受新冠疫情影響，各地醫(yī)院需測溫并出示健康碼才可入內。但很多老年人不會操作智能手機，導致就診困難，兒童也存在類似問題，這些都是當下醫(yī)院疫情防控存在的阻力。

　　如何采用更合理、更科學的方式來消除醫(yī)院疫情防控的阻力?中國科學院大學深圳醫(yī)院(以下簡稱：國科大深圳醫(yī)院)的做法值得借鑒。

　　國科大深圳醫(yī)院是國內知名的現代化醫(yī)院，近期，其入院口部署了多臺亞略特“數字哨兵”。通過該設備，不同人群可以選擇不同的核驗通行方式，既提高了用戶體驗感，又優(yōu)化了醫(yī)院問診通行的效率。

　　國科大深圳醫(yī)院落地的這套亞略特“數字哨兵”防疫方案有什么特別之處?

　　首先就是多維度的核驗方式。在亞略特“數字哨兵”上，既有人臉識別功能，還提供了指紋識別、身份證、健康碼等多種識別方式。值得一提的是，亞略特還獲得了數字廣東的“粵康碼·數字哨兵項目重要合作伙伴”的官方認證。

　　老年人、小孩等無智能手機的病患群體，通過刷身份證，就可快速核驗其健康碼狀態(tài)、核酸信息、體溫數值、疫苗接種情況等防疫要素，無異常即可通行，數據異常則及時反饋工作人員，整個過程只需1秒左右。

　　另外，亞略特“數字哨兵”防疫方案可實現分人群防疫通行管理。當院方內部工作人員進入時，通過人臉識別即可快速核實身份、完成測溫和健康碼核驗工作，全程非接觸，很好地保護了內部醫(yī)護人員;當病患、家屬等外部臨時人員進入時，可通過掃描健康碼或身份證確認健康狀態(tài)，快速完成核驗。內外人群分別管理的防疫通行策略，進一步提高了國科大深圳醫(yī)院的防疫通行效率。

　　值得一提的是，亞略特“數字哨兵”還支持“戴口罩人臉識別”的功能，不用摘下口罩就可以完成人臉識別的工作。據悉，其實現原理是采用人臉關鍵點的3D圖像融合技術，通過AI學習網絡實現。亞略特戴口罩人臉識別模型可以充分獲取戴口罩的人臉特征信息，如眉毛、眼睛等特征點，通過大量的神經網絡訓練獲得“戴口罩人臉識別模型”，極大提高了識別速度和準確率，確保人流通行效率和體驗度。

　　國科大深圳醫(yī)院上線的快速通行新功能，使用AI等新技術，解決了人工核驗成本高和效率低的痛點，同時改善了老人等群體的出行和看病體驗，為醫(yī)院等公共場所如何實現高效精準的疫情防控提供了一個很好的參考范本。

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