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安防層面來解讀人臉識別在醫療行業的應用

2017年09月20日 16:24$artinfo.Reprint點擊量:4851

  隨著人臉識別技術的快速進步以及市場應用需求的凸顯以及資本的熱捧,人臉識別在zui近一兩年特別火熱。人臉識別技術在應用上也有了很大的突破,不再局限于考勤、門禁行業的簡單應用,目前隨著技術的進一步成熟和社會認同度的提高,其廣泛應用于金融、司法、*、*、邊檢、政府、航天、電力、工廠、醫療及眾多企事業單位等領域。本文將側重從安防層面來解讀人臉識別在醫療行業的應用。
 
  醫療行業在安全管理上的痛點
 
  近年來醫療行業主要存在兩個矛盾:一是醫患矛盾。這幾年醫患矛盾不斷升級,醫患糾紛層出不窮。這種情況下職業“醫鬧”由此產生,這些職業“醫鬧”采取在醫院設靈堂、打砸財物、設置障礙阻擋患者就醫,或者毆打醫務人員、跟隨醫務人員,在診室、醫師辦公室、領導辦公室內滯留等等方式,以嚴重妨礙醫療秩序、擴大事態、給醫院造成負面影響的形式給醫院施加壓力。矛盾范圍較廣、醫鬧事件頻發,嚴重威脅醫務人員、患者的人身安全。
 
  二是醫藥矛盾,醫藥行業價格混亂,醫院公信力相對缺失,滋生少量的職務*。
 
  面對這些問題,近幾年相關管理部門非常重視并出臺各項政策措施加快醫療行業尤其是醫院的安全防范措施。從管理部門的綱領性文件和醫療行業矛盾來看,在醫療行業大力發展人工智能,通過人臉識別等人工智能技術促進行業發展、維護醫療秩序、保障人民群眾人身和財產安全是必經之路。而也正由于有國家政策的支持,有關人臉識別等人工智能技術在醫療行業的發展與應用不斷加快。
 
  人工智能在醫療行業的體現
 
  近年來,各地醫院信息化建設不斷加快,而在各醫院信息化建設中,涉及醫院安全防范類的建設又屬院方zui為關注的,醫院內部各公共區域、功能區域的人員安全防范與管理給院方帶來了巨大的挑戰。
 
  目前在各醫院新建、改造的同時,醫院內部自建安防系統的覆蓋面和力度日漸加快,隨之進入高清化、數字化的時代。但通過人工的方式去監控、檢索、查找目標人員的相關信息,受到人的注意力、觀察力和主觀判斷力等因素的影響,難免有疏漏。如何實現智能、、快速的人員信息采集、捕捉與處理,遏制慣偷作案,杜絕黃牛掛號,減少醫鬧事件發生和預防職務*是當前院方急需解決的問題。因此,急需加強人員管理相關理念和處理技術的創新,將海量視頻資源中包含的各類人員信息資源提取出來,與醫院內部的相關業務信息相結合,構建專業化的人工智能信息處理系統,有效保障醫院范圍內的公共安全秩序,提升醫療服務能力。雖然人工智能在中國的發展才剛起步,但已給醫療行業帶來巨大的改變,主要表現有:
 
  Ø 結合機器人技術的人工智能產品,給患者的復健帶來新的技術手段;
 
  Ø 結合人工智能的管理流程,改變傳統醫療就診模式,釋放優勢醫療資源;
 
  Ø 基于深度學習的人工智能技術,給醫療行業帶來巨量的有效數據積累,可以解決醫療健康市場的長期數據低效問題;
 
  Ø 基于深度學習的人工智能技術,讓醫學研究更深入更全面;
 
  人臉識別在醫療行業的應用
 
  人臉識別系統目前已大規模應用于公共安全領域,延伸到醫療行業,可進行的應用體現在多方面,結合醫療行業的應用需求與業務特點,我們推出了相應的解決方案。
 
  1.重點應用
 
  (1)打擊涉醫*,確保就診安全。建立有針對性的涉醫*人員布控庫,與屬地*部門配合,進行實時布控。
 
  (2)管控職務*,控制不當競爭。對進入醫院診療區域的醫藥代表進行管控,協助解決藥品流通領域經營不規范、競爭失序等問題。
 
  (3)杜絕職業醫鬧,保護人身安全。打擊頻繁出現的職業醫鬧,提高事件的響應速度,從被動響應變為主動預防。
 
  (4)規范就診流程,和諧醫患關系。重點防范黃牛、醫托等干擾正常就診秩序的特殊人群。
 
  (5)加強監管力度,維護醫保基金。實現就診病人與醫保信息庫中*照的比對,杜絕冒用醫保卡的現象。
 
  (6)易肇事肇禍嚴重精神障礙患者管控。結合“雪亮工程”,確保嚴重精神障礙患者流入地、流出地發現管控到位。
 
  2.系統拓撲
 

 
  前端接入終端:主要是實現醫院各種區域、各種環境下視頻碼流的接入,包括大門、診區、通道等重要場所,以及各類歷史視頻信息或圖片等,為人臉識別處理系統提供數據來源支撐。
 
  網絡傳輸:主要實現各類視頻信息的數據傳輸和通信。
 
  后端處理服務:包括用于計算、分析、存儲的服務器終端設備、數據庫和服務軟件。其中數據庫包括布控人員信息庫、靜態檢索人員信息庫、歷史通過人員日志信息庫以及系統基礎信息等。通過后端處理系統綜合實現傳輸過來的視頻信息分析、人臉信息采集、特征提取和人員比對報警等處理應用。
 
  業務應用系統:主要是基于后端提供的各類服務,滿足人臉識別比對應用需求。
 
  3.邏輯架構
 

 
  如上圖所示,整個平臺依托于安全體系和標準體系進行頂層設計,整體架構分為五層(從下至上):數據接入層、算法服務層、人像資源層、功能應用層和數據展示層。平臺涉及的數據資源種類以及各個應用系統眾多,可集成人臉識別相關的各種資源、算法和應用,實現靈活而又全面的數據接入、數據分析、數據展示。
 
  4.人臉業務庫
 
  人臉識別系統業務應用中包括三種類型的人臉庫:動態布控庫、靜態檢索庫、人臉日志庫。如下圖所示:
 

 
  動態布控庫:動態布控庫關聯實時布控任務,也稱“黑名單庫”。庫中包含各種類型的 “重點人員”的人臉圖片、人員身份信息和結構化的人臉特征數據,主要的應用場景是在各個布控地點進行實時的人臉比對和報警。
 
  靜態檢索庫:靜態檢索庫包括大規模的人臉圖片、人員身份信息和結構化的人臉特征數據,例如就診、住院病患信息庫,慣偷庫,黃牛、職業醫鬧庫和來訪醫藥代表庫等,導入后主要的應用場景是圖片檢索比對和身份信息查詢,確定人員身份。
 
  人臉日志庫:人臉日志庫包括動態布控中抓拍的現場全景圖片、人臉圖片和結構化的人臉特征數據、抓拍地點、抓拍時間等信息。主要業務應用場景是進行人臉圖片檢索,查詢目標人員出沒地點、時間,對人員定位,結合GIS地圖進行軌跡分析等。
 
  人臉識別在醫療行業的突破點
 
  人臉識別在醫療行業的應用突破基于三點:
 
  1.獲取到目標對象的信息:因為行政體系不同,醫療行業想獲取到目標對象信息存在較大困難,需相關行政單位進行關鍵的協調工作。目標對象信息包含但不局限于:人臉照片、人像照片、人員基本信息、人員動態等。
 
  2.人臉識別的算法進一步提升:目前的人臉識別算法的精度已經達到了相當高的水準,誤報、漏報均已控制在可接受范圍;更近一步的算法,可以從非結構化的視頻/圖片中獲取更多的價值信息,從更多地維度來實現不同的應用。
 
  3.管理者思維和水平的提升:人工智能、人臉識別是革命性顛覆性的技術,可以給醫療行業帶來巨大的提升。如何將人臉識別真正應用到醫療行業的各方各面需要管理者與技術提供方一起拓展思維、共同努力。
 
  人臉識別在醫療行業的前景
 
  人臉識別具備很強的擴展性,后續通過開放接口,與相應的系統對接,可以實現人臉門禁、人臉身份核驗、醫警聯動等多種功能,滿足醫院后續的信息化應用需求。
 
  對接*視頻監控、醫警聯動平臺:系統滿足*現有標準要求,后續可與*機關視頻監控、醫警聯動等平臺進行無縫對接,將報警信息及關聯的視頻、圖片推送給轄區派出所,實現聯動。
 
  人臉身份查證:輸入目標人員照片,即可知道此人身份及其是否屬于重點管控人員,是否曾經來過醫院,及其出現時間、頻次。可用于篩查可疑人員,找到其活動規律。
 
  人員軌跡回放:輸入目標人員照片,即可查詢此人是否來過醫院,到過哪些地方。此功能可還原特定人員的行動軌跡,用于*行為研判和事后取證。
 
  對接門禁系統:與門禁系統對接,預留刷臉開門、人臉考勤等功能,方便辦公區、手術室、藥品庫、住院部等區域的出入管理。
 
  對接刷卡系統:與二代證、醫保卡等刷卡系統對接,將采集的人臉照片與證件上存儲的照片進行比對,驗證刷卡人的真實身份。
 
  從宏觀層面,人臉識別完善安保系統,實現定位、事前預警、事后取證,改變管理流程,提升管理水平。隨著產品技術的發展,相信人臉識別系統將會廣泛地應用到醫療行業的規劃、業務、管理等各個方面。
 
  原標題 人臉識別系統在醫療行業的應用與前景
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