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机器人在上海医院输液室上岗!医院护士:以前每天弯腰900次

核心提示:机器人会取代医护人员吗?业内人士认为,不是“取代”是“协作”,聪明的机器人可以成为医护人员的好助手。这几天,前往上海市同
发布日期:2021-11-25   来源:劳动观察   作者:劳动观察
机器人会取代医护人员吗?业内人士认为,不是“取代”是“协作”,聪明的机器人可以成为医护人员的好助手。

这几天,前往上海市同仁医院挂水的市民会发现,输液室里来了一名“新员工”:一个“白白胖胖”的机器人。这是全国第一台输液医废分拣机器人。

自从这位“大白”坐阵输液室后,就把病人输液后的废弃针、瓶、袋统统一口“吃掉”。因为它的到来,输液室护士小姐姐的工作效率大幅提高,她们因此有了更多时间巡视服务病人啦。

输液室护士有多辛苦?

每天弯腰900次!

11月22日,在同仁医院急诊输液室里,“大白”正静悄悄地工作着。

只见护士把从病人身上拔针后的输液袋挂进它的“嘴里”,约3秒时间,它已经自动把输液管上的输液针剪了下来,并从输液袋内拔出,完成了输液袋的分解、分类回收。

“我们这里每天高峰的时候有300多个病人来输液,每个病人至少有两袋,按照我们操作的规范,对每个病人的输液袋都要进行医废处理,先要把管子剪掉,然后把针拔下来,装入锐器盒,再把袋子跟管子分类投放,整个过程比较繁琐,也很机械化。”同仁医院急诊输液室护士长周丽金说,负责这项操作的护士,每处理一个病人的输液废弃物就可能需要弯腰4次,“每天大概要弯腰900次!”

比起繁琐重复的劳动,更让护士们担心的是拔针过程中存在的刺伤隐患。针刺伤是护士这一岗位比较常见的职业感染风险,一旦遭遇针刺伤,尽管能在第一时间做紧急预防性处理,但仍然可能对护士心理造成阴影。

全过程自动分解

零强度,零感染

但是,处置输液医废又是必不可少的一个操作流程!为避免使用后的输液器材流入不法渠道,护士必须在第一时间对输液医废进行毁形和分类,最后送至医废回收站进行无害化处理。

医废需要及时规范处置,但是一线护士的劳动环境也需要关爱。如何解决这一矛盾?

从2021年4月起,同仁医院院长马骏和护理部一起联合上海宏滩生物科技有限公司进行了创新开发,耗时6个多月,共同研制成功了这款输液医废分拣机器人。

同仁医院副院长盛慧明介绍,这款机器人能代替护士自动完成输液医废的处理和分拣工作,缓解护士的劳动强度,并消除伤手和感染风险。

首先,它的体积不大,大约相当于两个垃圾桶占地空间。

其次,“大白”安装方便,插电即用,处理过程全自动,日常维护也简单,每日只需要1次定时更换锐器盒和垃圾袋即可。

另外,安全锁的设置也让医废管理更有保障,适用于输液室、日间化疗室、住院病房和包括内镜中心等设有输液场景的各类场所。

自从输液医废分拣机器人上岗以来,护士处理输液医废的工作时间,由原来平均每次30秒大幅缩短至平均每次3秒,不仅避免了护士重复弯腰的处理动作,还从源头本质上降低了输液锐器造成的院感风险。

按照日均输液工作量300人次来计算,平均每天可节约工作时间2.25小时,把护士的时间更多地还给患者。

护士长周丽金说,原来为了输液医废处置,还专门安排巡回班护士来负责这项工作。现在有了机器人,护士腾出了手,更多的时间精力可以用来给输液病人服务。

据悉,该机器人为创新性研发,具有独创性,目前已申报发明/实用新型专利。上海市同仁医院也是全国首家投入使用输液医废自动化处理设备的医院,不但从根本上保护了护士免受职业伤害,正在完善中的处理输液器数量统计、工作状态远程监控和园区内多台联网等信息化设计,也实现了输液医废的全流程闭环化管理。

机器人能替代护士吗?

不是取代,是协作

当下,随着AI智能技术在医疗领域的加速推进,一些传统劳动力密集型、重复性医疗服务,出现了“机器代替人工”的趋势。

上海宏滩生物科技有限公司是输液医废分拣机器人的联合开发方。公司董事长朱滨表示,将重复繁琐的劳动用机器来替代,这确实是未来智慧医疗发展的一个大趋势。

“特别是一些具有风险性、不适合人做的岗位,机器人的出现,不仅解放了人工,并且可以大幅降低劳动风险。”他表示,像输液医废分拣机器人,目前已经可以做到零强度劳动、零感染风险。下一步就国家的最新院感防控标准,机器人也将迭代升级契合新国标的设计和要求。

机器人的出现,会让部分传统医疗服务岗位消失吗?

对此,朱滨的态度很明确:“实际上这不是取代,而是一种人机协作,其实是帮助我们的医务人员远离危险,使得工作有更高的效率,使工作变成一个愉快的享受,而不是完全取代的。”

据介绍,目前核酸样本进入实验室后的采样的流程包括:样本签收、收集、抽提、混样、上机器和结果、分析。前四道工序是固化、机械式均一化的,重复性很强,可以由AI机器人来承担,保证均一性和高通量,保证高质量同时也可以显著减少医护人员接触样本带来的感染风险的机率。

在CT阅片方面,可以用机器人来实现初步的阅读片分类。盛慧明表示,从大数据看,通常有超过30-40%的影像学结果片子属于正常范畴,通过机器人筛选后,可以把有问题的片子筛选出来,在影像科医生人手不足的情况下,可以帮助医生专攻疑难病症的读片,这将有助于大幅提升医疗服务的效率。这次COVID-19疫情初期,同仁医院就通过AI阅片来辅助诊断。

“通过深度学习,机器人完全可以博采众长,从大量的临床数据,包括数字、形态和图像信息,被“培训”成为更加客观、聪明和勤奋的医护人员的工作伙伴、助手,在目前医护人手短缺、工作强度大、工作要求高的情况下,确实可以减轻医疗压力,提高病人就医获得感。”盛慧明表示。
 
 
 
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