上完廁所洗手了嗎？名校科研人員創造的AI攝像頭盯著你呢
上了這么多年學之后，一直以為上完廁所要洗手，是不能再簡單的常識，每個人都會遵守的，除非衛生間沒水了。
今天突然看到歐美的科研人員，竟然大動干戈，創造一款AI攝像頭，來監督醫院里的人上完廁所有沒有洗手，以及有沒有好好洗手。心想他們是不是閑的？一看理由醉了，原來那么多人上完廁所真的不洗手。
事情是這樣的，有些病人去醫院接受治療，來了一趟病情反而更糟糕了。進來的時候還行，湊合活著，治療完反而連湊合的勁兒都沒了，不如不看呢。
根據疾病防控中心的數據，每25名醫院患者中就有1人感染了至少一種醫院感染。這個比例還挺高的，不能掉以輕心。
為了改善醫院的衛生標準，并減少這些感染的發生率，研究人員開發了一款人工智能攝像頭跟蹤系統，該系統可以自動識別員工和病人使用洗手液的時間。
據《每日郵報》報道，斯坦福大學和瑞士洛桑聯邦理工學院的研究人員，利用深度攝像機（depthcamera）和計算機視覺算法，對他們的系統進行了一次試驗。
該系統不僅能夠追蹤人們是否洗手，而且還能繪制出他們的運動軌跡。
在攝像頭拍攝的圖像中，每個像素可以代表人與人之間的距離。但是這個系統會尊重人的隱私，人的顏色不會拍進去，每個人都呈現為一個斑點。
在他們的研究的第一部分，研究人員收集了來自重癥監護室和成人重癥監護病房的圖像。
傳感器安裝多個文字，包括洗手液上面，以及可以俯瞰走廊的地方，病人室的內部，還有可以俯瞰水槽和病人病床的角落。
收集的數據從12點到下午1點，這是午餐時間的高峰期，有很多人會去醫院。
白點代表著不同的人，綠點代表著人們進行洗手活動，紅色代表進入房間的人
然后，研究人員發現，170名進入患者房間的人，只有30人遵循正確的手部衛生流程。也就是說，絕大多數人都沒有洗手，或者沒有好好洗手。
下一步，研究人員使用了他們收集的80%的圖像，來訓練他們的算法來檢測員工，追蹤他們的運動，并監控他們的手部衛生習慣。在該系統接受培訓后，KUKA機器人示教器維修，他們在另外20%的圖像上進行了測試，這個系統的準確率達到了75%。
相比之下，一個追蹤洗手行為的人，只有63%的概率能準確地檢測出一個人是否遵守了洗手標準。
雖然臥底觀察人員可以追蹤人們使用洗手液的頻率，但他們無法構建一個24小時的地圖，人們可以在不同的房間進進出出，而你無法實施追蹤每一個人。而且，人的精力是有限的，誰也不能24小時不停息地工作。
對于這一點，另一位檢測手部衛生的研究員也深表認同。
PhilipPolgreen博士是愛荷華大學的一名研究人員，他沒有參與這項研究，但他告訴《新科學家》雜志，他使用了可穿戴技術來監測手部衛生，并發現僅靠人類觀察追蹤是不可能的。
另外，他發現，在更大的群體中，人們更傾向于遵循正確的程序，對于控制這個問題而言，有些人的重要性會比其他人更大一些。
他說：我們發現，如果你能改善一些人脈廣泛的人的行為，會比沒有針對性地督促所有人改善，最終達到的平均效果會更加理想。
人是一種喜歡追隨權威的動物，連上廁所洗手這件事都是這樣。
以上的實驗當然很簡單，也沒有太多的說服力，因此，這個系統將會在三家醫院進行為期一年的試驗，KUKA機器人電路板維修，以確定是否會減少醫院獲得的感染。
此外，與適當的人工智能軟件相結合，這個AI攝像頭還可以幫助監測，病人在醫院中是否會摔倒，以及其他的生命體征。
話說回來，原來很多人并沒有我想象的那么文明。不知道被AI攝像頭盯著，庫卡機器人，人會不會變得自覺一點。我個人認為，攝像頭在防止人們作惡（比如闖紅燈，殺人放火）方面的作用，會比督促人們為善、提升素質方面（比如上完廁所洗手）的效果，會好很多。
闖紅燈這類事情是人所周知明令禁止的，而上完廁所洗手，雖然可能你不洗手，不經意間就造成了蝴蝶效應，感染了其他病人，但是這畢竟只是壞習慣，而不是什么明文規定的錯誤。因此，我有些懷疑這樣做的效果。
不過，還是希望人們養成良好的習慣，尤其是醫院這種易感染的地方。這些科學家鼓搗出來的AI攝像頭也不容易，一天24小時盯著你，完了你還不洗手，不是太辜負攝像頭24小時站崗的熱情了嗎？