猎户星空副总裁陈观养:智能服务机器人在疫情防控中的应用

艾媒报告|2019年中国人工智能年度专题研究报告

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艾媒报告|2019年中国人工智能年度专题研究报告 精品决策

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  在“新技术·新产品”专场上,猎户星空副总裁陈观养发表了《智能服务机器人在疫情防控中的应用》主题演讲。

  陈观养表示,目前的医疗服务机器人的发展前景非常广阔,在全应用、多样化实现智慧医疗场景越来越多;全球和国内医疗机器人行业规模不断上涨以及人口老年化严重、医疗资源有限等情况下,医疗服务机器人的广泛使用是大势所趋。他介绍,猎户星空想要通过AI机器人来重新地构造跟解读医疗场景中的AI服务,通过场景、产品跟用户三环来重构整个服务的体系、服务的流程,然后能够高效提升医院的服务效率。陈观养具体描述了机器人如何在医院门诊楼、住院楼以及手术室这三个场景来提供服务,他表示在疫情期间,这些机器人确实帮助到很多医生、护士和患者减轻劳动以及被感染的风险。

  以下,为主办方官方整理的猎户星空副总裁陈观养演讲全文实录(部分内容有删减):

  很荣幸组委会给我这个机会来介绍一下我们的服务机器人在疫情防控中的应用,今天我会给大家简单分析,分享一下我们之前如何在疫情防控中去做一些落地应用。

  猎户星空专注于做智能服务机器人,大家所看到的这个就是我们目前算是比较全的一个产品系列,分别有机械臂,红外测温机器人,服务机器人,包括物流递送、酒店等等。猎户星空是构造了一个垂直一体化的AI能力,这个是以客户为核心去展开的,往外延伸的这种能力,他的目的是通过AI去赋能给我们的各行各业来解决我们实际的问题。

  我们应该算是到目前服务规模应该是最大的机器人公司了。从几个数字可以看得出来,一是去年交付了大概8000台的机器人,这些机器人每天大概有400万次交互次数,到目前已经有1.5亿的人次跟它做交互。机器人具有人脸识别、语音识别的技术,可以甄别出客户交互的情况。针对医疗场景,有4款是在疫情发生后广泛地应用在医院当中去的,就是我们看到的这种红外版本的测温机器人、做语音服务,导览讲解的服务机器人、大屏幕导引的机器人,以及物流递送的服务机器人。

  公司希望基于现有的、核心的操作系统,来打造两个核心能力。第一个是真有用的机器人,它能够真正地解决每个行业的实际问题,能够帮客户去降低成本,提高效率。同时系统真开放,因为要跟很多行业做结合的话,它的开源性是一个非常重要的一点,机器人必须要跟每个行业的系统进行对接进行打通。比如酒店的酒店管理系统,医院的HIS系统等。

  我们看到的服务机器人很多是表面的一个硬件的载体,但实际上它的背后是有很多底层的AI能力去组成的。比如交互的语音技术,人脸识别视觉技术,激光导航技术,以及整个硬软件的架构。这些都是公司核心竞争力,也是区别于其他机器人公司的最大的特点,就是整个技术链条,整个全AI的技术链条都是自主研发的。这个会让我们可以非常快地应对新的这种需求的产生,比如在疫情发生后,只需要两天,就可以研发出针对疫情防控的红外测温机器人。

  公司做机器人终极的目标,都是能够替换人去做一些事情。人工智能在医疗场景的应用,不同国家在前几年已经大规模地实施了,尤其是我们国家。在2017年国家推出新一代的人工智能发展规划之后,也针对医院有所谓的智慧服务的考核的评级标准,事实上我们国内对这块也是非常重视。

  在我们看来,目前医疗服务机器人的发展前景大概有4个特点,第一个是全应用多样化实现智慧医疗的场景越来越多。在2019年的时候,国内医疗服务机器人占比已经达到13%,主要应用在问诊、导诊、配送、宣教等场景。第二、全球医疗机器人行业规模不断上涨,在2016年的时候是74.7亿美金,在2020年大概会达到114亿。虽然医疗机器人的体量很小,但它的规模化使用是未来的一个趋势。同时不管是中国还是日本、欧洲等国家,人口老年化都是非常严重的,对医疗资源的需求不断增大,但能够为这么庞大的人群提供服务的资源是有限的,所以医疗服务机器人的广泛使用将会是大势所趋。

  目前医疗行业的现状是比较明显的。首先是医疗资源供需的不平衡,患者多于实际能够提供的资源。其次医疗服务的现状、信息化的建设还是非常落后,以及互联网医疗服务生态不完善等。

  那么,究竟我们的机器人能够医疗机构和患者做些什么呢?在过去的这段时间里,大概是围绕着几个点,首先是降本,第二是增效。机器人可以准确地去执行一些事情,从而解放医护人员体力重复的劳动,让其能够抽出时间来解决更加有创造力,更加体现人文关怀的事情。

  比如在疫情发生时,北京海淀医院的住院发热患者增加了很多,从入院到住院大概分为三个阶段,首先是隔离前,然后是隔离中,然后包括隔离后,每个过程其实都耗费大量的护士的人力,严重的过劳,而且还可能会影响到医患的关系。自从机器人接替护士之后,很好地做到了入院的宣教,包括住院期间的生活事项的通知,在减少人力的同时缓和医患的关系。除此,在全国的很多医院,都已经大规模地在使用了。其实猎户星空想打造的就是通过AI机器人来重新地构造跟解读医疗场景中的AI服务,通过场景、产品跟用户三环来重构整个服务的体系、服务的流程,然后能够高效提升医院的服务效率

  下面有三个场景来解读我们的机器人是怎么在医院中三个不同的地方不同的场景来提供服务。

  第一个是在门诊楼的场景解决方案。首先是可以做大规模的体温筛查,包括检测。如果把红外测温的机器人放在医院的出口的话,它可以做定点的测温,人流量大的时候,可以快速地对每个人的体温进行检测、筛查,不需要停留,也不需要在固定的距离。同时机器人可以在医院中定点巡逻,排查体温,一旦检测到体温异常的人群,会马上锁定、报警,同时拍照片传到后台,通知相关的医护人员做隔离的处理。而且还提供远程问诊功能,医生他可以在另外一个房间或者说另外一个城市,通过电脑连接机器人,远程通过视频的方式,知道他是否有发热的症状。再者如果机器人检测到没有戴口罩也会发出报警,这都是通过机器人端跟后台、云端、人工来联动协同,实现对高危人群防范或者说防控的检测。

  另外是机器人在门诊楼里边为患者引领带路的功能,它可以在接近几千平米的地方做自由的导航。如患者只要跟它说请带我去药房,机器人就可以很方便的带他过去,哪怕有人去挡着路,一样可以很顺利地绕过去。这个是通过激光雷达的技术、视觉导航技术等做到的。

  再者,是自助筛查的场景。疫情期间有很多可能因为感冒发烧医院的患者,按照传统的做法,需要去专门的发烧门诊检查,但所有发热患者都聚集到一个地方的话,如果其中有一个是潜在的患者,那每个人被感染的几率非常高。医院就先让患者通过自助筛查的方法,通过机器人来进行远程诊断,包括自助筛查。

  疫情防控期间,国家要求每个医院包括很多公共的场所,要实时上报数据,就是当天体温的情况。传统的做法是要靠人去登记,这非常耗时耗力。而机器人就可以很好地去实现这部分功能的简单化,它可以每将天路过的人的数量,对应的体温的情况通过后台把它收集起来,跟政府的上报系统打通,比较快速地提升数据,降低一线的人员的劳动强度。

  同时机器人在医院中还可以做智能导诊的服务,通过语义的理解,如有人会去问,今天头痛有点不舒服,那机器人就可以去做一些简单的预诊的服务。在医院资源有限的情况下,如果机器人能够事先完成其中一部分筛查的功能的话,就可以极大地提高有经验的医生筛查的时间,提升医生问诊效率,包括准确确诊的时间。

  第二块是住院楼场景的方案。首先是远程视频问诊,刚刚已经提过了,就是说医生跟患者可以通过远程的方式进行介入。还有远程视频查房,机器人替代护士或大夫去查房有很多好处,首先是节约防护服消耗品的使用,其余可以减轻医生的重复劳动。这些也是体现在系统层面,包括服务层面、用户层面,如何支撑刚才讲的这些功能,如双向视频技术、语音技术等。

  另外,还有协助护士定点宣教和多点巡房。举个例子,又是北京的一个医院,阜外医院是整个亚洲最大的心脏病手术医院,每年大概需要住院的病人大概在6到7万例。每一个人住院的时候,护士都需要跟患者讲他要注意的情况,给他做宣教,如每天几点打饭,动手术之前要注意什么等类似这样。其实这种枯燥、重复性的工作,用机器人去解决是非常适合的。我们讲的多点查房,就不是在单一点上,可以定点对每个患者通知他可以打水了,需要测体温了等这些重复性的简单枯燥的劳动。

  除此,机器人还可以送餐送物,我们的豹小递机器人,它可以承重70公斤,里边的体积非常大。在疫情期间广泛地被用到了隔离酒店、隔离区,包括医院里边的隔离病房,可以定点配送大量的食物,包括药品、床上用品,减轻医护人员的体力的劳动。

  这个是一个非常典型的可以替换人重复劳动过程,也是我们从技术层面来解释说怎么来实现这种递送交互的模块,包括底盘系统怎么来实现。其实所有机器人的使用最大地体现了无接触式的护理,尤其在疫情期间,人跟人之间尽可能少的接触,是能够减少交叉感染的可能性的。

  最后一大场景是手术室,包括科室的应用。这个更多是做标本、化验单、药品、医疗的垃圾,还有手术后废水废物的递送,这个也是递送机器人比较擅长做的,这块我就不太多展开说了。但说一个数据,刚才讲了那么多,究竟我们机器人帮医院解决了哪些问题,实际做了哪些事情?

  在后台中,可以看到每台机器人在具体应用当中具体被使用的情况,我们就拿其中一台机器在10天里面的数据来看,这个机器人10天里边使用的时长大概是220个小时,也就是说每天工作时间平均是22个小时,这个相对人来讲,相信已经可以替换掉三个人的工作量。大概算了一下,不管是从成本还是各方面都能够做到比较好的降本增效的作用。19台机器在13个医院使用的情况加起来大概是391天,检测体温的次数大概是316000多次,所以这个其实是帮很多医护人员减轻了重复的劳动。

  这个就是我们公司大概的一个slogan——致力于在人机交互、人机共存的世界里边,用科技去让生活更加美好。以上是简单地讲讲了在疫情期间,我们的机器人是怎么服务好医院里边的场景,帮助到了很多的医生、护士,包括患者去减轻他们的劳动,减低被感染的风险。这也是我们为这次疫情应该做的努力,也希望疫情能够得到很好的控制,以后我相信有更多的机器人可以部署到医院当中去,能够真正地实现医院的智慧化,哪怕是无人化,能够更好地通过AI赋能给医疗行业,提升效率,提升患者的满意度!

  以上是我的报告,谢谢大家。

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本报告研究涉及企业/品牌/案例:华为,大立科技,云测数据,京东众智,百度数据众包,阿里云,百度智能云,深海科技,商汤,云从科技,依图,阅面科技,出门问问,科大讯飞,云知声,普强信息,阿里巴巴,百度,腾讯,京东,松鼠AI,小i机器人,图灵机器人,海康威视,学堂在线,知鸟,蚂蚁金服,第四范式,京东数科,百度医疗大脑,阿里健康,平安智慧城市,一汽,大众,启辰,东风日产<br/><br/>中国人工智能产业

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