隨著計算機與光學成像技術的不斷突破，人臉識別技術正以前所未有的速度滲透到各個領域。在醫療行業，「網際網路 + 醫療」 模式的深化發展，為人臉識別技術的應用提供了廣闊空間。儘管這項技術在醫療領域尚未完全普及，但已有諸多探索與實踐，展現出巨大的潛力，同時也面臨著一系列亟待解決的問題。

  一、人臉識別技術的特點與優勢

  (一)人臉識別技術的發展歷程

  人臉識別技術的發展歷史悠久，可追溯至20世紀60年代，當時相關報告的發表讓這項技術進入研究者視野。早期的傳統人臉識別技術經歷了三個階段：1965 - 1990年，主要研究基於幾何結構特徵和模板匹配的方法;1991 - 1997 年，多項研究成果湧現，成為技術發展的重要時期;1998 - 2013年，對真實場景下的人臉識別進行深入研究，出現了眾多利於特徵提取的方法。

  《2025-2030年全球及中國人臉識別行業市場現狀調研及發展前景分析報告》指出，基於深度卷積網絡(DCNN)的人臉識別技術是深度學習的產物，它受視覺神經機制啟發，通過提取人臉特徵點，利用網絡模型或形變模型進行分析、檢測和分類。雖然 DCNN 已成為人臉識別中優勢顯著的算法，但在實際應用中，光照、設備、面部遮擋、解析度、姿態以及被識別者自身因素等，都會影響識別的準確性，仍需進一步研究改進。

  (二)人臉識別技術的原理

  一般來說，人臉識別技術包含圖像獲取、人臉分割、特徵獲取、匹配或識別等流程。通過圖像採集設備對人臉進行檢測定位，運用技術手段提取面部特徵，再將提取的特徵與預先錄入圖像庫中的信息進行匹配，從而確定識別者身份。其中，圖像獲取和人臉分割是基礎，匹配與識別是關鍵。

  (三)人臉識別技術的顯著優勢

  在眾多生物特徵識別技術中，人臉識別技術獨具特色。其一，它具有非接觸性，識別速度快，用戶無需與設備直接接觸，通過攝像頭就能自動獲取人臉信息完成識別;其二，每個人的人臉圖像信息獨一無二，難以被仿冒，必須本人到場才能完成識別;其三，設備成本低，如今數碼科技發達，多數攝像頭價格親民，且個人手機等移動設備也配備高解析度攝像頭;其四，識別效率高，作為自動識別技術，可同時採集並識別多張圖像;其五，應用領域廣泛，除指紋識別的應用場景外，還涵蓋安防、數碼控制、智能生活、教育等多個領域，市場前景廣闊。

  二、人臉識別技術在醫療領域的應用及前景

  (一)人臉識別在醫院支付領域的革新

  2018 年年中，國內某醫院率先支持支付寶刷臉支付。國內移動網際網路醫療雖起步較晚，但發展迅速，移動支付方式多樣且安全便捷。人臉支付無需醫療就診卡和操作自助設備，讓患者繳費更輕鬆，個人帳戶更安全，還能為醫院節省人力成本，結合醫院信息系統可核對患者身份，減少醫療差錯。

  (二)人臉識別在疼痛評估中的探索

  在疼痛評估中，臉部表情變化至關重要。隨著人臉識別技術發展，利用面部表情實現自動疼痛識別成為可能。面部動作編碼系統的建立推動了相關研究，但目前自動表情技術應用於臨床仍面臨諸多困難，如疼痛表情資料庫不全面、疼痛受多種因素影響需建立不同模型、識別算法效率有待提高等。不過，新的情緒應用程式編程接口展現出一定優勢，未來在無法用言語表達疼痛的患者中，自動疼痛識別技術具有廣闊應用前景。

  (三)人臉識別在醫院管理中的應用

  人臉識別在醫院管理中展現出強大的擴展性和安全性。在安防方面，可實現人臉門禁、身份驗證、醫警聯動等功能;在就醫環節，能打擊 「號販子」，提高患者掛號成功率，減少醫療資源濫用和醫患衝突;應用於考勤系統可提升手術室工作效能，保障患者安全;用於志願者管理系統能實現志願服務的規範化和精細化，提高工作效率。

  (四)人臉識別結合個人數碼助理在護理領域的發展潛力

  護理安全中患者身份識別至關重要，個人數碼助理(PDA)已應用於護理工作，但目前與 PDA 配合使用的患者標示腕帶存在執行不佳的問題，如部分患者因不舒適不願佩戴，特殊科室患兒腕帶依從性低。將人臉識別技術加入 PDA 識別功能，可把控護理環節，分析評價科室工作，減少工作量，提高工作效率。

  三、人臉識別技術在醫療領域應用受限的影響因素

  目前，人臉識別技術在醫療領域的應用還存在諸多障礙。識別準確率方面，圖像亮度、背景區域和人臉遮擋範圍都會影響識別結果;對清晰度要求較高，光線問題、雙胞胎面部難以區分等可能導致識別錯誤;在實際應用中，過於機械化的操作可能使部分病人不願配合;隱私安全問題不容忽視，人臉信息存在被惡意泄露和遭受病毒入侵的風險;人臉結構和器官外形的相似性不利於機器區分個體;人臉的多種變化，如表情、角度、髮型、裝飾物遮擋等，也容易導致識別失敗。

  綜上所述，人臉識別技術憑藉其獨特優勢，在醫療領域已展現出多方面的應用前景，從支付、疼痛評估到醫院管理、護理等環節，都有可能因這項技術而得到優化和提升。然而，識別準確率、清晰度、患者配合度、隱私安全、人臉相似性和易變性等問題，也制約著其在醫療領域的全面應用。隨著技術的不斷創新，算法的持續優化，以及各學科領域的深入合作，人臉識別技術有望克服現有難題，在醫療領域發揮更大作用，為醫療行業帶來更高效、便捷的服務，讓患者享受到人工智慧時代的福利 。