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文 | 顏璇 | 智能相對論（ID：aixdlun）

接線室的電話響起，護士熟練地接通急救電話。緊接著，醫院調動急救車風馳電掣地趕往現場，接到病人再送到醫院的急診室。一段段故事，一個個人，開始相遇、交織、迸發……

一位年輕醫生看著拍出來的CT——這來源于一名因嚴重頭痛而送進急診室的患者，一旦觀察到大腦CT顯示出死亡和灰色，就能診斷出是否中風，診斷的關鍵是要在大多數神經細胞死亡之前給出結果，這樣醫生才能夠及時進行醫治。也就是說，每一分鐘過去，大腦的一部分就會死去，失去時間就意味著失去大腦。

在這里，時間就是生命。

急診好忙：AI要做第一道門檻

什么是急診？有的病人認為，急診就是能立即看病的地方，有的病人則以自身感受為批判標準，覺得自己的病很急就應該去看急診。所以，抱著各種錯誤認知的人去看急診的人絕非少數，而蜂擁而至的病人，卻使得急診再也急不起來了。美國學院急診醫學院長Mark Reiter就曾說過，“我有一個病人一年就診300次。”

面對這種情況，智能相對論（ID：aixdlun）行業分析師顏璇認為，急診室里的人工智能在這種時候或許可以起到作用。

一般而言，除了通過各種綠色通道的死亡線上的病人，其他病人等待急診的時間都是比較長的。雖然每個病人都很急，但從醫學上來說都還是有輕重緩急之分，有的時候醫生明明已經在診治某一個患者，但也會被叫去立即處理更加緊急的事情。當然，出現這種情況，本質上還是因為醫療資源的匱乏。

所以，對于前來掛急診的患者，AI可以先進行一番“初篩”。通過視覺識別、大數據等技術，對病人的連續生命體征包括心電、呼  吸、脈搏、血壓、血氧和體溫等進行檢測。生命體征極其危急患者，AI會立馬將初步診斷結果匯報給值班醫生，對于病情輕的，則可以計算出需要等待的時間并將其告知患者。而對于一些并不需要進行急診的病人可以進行勸導分流。

華盛頓州曾經將大數據應用到急診室中，實踐顯示，如果能夠給醫生提供預檢信息，就可以減少一些小病，如腸胃不適和頭痛等的急診就診次數，使得急診就診率降低10%。

這樣做的好處是可以最大程度的合理安排醫護資源，減少預檢臺內護士和預約患者的摩擦，同時，因為急診患者大多處于病情發展的轉折期或關鍵期，急診大數據的價值非常高。AI先一步作出預檢，還可以標注這筆關鍵的數據并進行深度學習。 

是非之地：AI要做服務人員

急診室是一個非常忙的地方，也因此，往往會導致醫患溝通不及時，而在患者家屬情緒不穩定的情況下，也容易產生各種誤會，發生一些是非。

在公眾眼中，醫護人員就是“白衣天使”，為病人服務似乎是理所當然的。但是，醫護人員尤其是最容易被病人誤解的護士，本質上是屬于專業技術人員，而非服務人員。讓專業技術人員承擔起服務的職能本身是不合理的，患者認知出現錯誤，才導致醫患人員的溝通仿佛易燃的火藥，一點就炸。所以，急診室AI或許能夠將這份職能攬過來。

人工智能服務實現的是一種按需和主動的智能。即AI通過捕捉患者的信息，通過后臺積累的數據以及醫生的治療數據，構建患者和家屬的需求結構模型，進行數據挖掘和智能分析，除了可以分析患者的喜好等顯性需求外，還可以進一步挖掘患者和家屬的與身份、工作生活狀態關聯的對于醫院的隱性需求。

目前最常見的AI醫療服務其實是智能導診機器人，比如最近在四川成都落地的導診機器人“省小美”，就能夠根據患者提供的癥狀信息，推薦患者到相關科室就診，還能提供當天坐診醫生的名單和介紹等。

當然，在急診室里，需要的不僅僅只是傳遞和反饋數據，更需要AI進行多維度、多層次的感知和主動深入的辨識。

值得注意的是，高安全性是智能服務的基礎，這里的安全服務不僅僅是給患者和家屬，更是提供給需要安全保障的醫生和護士。急診室里一旦出現意外，情緒失控的病人家屬會立馬將悲憤發泄到眼前的醫生和護士身上。

AI要為醫生和護士提供個性化的安防服務，比如，制止情緒激動的病人家屬沖進手術室，根據視覺識別等技術判斷家屬憤起傷人的可能性，并連接醫院的安防警示系統，及時通知保安甚至報警，保障醫院與護士的人身安全。

AI與人：給你最好的陪伴和理解

1.AI給你無時不在的陪伴

急診室里出現頻率最高的一句話是——“家屬在嗎”。對于被送到急診室里，掙扎在生與死邊緣的病人，親人的陪伴就意味著全部。然而，很多時候，急診病人的家屬都難以在第一時間趕到。

還有一個明顯的情況是，即使家人陪同來到了急診室，往往也會以為各種手續而忙得團團轉，或者是與醫生溝通情況而無暇顧及傷痛中的患者。此時此刻，病人躺在冰冷的病床上，即使身在喧嚷的急診室，恐怕也會產生巨大的孤獨感和憂懼感。

要說明的是，這并不是醫護人員不負責任，將病人丟在了那里。而是有些病人情況特殊，需要進一步的觀察才能確定診療方案，醫護人員可能為了這個病人跑遍了手術室和操作室，只為了能夠盡快的給予救治。

但病人的孤單感不會因為醫護人員的忙碌而得到緩解，相反，忙碌的醫生無法隨時關注患者的情緒。這時候，為病人配備一個“大白”似乎就很重要了。

亞馬遜就正在開發自家機器人的陪伴功能和情感智能。2017年底，Alexa的首席科學家Rohit Prasad就談到了亞馬遜如何基于用戶每次與Alexa支持的設備進行交流時收集的語音記錄來分析用戶的情緒狀態。在未來，AIexa或許能夠識別出你話語里的微妙情緒。這就意味著亞馬遜的機器人能夠在情感上安慰病人，可以在急診室里減少人類的孤獨感。

因為很多的急診病人往往口不能言，除了“聽懂”，“看懂”也顯得尤其重要，這就要求機器視覺、人臉識別上的技術成熟。AI要精準識別面部表情與動作，判斷一個人情緒和情感上的變化，以及注意力的變化。例如一個病人躺在病床上，機器如果能夠識別出他是緊張的狀態或是難過的狀態，就能為醫生的救治工作帶來積極效果。

2.人類給你最大的安全感

AI給人陪伴，但面對病魔，給予病人最大的安全感可能才是最關鍵的。突然眼花究竟是你的視網膜出現了問題還是你的大腦神經被擠壓，是用眼過度還是用腦過度？不斷地向醫生咨詢為什么，是患者獲得信息的途徑，而越了解自己的病情，患者心里就越有底。

AI的深度學習系統是不具有任何解釋力的。事實上，深度學習的系統越強大，其結構就越是不透明。隨著更多的數據特征被提取出來，AI的診斷會變得越來越準確。但為什么這些特征會從數百萬個數據中被提選出來，仍是人工智能的未解之謎。

所以，人類醫生最不可取代的地方，不是“知道是什么”或者“知道怎么樣”，既不是掌握疾病事實（WHAT），也不是感知病情如何形成（HOW），而是第三個知識領域：知道為什么（WHY）。

在急診室里，病人的終極安全感還是要依賴于人。而在AI將更多的責任攬上身以后，急診醫生在收治病人時不必疲于應付浪費醫療資源或者不夠理智的患者和家屬，其職責會越來越偏向于在專業角度給予家屬和病患一個可以緩解其焦躁的解釋。 

急診室，是醫院中重癥病人最集中、病種最多、搶救和管理任務最重的科室，也是匯集了所有的愛、堅持和希望的地方。以人為本，人工智能找對了用途就是有溫度的。

【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。