全球征文比赛分享--未来智慧医院畅想--利用Python来进行人脸识别和情绪感知

在这篇文章中，我试图找出多个领域来开发我们能够使用python和机器学习的功能。

每家医院都在努力利用技术和服务来提高其服务质量和效率。

医疗保健部门是一个非常大的、可供选择的服务领域，而python是做机器学习的最好技术之一。

在每个医院里，人们都会有一些感觉，如果这种感觉能够被计算机理解，使用技术就有机会提供更好的服务。

在这里，我们可以把这两者结合起来，在医疗部门，我正试图理解/识别各种选择，以提供更好的服务。

首先，我们可以尝试使用python的机器学习来识别人并了解他们目前的感受。比如，在医院信息系统中，每个病人至少有一张照片，使用该照片我们可以识别病人，然后一旦病人到达医院，使用视频监控和机器学习技术需要识别这个人的感觉。

在医院设施中会看到多种类型的感觉。

1）紧张

2）平静和冷静

3)   哭泣

4)  暴力的病人/亲属

5)  生病的病人

6)  高烧鉴定

像上面的情况，我们可以看到多种不同的类型。

如果一个已经登记的病人发高烧，那么使用闭路电视识别这个病人的情况，并捕捉温度热像仪，护理人员可以给予更好的支持，这在接待服务领域是非常大的区别。

如果这个发高烧的人已经是一个登记的病人，如果利用现有的照片识别这个病人，那么我们可以做多件事情。

1)如果该病人今天有预约，我们可以自动到达该病人处。

2)如果该病人被标记为自动到达，那么我们可以将体温保存到生命录入区，使用同一个摄像头，我们也可以识别身高，也可以更新生命体征的区域，这将减少护士的工作量。

3)如果体温很高，那么一个警报就会被送到急诊科，然后他们可以对该病人进行紧急支持，这将使该病人更加舒适，并减少将病毒传播给其他人的机会。

4)如果病人被确认非常紧张，那么相关工作人员可以根据他们的要求进行检查并做必要的处理。

5)如果病人在治疗后离开医院，那么服务人员会得到提醒，他们可以使病人的车辆准备好，这将减少病人的等待时间。

6)在医院里，我们可以看到一些病人/亲属会与接待处或其他一些人发生一些暴力事件，在这个时候，通常医院会宣布一个代码，所以相关的团队会去那里解决这些问题。因此，在这种情况下，尝试开始使用人工智能进行识别，并提醒相应的团队，这将减少在接待处制造更多噪音的机会。

7)一个病人被确定为更多的症状，除了发烧或与温度有关的问题，如果可能的话，确定这种情况，那么这个人通知各自的团队，他们可以在那里做更好的服务。

8)有时，如果由于任何原因，病人忘记支付发票金额，在这个时候，我们通常会使用病人警报选项来通知到期的待付发票，如果这种病人在没有预约的情况下到达医院，而不是为了他们的个人案件，那么如果确定了这个病人，那么这将通知相关团队，他们可以处理，来收取这笔费用。

9)一旦病人离开时，确定该病人并向他的手机发送祝福信息。

10)在繁忙的时候，有时相关人员可能无法识别每个人，所以他们可能无法给VIP病人更多的照顾，在这种情况下，使用人工智能，我们可以把病人识别为VIP，然后通知各自的关系团队和医生，他们可以提供更好的服务。

另一个领域是使用附近地区的摄像头和入口处的摄像头，我们可以识别救护车的车辆，如果救护车来了，作为一个紧急情况将通知各自的团队，他们可以准备好紧急支持。

根据救护车的烧杯灯是否亮起，来识别救护车的紧急情况。

上述几点都是使用机器学习、计算机视觉和Python等技术就能实现的。