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文 | 顏璇| 智能相對論（ID：aixdlun）

  一直以來，兒童健康都是社會上極為關注的問題。自“毒奶粉”事件被爆出，越來越多的家長將兒童保健提上了家庭日程。但在父母們的實際操作中，孩子的保健變得格外簡單——只需注意飲食和生活環境的質量，一旦出現身體上的異常及時送往醫院即可。

眾多家長對兒童保健還是知之甚少，網上形形色色的帖子和書籍不少，可就是解答不來赤膊上陣的家長們的疑惑，比如，成人的那一套健康方式究竟適不適合孩子？面對不同時期的孩子保健方式是否應該有所側重？孩子偶爾出現“不正常”的情況，究竟是疾病還是特例？

這時候，許多人就把主意打到了AI身上。

用AI服務兒童健康，父母們需要嗎？

近些年來，兒童教育、陪伴機器人頻頻出現，很多父母都愿意甚至期待將孩子的教育和娛樂交給機器人。但父母放心的前提是機器人即使在這兩個方面出了錯漏，也是可以被彌補的——教育可以修正再來，娛樂互動也不是剛需。但兒童的健康卻至關重要，父母們真的需要兒童的健康服務機器人嗎？

國內有科學家做了一個有關于兒童保健護理系統的試驗，他們選取早期發育兒童77例,分為兩組。試驗組予以兒童保健護理系統管理,對照組予兒童常規護理模式。最后的結果是，試驗組兒童身高、體重等各臨床指標較對照組明顯提高，這表明了兒童保健護理系統管理對兒童早期生長發育具有顯著促進作用。

但與之相對的卻是我國兒童保健護理教育的缺失。《生命時報》在北京、廣州、山東、安徽等地調查發現，少年兒童的肥胖和視力不良檢出率正在持續走高，厭學、網絡成癮等心理問題也日漸凸顯。

于是，在兒童的健康護理日益成為所有家長心中的隱患之后，能夠直接提供健康服務功能，并且伴有陪伴和娛樂功能的智能終端無疑成為了家長們的剛需。在這個特定的時代背景下，健康服務機器人已經是兒童特殊的生活場景下的必然選擇。

所以，兒童健康服務機器人其實是一個亟待發掘的潛力市場，就智能相對論（ID:aixdlun）分析師顏璇來看，AI可以從智能影像診斷、個性化保健方案、智能健康管理等多個維度深入打造兒童保健領域的AI產品和解決方案。

首先，父母能夠利用AI隨時監測兒童健康情況。這類兒童健康服務的機器人的造型可以是孩子們喜歡的卡通人物，同時載有多種環境傳感器，能夠語音識別和語義理解，連接第三方的健康監測設備和醫療平臺，還可以依賴深度學習針對某項疾病作出診斷，比如自閉癥的診斷。

北卡羅來納大學（UNC）教堂山分校精神病學家Heather Hazlett就曾開發出深度學習算法，用來預測2歲前的自閉癥高危兒童是否會在2歲之后被診斷為自閉癥，并以88%的準確度遠超準確度只有50%的傳統行為問卷調查法。

其次，AI還能夠為孩子設計個性化的保健方案。不同年齡的孩子的保健側重點會有所不同，不同個體的健康指標也會有區別，所以，AI要能夠建立更加豐富的數據庫，了解不同時期的孩子特征。

比如學齡前兒童（6—7歲)的體格發育速度減慢，智能發育更趨完善，喜模仿而又無經驗，故意外事故較多；因接觸面廣，易患急性腎炎、風濕病等，AI在為這類兒童服務時，就應該側重于這類疾病的預防和監測。

把兒童健康交給機器人，還沒那么容易

兒童健康服務機器人對父母和孩子的好處無疑是巨大的。但兒童保健機器人要落地還是有不少的難題。

1.智能終端不斷商業化，AI是福音還是噩夢

AI+兒童保健應該以怎樣的形態出現才會被更多家長和孩子接受？目前來看，作為一個長期的監測設備，可穿戴設備是一個極佳的選擇。比如智能手表。有數據表明，兒童手表在2021年將占到智能手表整體出貨量的30%。

但這個市場還潛藏著許多待解決的問題，主要包含了兩個方面，一是產品本身材質的安全，二是產品商業化帶來的危險。而材質安全問題主要出現在泛濫的山寨產品中，這里不再詳談。我們主要談談第二個方面。

當我們為兒童機器人添加了健康服務功能后，智能終端會從數以億計的數據中提取兒童的健康特征，不排除會有商家使用成熟的信息推送技術在終端內精準投放大量的兒童保健廣告，引導用戶（父母）進一步消費。

面向兒童的智能健康服務產品的興起，使得一個家庭接收的商業信息會更加泛濫，而如果家長沒有介入產品使用的過程，企業直接將用戶對象定位為兒童，營銷廣告將直接接觸到兒童，如果這個廣告是某游戲的推銷，則會加劇成癮性游戲對兒童的侵蝕。相對于成年人而言，兒童在商業化的營銷當中，簡直毫無抵抗力。

數據除了被商家拿來做營銷，還有可能被不法之徒所利用。以智能手表為例，央視《焦點訪談》就曾經曝光了兒童智能手表存在的隱患，比如地圖、通話被黑客侵入，導致信息外泄和定位不準等安全問題。

所以，制定行業標準和技術規范，解決劣質產品，讓兒童和家長免受有害商業營銷行為侵擾，給家長以寬心是AI+兒童保健亟需解決的一個命題。

2.場景千萬，AI應該去哪里發光發熱

一般來說，提起兒童機器人，我們的落點都會在家庭場景。陪伴功能的機器人固然如此，但兒童保健卻有著更多的場景要求。

在探究中國3~6歲兒童的家庭照料和正式照料(幼兒園/托兒所)與其超重肥胖的關系的試驗中，我們發現，3~6歲兒童總超重肥胖率為20.99%,其中家庭照料超重肥胖率(22.08%)明顯高于正式照料(15.82%)。

分析結果顯示，正式照料可顯著降低兒童超重肥胖的概率，而其中的原因在于，與家庭照料相比,正式照料大幅度提高了兒童參加體育活動的概率。

也就是說，其他場景比如幼兒園、學校等，也非常需要兒童健康服務機器人的介入，以達到更強的監督和保護作用。而在產品的應用情景中，運動情景也是一個最大的需求項目。

當然了，這不是一個簡單的智能產品就能解決的問題，讓除家庭以外的場景，尤其是學校重視起兒童保健問題，其實更需要改變整個正式照料場景的體系。通過AI去觀察、監測兒童的運動軌跡，進而讓醫療方獲得最有價值的健康信息，這在將來會是一個社會運動。

不僅僅是把兒童健康交給機器人

上文中提到AI＋兒童保健的應用場景不僅僅是家庭場景，還應該有更多。而這個“更多”里，其實應該包含更廣范圍的社會生活，利用AI為人們挖掘一些社會問題，為處于絕境中的兒童發聲。

據Childhelp網站統計，每一年美國都有超過660萬起關于兒童被虐待的報告，其中28.3%受到身體上的虐待，20.7%兒童性虐待，及10.6%的精神虐待。

被虐待的孩子長期處于陰影之下，即使成年后逃離了施虐者，依舊遭受著精神上的折磨。而對于這些事件，如果我們能夠及早預防、及早發現，就能夠避免孩童被虐的悲劇一再發生。

美國研究者在上世紀80年代時曾提出，在3~6歲的兒童群體中，遭受虐待的孩子，往往擁有一張比同齡人看起來更成熟的面孔，“少年老成”的面孔背后，往往意味著更艱辛的生活。

如果可以利用AI的人臉識別，非接觸式地獲得孩子的面部圖像進行對比分析，并將系統與社會上的兒童救助機構相連接，AI的兒童健康監測也能夠監測到更多需要大家發現的真相。

結論：

事實上，兒童保健的各種細分項目都可以與人工智能相結合，比如兒童營養干預，所以，AI+兒童保健的市場是非常值得大家期待的。但是，我們也不能忽略兒童保健本身所遇到的問題。在兒童健康教育缺乏的當下，如何呵護好祖國的花朵，已然成了智能時代的新命題。

【完】

智能相對論（微信id:aixdlun）：深挖人工智能這口井，評出咸淡，講出黑白，道出vb深淺。重點關注領域：AI+醫療、機器人、智能駕駛、AI+硬件、物聯網、AI+金融、AI+安全、AR/VR、開發者以及背后的芯片、算法、人機交互等。