医学人士建议，洗手时间需达到 30 秒，约等于唱两遍《祝你生日快乐》。但是对于一线工作人员，我们很难要求他们在结束连续 12 个小时的高强度工作后保证 30 秒的洗手时间。
诚然，确认医生手部消毒状况、病房清洁状况和可用的病床数等这类琐碎的防护措施常常是单调乏味的工作，但它的确有助于新冠肺炎这类传染性疾病的防治。
DARVIS 成立于 2015 年，是一家来自旧金山的人工智能公司。它将上述工作自动化，将医院变得“更智能”。由此，医护人员有更多时间护理患者，同时也能使他们对于自我防护“更放心”。
在新冠肺炎疫情爆发的一个月内，该公司便开发了新冠肺炎感染控制合规模型。该模型提供了一个确保医护人员穿戴个人防护设备并遵守卫生规程的架构，即使新冠肺炎疫情让医护工作更加繁忙，该架构依然可以有效运作。该系统还可以同时提供其他信息，如可用病床数和其他设备可用性。
DARVIS 是数据分析可视化信息系统英文名称的缩写。它配备了 NVIDIA Clara Guardian 应用程序框架，并采用了先进的机器学习和计算机视觉技术。
该系统通过光学传感器收集图像和声音并进行分析，提醒医护人员床褥的清洁情况、防护用品是否佩戴完好等相关信息，并且所有反馈记录都是完全匿名的。
DARVIS 的联合创始人兼首席执行官 Jan-Philipp Mohr 说：“这只关乎规则而非监视医护人员，我们在可能存在风险的地方给予他们反馈，对于医护人员和患者双方都是一种保护。”
*DARVIS是NVIDIA初创加速计划会员。该计划旨在帮助从事人工智能和数据科学的初创公司加速产品开发、原型设计和项目部署。
医院越“聪明”越好
DARVIS 产品副总裁兼人工智能团队负责人 Paul Warren 表示，医院的自动化管理对于挽救生命和效率提升至关重要。而随着疫情的肆虐，医院的智能化需求变得更加迫切。”
Warren 说：“我们与医生、护士、运输人员等一线护理人员进行了交流。希望了解他们日常工作中有哪些是特别枯燥乏味或是特别复杂的。如果我们能够及时地将这些工作自动化，他们就能够更加高效地完成工作。这最终有助于提升患者的治疗效果。”
DARVIS 不仅帮助降低成本，还能挽救生命。美国疾病控制与预防中心（ CDC ）的数据显示，在疫情爆发前，美国医院每年在传染性疾病的直接医疗费用便达到了近 450 亿美元。随着新冠肺炎的全球大流行，这一费用必然上升。 Mohr 说：“智能化的医院可以通过优化感染控制措施和最小化疾病传播减少这部分费用负担。”
DARVIS 使用了 NGC （ NVIDIA GPU 加速软件容器注册表）上优化的 PyTorch 和 TensorFlow 来节省训练和部署设备所需的成本和时间。
Warren 表示：“NVIDIA 致力于优化深度学习解决方案，这改变了我们的行业规则—— NGC 极大地简便了基础架构环境的构建和维护工作。”
DARVIS 当前的集中化方法涉及深度学习技术。该技术在 NVIDIA GPU 驱动的服务器上进行了优化，后者则运行在医院数据中心大型工作站上。
Mohr 表示，随着用户数量的增加， DARVIS 还计划在边缘 AI 嵌入系统（如 NVIDIA Jetson Xavier NX ）上使用 NVIDIA DeepStream SDK ，从而分散式地扩展业务，覆盖更多医院。
相同的技术，更多的可能性
DARVIS 最初只是一家专注于跟踪床位和库存的企业，用户的反馈促使他们将平台扩展到不同的需求领域。
他们使用相同的技术开发了各种设备用来评估 PPE 的合理使用，分析医护人员是否遵守感染控制措施以及手术室所需的仪器。
随着 DARVIS 团队不断在全球医院扩展和部署他们的产品，他们将继续探索设备的更多可能性，并在人工智能领域探索更多未知。
访问 NVIDIA Clara 开发者页面，了解更多关于 NVIDIA 的医疗保健应用程序框架。