曾多年使用医疗保健专业人士后,Laurel Riek博士和她的团队发现,医院最繁忙,最拥挤的地区是急诊部门。在“ed”中,一些医生和护士必须快速评估和治疗广泛的疾病和条件。

“即使在预剖腹产时期,患者也可能位于走廊中,”Riek博士告诉技术简介.“还有很多不同的人——医生、护士、技术人员、急救人员、家庭成员——这不仅增加了拥挤程度,还增加了人群的认知负担。”

现场足够困难,让人类驾驭,更不用说一家医院的最新助手:人形机器人。

机器人在世界各地的医院中使用得越来越频繁,特别是由于医生正在寻找提供Covid-19护理的方法,而不通过人类接触传播疾病。

2020年初,一个名为“汤米“被用来在位于意大利的医院提供供应。基于西班牙的PAL机器人,同样地放置了他们的Tiago交付和Tiago输送机器人在巴塞罗那的两家医疗机构

(下图:观察机器人Moxi在达拉斯德州健康长老会医院的运作情况。)

然而,对于像汤米和Tiago这样的机器人,要通过繁忙的急诊部门找到他们的方式,他们必须了解环境,以及在其中发现的人群。

加州大学的计算机科学家圣地亚哥已经开发出一种更精确的导航系统,可以让机器人更好地适应繁忙的临床环境,特别是急诊室。简单地说,“安全关键深度Q-Network”,简称SafeDQN,会发现做关键工作的团队,然后绕过他们。

SafeDQN的一种算法着眼于医院集群的两个因素:一组有多少人,他们移动的速度有多快。

例如,当病人的病情恶化时,一个小组立即聚集在他们周围提供援助。在这种情况下,临床医生的动作是快速、警觉和精确的。

导航系统检测到这种情况,然后将机器人指示避开。

UCSD使用YouTube上的视频对算法进行训练,其中包括纪录片和真人秀的片段,比如《创伤:急诊室里的生活》(Trauma: Life in The ER)和《波士顿EMS》(Boston EMS)。这700多个视频可供其他研究团队训练其他算法和机器人。

该团队由Laurel Riek教授和博士领导。学生Angelique Taylor,详细介绍了他们在5月30日至6月5日在中国西安举行的机器人和自动化国际会议的纸上的调查结果。

“我们的系统旨在处理在埃德的最糟糕的情况,”泰勒说,泰勒说,泰勒在计算机科学与工程系中的瑞克医疗保健机器人实验室。

研究人员在仿真环境中测试了算法,并将其对其他最先进的机器人导航系统进行了比较。根据UCSD工程师,SAFEDQN系统在所有情况下生成了最有效和最安全的路径。

在一个简短的问答技术简介下面,RIEK博士在改善导航能力时谈论医院的机器人的新兴作用。

技术简介繁忙的医院环境的部分是如何挑战机器人来检测和导航的,以及您的技术如何解决这些缺点?您的机器人如何能够比其他机器人更好地导航?

月桂里克•博士:在本文中,由我的博士学生Angelique Taylor领导,我们探讨了机器人如何理解和在ED中的型号的问题的问题,特别是关于患者敏锐度。在这里,我们观察到,高度敏锐的患者(例如,有心脏病发作或中风的人)可能会有更多的医疗保健工人,他们迅速移动。我们使用直觉来设计我们的系统,称为SafedQn,它允许机器人了解任务医疗工作者的那种是从事,因此他们不会中断救生护理。

对于我们的评估,我们模拟了四种场景或地图,其中机器人在繁忙的ed中将电源提供给临床医生。每种情况都包括高度患者在走廊中处理的地方,以及临床医生可能治疗低敏锐患者的其他地方。需要确定最安全的路径所需的机器人(不中断高度敏锐的患者),同时也是最快的。

技术简介:您是否将系统与其他现有导航方法进行了比较?

月桂里克•博士我们将我们的系统与三种传统的导航方法进行了比较,这三种方法没有考虑到患者的视力水平。这些包括:1)随机散步,一个机器人导航通过随机选择一个行动,直到达到目标,2)*搜索,它使用简单的规则(启发式)寻找最短路径,和3)迪杰斯特拉算法,该模型世界中的节点图,然后尝试计算最短的图。

我们发现SafeDQN为移动机器人在模拟ED环境中导航时生成最安全、最快的路径。它显著优于Random Walk、A*和Dijstra。据我们所知,这是第一次为机器人在安全关键设置中提出了一种敏锐度感知导航方法。

技术简介未来十年,您对医院的机器人设想了什么职位?

月桂里克•博士:与临床医生和患者共同精心设计的机器人系统,并真正理解护理交付的上下文,可能有助于减少医疗工作者的工作量和改善患者体验。目前,急诊科工作人员大约每6分钟就会被打扰一次,这对患者的安全、专利体验和医疗工作者的健康有巨大的负面影响。在这里,机器人可能会为医护人员取用品或设备,或者给病人送食物和毯子。然而,在执行这些任务时,这种机器人上的传感和导航系统必须考虑到患者的灵敏性,以免成为额外的干扰源或本身构成安全风险。我们的工作旨在解决这一差距。

机器人也有可能为感到孤立的病人提供帮助——也许可以将他们与家人和朋友联系起来(例如,在轮子上进行视频聊天),或者向他们提供最新的护理信息(“你将在10分钟内接受x光检查。”)。对某些人群来说,在没有医疗工作者或志愿者的情况下,类似宠物的机器人可能能够提供安慰和支持。

技术简介:你在哪里测试过这个系统?患者和医生的反应是什么?

Riek博士:迄今为止,我们在仿真中测试了该系统,但计划今年夏天在现实的医学培训中心测试它。我们的临床同事非常支持帮助塑造我们的系统设计,并渴望测试它。我们还期待着与患者和家庭成员合作,因为它们也是重要的利益相关者。重要的是我们设计的机器人可以访问,可以理解和用户友好。我们正在探索几个切线项目的这个问题。

技术简介:Covid-19如何影响你的工作并证明了重要性?

Riek博士:在大流行开始之后,我有六个临床同事,他们都在不同的专业中工作,写信给我问我是否可以建立他们在医院支持远程医疗的机器人。因此,我们开始了几个新项目,这些项目正在探索我们如何通过这种方式使用机器人。在这里,我们专注于两个关键的想法:1)通过设计低成本的远程医疗机器人来解决健康权益,因此他们更易于获得较低资源的医院和诊所,以及2)建立能够提供触感的机器人。在这里,临床医生能够远程进行体检,以及孤立的患者觉得更多地与临床医生相连,超越平板电脑上的面孔。

这项工作(SAFEDQN)特别相关,因为它在ED中的Corltualualize Carch Delivery,这是Covid-19的前线。考虑到这一背景,以及如何建立有用的技术,对目前的大流行和超越有用。

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