统可以捕获视频是在手术室中，但这里的设计是为了自动丢弃任何无意捕捉到面部或其他可能识别特征（如纹身）的情况。这些手术视频不会标注患者姓名，仅供外科医生参考，以回顾他们的操作过程。
“你无法仅凭观看这些视频就知道某人是谁；没有人会在胆囊上纹上医疗记录号或社会保障号码，”戈斯廷说。
Artisight系统还可以帮助提高医院运营效率，例如检测手术室何时空闲并准备好迎接下一位患者。尽管该公司关于数据保护的声明强调遵守联邦法律《健康保险可携性和责任法案》（HIPAA），但许多公司在做出此类声明后仍遭遇数据泄露。为了说服怀疑者，戈斯廷表示，Artisight聘请了一位数据隐私专家对其所有软件进行了审计。
“我们符合专家确定要求，这是HIPAA合规的最高标准，”戈斯廷说。
其他医院也接受了这一测试。戈斯廷表示，约有90家医院已经在使用Artisight系统，另有400家医院签订了合同准备跟进。
使用最新的人工智能技术来提高医疗安全性是隆格赫斯特最近在拉霍亚召开的一次研讨会的主题。一小群顶尖研究人员审查了当前技术水平以及实现《To Err Is Human》中提出的目标所需的进展。这份1999年由医学研究所发布的权威报告估计，“每年有多达98,000人在医院因医疗错误而死亡”。
近20年后，研究人员发现，虽然在减少诸如在错误部位进行手术或防止医院内感染传播等可预防错误方面取得了一些进展，但仍未达到消除这些错误的目标。隆格赫斯特本人在一次严重自行车事故后住院期间经历了可能致命但可预防的腿部血栓，如今他已采用人工智能作为预防伤害的重要手段。
目前，一种模型已在急诊科成功监测患者的医疗数据，以早期发现败血症的迹象，这是一种可以通过早期应用抗生素治疗的免疫系统过度反应。行业内部正在推动让AI系统更广泛地参与，从帮助填写文书工作到支持精确诊断。
在乔安和欧文·雅各布斯捐赠的2200万美元资助下，UCSD致力于将这些技术应用于现实医疗场景。
“如果我们希望在我们提供的医疗护理安全性方面取得重大进展，我们需要思考如何使用AI工具，”隆格赫斯特说。“计算机视觉系统是一种潜在的方式，可以确保提供可靠的高度护理，而这种护理今天并不总是能实现。”
计算机观察视频流而不是人类永远不会疲倦，可以在不侵犯基本隐私权的情况下提醒护士进行跟进。哈佛法学院副教务长、Petrie-Flom健康法律政策、生物技术和生物伦理中心学术主任格伦·科恩共同撰写了一篇2020年发表在《美国医学会杂志》上的社论，探讨了医院环境智能的伦理和法律问题。文章建议谨慎行事，因为这种技术“不仅像许多监控系统那样捕捉视频数据，而是将其注意力集中在进行敏感患者护理的物理空间”。
伦理上，一个不存储视频并使用AI实时分析传输的系统是否有区别？科恩在电子邮件中表示，他需要更多关于系统细节的信息才能做出明确判断。但这一想法似乎朝着正确的方向前进。
“毫无疑问，缺乏人工审查和视频不存储大大缓解了隐私问题，”科恩说。
但他补充说，在任何记录患者的系统中，患者通知和同意都是必不可少的。这些系统还必须决定如何处理其不可动摇的眼睛可能看到的其他信息。
“我想知道该系统是否设计为避免‘捕捉’一些令人担忧的事情，比如患者家属对老年人的虐待或医生的不当行为，”科恩说。“我想知道他们是如何平衡隐私担忧与预防这些问题的。”
戈斯廷表示，该系统不进行面部识别或跟踪工作人员。但在后续电子邮件中，他表示该系统未来可能会训练成监控其他类型的伤害。
“我们可能在一两年内拥有极其强大的AI，每天只需几美元即可24/7监控这些摄像头，”他说。“它将观察所有可能导致患者受伤的行为，无论是导致手术部位感染的操作，手术中的错误，甚至是有人试图伤害老年人或将武器带入医院。”
至于事先通知，戈斯廷表示，每个病房都会放置标牌，告知患者摄像头系统的用途。Artisight系统实际上有两个摄像头，一个小型单元由AI持续监控，一个更大的顶部单元可以旋转和倾斜。第二个摄像头在不使用时朝向远离患者的方向，但可用于远程咨询或对话。
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