从2003年非典，到2020年新冠肺炎，病毒通过空气中飞沫进入呼吸道和人体开放性组织黏膜等方式快速传播导致大规模感染爆发。
医疗领域是防控治疗疫情的一线战场。两场疫情中大量医护人员因“缺乏有效装备和身体极度疲劳”导致感染。
疫情使医疗领域需求趋势更加明确
• 疫情爆发,使各地医疗资源配置不均衡，医护人员短缺,等问题集中体现。医护人员长时间高强度工作，休息时间严重不足,导致免疫力下降更容易被病毒感染，使医护人员缺口进一步加大。
• 医疗及卫生机构需要即时有效的将国家最新政策及防疫消息推送宣导给全院的人员。
• 各地隔离和封闭式区域管理要求使全国区域安保管控工作强度增大工作需求激增。
• 处于封闭及隔离管理中的公民出现食物及日用品采购配送困难，日常生活需求难以满足的刚需。
我们如何通过机器人设计满足日益增长的需求助力医疗领域呢？让我们来看看接下来的医疗场景调研分析,了解机器人为什么有能力助力吧。
如何应用机器人助力医疗领域
了解一线人员工作人员的需求
一家医院在重大疫期当中的人群关系是由医护人员、安检清洁人员、以及病人所构成，而统筹管理这一切的则是院方。因此，在前期调研阶段，我们选择的调研目标用户对象是医护人员/安检清洁人员/病人/院方。
设计调研过程
阿里巴巴机器人团队经过严谨的需求调研分析,并于医院驻点实地观察访谈在防疫场景内院方有实行防疫政策的宣讲需求,也纪录了医护/安检人员/病人分别在不同任务节点中的诉求。
透过调研梳理后,我们从用户体验旅程图中可以看到在医疗场景中各种用户的任务及活动范围,更可从风险曲线中找到用户痛点(痛点来源自各种用户在医疗场所感受到不适)以及机器人能发挥的机会点。思考能在哪些危险区域当中适当的使用机器人,来降低医疗人员在场景平面图中的风险热点处被感染的风险。
明确设计需求:避免感染、提高效率、减少繁复工作量
需求一：避免感染
我们更细部的梳理整个院方/医护人员/安检(含清洁人员)/民众在医疗场景中移动的流程,发现原有医疗场景中红色箭头之处,正是风险所在。为了抵抗疫情,必须对现有流程做改善,将医疗工作中人与人的接触点做减法,大量避免人们被感染的机会。
加入与机器人协作后的新流程中(见蓝色区块及蓝箭头的部分),我们将原本的接触点改以机器人服务顺利完成送餐,送药,辅助医护人员顺利完成任务,透过流程优化默默保护民众跟我们的白衣天使。
需求二：提高效率
在现场调研当中,我们发现在药品运送流程中,从中央药房已经分捡过一次后才到护士站,而到护士站后又需要二次分捡这些药品后,然后根据病人及病床又进行第三次分捡。大量重复分捡浪费医疗人力与时间,而且一层一层的分捡也导致误分捡的机率变高。因此,我们希望能优化分捡流程,在第一站就徹底做好分捡工作。
借由智能系统来调度机器人与机器间协作自动化配送后,可以减去原本药品在护士站中“二次分检”->“管理”->“分床分类”中的三个节点,在机器人每趟的配送流程中节省了不少时间,更是提高了机器人每趟的配送效率。
需求三：减轻繁复工作量
病房护士的日常工作例行工作包含了分检药品,巡病房,换药,答疑家属疑问等。其中, 每个病房大约要负责50-60个病人的药量,在分捡药品这块耗费大量时间：
• 分捡次数:病房每日分拣药品4次，
• 分捡总量: 高达1000份以上
• 分捡耗时:每次40-90分钟
• 分捡药品种类: 大型三甲医院口服药品种类在1200种左右，且规格复杂，无疑增加的辨识分拣和人工操作的难度。
• 医嘱用药的治疗执行占比在50%，其中口服药的分拣发放和记录占比最重
由于都是护士手工操作分捡和纪录,不仅工作技术含量低,繁复重复的分捡工作更令辨识疏漏的情况时有发生,间接影响到病人健康。
机器人如何在医疗领域大显身手？
目前阿里巴巴人工智能实验室已设计研发出具有以下语音、宣教、运送、移动、识别能力的太空梭医疗机器人,来协助人们避免感染,提高效率，减少繁复工作量,助力医疗领域。透过下图中机器人的能力对照图, 我们能了解机器人有什么样的能力协作医护人员/安保清洁人员/病人/院方,让人们工作和生活时免于接触病毒的风险。
阿里巴巴太空梭医疗机器人设计
亮点一：多格弹舱设计
病房护士在发药和病人取药时是感染最密集接触节点,因此我们设计了多格药舱,可放标准药品以及非标准药品。机器人能够在到达病房后以人脸辨识和声纹辨识病人后,给出该病人专属的药。而药舱弹出的设计,也能避免接触感染。药品也会在病人拿取后自动消毒药舱。
亮点二：无接触设计
医疗环境中有大量的病菌潜藏,医护人员及病人光是打开舱盖或拿个药瓶接触时,双手都可能沾染不少病菌,當无意识触摸口鼻时,就是细菌病毒入侵的机会了。
因此, 太空梭医疗机器人采用无接触的设计,让医护人员能在无菌空间中使用声音辨识、手势辨识及人脸辨识来操作医疗机器人,也能让病人透过以上辨识模式来开关机器人的舱门从与病人对应的格数中拿取自动弹出的药品。只要开过药舱门及药格,在关闭时就会自动消毒。
亮点三：模块化设计
由于具有模块化的设计特色,阿里巴巴医疗智慧机器人能够根据客户需求及特殊疫情时期,订制特殊传感器模块来扩展机器人额外的能力。例如透过增加空气中病毒浓度侦测模块，就能结合云端大数据，了解不同地区空气中病毒的浓度，来提醒人们避开危险区域。
总结:机器人助力医疗未来更美好
阿里巴巴人工智能实验室机器人团队希望使用机器人来大幅减少人民/医护/安全人员工作中交叉感染的机会。部分疾病轻症结合机器人远端问诊可减少感染接触机会和节省医疗耗材,而用机器人分担繁杂工作减轻医护人员来回走动和宣导的体力负荷后,更可将省下来的时间用于关怀重症病人和休息。
未来,借由历史灾难及疫情大数据结合人工智能建立防疫地图和舆情分析判断并持续完善疫情解决方案,在下一次面对重大疫情和灾难来临提前预警,遇到关键时刻时让机器人协力人们解决医疗难题。
