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图源：视觉中国
门诊患者数量多，病历录入占用医生大量时间，且效率低易出错；病历质控工作量大、专业性强，医院人员配置不足效率低……这些问题在传统医院中普遍存在 。据美国医学会的统计，医生职业生涯中大约35%—40%的时间用在病历书写及相关文案工作上 。
“应对这一问题，环境麦克风是一种有效地解决方案 。”吕明轩说，2018年美国医疗信息与管理系统学会《医疗行业的发展新趋势》报告指出，借助语音识别应用，可以提高医生录入工作20%—40%的效率，尤其在工作量高、时间压力大的科室，越复杂的报告，就越能体现语音录入的价值 。
“‘环境智能’是一个大的概念，它的应用不单局限于医疗，在日常生活中也有广泛应用 。”薛向阳举例说，可通过监测日常行为改善慢性病患者管理，协助老年人提高日常生活自理能力，还可能对老人摔倒这一特殊事件监控；在机场或高铁站用上人脸识别系统；在无人零食商店，利用摄像头、电子标签等，可以实现无人全自动销售 。
隐私保护问题是应用普及的“绊脚石”
智慧养老与智慧医疗领域已逐步开放市场，部分产品已开始投入使用，但大多数受限于技术、成本与市场认知等方面，目前还没有看到可大规模商业推广的解决方案和应用案例 。其中一个原因，便是“环境智能”带来的数据隐私问题 。用数据隐私去交换某些便利，人们显然是不愿意的 。
在许多“环境智能”应用中，例如独居老人居家看护等应用，个人信息隐私保护是这类应用推广的关键门槛，此时必须保证环境传感器获取的各类数据安全，不能泄露用户任何隐私信息 。“如在卫生间或者浴室安装智能传感器时，应该考虑这个场景并不适合安装普通摄像头，所以可以考虑能否用声音采集设备完成任务，或用深度摄像机完成任务 。”孙力说 。
总之，数据的隐私问题，不仅仅可以从技术角度解决，更可以从应用角度对数据的需求本身解决 。
“目前，既能在一定程度上保护用户隐私又能实现‘环境智能’的技术是联邦学习，利用联邦学习实现隐私保护下的环境智能应用是值得深入研究的 。”薛向阳指出，其他保护隐私相关技术，还有降低图像中人的分辨率，或对图像中出现人的区域进行替换等，使其不能被他人辨认出身份等 。
薛向阳表示，在复杂开放场景下，基于多种环境传感器的“环境智能”应用尚处于起步阶段，除了数据隐私外，“环境智能”技术还面临不少挑战，人工智能研究中面临的各种挑战和问题，在“环境智能”中都是存在的 。这类应用涉及传感器技术、网络通信技术、云边端协同计算技术、隐私保护技术、网络信息安全技术以及人工智能算法等，都需要开展广泛深入研究，并且应构建完整的技术体系及标准 。
孙力认为，技术上值得完善的的方有多模态数据的融合，这方面学术界后续或许会有所贡献 。另外，目前大量数据都需要标注，数据获取的成本过高，因此学术界也一直在关注自监督、弱监督、半监督甚至无监督方面研究，这些研究可以大大降低标注数据的成本，降低“环境智能”对高质量标注数据的依赖 。
编辑：刘义阳
【救人于无形的“环境智能”，到底是一种什么智能？】
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