为什么医院不能再等待使用AI自动化安全

更新时间：2025-04-08 05:00:10
源新闻来源：Forbes
语言：英语，所在国：美国
分类：以上都不是

加州最近提出了一项提案，要求到2027年在医院检查点强制安装自动武器检测设备。虽然这看起来像是一个地方性举措，但它所解决的问题——不断上升的暴力事件和人员短缺——却是全国性的。

自动化可以通过协助进行武器筛查等任务来缓解这些问题，减轻工作人员负担并加快操作速度。但自动化也有其局限性——它只能遵循预定义的规则，无法应对意外威胁。

我相信，AI技术可以克服这些局限性。

AI不仅能够实现自动化，还能分析、学习并适应新挑战。例如，它可以分析异常行为模式，如有人在限制区域内停留过久，而简单的自动化系统可能会错过这一点。这只是其中一个方面——AI在医院安全自动化中可以带来更多的优势。

AI在医院安全自动化中的具体应用

通过在医院中使用AI自动化，我们不仅是在应对威胁，还在预测和消除它们。这不仅仅是安全问题，更是预见性，将曾经看似科幻的东西变为日常现实。请看以下几个例子：

长期以来，武器筛查需要多名警官，一名管理交通，其他几名进行二次检查。这种方法既慢又费力，还容易出错。实际上，我经常听到一些不良分子利用这些繁忙时段悄悄溜过的故事。

现在，由AI驱动的X光机可以自动化这一过程，以无与伦比的速度和准确性扫描行李和个人，检测武器或违禁物品。这些系统减少了人工检查的需求，降低了所需的人手数量，而不会完全取代他们。工作人员仍然在高流量区域响应AI警报，而在低流量区域，自动化可以很大程度上替代人工监督。

手动验证访客徽章并在多个检查点管理访问权限既繁琐又容易出错。

AI驱动的系统通过自动扫描徽章和/或使用面部识别来验证凭证，简化了这一过程。这提高了员工效率，使他们能够专注于关键任务，确保只有授权人员才能进入敏感区域。

不合规的成本比合规高出3.5倍，平均罚款为960万美元。除了财务处罚外，违规还会导致声誉受损和患者信任度下降。

AI通过监控安全协议，确保警官遵循所需程序，并验证受限访问，确保只有授权人员进入，从而简化了合规性。它生成实时警报，并自动记录事件，为审计提供准确记录。

监控大型医院区域以发现异常行为或潜在威胁需要大量资源且容易出现人为疲劳。AI驱动的监控系统通过实时分析视频流来辅助这项工作。这些系统使用先进的模式识别技术，以高精度识别可疑活动、无人看管的物品或潜在风险。

当检测到威胁时，AI会立即向安保团队发送警报，使响应更快。通过减少对持续人工监控的依赖，AI使医院监控更加智能、快速和可靠。

AI可以彻底改变医院的安全状况，但我们必须在实施前解决准确性、数据安全等方面的挑战。

当我与医院管理人员谈论AI时，他们首先关心的几乎总是可靠性：“我们能否信任它准确运行，公平对待每个人，并遵守法规？”这些担忧是合理的——没有人希望实施一个可能无意间歧视或引发诉讼的系统。

以伊利诺伊州为例，在芝加哥地区，禁止使用面部识别技术——不仅因为隐私问题，还因为AI编程中可能存在偏见，可能导致歧视。而且要明确的是，这不仅限于面部识别。任何侵犯个人权利或损害数据隐私的AI系统都可能面临类似挑战。

那么，我们如何正面应对这个问题呢？首先，通过在多样性和代表性数据集上训练AI模型，以最小化错误和偏见。在真实条件下进行严格的测试同样重要，以识别并纠正潜在的盲点。

对于敏感数据（如患者或访客的进出记录）怎么办？这就是边缘计算发挥作用的地方。通过在医院本地处理数据，边缘计算减少了云漏洞的风险，保持所有信息的安全。

但挑战还不止于此。将AI整合到医院安全中不仅仅是部署新技术——还需要重新思考现有系统。许多医院依赖过时的传统系统，将这些系统与复杂的AI工具合并通常需要昂贵且耗时的修改。

当然，这些担忧是真实的，但它们并不是不可逾越的障碍。通过仔细规划、开放沟通和严格测试，医院可以克服这些障碍，负责任地集成AI，创建更安全、更高效的安全系统。

由于大多数医院依赖第三方提供商提供安全解决方案，选择合适的AI驱动系统至关重要，以确保它们满足需求并证明投资的合理性。

以下是我推荐的方法：

随着医疗保健领域的暴力事件升级以及像加州这样的法案逐渐成形，时间紧迫。同时，65%的美国医院正努力留住合格的员工，留下重要的安全缺口。

早期采用不仅可以帮助解决这些问题，还可以使您的医院成为安全和创新的领导者，建立信任和信誉。

(全文结束)

声明：本文仅代表作者观点，不代表本站立场，全文内容涉及AI跨语种自动翻译。如有侵权请联系我们删除。