Тепловые карты, сгенерированные ИИ, защищают пожилых людей и их частную жизнь
16 апреля 2025 года
Автор: Элиас Вольберг
К 2030 году более одного из пяти американцев будет 65 лет или старше, что сделает их крупнейшей группой пожилых людей в истории США.
Стартап из Кремниевой долины Butlr разработал платформу ИИ, предназначенную для обеспечения безопасности пожилых людей при сохранении их конфиденциальности.
Их платформа на основе ИИ использует нейронную сеть для интерпретации различных температурных данных, которые собирают датчики, стратегически размещенные в учреждениях по уходу за пожилыми людьми.
Модель затем создает инфракрасные изображения людей в реальном времени, которые, хотя и в значительной степени безликие и размытые, достаточно детализированы, чтобы помочь помощникам в учреждениях по уходу за пожилыми людьми внимательно следить за пациентами.
«Наша цель – использовать температурные данные на краю для спасения жизней, используя технологии, которые сохраняют личную информацию в секрете», – сказал Хонгхао Дэнг, генеральный директор и соучредитель Butlr.
Butlr разработала свои решения ИИ для сотрудничества с помощниками по уходу за пожилыми людьми, а не для их замены.
Модель может обнаружить, если пациент упал или слишком долго оставался в постели, и автоматически уведомляет ухаживающих, если она выявляет чрезвычайную ситуацию. Кроме того, если пациент многократно встает с кровати, чтобы воспользоваться туалетом, ИИ может отметить это поведение для ухаживающих, предлагая потенциально раннее обнаружение таких заболеваний, как инфекции мочевых путей, которые в противном случае могут оставаться недиагностированными в течение нескольких дней.
В конце каждого дня модель резюмирует активности пациентов, преобразуя тепловые паттерны в поведенческие сводки — предоставляя возможность преобразования тепловых подписей в текст. Эти подробные записи могут освободить ухаживающих, позволяя им проводить время в конце смены, взаимодействуя с пациентами, а не составляя сводки о пациентах.
Главное новшество Butlr заключается в переработке инфракрасных тепловых подписей, которые, поскольку они имеют относительно низкое разрешение, могут непрерывно фиксироваться недорогими аккумуляторными датчиками.
Эти легкие датчики легко устанавливаются практически в любом помещении. Их аккумуляторы работают около семи лет, что делает общую систему гибкой и недорогой в установке, обеспечивая при этом полные температурные карты учреждения по уходу за пожилыми людьми.
Критически важно, что датчики интегрируются с мощной моделью, работающей в фоновом режиме, которая обеспечивает интерпретацию поведения пациентов в реальном времени.
Чтобы анализировать более одного миллиарда кадров в день и около двух петабайт данных в месяц, Butlr использует карты NVIDIA GeForce RTX 2070 для визуализации данных. В облаке AWS она использует экземпляры ml.p5 Amazon SageMaker на базе графических процессоров NVIDIA H100 Tensor Core для обучения и экземпляры ml.g5 с графическими процессорами NVIDIA A10G Tensor Core для реального времени.
Модель сегментирует внутренние пространства на квадратные участки площадью два фута и принимает около 10 температурных измерений в секунду для каждого квадрата. Затем модель восстанавливает эти данные о тепле низкого разрешения в согласованные, определенные по температуре изображения в реальном времени, что дает ухаживающим достаточно информации для мониторинга поведения пожилых людей, не раскрывая – и не записывая – личную информацию.
Еще одно ключевое преимущество тепловых подписей заключается в том, что они более безопасны с точки зрения конфиденциальности.
Данные о температуре значительно менее визуально точные, чем видео. Таким образом, хотя данные, касающиеся безопасности пожилых людей, собираются, их образы не фиксируются.
«Наши модели обрабатывают высокие частоты кадров и низкие разрешения. Невозможно даже увидеть конечности человека, не говоря уже о лице», – сказал Дэнг. «При помощи нашей модели мы можем восстанавливать важные формы и понимать, что кто-то делает, не раскрывая его личность.»
Смотрев в будущее, Дэнг видит необходимость в решениях для ухода за пожилыми людьми, которая только растет.
«Все мы отказываемся признать, что стареем», – сказал он. «Но мы все стареем, и нам нужно создавать инновационные решения, потому что, если ничего не изменится, просто недостаточно обученных ухаживающих, чтобы помочь всем.»
Узнайте больше о технологии температурного картирования Butlr и ее потенциальных широких случаях использования.
Связанные ресурсы
- Сессия GTC: Повышение безопасности пациентов с помощью ИИ, обеспечивающего конфиденциальность: многомодальные DNN и VLM для обнаружения событий в здравоохранении
- Сессия GTC: Обеспечьте безопасность ваших данных и интеллектуальной собственности, улучшая производительность
- Сессия GTC: Защита и контроль ваших приложений ИИ (представлено Cloudflare)
- Контейнеры NGC: ASR Parakeet CTC Riva 1.1b
- Контейнеры NGC: Earth-2 CorrDiff
- Контейнеры NGC: NMT Megatron Riva 1b
Теги
Компьютерное зрение / Видеонаблюдение | Моделирование / Проектирование | Здравоохранение и жизненные науки | A100 | H100 | RTX GPU | Для начинающих | Новости | Влияние ИИ
Об авторах
Об Элиасе Вольберге
Элиас Вольберг является частью команды исполнительной коммуникации NVIDIA, где его основное внимание сосредоточено на рассказах о технологиях генеративного ИИ и стартапах. Перед тем как присоединиться к NVIDIA, он помогал старшим руководителям Amazon и Microsoft с их проектами в области исполнительной коммуникации. Элиас также работал в Вашингтоне, округ Колумбия, как политический писатель и юрист, а ранее в своей карьере – как журналист в Нью-Йорке.Смотреть все посты Элиаса Вольберга
Перейти к источнику
