于洋
人臉識(shí)別技術(shù)隨著技術(shù)發(fā)展已經(jīng)成功應(yīng)用到多種行業(yè)。本文從智慧醫(yī)院建設(shè)的三個(gè)方面,結(jié)合現(xiàn)在人臉識(shí)別研究進(jìn)展。針對(duì)人臉識(shí)別技術(shù)如何賦能智慧醫(yī)療進(jìn)行探討,為后續(xù)人臉識(shí)別醫(yī)院應(yīng)用提供建設(shè)思路。
人臉識(shí)別技術(shù)是生物識(shí)別技術(shù)的一種。生物識(shí)別技術(shù)是利用生物的本身特征來區(qū)別個(gè)體,包括人臉識(shí)別、虹膜識(shí)別、指紋識(shí)別、聲紋識(shí)別等。目前,指紋識(shí)別和人臉識(shí)別已經(jīng)大量應(yīng)用到各行各業(yè)中。
人臉識(shí)別是根據(jù)人的臉部特征,對(duì)輸入的圖像進(jìn)行特征分析,利用面部形態(tài)的不同識(shí)別不同的個(gè)體。美國心理學(xué)家梅赫拉比安認(rèn)為,在人類言語表達(dá)過程中,傳遞給人們的信息中55%以上都是來自于人們的臉部和表情,聲音占38%的時(shí)候信息和言語只有7%。
人臉識(shí)別技術(shù)可追溯到19世紀(jì)七十年代。表情來源于兩種,一種是基于高興、吃驚、生氣、恐懼、厭惡、悲傷的基礎(chǔ)表情,另外一種是根據(jù)面部肌肉變化而連續(xù)變化的表情。但是隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,人臉識(shí)別成為視覺領(lǐng)域最為成功的應(yīng)用。最初的人臉識(shí)別研究是根據(jù)面部幾何結(jié)構(gòu)特征,對(duì)人臉的全部的特征進(jìn)行描述記錄。隨著實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的增長,和計(jì)算技術(shù)的發(fā)展,以數(shù)據(jù)為驅(qū)動(dòng)力的機(jī)器學(xué)習(xí)算法成為主流算法。通過機(jī)器學(xué)習(xí)算法,人臉識(shí)別技術(shù)可以通過大量數(shù)據(jù)集訓(xùn)練,提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和精確性,賦予人臉識(shí)別更多的功能。
人臉識(shí)別是智慧醫(yī)院建設(shè)中重要的展現(xiàn)部分。人臉識(shí)別技術(shù)可以賦能在面向患者的智慧服務(wù),面向醫(yī)院管理者的智慧管理,以及面向醫(yī)護(hù)人員的智慧臨床方面。
(一)智慧服務(wù)
人臉識(shí)別在日常應(yīng)用中最早是在支付環(huán)節(jié)進(jìn)行應(yīng)用。據(jù)報(bào)道,最早嘗試人臉支付的醫(yī)院在2018年上線運(yùn)行,取得了較好的效果。另外,人臉支付不僅可以減少支付流程、提升就醫(yī)體驗(yàn)、使支付環(huán)節(jié)更快捷。更可以嘗試應(yīng)用在醫(yī)保支付層面,通過人臉識(shí)別減少騙保事件的發(fā)生。但是由于制度及技術(shù)流程的原因,目前還沒有醫(yī)院或地區(qū)上線人臉識(shí)別醫(yī)保支付。
人臉識(shí)別技術(shù)同樣可以應(yīng)用到門診流程優(yōu)化中。在與傳統(tǒng)的院內(nèi)排隊(duì)掛號(hào)相比,網(wǎng)上掛號(hào)提高了效率,減少了門診大廳排隊(duì)的風(fēng)險(xiǎn)。大多數(shù)使用過網(wǎng)上預(yù)約系統(tǒng)的患者也紛紛表示自己更加愿意使用網(wǎng)上預(yù)約掛號(hào)。人臉識(shí)別可以與掛號(hào)建檔相結(jié)合,同時(shí)結(jié)合醫(yī)院的流程?;颊呔驮\一次會(huì)在多個(gè)診室來回奔波,大量的就醫(yī)時(shí)間浪費(fèi)在尋找診室的過程中。很多醫(yī)院已經(jīng)上線了院內(nèi)導(dǎo)航及增加標(biāo)識(shí),人臉識(shí)別患者建檔可以在患者進(jìn)入門診大廳時(shí),識(shí)別患者到達(dá),結(jié)合導(dǎo)航系統(tǒng)精準(zhǔn)推送提升患者體驗(yàn)。
(二)智慧管理
人臉識(shí)別應(yīng)用在醫(yī)院管理,提升管理效能。紀(jì)律嚴(yán)明的隊(duì)伍可以提升隊(duì)伍的戰(zhàn)斗力,建立一支有紀(jì)律的醫(yī)生隊(duì)伍,也可以提高醫(yī)院競(jìng)爭(zhēng)力。目前,人臉識(shí)別技術(shù)在門禁考勤中應(yīng)用較為廣泛,面對(duì)多種情況的醫(yī)院環(huán)境,可以在多場(chǎng)景適用。在門診管理方面,人臉識(shí)別可以監(jiān)督醫(yī)生到診情況,并進(jìn)行人證核審。在出診前,醫(yī)生通過人臉識(shí)別完成醫(yī)生工作站登入,確定醫(yī)生身份。這樣一方面規(guī)范醫(yī)生出診時(shí)間,一方面規(guī)范醫(yī)生行醫(yī)流程,減少代出診、代開醫(yī)囑的現(xiàn)象。 另一方面,醫(yī)院上班時(shí)間不統(tǒng)一,存在多種上班形式。所以醫(yī)院員工排班具有人數(shù)眾多、崗位復(fù)雜、工作地點(diǎn)多變的特點(diǎn)。有醫(yī)院采用人臉識(shí)別技術(shù)加管理制度,人臉識(shí)別與考勤系統(tǒng)結(jié)合,不同崗位采取不同的打卡方式。在實(shí)現(xiàn)分崗位人臉識(shí)別考勤后,醫(yī)院可以對(duì)管理處室、窗口單元、門診醫(yī)生分別考勤,有效降低了遲到占比。在院區(qū)管理方面,可以建立員工人臉庫。通過人臉識(shí)別攝像頭能夠抓拍各個(gè)關(guān)鍵地點(diǎn)的人臉,分辨員工活動(dòng)軌跡,進(jìn)行數(shù)據(jù)分析,改變相關(guān)的位置提升員工工作效率。
人臉識(shí)別也可以應(yīng)用在手術(shù)效率的提升,有研究發(fā)現(xiàn),使用人臉識(shí)別技術(shù)的實(shí)驗(yàn)組對(duì)象中,手術(shù)的準(zhǔn)時(shí)率明顯高于對(duì)照組,首臺(tái)手術(shù)未準(zhǔn)時(shí)開臺(tái)率顯著下降,手術(shù)臺(tái)的利用率提高,手術(shù)室的工作效能得到提升。
而且人臉識(shí)別技術(shù)在醫(yī)療機(jī)構(gòu)管理中具有很強(qiáng)的擴(kuò)展性和安全性。在安防方面,可以直接實(shí)現(xiàn)人臉門禁、人臉身份驗(yàn)證、醫(yī)警互動(dòng)等多種安全管理功能,滿足了實(shí)際操作中的安全管理需要。醫(yī)療資源緊張,患者掛號(hào)難導(dǎo)致號(hào)販子難以管控。人臉識(shí)別可以結(jié)合掛號(hào)系統(tǒng),識(shí)別門診多次掛號(hào)的人員并單獨(dú)標(biāo)記,待門診工作人員進(jìn)一步處理,減少醫(yī)療資源的濫用,減少醫(yī)患矛盾的發(fā)生,提升患者滿意度。
(三)智慧臨床
人臉識(shí)別作為新興手段可以與臨床結(jié)合,代替人工查看有面部特征的疾病或者現(xiàn)象。比如人臉識(shí)別可以應(yīng)用在嬰兒狀態(tài)監(jiān)測(cè)。通過人臉識(shí)別中的面部表情識(shí)別檢測(cè)嬰幼兒的睡眠狀態(tài)。這個(gè)可以在新生兒科嘗試使用。有實(shí)驗(yàn)通過AdaBoost算法識(shí)別嬰幼兒的面部和眼部的變化,再結(jié)合嬰幼兒肢體的變化綜合判斷其睡眠狀態(tài)。
人臉識(shí)別可以嘗試應(yīng)用特殊疾病患者的面部識(shí)別。目前已經(jīng)有研究探索基于人臉識(shí)別辨識(shí)早期ASD兒童,并取得初步進(jìn)展。
人臉識(shí)別可以應(yīng)用于帕金森癥早期診斷。在帕金森病方面,很早就有研究發(fā)現(xiàn)帕金森病具有顯著的面具臉特征。而且,“面具臉”是帕金森患者常見的癥狀。一般患者表現(xiàn)為面無表情,眼球的轉(zhuǎn)動(dòng)、眨眼動(dòng)作比正常人大幅減少。面具臉不是因?yàn)榕两鹕∪饲楦欣淠且驗(yàn)榛颊邔?duì)表情肌控制異常引起。有研究通過面部特征點(diǎn)識(shí)別判斷受試者是否患病,結(jié)合語音障礙檢測(cè),并且加入了特殊的震顫識(shí)別為帕金森病提供更為全面,多方位的診斷。
同樣,人臉識(shí)別可以應(yīng)用在重度癱瘓的患者護(hù)理當(dāng)中。該技術(shù)適用特別嚴(yán)重的癱瘓患者, 這種患者的四肢和軀干無法移動(dòng)并且存在無法通過語言表達(dá),但是大腦意識(shí)清醒,可以上下點(diǎn)頭,簡單的眨眼和張嘴動(dòng)作。根據(jù)山東某醫(yī)院的統(tǒng)計(jì)結(jié)果,該類患者在重度癱瘓人群中占的比例約為 10%。這類患者有些深層次的生存需求,比如飲食、飲水、排便等需求需要外接協(xié)助。然而,重度癱瘓患者無法通過正常的渠道表達(dá)需求,所以通過面部表情識(shí)別患者需求現(xiàn)在尤為重要。有研究通過深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)重度癱瘓的患者進(jìn)行頭部動(dòng)作和面部表情識(shí)別,以期待建設(shè)一套輔助識(shí)別系統(tǒng),與重度癱瘓患者順暢溝通。但是,無論是頭部動(dòng)作識(shí)別、臉部動(dòng)作識(shí)別還是表情識(shí)別,在使用之前都需要先進(jìn)行相關(guān)訓(xùn)練,學(xué)習(xí)到符合患者自身特點(diǎn)的模型。這種方式完全是針對(duì)某一個(gè)患者,雖然取得了較好的效果,但是訓(xùn)練過程還是需要花費(fèi)一定的時(shí)間。如果可以獲得大量的患者樣本,雖然設(shè)計(jì)出一套通用的算法比較困難,但是也具有一定的可行性。
人臉識(shí)別可以應(yīng)用于疼痛評(píng)估的研究。隨著人臉基本基礎(chǔ)動(dòng)作圖像編碼處理系統(tǒng)的逐步建立,使得利用人臉作為基礎(chǔ)基本動(dòng)作的圖像編碼處理技術(shù)在人臉相關(guān)科學(xué)研究中已經(jīng)取得了許多突破性的技術(shù)進(jìn)展。特別是應(yīng)用在嬰兒領(lǐng)域,因?yàn)閶雰簾o法通過語言表達(dá)自身情況,通過人臉識(shí)別了解嬰兒情況顯得很有必要。在2012年,國外就已經(jīng)提出基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)新生兒表情信息進(jìn)行識(shí)別解決方案,通過對(duì)各類型的新生兒面部圖像信息進(jìn)行分割,計(jì)算相關(guān)圖像的不同類型相關(guān)系數(shù)來區(qū)分正常和嚴(yán)重疼痛狀態(tài)。2015 年, Zamzami G 等人進(jìn)行了新生兒的疼痛分析,實(shí)驗(yàn)最終分別取得疼痛與非疼痛 96%和 94%的識(shí)別率。目前,疼痛識(shí)別依然面臨很多問題,目前疼痛表情數(shù)據(jù)庫的數(shù)量和規(guī)模都不全面,不能滿足識(shí)別任務(wù)對(duì)更高精準(zhǔn)度的要求。另外,疼痛是一種主觀感受,受多種因素的影響,因此需要針對(duì)不同人群建立不同模型來分別行研究。
綜上所述,人臉識(shí)別在醫(yī)療領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景。在醫(yī)院智慧服務(wù)、智慧管理方面,可以應(yīng)用人臉識(shí)別的便捷性與無感性,輔助醫(yī)院管理。從被動(dòng)推送消息到主動(dòng)服務(wù)患者,醫(yī)院需要積極的擁抱新技術(shù)的變化,了解新技術(shù),創(chuàng)造新場(chǎng)景,應(yīng)用新功能。對(duì)各醫(yī)院來說,人臉識(shí)別將成為推動(dòng)醫(yī)院信息化建設(shè)、完善醫(yī)院管理體制的一個(gè)巨大動(dòng)力。在臨床科研應(yīng)用方面,人臉識(shí)別在面目表情識(shí)別方面具有廣闊的潛力,需要進(jìn)一步探索。
作者單位:南方醫(yī)科大學(xué)南方醫(yī)院