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李飛飛又被刷屏了。

昨晚（10月20日），美國國家醫學科學院(National Academy of Medicine)宣布了新入選的90名正式成員和10名國際成員。百位新成員都是為醫學科學、公共衛生等事業作出重大貢獻的個人，其中華人AI女神李飛飛也入選。此外，入選正式成員的還有哈佛大學華人教授莊小威，中國工程院副院長王辰也入選新晉國際成員。

“幫助建立基于視覺的人工智能領域，產生各種高收益的醫療應用，包括她目前創新性的關注健康關鍵臨床醫生和患者行為識別。”

這是美國國家醫學科學院給予李飛飛博士的入選理由。

對于此次入選，李飛飛在推特上發文致謝：「感謝！真心希望人工智能能夠通過改善醫療服務來幫助我們的臨床醫生和患者。」

李飛飛對于很多人來說，并不是一個陌生的名字。她1976 年出生于北京，在四川長大。16歲時，全家移民到了美國。1999年畢業于普林斯頓大學后，李飛飛赴西藏研究一年藏藥。2005年獲得加州理工學院電子工程博士學位，進入斯坦福大學AI實驗室，并在2012 年成為了斯坦福大學終身教授。

當然她最為人所熟知的一段履歷應該是2016年11月至2018年9月，李飛飛擔任谷歌云人工智能和機器學習首席科學家。

離職谷歌后，李飛飛再次回到美國斯坦福大學，出任斯坦福大學“以人為本人工智能研究院”共同院長。

在事業上，李飛飛最重大的成就在于視覺識別，其中最為所人所知的是于2009年與團隊發布的ImageNet數據集，這是迄今為止全球最大的圖像識別數據庫，也是世界上最受歡迎的圖像數據庫之一。

而在醫療領域，李飛飛也多次利用視覺AI帶領團隊實現多次突破。

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?“在醫院陪伴母親時，我認識到醫療需要AI”

多年來，李飛飛一直致力于讓AI在醫療領域派上用場。此前在醫院陪伴母親的一段時光，讓她得以有機會仔細觀察醫療環境，她更是發覺：醫療需要AI。

關于這段經歷，李飛飛在2018年的世界人工智能大會上做了分享：

“我們必須承認，即使是最好的醫療體系都存在錯誤。每年，醫院感染事故造成的死亡人數是車禍死亡人數的三倍以上。”而計算機視覺可以超越時空地檢測病人。近年來，自動駕駛技術在傳感器、算法上的進步革命性地增進了AI對場景的理解。這種革命可以移植到醫院里，用傳感器來理解醫療空間，全面了解患者的活動。

李飛飛舉了三個具體的例子，說明計算機視覺將如何在醫院里帶來革命。

首先，AI可以減少醫院里的交叉感染。舉例來說，美國醫院每年平均會發生9900起交叉感染，但上千年以來，醫院解決這個問題的唯一方式是配置觀察員。這個方法無法全天候覆蓋，而且帶有主觀偏見。李飛飛團隊在斯坦福兒童醫院試點了智能傳感器，從不同的角度認知衛生活動，算法的精確程度大大超過人類觀察員。

第二，AI可以提高重癥監護室（ICU）的效率和質量。ICU是所有醫療活動中成本最高的部門，每年要消耗美國1%的GDP。用AI檢測ICU里的病人活動，可以細節地了解病人的身體狀況，降低致命錯誤發生的概率。同時，這個方法兼顧了廉價和精準。

第三，AI可以幫助照顧老人。隨著世界范圍內出現老齡化現象，未來養老的成本會越來越高。李飛飛團隊在舊金山的老人家中進行了熱傳感器試點。不過，由于目前在這個領域缺乏訓練數據，科研團隊需要用其他方法解決AI的限制。比如，他們開發出了一個專門識別跌倒的算法。

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“用AI照亮醫療，團隊8年成果登Nature”

除此之外，她跨學科資源，利用AI、計算機視覺等技術解決一些醫療健康中的難題。不久前，她的團隊歷時8年打造的論文“Illuminating the dark spaces of healthcare with ambient intelligence”登上《Nature》，這是一篇關于利用人工智能傳感器和AI算法幫助改善患者和臨床醫生醫療服務的文章。

文章的關鍵詞是環境智能和醫療。李飛飛團隊回顧了這項技術如何改善我們對隱性黑暗的，未觀察到的醫療空間的理解。

所謂環境智能 (ambient intelligence, 簡稱 AmI)是指一個能夠對人有感應和反饋的，數字化的真實環境。在理想的環境智能里，人往往不需要刻意和系統進行交互，系統就能感知人的存在，對人的舉動做出反應，完成設定的職責，提供個性化的服務，甚至通過預測技術來，來幫助人去完成日常活動。

那么將環境智能技術，也即各種傳感器集成到一起的系統，運用到醫院臨床和病患住家等多種醫療場景下，能夠帶來哪些好處呢？文章認為，環境智能可以照亮醫療領域里那些技術很難觸達，人們仍然無法全面了解和掌控的“黑暗角落”，從而提高醫療環境的安全性，改善慢性病人的長期身體管理，減輕老年人對護工的依賴。

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李飛飛團隊還距離設計了幾個不同的場景，展示環境智能應用到不同的醫療場景下，能做到哪些事情，怎樣幫助到醫護工作者和患者。比如在手術室里，環境智能就可以派上大用場。比如，算法可以通過手術室錄像回放來檢查護士的縫線技能，也可以追蹤使用過的所有手術器械——避免創口已經縫合結果剪刀落在里面的糟糕事故等等。

“AI Sensors（人工智能傳感器）對病患治療，養老和醫療服務在將來會有深遠影響。我們的研究僅僅是走出的小小一步，”

此外，去年3月，李飛飛等人的論文《A computer vision system for deep learning-based detection of patient mobilization activities in the ICU》也被Nature子刊收錄，該研究利用算法估計ICU病人移動活動的類型、頻率和持續時間，有助于了解移動性干預對重癥病人的具體作用，從而有可能降低ICU后綜合征的風險。

而在今年新冠疫情期間，李飛飛團隊提出了一個家庭人工智能系統的概念，該系統可以追蹤病人的健康狀況，包括對COVID-19癥狀的監控。該系統旨在解決跟蹤老年人健康狀況而不面臨接觸風險，尤其是在新冠這種大流行風險之下。目前該項目仍處于研究階段。

“這項技術（人工智能）的潛力是無限的，不過前提是以人類為中心。”李飛飛曾表示。