用人脸识别打击医院号贩子,可行吗?

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本文来自微信公众号:机器之能(ID:almosthuman2017),撰文:宇多田

这是一个能够让AI安防公司充分发挥专长的特殊公共场景。

一则北京卫健委在昨天发布的简短声明,让整个微博掀起了对「用技术整治各类贩子」的叫好声。

「北京30余家重点医院将共享 2017 年以来被公安机关处罚的 2100 余名号贩子的头像信息,身份证信息等等。未来这些人一旦进入医院,系统就能立刻监控到这些号贩子。」

对于这个决定,隔着屏幕都能感受到大部分网友拍手称快的激动表情,而「建议在全国进行推广」「干得漂亮」等相关评论均获得了高点赞数。

只不过,这一次倒没有多少人对「人脸识别」这项技术本身啧啧称奇(毕竟在公共安防领域的应用已经非常成熟,比如「张学友演唱会三抓逃犯事件」,有谁不知道…),而是纷纷怒赞「这一次是真的把技术用对了地方」。

当然,如果医院号贩子本身对你没什么触动,恭喜你,证明你应该没有经历过生着病还要凌晨三四点在医院大厅排队排到绝望的感觉。

不巧,笔者在成都上学时就经历过华西医院恐怖的挂号长队,并最终投降于大批穿梭于人群中的票贩子;

而现在北漂进行中,又因为智齿问题努力查找过北大口腔医院的超级挂号攻略……

在知乎搜「北大口腔医院」,大部分是关于挂号的话题,可以侧面说明一下北大口腔医院的挂号难度

因此,在一个曾跟号贩子打过交道的病患看来,从「整治号贩子」为切入口来解决「就医难」的部分问题,绝对是一个痛到不能再痛的刚需。

而恰巧,人脸识别系统能派上用场。

其实从技术层面来说,对于大部分人脸识别技术公司,做基于静态和动态图像识别算法的应用已经没有什么难度——

在提前录入相关人员头像信息后,一旦这个人再次被装在连廊墙角的人脸识别监控探头发现,系统在做出比对后就能立即识别并发出警报。

大概唯一不同的,就是把公共道路、火车站以及小区等常见的 AI 安防部署场景换成了医院。

「这跟很多核心 AI 安防应用场景本质上都是一样的,医院也属于公共安全领域。」因此,AI 安防技术公司澎思科技在接受机器之心采访时表示,对号贩子进行追踪,就相当于公安场景下的重点人员监控。

这也就意味着,除了「号贩子」,人脸识别同样可以帮助解决「医闹」和「识别医托(医疗骗子,譬如把人拐到小诊所去看病)」。

「像有人来医院闹事这种事情,今天来闹,过几天可能再来闹。但是如果第一次就进了医院人脸信息库的『黑名单』,可能这人第二次出现就会被保安人员密切监控。只要在出入口拍到他,系统就会马上提醒安保人员。」

同理,既然能抓号贩子,那么本来就在公安重点监控领域的「一场三站」(飞机场、火车站、汽车站以及地铁站),也能让票贩子尝到人脸识别系统的苦头。

「这些地域内的探头部署其实非常完备,只要有可以比对的数据库,抓票贩子是没问题的。」

因此,澎思的安防项目人员认为,这番类似应用的重点和难点并不在技术层面,而是在对各种贩子身份的界定上。

「很多公安项目有自己的重点监控人员库,譬如『全国在逃犯罪人员数据库』等等,这些原始数据的录入是最重要的;

所以说,这次各大医院录入的 2100 多名号贩子的信息才是最重要的。而难就难在,怎么判断这些人是号贩子。」

换句话说,建立一个专有数据库才是关键。

一方面,医院需要提供和判断相关信息,并与公安合作,才能准确获取有效数据;而另一方面,也需要患者做出积极配合,主动提供号贩子信息。

在微博上,其实也不乏一些对这项应用进行了冷静思考的网友。譬如有人就指出:

「只有数据不断更新和补充,系统才能持续发挥作用。说不定这 2100 名号贩子有一些洗手不干了,然后另一批新号贩子崛起了。」

当然,即便这项技术在监控领域的应用已经很成熟,但不见得在具体场景下就能一抓一个准。

就像即便实行了实名制也远远不能杜绝火车票贩子一样,见招拆招,是从事非法买卖的人最擅长的事。

「戴口罩呀,在医院戴口罩再正常不过了,只要遮住了大半张脸,系统就压根没用。」一位医生如此吐槽。

根据我们曾经的现场实验,当把脸部遮到 50% 以上(不透光),人脸识别系统就基本失去了灵魂;但如果戴个墨镜,有时候还是勉强 OK 的。

那么从技术角度来看,在人脸识别基础上,再叠加行为识别呢?

「虽然理论上是可行的,但是对算力要求很大,推断速度也可能变慢,投入回报比看起来不是很高。」机器之心产业分析师认为。

此外,对医院进行智慧改造,其实是一个非常庞大的场景;但对于人脸识别技术厂商来说,可以做的场景看得到边界的。

当下,面向医院场景的许多热门 AI 项目都是针对医疗手段做出的创新。

譬如,可辅助医生做出更精确诊断的 AI 医疗影像产品市场就竞争异常激烈。

因此,虽然都包含在「智慧医院」这一个大概念下,但安防公司做的解决方案几乎只能围绕「安保」和「管理」两条线展开。

譬如,海康威视早在 2016 年就推出过名为「四维一体」的医院智慧安防解决方案。

这项方案除了提供视频监控,也集成了人脸识别、门禁、一卡通以及停车场管理等系统,目的只有一个,就是对出入医院的所有人员、车辆以及重点区域(大型运营设备存放处和违禁品库房)进行可视化的监控与管理。

不过,尽管针对医院的内部管理和公共安全,人脸识别系统都可以发挥作用。但是超出「安保」的应用范围,就会有「画蛇添足」之嫌。一位相关项目负责人如此表示:

「像医院这种非核心公共安全区域,要把人脸识别应用好的关键就在于切中痛点,而不是医院没有,再绞尽脑汁给它加一个。

譬如有公司做的『电子病历』,对于医院来说可能就没必要。因为医院方不太需要你进医院就立马知道你有什么病。

现在你一刷身份证或医保卡,医院的管理系统就会获知你之前就医的各种信息,而且这套系统已经做的非常完善了,再用『人脸识别』就没必要了。」

很多人也许没想到,其实也存在另一种更让人担心的情况——

如果在医院某些场景中处理不当,「人脸识别」甚至会成为一个被黑医院恶意利用的工具。

譬如,虽然安装人脸识别摄像头有利于防止医院内部医疗纠纷暴力事件的发生,但如果一些因手术失败等问题找上门来的患者被医院故意放上黑名单,屡次被拦在门外,就会完全违背这项技术的应用初衷。

「所以说,挂号难看病难等问题,远远不是靠一项人脸识别技术就能解决的问题。」澎思认为,能把技术用的恰到好处,也需要很多附加条件。

「但是,技术总归是让整体态势向好的一面发展。」

无论如何,就像此次的「号贩子事件」,之所以再次让人脸识别获得了较高的关注度,本质上还是因为能稍微缓解一下那些感受过挂号难的广大患者发自肺腑的痛。

一位来自医疗行业的不具名人士就认为,这次举措虽然不能证实在具体实施过程中人脸识别系统究竟能发挥多么大的作用,但某种程度上,这的确证明了技术在解决这类问题上的可行性。

「再不济,对号贩子也有一定的威慑作用。」

本文来自微信公众号: 机器之能(ID:almosthuman2017),撰文:宇多田

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