开发医疗AI：一项云原生音视频数据采集研究
人机交互
2021-10-08 v1 机器学习
摘要
设计能够在真实场景中运行的AI解决方案是一项高度复杂的任务。将此类解决方案部署于医疗领域则更具挑战性。利用AI改善患者护理并降低成本的愿景已促使许多公司开展此类尝试。对我们团队而言，目标一直是改善医院中病情恶化患者的早期识别。在较低监护级别病房中识别患者恶化在很大程度上依赖临床医生的注意力与直觉，而非生理监测设备的存在。在这些护理区域，一种能够持续观察患者并通知临床工作人员疑似恶化的自动化工具将极具价值。为开发此类AI赋能工具，大量与患者图像和音频相关联的生命体征、既往病史与临床结局数据将是不可或缺的。据我们所知，目前不存在此类公开或付费数据集。音视频数据的缺乏促使我们决定开展 exactly 这样一项研究。本文的主要贡献包括：描述一项音视频数据采集研究方案、一种高效处理与消费此类数据的云架构，以及一种特定数据采集设备的设计。
引用
@article{arxiv.2110.03660,
title = {Developing Medical AI : a cloud-native audio-visual data collection study},
author = {Sagi Schein and Greg Arutiunian and Vitaly Burshtein and Gal Sadeh and Michelle Townshend and Bruce Friedman and Shada Sadr-azodi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.03660},
year = {2021}
}