李飞医疗队AI家用系统原理

1. 系统组成部分和工作方式

李飞飞团队研发的AI家用系统主要包括安装在家中的摄像头和智能传感器。这些传感器包括摄像头、深度传感器、热传感器和可穿戴传感器（例如FitBit）。当传感器捕获到数据时，系统会将这些数据发送到一个安全的中央服务器进行处理。

2. 隐私保护措施

在保证功能的同时，隐私保护是这个系统设计中的重要考量。团队采用了多种方法来保护用户的隐私，例如给边缘设备配备了加密磁盘，使用面部模糊处理等手段删除涉及用户隐私的数据，然后再将数据加密后传输到云中。此外，服务器也需要符合健康保险携带和责任法案（HIPAA）等相关规定。

3. 数据分析和模型开发

一旦数据到达服务器，团队中的临床医生和人工智能专家会对这些数据进行分析和注释，以此来开发机器学习模型。这个模型可以计算出用户的健康状况是否恶化，但并不会对用户的所有日常活动进行深入和广泛的分析，而是要在实用性和隐私安全之间找到平衡。训练后的模型可以部署到边缘设备中，在本地运行，形成一个闭环系统，以确保数据不会泄露出去。

4. 持续更新和优化

然而，这样的闭环系统无法对模型进行进一步的更新和提升。为了解决这个问题，团队正在设想使用联合学习和无监督学习的方式，即无需人工注释，就对每个边缘设备上的模型进行更新，以适应新环境，并提高鲁棒性。通过联合学习，团队可以将安全攻击对象仅限于设备本身，从而减少针对云的隐私和安全威胁。

5. 系统的应用场景和目标人群

该系统最初是为老年人护理而设计，在大规模隔离的时代将是健康监测的理想选择。它的主要目的是帮助老年人更好地享受到家庭成员或医护工作者的照顾，尤其是在新冠疫情暴发期间，保护老年人的最佳方式是减少与其他人的接触。

6. 系统的道德、隐私和安全考量

在项目的研究和部署过程中，团队必须对道德、隐私和安全方面进行全面的考虑。李飞飞强调，这些传感器并不是用来做诊断决策或者取代临床医生的，而是可以持续出现，随时关注住在家中的老年人，并及时向临床医生和家庭成员发出健康预警。