在发展迭代迅速的信息时代，当今医疗机构的智慧建设已从信息化建设、大数据分析阶段步入了人工智能技术应用时代。现以医院传统物流运送的痛点及医疗人工智能技术应用初期存在的管理薄弱环节为切入点，介绍一种在医疗机构中应用物流机器人进行药品配送的工作模式，研究并设计与工作流程匹配的监管机制。人工智能从遥远的构想、理论逐渐开始具备实践的希望与可能性。

1 医疗场景中应用机器人的研究背景 1.1 国内外医疗人工智能应用研究现状

时下，世界各国都在关注和推进人工智能研究，而医疗人工智能技术的应用与研究是人工智能推进社会、科技、人类健康发展的重点研究领域。文献[1]对美国、欧洲联盟、英国、日本和中国发布的医疗人工智能重要政策进行了整理与分析，基于基本国情与科技水平的差异，各国或地区在医疗领域研究与应用人工智能的侧重点也有所不同：美国比较关注可穿戴设备、记忆辅助系统和医疗诊断等领域。欧洲联盟的重点在于机器人技术的应用和发展。英国认为人工智能可作为大数据的提升机制，在病情诊断、影像诊断支持、潜在流行病的早期发现和发病率追踪方面最具发展潜能。日本寄希望于对临床机器人、医疗辅助系统和健康数据监管的研究发展来解决老龄化社会问题。我国的人工智能研究紧随发达国家步伐，从2016年起我国陆续出台了针对人工智能在医疗健康领域发展的指导性政策，人工智能在医疗健康领域的应用重点则是可穿戴设备、医用机器人、智能影像识别、智能诊疗与智能康复。

谈及人工智能在医疗领域的实际应用，已有医疗机构开展了疾病诊疗、疾病预测干预、卫生管理、疾病咨询方面的人工智能技术实际应用，并收获了相应的成效，但同时也存在管理制度、人力资源、数据质量等一系列待解决的问题与挑战^[2]。信息化程度较高或在努力进行信息化建设的现代智慧型医疗机构，必须积极探索人工智能技术在各层次的医疗场景中的实际应用，在为同行业踏入人工智能时代铺好路基的同时，促进医院管理、健康服务在高新技术下的质量提升，这也是医院管理者应该积极主动思考并付诸实践的重要课题。

1.2 机器人技术在医疗场景中的应用现状

随着工业4.0时代的到来，信息化程度的迅速提升及其与传统机械的有机结合催生了智能机器人的发展。机器人技术的发展突破在医疗健康领域得到了效果可观的体现，市场中已经出现了诸如达芬奇手术机器人、骨科机器人、消化道胶囊机器人等可成功辅助完成微创外科手术的临床机器人^[3]，弥补了人类在稳定性、精准性上存在的不稳定因素和人力成本趋高因素。在面向临床护理场景的机器人实机方面也有了较为深入的研究和应用，旨在优化医院内部环境的消毒机器人可按计划自主完成病床单元内的消毒液喷洒及消毒剂分撒工作，为临床护理人员分担了一定的工作量^[4]。山东大学的团队介绍了一种基于机器视觉实现自主避障的病房巡视机器人，其可代替护理人员完成部分巡视工作，并为病区内的沟通提供了更多渠道^[5]。与之类似的还有扬州大学研究并设计的辅助更换输液药品的换液机器人^[6]，其从医疗机构的痛点出发，代替人工完成大量重复性劳动。发展至今，智能机器人也已进入第三代^[7]，受益于传感器技术、测量算法等技术的不断进步，第三代机器人进化的关键核心在于自主发挥识别、推理及预判能力。华中科技大学同济医学院附属同济医院在手术室场景中利用物流机器人完成手术器械包、耗材、敷料的配送，在观测的1个月内机器人平均每日准确完成配送任务62.2次^[8]，机器人可在同一平面环境内完成自主导航配送。在此基础上，上海市儿童医院采用的自主导航运载机器人可在多层建筑物内自主呼叫并乘坐电梯，自动控制门禁并完成跨楼层的柔性无轨导航运输，在复杂的室内环境中实现了全流程闭环运输管理。

1.3 传统人工配送模式痛点分析

人工运输是目前医院的主流物资运输方式，因工作流程完全不借助信息系统，关键节点的记录需手工操作，难以避免运输过程中物品意外损坏、交接环节不合理、事后追溯难等情况的发生。在管理日益严谨、信息化程度日益提高的数字化医院大背景下，这种人工操作、手工记录的工作流程问题愈发突出。人工运输的弊端主要有：运输成本高、差错率高、安全保障低、占用临床额外关注、缺乏感染控制措施、人体疲劳、任务间需要短暂休息、导致员工伤病或请假，甚至因员工的情绪、心理等客观因素导致管理的复杂性提升。

纵观现有的可替代人工运输的机械物流解决方案，如轨道小车^[9]、箱式物流系统^[10]、气动物流传输系统^[11]、垂直井物流传输系统^[12]，这些解决方案有着共同的缺点：建设成本高，必须在建筑规划阶段纳入，以及载重量较低。人工智能物流机器人因其具有的对基础建设影响极小、部署灵活便利、机体载重量高的特性，正好避免了上述解决方案的弊端，即使没有将机器人应用纳入建筑规划，通过现场环境勘探及网络环境的简易部署，仍有可能在低费用、短周期、高载重的条件下适配物流机器人。

2 物流机器人在药品配送场景中的应用 2.1 前期工程勘测及流程设计

自2018年6月起，上海市儿童医院进行物流机器人在特殊场景应用的合作科研攻关，在静脉注射药物配置中心和住院药品配送的场景中进行实地勘测，同时投入了2台物流机器人测试机进行现场勘查、地图测绘与路径部署、系统服务器环境搭建、配送路线训练、沿途硬件设施改造等一系列前期准备工作。同年9月初，物流机器人开始进行静脉配置中心、住院部药房向试点病区（呼吸科、消化科、特需病区）的药品配送跨楼层试运行，沿途完成无线网络无盲点全覆盖和门禁系统自主呼唤改建、电梯自主呼唤改建。物流机器人运行的主要工作流程如图 1所示：从住院部5楼扫码派单、装箱出发，自动呼叫并乘坐院方指定的电梯，自动打开内部通道门禁，按照派单情况到达目标病区，由病区扫码完成卸货动作后执行下一目标，完成单次任务中的所有目标节点后返回发货地待命。

2.2 物流机器人系统架构搭建

在物流机器人系统架构中，机器人配送解决方案不是仅靠物流机器人机体构成的硬件体系，而是集机器人机体、软件系统、配套设施于一体的完整的系统解决方案。其软件系统主要由调度控制后台、站点管理系统组成，配套设施由电梯控制系统、自动门禁控制系统、自主充电设备等几大部分构成。

2.3 物流机器人工作环境部署

从系统架构中可以看出，物流机器人在既定的工作路径中运行所涉及的相关环境因素都需要一定程度的改造或增设，具体分为电梯控制改造、自动门禁控制改造、无线信号覆盖、充电空间部署、机器人外观及沿路标志。电梯与门禁控制的改造可使机器人通过远程信号自动控制乘梯信号，通过改造后的机械闭门器实现全过程自主导航运行。无线信号覆盖要求机器人在路径中的关键节点（发货点、电梯厅、护士站等）的无线信号强度要求不低于3.125×10^-10 W（-65 dBm），目前大部分医疗机构本身都拥有成熟完善的无线网络配置，只需要在原有基础上结合机器人运行路线，弥补极小部分的信号盲区即可。物流机器人在路径关键节点需要通过无线网络与服务器进行交互：在发货地，读取服务器的任务数据从而获取任务目的地并分配预设路线；在电梯厅，从服务器获取交通管制信息，以及当下时段所有在配送任务状态中的机器人位置，从而控制本机体在乘坐电梯前的行为；在收货地，获知任务序列是否全部完成，从而决定前往下一个目的地还是返回待命区。为机器人配置专用的充电空间用于放置配套充电桩设备，可实现机器人达到设定电量阈值时自动充电及充满电后返回待机位。外观及沿路标志设计制作则是考虑到了儿童专科医院中人群的特殊性，机器人外观进行个性化设计能对患儿起到一定的心理疗愈作用，沿路警示标志则起到提升安全性的作用。

2.4 机器人日常运行维护与管理

在医疗场景运用人工智能技术的初期存在管理分工不明确、监管缺失等问题^[2]，政府及相关管理部门围绕医疗人工智能技术应用出台的政策与行业标准尚在完善中，且大部分技术厂商和应用单位在初期着眼于人工智能应用实践的技术层面，在追求人工智能是否足够“智能”方面投入大量精力和关注，相比之下，在成功将技术用于实践后，对于新的工作流程的监管机制方面缺乏深入思考。针对这个问题和挑战，上海市儿童医院在将物流机器人应用于药品配送场景的同时，思考并设计了与整套工作流程相匹配的监管手段，主要包括：相关方岗位职责梳理，常见故障类型梳理与应急预案编制，机器人设备巡检维护方案编制。

2.4.1 机器人配送工作流程中相关方岗位职责梳理

工作流程中参与药品配送的相关方主要有发货方（静脉注射药品配置中心及住院药房）、收货方（各住院病区）、系统管理员（机器人管理部门）、设备管理员（机器人日常巡检维修保养部门）及技术协助方。

发货方岗位人员需熟练掌握系统软件操作，能够使用系统成功执行机器人派单相关的日常操作。作为收货方的临床病区护理人员需在完成收货操作的同时，配合清理或疏导机器人在路径中遇到的不可避开的障碍物或人，并能通过系统后台获取机器人实时位置。机器人设备的管理部门需掌握系统后台的管理功能，监管机器人设备的日常巡检维护，组织各相关方针对机器人运行的问题进行反馈并实施对策，调研需求并协调技术合作方对机器人设备进行硬件、软件的优化升级与创新技术开发（如运载箱体闭门状态自检、自动收发平台开发、立体接驳、人脸识别监控摄像等），保障电梯、门禁、充电设备等配套设施及环境的稳定与正常。设备管理员需针对机器人机体与配套设施对照系统管理部门设计的机器人设备巡检方案，执行每日、每周、每月、每季度的巡检任务，确保机器人常用配件、配套设施正常运作。技术协助方是医院的安全保卫、信息部门，分别配合保障门禁、监控及网络覆盖情况正常稳定。此外，以上所有相关岗位员工都需要知晓物流机器人的运行流程，且能够识别常见故障并实施应急措施，通过快速的人工介入保障机器人在意外停运后在尽可能短的时间内恢复正常。

2.4.2 机器人常见故障类型梳理与应急预案编制

通过对机器人运行期间发生的异常情况进行记录和总结，物流管理部门归纳选取了较为常见的6种故障类型，分别是：有障碍物时机器人停运，无障碍物时机器人停运，机器人启动后自检异常，网络连接失败，机器人充电异常及平板电脑终端故障。上述故障在一般情况下都可通过简易的操作进行恢复，因此，系统管理部门将故障原因分类后制定对应的处置操作流程并配以图片说明，形成简洁清晰的应急预案，为机器人工作流程中相关部门员工协助机器人解决异常停运提供辅助与指导，进而保障物流机器人工作流程的稳定与效率。

2.4.3 机器人设备巡检维护方案编制

在每日运行8~10 h的状态下，物流机器人的车轮、传感器等部件会产生一定程度的折损，因此，设备管理员对机器人硬件进行有针对性的维护保养是保障机器人稳定运行及延长部件使用寿命的有效措施。设备巡检维护的周期包括每日、每周、每月和每季度，根据不同部位日常的使用频率设计巡检项，如车轮、摄像头镜片、充电桩此类高频使用且对机器人自主导航运行起较关键作用的部件或设施的巡检频率相应地也需要提高。相比之下，机器人运行路径中的环境因素不会发生高频率的变化，但路径中存在的其他人流、物流会对二维定位码、自动开闭门器、路面状况产生影响，针对环境因素的巡检设计为每周进行。月度和季度巡检项则针对机器人内部部件，如激光雷达、机体覆盖面板及螺丝等，此类部件一般不易发生损坏，因此按月度或季度执行计划性的维护保养即可。

机器人自主充电行为涉及预设的时间及返回充电预设电量阈值2项参数。目前上海市儿童医院的时间参数设定机器人每日16:30在静脉注射药品配置中心充电，住院药房结束工作后自行返回充电间充电，通过机器视觉识别对应充电桩完成自主对位及充电。剩余电量阈值目前设置为机器人有20%电量且不在配送状态时自主返回充电。在充电空间设置方面，首先遵循物理位置与始发地无限靠近的原则，从充电位置到达发货位置的距离、时间越短，临床用户的使用体验越高，且简明清晰的路线也节省了自动门禁改造的成本。

3 物流机器人应用效果分析 3.1 物流机器人乘梯模式对比分析

通过观察物流机器人运行记录中的详细数据发现，机器人完成配送任务总耗时中等待电梯的时间占比较大，因机器人配送需在前期路径规划时确定乘坐哪部电梯，与人工配送时可灵活选择较空闲的电梯乘坐相比，等待乘梯的时间较长的现实是客观存在的。在这种现实制约下，通过对比机器人在上海市儿童医院目前采用的2种电梯运行模式（即无人驾驶的全自动档和有电梯员的手动档）下的电梯延误率，分析2种模式对配送时效性的影响，进而寻找最优的路径规划方案。选取2019年1月1日—6月30日的运行数据，比较机器人进行全自动模式（配送过程无人工干涉）配送与半自动模式（机器人派送时由电梯驾驶员接送）配送的工作效能。见表 1、表 2。

不同站点数的正常电梯等待时间分别为：1个站点不超过2 min，2个站点（同层）2~3 min，2个站点（跨层）3~4 min，3个和4个站点3~4 min。电梯等待时间超出以上范围的视为延误。可见全自动模式配送的电梯延误率明显高于半自动模式。

对比分析上述测试数据可知：机器人执行单站点任务时，2种模式下的平均任务完成时间相差较少，为2.6 min；机器人执行多站点任务时，2种模式下的次均任务完成时间相差提升至8.5 min。2种模式的电梯延误率均数相差近4倍。

由此可知，物流机器人在半自动模式下配送的电梯延误率降低了约3/4，虽提升了运输效率，但占用了1台厢式电梯的空间资源，且需要常驻1个人工驾驶电梯接送机器人。上海市儿童医院设置有1部专人驾驶的手术梯，在无条件优先运送手术患者的前提下，电梯驾驶员可在手术梯空闲时间接送2台物流机器人，另外2台物流机器人以全自动乘梯模式自行乘坐无人驾驶的电梯。因此，在测试乘梯模式对配送效率的影响后，结合医院电梯实际的运行情况，制定了全自动、半自动2种模式相结合的物流机器人配送方案，此方案符合医院实际环境且配送效率最优。

3.2 物流机器人的运行情况

以2019年1月1日—6月30日物流机器人运行数据为例，共投入4台机器人，完成静脉注射药品配置中心与住院药房向特需病房、呼吸科、消化科3个病区的药品配送工作，共运行148 d，配送至护士站总计2 924次，运输距离总计366.64 km，运输载重总计38 815 kg，见表 3。

正常人的步行速度为1.5 m/s，每步距离约0.75 m，机器人半年的总配送距离为366.64 km，相当于代替人工步行约4.89万步。人工配送单次最大载重约为120 kg，机器人半年配送总载重38 815 kg，相当于代替人工配送323.46次。

3.3 机器人与人工配送模式对比

成本效益方面：人工配送模式中，单个病区每次配送耗时约16.97 min（往返），单个病区每天需配送共4次，共13个住院病区，则人工配送每日工时为14.71 h，每个人工按每日8 h工时计算，则需配置1.8人，该岗位薪酬支出按3 500元/月计算，年度人力成本支出为75 600元。上海市儿童医院与物流机器人相关的单次投入改造成本约121.20万元，每台机器人充电耗费电能约为每日4 kW，则4台机器人年度耗电费用约为4 672元，4台机器人的年度维护成本约为5万元。从物流机器人的全生命周期来看，机器人配送模式每年可节省的费用约为21 828元。

4 物流机器人应用的SWOT分析

通过SWOT模型，分析机器人在药品配送应用中的优势、缺陷及其在外部环境中存在的机会与威胁，见表 4。

杠杆效应分析（优势与机会，S+O）：全国针对人工智能的政策发布量高达51项^[13]，且政策高度重视人工智能技术在医疗健康领域的应用发展。服务型机器人在医院后勤管理领域的应用处于起步阶段，政府及市场的关注将对产业技术发展起到积极作用。此外，5G技术、人脸识别等高新技术的快速发展将为机器人技术发展及应用场景拓展带来强大的驱动力。

抑制性分析（劣势与机会，W+O）：以国家发布的政策作为指导性意见，结合市场给予的资本支持，制定具有针对性的战略，剔除物流机器人目前存在的部分劣势，重点解决自动接驳、自动收发和温度、感染控制的技术缺陷。基于机器人本身拥有多传感器信息融合的特点，在合理运用5G技术降低延时性、融合人脸识别技术并探索与公安部门数据资源共享的基础上，在提升物流服务质量的同时，运用人脸识别技术执行机器人安保巡逻及追踪。

脆弱性分析（优势与威胁，S+T）：与其他物流解决方案相比，物流机器人在速度上不占优势。气动物流的传输速度一般在6.0~8.0 m/s，轨道物流的传输速度一般在0.6~1.0 m/s，物流机器人的传输速度为0.2~1.2 m/s。虽然传输速度不占优势，但物流机器人拥有更高水平的单次配送承载重量以及柔性自主导航技术，且与其他物流方案只能解决体量较小的物资配送相比，物流机器人的配送内容与应用场景具有强大的拓展性。物流机器人在新建建筑中的应用应更倾向于大型或重型物件的运输，如送餐、大体积物资、大数量耗材等；在已建成或老旧建筑不适合安装轨道小车、气动物流等传输系统时，物流机器人可运用于输液药品等大量、重型物资的运输。综合来说，如何在保障安全的基础上，结合应用场景中的现实环境情况，制定更高效、合理的配送路径，从而最大限度地提升物流机器人的配送效率，是克服机器人技术应用的脆弱性的重要环节。与此同时，正因为机器人本身技术含量高，与物流机器人应用相匹配的监管机制和人才培养也不容忽视，要避免因管理缺失造成“优势不优”的局面。

问题性分析（劣势与威胁，W+T）：结合机器人自身劣势与外部威胁来看，目前在收发货两端仍需涉及一定程度的人机交互，在传输效率没有明显优势的同时也占用了医院内部空间资源。从问题项分析，物流机器人开发和应用单位都应得到警示与启发，应在攻克各项技术难关的同时，注重监管机制与人员配置。机器人开发方应通过技术创新着重解决两端自动收发的挑战，目前来看，已有自动收发平台、立体接驳等测试中的技术有待研究和发展。应用方应在应用物流机器人工作流程的同时，合理设计管理制度、岗位职责，引进或培养与机器人技术相关的人才，将管理成为技术的催化剂，使医疗人工智能技术效能发挥至最优状态。

通过上述分析，可以看出物流机器人应用模式存在的问题与不足：物流机器人尚未能完全解决物资配送中温度控制、感染控制、防盗报警等问题，限制了其应用场景；机器人尚未解决自动装载、卸货的问题，发货及收货地仍需强调及时的人机交互，尚未实现真正意义的全过程自动化；机器人虽然不必设专用通道，但在医疗场所这样相对繁忙的交通环境中，在一定程度上占用了厢式电梯的空间资源；医院环境中繁忙的日常交通也在很大程度上降低了机器人的配送时效，配送速度与气动物流相比不占优势等。

鉴于物流机器人在医疗人工智能发展初级阶段中仍存在上述缺陷，目前医疗机构中最佳的物流运送方案应是智能物流机器人与气动物流模式融合应用。对于体积、重量较大的物资，使用物流机器人配送，解决载重量、运送过程的安全性问题；对于体积较小、重量较轻的物资，使用气动轨道运输，解决配送速度及交付强制性的问题。2种解决方案互相弥补，可有效提升医疗场景中的物流效率。

5 结语与展望

目前国内医疗机构在后勤管理场景中对于机器人的应用仍处于较浅层次，研究在医疗机构中药品配送场景下应用物流机器人系统，设计工作流程监管机制，结合数据分析设置机器人运行的最优路径，最终实现由物流管理调度平台、前端站点管理系统、物流配送机器人、电梯控制、门禁自动控制、管理人员等各大系统构成的智能物流机器人系统，实现医院物流体系的智慧升级、效率提升。通过SWOT分析可知，目前的物流机器人配送模式仍有很大发展空间，应在完全实现医用物品运送全流程闭环管理的同时，解决当下人力成本日趋提高的维护痛点。在国家政策的积极引导和市场激励下，医用物流机器人将融合医疗场景特点完成优化迭代，并通过科学的管理机制与人才培养，使这一医疗人工智能技术逐渐成熟和稳定，使医院的物资运送真正实现安全有效的全流程闭环管理，为医疗健康领域事业提供智慧保障。

·作者声明本文无实际或潜在的利益冲突