环境智能技术似乎将成为人工智能的下一个前沿领域。
医疗场所正在迅速采用环境智能AI系统，这些系统安静地观察并协助临床护理。例如，"AI记录员"使用室内麦克风和传感器自动捕捉医生与患者的对话并起草医疗记录。
公司Smart Meter最近推出了iAmbientHealth，这是一种基于雷达的系统，无需摄像头或可穿戴设备即可监测心率、呼吸和运动，有可能提前一周检测到健康状况的下降。
此外，在德国，医疗初创公司Hypros一直在与Google Cloud合作，帮助医院开发用于紧急情况（如离床跌倒和谵妄发作）的AI辅助患者监测系统。
在德克萨斯州，休斯顿卫理公会医院已将环境监听AI从诊所引入急诊和住院环境，自动记录医生与患者的对话。
该医院还通过与Apella公司合作，试点"环境智能"病房，该公司使用摄像头和AI技术追踪"手术室内的所有内容，从切口开始时间到使用的手术器械"。
全州范围内，德克萨斯医院协会于2020年与care.ai合作，引入"自我感知房间"系统，实时持续监测患者和工作人员活动。这些项目说明了环境智能技术如何悄然重塑德克萨斯州的医疗服务提供方式。
这种技术转变有望提高护理质量和效率，但也引发了关于知情同意、数据隐私以及监控悄然扩展到医疗保健领域的疑问。
白宫的《人工智能权利法案蓝图》呼吁建立防止算法歧视的内置保护措施，并要求制定更清晰的数据使用政策。然而，实施往往落后于创新。
目前，建立信任的大部分负担落在医院等地方机构身上，需要通过透明沟通和社区参与式设计来实现。
建立透明度始于承诺与患者和工作人员就收集哪些数据、如何使用以及谁有权访问进行清晰、日常的交流。德克萨斯儿童医院创建了AI治理委员会，以帮助确保其AI工具的透明度并保护患者隐私。
在较小范围内，采用"解释权"框架的医院将允许患者请求以简单语言总结AI生成的决策如何可能影响其护理。
治理不必看起来像一个利益相关者委员会在闭门会议上代表他们打算服务的社区做决定。
社区参与可以简单而有效地创建开放论坛，让患者、临床医生和当地居民在部署新技术之前表达关切和期望。
信任不仅仅是通过保证技术有效来获得的，而是通过最初使用技术的原因的清晰度来建立的。
随着德克萨斯州医院继续采用环境智能，真正的创新将不在于技术本身，而是如何围绕它建立透明度和社区参与。
Dr. Jarrel De Matas是德克萨斯大学医学分部的助理教授。
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