上了這么多年學以后，一向認為上完茅廁要洗手，是不克不及再簡略的知識，每一個人都邑遵照的，除非洗手間沒水了。

　　明天忽然看到歐美的科研人員，居然年夜動干戈，發明一款AI攝像頭，來監視病院里的人上完茅廁有無洗手，和有無好好洗手。心想他們是否是閑的？一看來由醉了，本來那末多人上完茅廁真的不洗手。

　　工作是如許的，有些病人去病院接收醫治，來了一趟病情反而更蹩腳了。出去的時刻還行，對付在世，醫治完反而連對付的勁兒都沒了，不如不看呢。

　　依據疾病防控中間的數據，每25名病院患者中就有1人沾染了至多一種病院沾染。這個比例還挺高的，不克不及失落以輕心。

　　為了改良病院的衛生尺度，并削減這些沾染的產生率，研討人員開辟了一款人工智能攝像頭跟蹤體系，該體系可以主動辨認員工和病人應用洗手液的時光。

　　據《逐日郵報》報導，斯坦福年夜學和瑞士洛桑聯邦理工學院的研討人員，應用深度攝像機（depth camera）和盤算機視覺算法，對他們的體系停止了一次實驗。

　　該體系不只可以或許追蹤人們能否洗手，并且還能繪制出他們的活動軌跡。

　　在攝像頭拍攝的圖象中，每一個像素可以代表人與人之間的間隔。然則這個體系會尊敬人的隱私，人的色彩不會拍出來，每一個人都出現為一個雀斑。

　　在他們的研討的第一部門，研討人員搜集了來自重癥監護室和成人重癥監護病房的圖象。

　　傳感器裝置多個文字，包含洗手液下面，和可以俯瞰走廊的處所，病人室的外部，還有可以俯瞰水槽和病人病床的角落。

　　搜集的數據從12點到下晝1點，這是午飯時光的岑嶺期，有許多人會去病院。

　　白點代表著分歧的人，綠點代表著人們停止洗手運動，“白色”代表進入房間的人

　　然后，研討人員發明，170名進入患者房間的人，只要30人遵守準確的手部衛生流程。也就是說，絕年夜多半人都沒有洗手，或許沒有好好洗手。

　　下一步，研討人員應用了他們搜集的80%的圖象，來練習他們的算法來檢測員工，追蹤他們的活動，并監控他們的手部衛生習氣。在該體系接收培訓后，他們在別的20%的圖象長進行了測試，這個體系的精確率到達了75%。

　　比擬之下，一個追蹤洗手行動的人，只要63%的幾率能精確地檢測出一小我能否遵照了洗手尺度。

　　固然臥底不雅察人員可以追蹤人們應用洗手液的頻率，但他們沒法構建一個24小時的地圖，人們可以在分歧的房間進進出出，而你沒法實行追蹤每小我。并且，人的精神是無限的，誰也不克不及24小時一直息地任務。

　　關于這一點，另外一位檢測手部衛生的研討員也深表認同。

　　Philip Polgreen博士是愛荷華年夜學的一位研討人員，他沒有介入這項研討，但他告知《新迷信家》雜志，他應用了可穿著技巧來監測手部衛生，并發明僅靠人類不雅察追蹤是弗成能的。

　　別的，他發明，在更年夜的群體中，人們更偏向于遵守準確的法式，關于掌握這個成績而言，有些人的主要性會比其別人更年夜一些。

　　他說：“我們發明，假如你能改良一些人脈普遍的人的行動，會比沒有針對性地催促一切人改良，終究到達的均勻后果會加倍幻想。”

　　人是一種愛好跟隨威望的植物，連上茅廁洗手這件事都是如許。

　　以上的試驗固然很簡略，也沒有太多的壓服力，是以，這個體系將會在三家病院停止為期一年的實驗，以肯定能否會削減病院取得的沾染。

　　另外，與恰當的人工智能軟件相聯合，這個AI攝像頭還可以贊助監測，病人在病院中能否會摔倒，和其他的性命體征。

　　話說回來，本來許多人并沒有我想象的那末文明。不曉得被AI攝像頭盯著，人會不會變得自發一點。我小我以為，攝像頭在避免人們作惡（好比闖紅燈，殺人縱火）方面的感化，會比催促人們為善、晉升本質方面（好比上完茅廁洗手）的后果，會好許多。

　　闖紅燈這類工作是人所周知明令制止的，而上完茅廁洗手，固然能夠你不洗手，不經意間就形成了胡蝶效應，沾染了其他病人，然則這究竟只是壞習氣，而不是甚么明文劃定的毛病。是以，我有些疑惑如許做的后果。

　　不外，照樣愿望人們養成優越的習氣，特別是病院這類易沾染的處所。這些迷信家鼓搗出來的AI攝像頭也不輕易，一天24小時盯著你，完了你還不洗手，不是太孤負攝像頭24小時站崗的熱忱了嗎？