1. <acronym id="pirhh"><pre id="pirhh"><dd id="pirhh"></dd></pre></acronym>
        1. <tt id="pirhh"><pre id="pirhh"><dd id="pirhh"></dd></pre></tt>
          <rt id="pirhh"></rt> <code id="pirhh"><object id="pirhh"></object></code>
            <listing id="pirhh"><object id="pirhh"><tr id="pirhh"></tr></object></listing>
            <code id="pirhh"></code>

            当AI进入医疗行业,人类会失去护士这个工作吗?

            图片来源:视觉中国

            让我们来继续寻找那些AI不太好替代的人类“铁饭碗?#34180;?/p>

            医疗行业中,有一个岗位的AI化与自动化一直以来备受争议。正方认为分分钟被AI取代不?#23186;?#37322;,反方却认为这是人类最稳的岗位之一,医生被取代了它都不会——那就是护士。

            ?#34892;?#20154;肯定会发现,大约从2015年到现在,各种各样的智能护士、机器人护士、AI护士系统层出不穷。近到我们身边的医院,远到世界知名学府的实验室,各种与护士相关的AI技术不断出现。于是不断有媒体和专家发出声音,认为AI浪潮很可能对护士群体产生职业挤压效应。

            与此同时,中国护士行业的实质状况,是近几年虽然注册护士人数不断增加,高学历护士比率不断扩大,但护士岗位的整体需求缺口却在不断加大。2010年,有研究报告提出全国护士缺口总额大体在120万人,而到了2017年,多种研究报告认为这个缺口已经增加到了300万以上。

            换句话说,当务之?#34987;?#35768;不是护士能不能被取代,而是能不能解决没有那么多护士的社会问题。

            想要探究AI技术与护士岗位之间的关系,我们必须先认真了解一下“AI护士”到底能做什么。知道了AI的能力边界之后,才可以客观讨论人类与机器在这一行业中的共存状况。

            大体来看,今天的AI护士可以分为两种:智能平台与机器人。

            虚拟护士

            我们知道,护士的工作是非常复杂的。而用AI技术来替代这些工作,也就自然而然出现了两种模式:一种是不会动的智能平台解决方案,我们这里?#20204;?#31216;之为“虚拟护士?#20445;?#32780;会动的自然是“机器人护士?#34180;?#36825;只是相对笼统的划分,因为“虚拟护士”也很多被制作成机器人型,方便患者与之交流,而且也常常被安装上并不复杂的移动装置。

            我们可以举几个例子,来看看“虚拟护士”们是怎么工作的。

            今天在一线城市的三甲医院中,已经可以看到一种“问答机器人?#34180;?#23427;基于AI带来的语音?#25442;?#25216;术,实现患者可以通过语音与之进行交流。其多被放置在问询台、挂号处等地方,用来回答患者问题,发放排队号码、挂号等?#21462;?#27604;如去年年底,上海仁济医院投放了智能问询机器人“小i?#34180;?#24739;者可以跟它聊天,咨询专家号、就诊时间、科室分布等问题。

            这种AI技术并不复杂,国内BAT以及科大讯飞等公司?#32487;?#20379;开源的技术接口,医院或供应商可以根据自己的需求进行开发。其价值在于能够24小时不休息回答患者问题,在实际医疗场景里其实是非常实用的。

            这可以看做基础款虚拟护士,但确实可?#28304;?#24133;度降低咨询台、挂号处等工作所需要的人力。

            而进一步作用于临床的则是病床看护系统。这类系统最早在英国产生,在日本发展非常迅猛,已经广泛应用。国内的科技公司也已经将类似方案引用到养老、医疗护理等场景。

            其工作原理,基本上是利用语音?#25442;?机器视觉摄像头,在病房陪伴患者。患者可以通过语音直接呼叫服务,比如询问时间天气、治疗情况,也可以通过系统呼叫人工服务。此外,系统还可以根据智能摄像头和传感器的观察,自动?#30452;?#19968;些状况,比如患者突然跌倒、患者需要换药等等,来通知护士站进行处理。

            这类解决方案相对复杂,需要在病房建立一整套的传感与?#25442;?#35013;置,但价值在于可以解决很多病人无人陪床以及夜班护士不够?#37027;?#20917;,降低病患的突发情况处置不及时风险。

            而在进一步发展中,病房看护AI也在向病房陪伴机器人、养老陪伴机器人方向过渡,从而可以完成被看护者更复杂的指令。

            比这再复杂一点的,就是让AI直接参与到护士系统的运算与决策当中去,让AI护士直接升级为“AI护士长?#34180;?/p>

            这并非不可能实现。2016年,有媒体报道麻省理工计算机科学和AI实验?#19994;?#19968;个研发小组日前正在研究一款可为医护人员提供建议,帮助护士系统在复杂情况下进行决策的机器人。

            时至如今,这款名叫Ginger的AI系统已经在以色列等地的医院中实?#37322;?#20837;使用。

            Ginger虽然外形是款机器人,但主要承担的工作还是软件层面的。它的工作原理,是将医疗机构中的护士资源调配进行数据化,从而在任务调配中?#19994;?#36164;源的最?#25490;?#32622;。比如某个手术应该调配哪位护士;如何?#25165;?#24037;作能够在医护工作者的工作与休息间达成平衡;如何分配床位等?#21462;?#27492;外,Ginger还在不断添加更多AI能力,它就像一个护士系统的大脑,为医疗机构提供建议。

            听起来还不错对不对?而在“虚拟护士”之外,一些造价更昂贵,但也更?#34892;?#29575;的护士也在来的路上。那就是我们在无数科幻电影中见过的“机器人护士?#34180;?/p>

            机器人护士

            由于护理本身是一个精细要求程度高、但偏于重复性的工作,所以很久以前就有人开始思考能不能用机器人来执行护理工作。

            早在几年前,英国、日本等国家就开始在医院中引入机器人护士,当时的解决方案还相?#32422;?#21333;,差不多相当于医用物流车。机器护士主要承担在医疗部门与病房间递送医疗器械、传递纸质文件的任务。

            而AI技术的成熟,让机器人护士的能力得到了极大的延展。比如人类可以直接与这些机器人对话、机器护士可以通过机器视觉来识别外物,自主判断医患需求并提供服务;而且识别能力与数据智能化处理能力,还让机器人护士在精准度?#31995;?#21040;了巨大的提升。很多由护士完成的精密工作也可以交给机器。

            从几个案例中,我们可?#28304;?#20307;理解机器人护士的工作性质。当然机器人护士的解决方案非常多,能力也千差万别,这里只是示例。

            提起机器人护士,无法绕开对机器人疯狂痴迷的日本。虽然日本机器人?#37027;肯?#22312;于机械制造,但医护机器人领域已经越来越多见到AI的身影。

            比如机器人护士界的颜值担当,著名的机器熊。这款日本理化学研究所与RSC合作研发的机器人护士。它的能力是“公主抱?#34987;?#32773;搀扶病患,从而帮助病患洗澡或者坐上轮椅等?#21462;?#22312;老龄化?#29616;?#30340;日本,机器人护士正在得到高速发展,而机器熊的特质在于利用AI视觉+传感系统,它可以相对准确地判断病?#32487;?#20195;、速度与空间关系等,从而变成一只足够温柔的熊,不会弄伤老人与儿童,同时也替代人类护士完成了这项最吃力的护理工作。

            而在国内,更多机器人护士的工作还是集中在物流上。比如去年年底,协和医院引进了物流机器人“大白?#20445;?#20027;要负责手术间所需要的物资配送。

            根据数据的显示,一台机器人可以负责20个手术间所需要的医疗器械、药品与文件配送,跑一趟只需要不到两分钟。?#26377;?#29575;上看,一台机器人相当4个人类配送员。最重要的是,通过数据标记的识别与智能运算,物流机器人基本可以实现零失误。这解决了一个十分重要的问题:手术?#36951;?#38169;东西很可能造成?#29616;?#21518;果,但人类显然是无法保证永远不出差错的。

            另一个机器人护士的主要能力,是配药与物?#20351;?#29702;这类高精度和高重复性工作。从机器的角度看,这类工作的本质是物理识别与数据匹配,显然可以通过AI识别+高精度机器臂来解决。

            这一类工作的更大价值,是让医院中很多高危工作可以用机器人来完成。

            比如去年上海仁济医院,就在日间化疗?#34892;?#24341;入了配药机器人。由于化疗?#34892;?#30340;药物往往有毒副作用,因此配药是绝对的高危工作,尤其孕妇绝不敢尝试。而通过可以自主识别药物、并能判断药物多少的机器人?#21019;?#26367;这一工作,放化疗类医疗部门的人力问题或许能得到极大缓解。并且相对来说,AI机器人的配药准确?#23460;?#20250;高于人类护士,对于药?#25151;?#23384;的把握与预测能力也更为精准。

            不难看出,近两年随着AI的爆发,医疗场景中实用机器人技术的案例也在不断扩大。但是AI+机器人这样能够24小时保持高准确率的“新护士?#20445;?#30495;的能够一举替代人类护士吗?

            恐怕还有点难。

            护士的工作性质,与AI的能力/成本边际

            AI护士或者机器人护士,最大的挑战想必大伙都知道,那就是人类护士需要处理复杂的医患关系,需要依靠经验和观察来与病患沟通,承担着医疗机构与患者间的信息与情感?#25442;ァ?#36825;些显然是AI护士无法完成的工作。

            这也是很多专?#36951;?#26029;人类护士会比人类医生更晚消失的依据——毕竟医生绝大多数工作是可量化和逻辑化的,临床护士?#21019;?#26377;强?#19994;母行?#33394;?#30465;?/p>

            而实际上,护士工作难以被取代的原因还不止如此。从上面那些案例就可以发现,护士的工作相当复杂,无论是医疗系统还是护理机器人,都只能设定相对单一的工作目标。再昂贵与高科技的机器人,也不可能取代一个初级护士的全面工作。

            这样的现?#30331;?#20917;,极大限制了AI护士的能力/成本边际:能力不全面与成本极高?#28023;仁?#21307;疗机?#22815;?#26159;会选择培养?#25512;?#29992;人类护士。

            而从AI与人类的协作关系上看,护士领域人类实际负担的是一个极其复杂的工作集群。其中有一些可以被AI+机器人所替代,一些绝对不行,一些可以人机协作方式达成更好效率,还有一些可以替代却可能造成成本过高,效率降低。

            因此上,AI护士在今天主要任务还是担任帮手,替代部分低智力密度和高强度岗位,而不是取代任何一个护士的综合工作。

            此外,AI护士与医护机器人的成本问题,对于?#34892;?#21307;疗机构来说依然是很大的负担。比如一个配药机器人成本要在几百万人民币,大医院可以依靠患者众多摊薄使用成本,?#34892;?#21307;疗机构显然还是倾向将资源投入到核心医疗器械的采购当中。

            而从AI医护这个行业发展上看,短时间出现具备综合能力、成本合理、适合大规模复制推广的AI护士解决方案,?#19981;?#26159;不切实际的。

            目前,医疗机器人的技术发展非常不平衡,缺乏统一的模块化系统与行?#24403;?#20934;,各国技术优势与发展方案也不平均。这直接导致供应商往往只能提供某种解决方案,医疗机构也只能这边采购一点,那边采购一点,?#30475;?#22686;强某个领域的智能化能力,无法实现大规模医护工作被AI所替代。

            ?#38750;?#26469;说,AI在今天更像是给白衣天使们提供的新工具,只是?#34892;?#26159;机器人形态,?#34892;?#19981;是。比如智能穿戴设备、与病历关联的人脸识别系统,以及主动警报呼叫系统,都在从各方面提高着护士的工作质量与效率。

            也就是说,从发展趋势上来看,今天的AI化首先是对护士行业极为有利的。比如应对护士工作中的职业危险,无论是配药机器人、患者智能识别系统,还是医患纠纷情况下的主动报警能力,都解决了突出的行业问题。

            而接下来一步,是利用AI与机器人提供的综合护理能力,缓解?#29616;?#30340;护士岗位缺口,让护士从业者能够从劳动密集型工作中解脱出来,专注于临床护理与病患沟通等复杂工作。

            而在更远的将来,从?#32454;?#24847;义上来说,护士岗位的整体数量被AI压缩,是一个大概率?#24405;?#20294;这需要非常漫长的过程,需要科技行业、医疗行业、社会系统的配合与协调。

            路还远着呢。

            我来评几句
            登录后评论

            已发表评论数()

            相关站点

            +订阅
            ?#35753;?#25991;章
            天辰线上娱乐

            1. <acronym id="pirhh"><pre id="pirhh"><dd id="pirhh"></dd></pre></acronym>
                  1. <tt id="pirhh"><pre id="pirhh"><dd id="pirhh"></dd></pre></tt>
                    <rt id="pirhh"></rt> <code id="pirhh"><object id="pirhh"></object></code>
                      <listing id="pirhh"><object id="pirhh"><tr id="pirhh"></tr></object></listing>
                      <code id="pirhh"></code>

                      1. <acronym id="pirhh"><pre id="pirhh"><dd id="pirhh"></dd></pre></acronym>
                            1. <tt id="pirhh"><pre id="pirhh"><dd id="pirhh"></dd></pre></tt>
                              <rt id="pirhh"></rt> <code id="pirhh"><object id="pirhh"></object></code>
                                <listing id="pirhh"><object id="pirhh"><tr id="pirhh"></tr></object></listing>
                                <code id="pirhh"></code>