人工智能的研究往往涉及對人智能本身的研究。其它關于動物或其它人造系統的智能也普遍被認為是人工智能相關的研究課題。人工智能目前在安防監控內，得到了愈加廣泛的發揮，尤其是在機器視覺、深度學習、智能算法、控制系統、仿真系統中得到及其廣泛的應用。
根據國外的研究報告顯示，目前在歐洲，如果你在某家醫院里，都有20%的幾率感染病毒，而其中一個主要原因就是缺乏衛生環境。盡管在醫院里，到處都是消毒劑和酒精，但是似乎并沒有起到多大的作用。

而最近一項最新的研究似乎找到了這種問題的解決辦法，那就是使用深度攝像機和計算機視覺系統來，在追蹤某兩家醫院病房中的各種人員，并且在自動識別身份之后分配凝膠洗手劑。如果這項研究取得成功，那么未來將會在更多的醫院里推廣，力求改變在醫院中出現的后天感染問題。
“我們正在努力解決醫療領域的一些黑暗空間，而這只是解決問題的第一步。”瑞士洛桑聯邦理工學院的Alexandre Alahi表示。
  在最初的研究中，研究人員選擇了繁忙的周五午餐時間段，并且在走廊安裝了可以俯瞰整個空間的攝像機，并且還在病人的房間和清潔凝膠處收集圖像。在所有記錄的170位進入病人房間的人員中，只有30人正確的使用了清潔凝膠。
  然后，研究小組使用了80%的圖像來訓練系統自動識別檢測醫護人員，追蹤他們在不同的攝像機之間、從一處到另一處移動的過程，并且監控醫護人員手部的清潔衛生情況。一旦系統訓練完畢，就會在剩余的20%圖像來完成系統測試，并且判斷醫護人員是否在清潔雙手的情況下進入配藥室，準確率達到了75%。
 

  在普通的醫院，通常會有一個專門的人員來手動收集記錄這些數據，當時人工記錄的準確率通常只有63%。而準確率只是其中的一個方面，另外一個需要注意的因素就是清潔凝膠的使用頻率。畢竟人工統計無法記錄連續的圖像，畢竟每個人都會在不同的地方出入，但是攝像頭系統可以。
  愛荷華大學的Philip Polgreen表示：“你不能用人類觀察的方式來解決問題，我們需要一種真正有用的方法。”他利用了可穿戴設備技術來檢測在醫院中活動人群的手部衛生，并且在觀察中發現了一些問題。比如大部分人都更注意手部的清潔，其中部分特殊的人群手部清潔更重要。
“我們發現，如果你能改善一些人的喜歡，那么最終的效果要比你原本計劃的平均水平還要高，而這可以緩解某些疾病疫情的蔓延。”Polgreen表示。
不過這種系統還一個明顯的問題，那就是隱私，畢竟需要用攝像頭持續對醫院進行監控。當然，深度攝像機系統重點關注的信息是一個人的位置，而并不是長相。因此相關的信息會通過人類無法識別的馬賽克技術處理。

  同時在這分布在醫院的攝像頭還可以起到其他的作用，比如人工智能技術已經被證明可以用來探測生命體征，而這可以直接在醫院里完成。“我們不能保證所有房間里24小時都有醫生，但是卻可以在每個房間和走廊里安裝一位人工智能醫生，來完成一些同樣重要的工作。”

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