为什么要把孩子的健康交给机器人?

一直以来,儿童健康都是社会上很受关注的问题。自“毒奶粉”事件被爆出,越来越多的家长将儿童健康提上了家庭日程。但在父母们的实际操作中,孩子的健康变得格外简单——只需注意饮食和生活环境的质量,身体出现异常及时送往医院即可。

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众多家长对儿童健康还是知之甚少,网上形形色色的帖子和书籍不少,可就是解答不了赤膊上阵的家长们的疑惑,例如成人的那一套健康方式究竟适不适合孩子?不同时期,孩子的保健方式是否应该有所侧重?孩子偶尔出现“不正常”的情况,究竟是疾病还是特例?

这时,许多人就开始打AI的主意。

用AI服务儿童健康,父母们需要吗?

近些年来,儿童教育、陪伴机器人频频出现,很多父母都愿意甚至期待将孩子的教育和娱乐交给机器人。但父母放心的前提是机器人即使在这两个方面出了问题,也是可以被弥补的——教育可以修正,娱乐互动也不是刚需。儿童的健康至关重要,父母们真的需要儿童的健康服务机器人吗?

国内有科学家做了一个有关于儿童保健护理系统的试验,他们选取早期发育儿童77例,分为两组。试验组予以儿童保健护理系统管理,对照组予以儿童常规护理模式。最后的结果是,试验组儿童身高、体重等各临床指标较对照组明显高,这表明了儿童保健护理系统管理对儿童早期生长发育具有显著的促进作用。

但与之相对的却是我国儿童保健护理教育的缺失。《生命时报》在北京、广州、山东、安徽等地调查发现,少年儿童的肥胖和视力不良检出率正在持续走高,厌学、网络成瘾等心理问题也日渐凸显。

于是,在儿童的健康护理日益成为所有家长心中的隐患之后,能够直接提供健康服务功能,并且伴有陪伴和娱乐功能的智能终端无疑成为了家长们的刚需。在这个特定的时代背景下,健康服务机器人已经是儿童生活场景下的必然选择。

所以,儿童健康服务机器人其实是一个亟待发掘的潜力市场——AI可以从智能影像诊断、个性化保健方案、智能健康管理等多个维度深入打造儿童保健领域的AI产品。

首先,父母能够利用AI随时监测儿童的健康情况。这类儿童健康服务机器人的造型可以是孩子们喜欢的卡通人物,它同时载有多种环境传感器,能够识别语音和理解语义,连接第三方的健康监测设备和医疗平台,还可以依赖深度学习针对某项疾病做出诊断,如自闭症的诊断。

北卡罗来纳大学(UNC)教堂山分校精神病学家Heather Hazlett就曾开发出深度学习算法,用来预测2岁前的自闭症高危儿童是否会在2岁之后被诊断为自闭症,并以88%的准确度远超准确度只有50%的传统行为问卷调查法。

其次,AI还能够为孩子设计个性化的保健方案。不同年龄的孩子的保健侧重点会有所不同,不同个体的健康指标也会有区别,所以,AI要能够建立更加丰富的数据库,了解不同时期的孩子特征。

例如学龄前儿童(6~7岁)的体格发育速度慢,智能发育日趋完善,他们喜模仿而又无经验,故意外事故较多。儿童因接触面广,易患急性肾炎、风湿病等,AI在为这类儿童服务时,就应该侧重于这类疾病的预防和监测。

把儿童健康交给机器人,还没那么容易

儿童健康服务机器人对父母和孩子有很多好处。但儿童保健机器人要落地还是有难度的。

1. 智能终端不断商业化,AI是福音还是噩梦

“AI+儿童保健”应该以怎样的形态出现才会被更多家长和孩子接受?从目前来看,作为一个长期的监测设备,可穿戴设备是一个极佳的选择,比如智能手表。有数据表明,儿童手表在2021年将占到智能手表整体出货量的30%。

但这个市场还潜藏着许多待解决的问题,主要包含两个方面,一是产品本身材质的安全,二是产品商业化带来的危险。材质安全问题主要出现在泛滥的山寨产品中,这里不再展开。下面主要介绍第二个方面。

当我们为儿童机器人添加了健康服务功能后,智能终端会从海量的数据中提取儿童的健康特征,不排除会有商家使用成熟的信息推送技术在终端内精准投放大量的儿童保健广告,引导用户(父母)进一步消费。

面向儿童的智能健康服务产品的兴起,使得一个家庭接收的商业信息会更加泛滥。如果家长没有介入产品使用的过程,企业会直接将用户对象定位为儿童,那么营销广告将直接接触到儿童。如果这个广告是某游戏的推销,那么会加剧成瘾性游戏对儿童的侵蚀。相对于成年人而言,儿童在商业化的营销中简直毫无抵抗力。

数据除了被商家拿来做营销,还有可能被不法之徒利用。以智能手表为例,《焦点访谈》就曾经曝光了儿童智能手表存在的隐患,如地图、通话被黑客侵入,导致信息外泄和定位不准等安全问题。

因此,制定行业标准和技术规范,抵制劣质产品,让儿童和家长免受有害商业营销行为的侵扰,给家长以宽心是“AI+儿童保健”亟须解决的一个问题。

2. 场景千万个,AI应该去哪里发光发热?

一般来说,提起儿童机器人,落点都会在家庭场景。有陪伴功能的机器人固然如此,但儿童保健却有着更多场景要求。

在探究中国3~6岁儿童的家庭照料和正式照料(幼儿园/托儿所)与其超重肥胖的关系试验中,我们发现,3~6岁儿童总超重肥胖率为20.99%,其中家庭照料超重肥胖率为22.08%,明显高于正式照料15.82%的肥胖率。

分析结果显示,正式照料可显著降低儿童超重肥胖的概率,原因在于,与家庭照料相比,正式照料大幅度提高了儿童参加体育活动的概率。

也就是说,其他场景如幼儿园、学校等,也非常需要儿童健康服务机器人的介入,以达到更强的监督和保护作用。而在产品的应用情景中,运动情景也是一个最大的需求项目。

当然,这不是一个简单的智能产品就能解决的问题,让除家庭以外的场景,尤其是学校重视儿童保健问题,其实更需要改变整个正式照料场景的体系。通过AI去观察、监测儿童的运动轨迹,进而让医疗方获得最有价值的健康信息,这在将来会是一个趋势。

不仅仅是把儿童健康交给机器人

上文中提到“AI+儿童保健”的应用场景不仅仅是家庭场景,还应该有更多。而这个“更多”其实应该包含更广范围的社会生活,利用AI为人们挖掘一些社会问题,为处于绝境中的儿童发声。

据Childhelp网站统计,美国每年都有超过660万起关于儿童被虐待的报告,其中28.3%的儿童受到身体上的虐待,20.7%的儿童受到性虐待,10.6%的儿童受到精神虐待。

被虐待的孩子长期处于阴影之下,即使成年后逃离了施虐者,依旧遭受着精神上的折磨。对于这些事件,如果能够及早预防、及早发现,那么就能够避免儿童被虐待的悲剧一再发生。

美国研究者在20世纪80年代曾提出,在3~6岁的儿童群体中,遭受虐待的孩子,往往拥有比同龄人看起来更成熟的面孔,“少年老成”的面孔背后,往往意味着生活的艰辛。

如果可以利用AI的人脸识别,非接触式地获得孩子的面部图像并进行对比分析,将系统与社会上的儿童救助机构连接,那么AI的儿童健康监测也能够监测到更多大家关心的内容。

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