垃圾分类“很懵”？ AI帮你提高分类准确度
“干垃圾、湿垃圾，你是什么垃圾？”7月1日，上海实施“史上最严垃圾分类措施”——《上海市生活垃圾管理条例》后，人们开始恶补垃圾分类科普知识，可依然有人傻傻分不清“你是什么垃圾”。近日，记者从阿里巴巴获悉，经48小时紧急开发，30名阿里程序员志愿者组成的“垃圾分类3小时公益志愿团队”，开发出了一款AI智能识别垃圾功能（测试版），并在手机淘宝上线，帮助用户提高垃圾识别准确度。
阿里巴巴志愿者林杰介绍，近期垃圾分类成社会热点话题，如何用技术解决垃圾分类难题？能否用图像识别的方式来智能分类？为此，他们在手机淘宝“扫一扫”功能中，开发了一项垃圾分类功能，只要点击屏幕识别，便可通过AI智能识图功能，识别干垃圾、湿垃圾、可回收垃圾或有害垃圾等。此外，手机淘宝搜索“你是什么垃圾”也可进入智能识别。
为帮助用户分类垃圾，阿里巴巴还拟利用支付宝、天猫精灵、盒马等推出多种功能。如支付宝上线了“垃圾分类指南”小程序，支持在线查询垃圾类别；天猫精灵上线语音识别垃圾功能，支持垃圾分类问一问；UC浏览器和夸克搜索上线了垃圾分类资料库，可通过搜索和语音快捷查询垃圾类别，同时提供相关科普。（记者俞慧友）
步态识别互联系统 “慧眼”辨识“嫌疑人”
快速在海量视频中发现犯罪嫌疑人是公安系统的迫切需求，传统的视频监控虽然解决了视频的存储和回放问题，但因为视频画质问题或嫌疑人反侦察伪装等因素，往往无法快速准确识别、定位和查找嫌疑人。目前，要实现视频中可疑目标的检索查证，还必须依靠工作人员时刻紧盯屏幕，查找相关视频，需要投入大量人力和时间。
近日，银河水滴发布的步态识别互联系统“水滴慧眼”，依托于步态识别技术、集步态建库、步态识别等功能于一体，实现了海量摄像机下步态识别的实时智能互联，支持上万摄像机实时并发，以及历史视频与实时视频瞬间检索与定位，并支持事前预警、事中报警和事后追踪，支持地图布控及地图轨迹追踪。
据了解，步态识别拥有远距离、全视角、无需配合等独特优势，但是，英国南安普敦大学步态识别方面的专家马克·尼克松曾表示：“步态识别比其他生物识别技术更复杂，因为步态识别是一种既含有生理性又含有行为性的生物特征，在模型训练时，步态识别需要基于三维的视频进行训练，而人脸识别等只需要二维图像即可。”
“‘水滴慧眼’集成地图追踪、地图布控、视频检索、实时布控等八大功能模块，基本满足公共安全领域的基础需求，可应用于平安城市公安系统、车站机场、博物馆、学校、景区、商场等，重要基础设施核电站、发电站、石油石化基地等，以及海关等场景。”银河水滴创始人兼CEO黄永祯说。目前，该系统已陆续在湖北、广东、上海等地应用。
（记者马爱平）
口述即可书写病历 智能病历质控系统来了
门诊患者数量多，病历录入占用医生大量时间，且效率低易出错；病历质控工作量大、专业性强，医院人员配置不足效率低……这些问题在传统医院中普遍存在，如何破解？近日，在2019中国医院大会上，一系列“吸睛”的“AI+医疗”新科技带来破解方案。
据美国医学会（AMA）的统计，医生职业生涯中大约35%—40%的时间用在病历书写及相关文案工作上。在我国，这些问题也普遍存在：医生键盘录入速度受限于熟练程度，效率低下，且多使用模板，无法突出患者病情特异性；内容重复较多，使得病历千篇一律，失去科研价值；使用复制、黏贴，更会大概率成为诊疗事故的诱因。
“给患者解决诊疗问题才是医生该有的价值，而不是将更多精力放在记录病历上。”中国信息协会医疗卫生和健康产业分会会长宋新举例说，在一家乡镇卫生所，一套完整的电子信息病历从采集到录入，最多时候要录入6遍，反复的录入过程中，难以想象浪费多少人力物力，多少信息从真变成了假，从原意变成了歧义。
在医疗质量管理中，病历质控是医院管理的核心部分。“由于医生资源的限制，医生在质控的实际工作中很难做到100%的覆盖，只能进行抽检。”在现场，云知声智能科技股份有限公司医疗AI产品总监孙熙告诉记者，目前我国三甲医院每天的出院患者多达上百例，病历质控工作量大、专业性强，但电子病历系统的模块仅能完成简单的形式质控，内涵质控仍需要专业人员手动完成，人力资源和业务需求形成不可调和的矛盾。
诊前候诊通常采取问卷填写方式，就诊时才可填写，人多时候常“大排长龙”造成医患双方时间的浪费；诊后需要大量随访工作，帮助患者实现自我康复与健康管理，减少医患纠纷……在诊疗服务前、中、后不同阶段与场景，都存在各类难点痛点亟须解决。
2018年HIMSS《医疗行业的发展新趋势》报告指出，借助语音识别应用，可以提高医生录入工作20%—40%的效率，尤其在工作量高、时间压力大的科室，越复杂的报告，就越能体现语音录入的价值。
记者了解到，为适应医院不同科室实际的使用需求，2016年，云知声提出“医疗语音交互解决方案”，借助智能语音识别、自然语言理解等技术，让医生通过口述即可书写病历，提升病历书写的效率。
东南大学附属中大医院网络信息中心主任史亚香在会上指出，AI病历质控系统的应用，既响应了国家医管政策，也满足了医院智慧化升级中的需求。目前，智能病历质控系统已在中大医院落地应用，病历质检覆盖率已达100%，质检缺陷覆盖面由原来的重点缺陷检查升级为全缺陷检查，质检工作提速接近10倍。
（记者谢开飞）