人工智能和深度学习让机器人在医院工作

编辑注释：即使在情况最好的时候，医院也可能会出现医护人员短缺和患者拥挤的情况。在危机期间，将医护人员从日常事务中解放出来的需求与日俱增。这就是为什么机器人和人工智能在医疗设施中变得日益重要原因。

MROBOT 凭借智能的自主机器人 Noah 保持着领先优势，它可以穿梭于医院的任何地方并往返运送物资。此外，Noah 通过减少人类直接互动的需求，将有助于降低医院工作人员的健康风险。

请阅读全文，以了解最先进的自主机器人在当下和未来如何智能地满足医院物流的苛刻需求。

一名护士在向手术室报告之前，指示人工智能 (AI) 增强版机器人进入仓库挑选手术器械及其他物品。在所需物品都打包进其装载件之后，此机器人在没有辅助的情况下自动导航至电梯。并且，此机器人甚至还可以与电梯系统交流以到达正确的楼层。

在医院部署机器人是为了应对日益增长的挑战（特别是在中国）。医院每天都要使用大量的亚麻布、手术器械、实验室标本和其他物品。

从库房现场到手术室的过程中，绝大多数此类物品都由人工搬运。他们还需要清理从脏亚麻布到医疗废物的所有垃圾，从而形成了医院闭合环路供应链管理系统的另一体系。

由于中国在未来五年内会新建数千家医院，因此不论是从物质方面还是物流方面而言，挑战范围都会随之扩大。使用人工智能和计算机视觉的机器人则有助于克服这些挑战。

虽然还有其他方法（如气动设备和轨道物流）可以减轻医院职员的负担，但在这些方法中既不能携带大型、沉重的负载，也无法做到自行行动。同时还需要翻新物质设施，而机器人却可以分享人类使用的同一走廊和电梯。

负责运输的人工智能机器人

木木机器人的名叫“诺亚”的医院物流机器人远不仅仅是智能自动运输车辆。木木机器人开发的该系列的机器人正在上海市儿童医院和亚洲的几家其他大型医院里努力工作着。其载重量可达 300 公斤，不仅能优化医院供应的运输，还可以让医院职员完成更有价值的工作，同时降低成本（图 1）。

“诺亞”运行机器人操作系统 (ROS) 这一可在各种平台上创建复杂行为的开放灵活的框架。此系统使用语音交互来接收和确认订单，并通过计算机视觉获取环境意识、导航方向，以及绕过障碍。以上所有功能均需要在边缘计算。

木木机器人的研发总监 Scott Liang 说：“机器人需要相当大的处理能力和可靠性才能达到这种行为水平”。“这恰巧也是我们使用英特尔^® 技术的两个原因”。

“诺亞”的人工智能导航功能是通过目标检测进行训练的。此训练有助于机器人映射未知环境并估计自己在其中的位置。数据关联会将传感器的观测结果同地标相匹配，并使用环路闭合识别先前访问过的地点。

教育“诺亞”检测并定位障碍物以避免碰撞也十分必要。为此，多个传感器的数据会得到实时收集。然后，神经网络技术将用于指示“诺亞”如何规划一条预测和绕过障碍物的路径。

Liang 说：“我们使用 Caffe 和 TensorFlow 作为训练框架”，“与其它选择相比，借助英特尔^® Movidius^™ 技术可以实现更快的速度，同时还可以节省 30% 的 CPU 资源。我们还使用英特尔^® OpenVINO^™ 在边缘进行深度学习推理”。

有几种方法可以帮助确保只有授权人员才能使用“诺亞”持有的物品。这些方法包括密码、RFID 和指纹识别，并且还计划在未来进行面部识别。

从绕过障碍到提升物流效率

不必对“诺亞”可以优化医院物资运输感到大吃一惊。木木机器人拥有 300 多项与机器人导航、计算机视觉、绕过障碍物以及多传感器融合相关的专利。它也是唯一一家在医院物流类别方面受到“中国机器人认证”的公司。

除了导航和交付所需供应外，“诺亞”还可以使用数据改善其整体操作。它可以自动收集和保存物流数据，并将其上传至云端。“诺亞”通过使用数据分析和人工智能优化了劳动力和材料收集，提高了工作效率并降低了成本。与传统使用的纸质记录相比，这也带来了巨大的改进。

“诺亞”还提供可视化和预测分析。用户可以根据需要筛选数据。例如，管理者必须始终了解医院供应的总体情况。而支持人员则倾向于在精确的时间范围内，关注与部门内特定物品相关的细节。“诺亞”可以根据用户喜好自动生成相关图表。

重新调整职员

随着医院内医疗供应和其他物品运输量的不断增长，依靠人工执行这些任务已经不再现实。护士需要负责病人并辅助医生，因此没有时间。搬运工和其他人可以通过搬运病人而非物品来完成更有价值的工作。

Liang 总结道：“医疗人员工作繁忙，过度劳累。但供应运输却从不停止。一个机器人即可完成多达三个人的工作量，在医院物流运输上使用机器人可谓是恰到好处”。