原標(biāo)題:當(dāng)AI成為白衣天使,人類會失去護(hù)士這個工作嗎?
讓我們來繼續(xù)尋找那些AI不太好替代的人類“鐵飯碗”。
醫(yī)療行業(yè)中,有一個崗位的AI化與自動化一直以來備受爭議。正方認(rèn)為分分鐘被AI取代不用解釋,反方卻認(rèn)為這是人類最穩(wěn)的崗位之一,醫(yī)生被取代了它都不會——那就是護(hù)士。
有心人肯定會發(fā)現(xiàn),大約從2015年到現(xiàn)在,各種各樣的智能護(hù)士、機(jī)器人護(hù)士、AI護(hù)士系統(tǒng)層出不窮。近到我們身邊的醫(yī)院,遠(yuǎn)到世界知名學(xué)府的實(shí)驗(yàn)室,各種與護(hù)士相關(guān)的AI技術(shù)不斷出現(xiàn)。于是不斷有媒體和專家發(fā)出聲音,認(rèn)為AI浪潮很可能對護(hù)士群體產(chǎn)生職業(yè)擠壓效應(yīng)。
與此同時(shí),中國護(hù)士行業(yè)的實(shí)質(zhì)狀況,是近幾年雖然注冊護(hù)士人數(shù)不斷增加,高學(xué)歷護(hù)士比率不斷擴(kuò)大,但護(hù)士崗位的整體需求缺口卻在不斷加大。2010年,有研究報(bào)告提出全國護(hù)士缺口總額大體在120萬人,而到了2017年,多種研究報(bào)告認(rèn)為這個缺口已經(jīng)增加到了300萬以上。
換句話說,當(dāng)務(wù)之急或許不是護(hù)士能不能被取代,而是能不能解決沒有那么多護(hù)士的社會問題。
想要探究AI技術(shù)與護(hù)士崗位之間的關(guān)系,我們必須先認(rèn)真了解一下“AI護(hù)士”到底能做什么。知道了AI的能力邊界之后,才可以客觀討論人類與機(jī)器在這一行業(yè)中的共存狀況。
大體來看,今天的AI護(hù)士可以分為兩種:智能平臺與機(jī)器人。
虛擬護(hù)士
我們知道,護(hù)士的工作是非常復(fù)雜的。而用AI技術(shù)來替代這些工作,也就自然而然出現(xiàn)了兩種模式:一種是不會動的智能平臺解決方案,我們這里姑且稱之為“虛擬護(hù)士”;而會動的自然是“機(jī)器人護(hù)士”。這只是相對籠統(tǒng)的劃分,因?yàn)椤疤摂M護(hù)士”也很多被制作成機(jī)器人型,方便患者與之交流,而且也常常被安裝上并不復(fù)雜的移動裝置。
我們可以舉幾個例子,來看看“虛擬護(hù)士”們是怎么工作的。
今天在一線城市的三甲醫(yī)院中,已經(jīng)可以看到一種“問答機(jī)器人”。它基于AI帶來的語音交互技術(shù),實(shí)現(xiàn)患者可以通過語音與之進(jìn)行交流。其多被放置在問詢臺、掛號處等地方,用來回答患者問題,發(fā)放排隊(duì)號碼、掛號等等。比如去年年底,上海仁濟(jì)醫(yī)院投放了智能問詢機(jī)器人“小i”。患者可以跟它聊天,咨詢專家號、就診時(shí)間、科室分布等問題。
這種AI技術(shù)并不復(fù)雜,國內(nèi)BAT以及科大訊飛等公司都提供開源的技術(shù)接口,醫(yī)院或供應(yīng)商可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行開發(fā)。其價(jià)值在于能夠24小時(shí)不休息回答患者問題,在實(shí)際醫(yī)療場景里其實(shí)是非常實(shí)用的。
這可以看做基礎(chǔ)款虛擬護(hù)士,但確實(shí)可以大幅度降低咨詢臺、掛號處等工作所需要的人力。
而進(jìn)一步作用于臨床的則是病床看護(hù)系統(tǒng)。這類系統(tǒng)最早在英國產(chǎn)生,在日本發(fā)展非常迅猛,已經(jīng)廣泛應(yīng)用。國內(nèi)的科技公司也已經(jīng)將類似方案引用到養(yǎng)老、醫(yī)療護(hù)理等場景。
其工作原理,基本上是利用語音交互+機(jī)器視覺攝像頭,在病房陪伴患者?;颊呖梢酝ㄟ^語音直接呼叫服務(wù),比如詢問時(shí)間天氣、治療情況,也可以通過系統(tǒng)呼叫人工服務(wù)。此外,系統(tǒng)還可以根據(jù)智能攝像頭和傳感器的觀察,自動分辨一些狀況,比如患者突然跌倒、患者需要換藥等等,來通知護(hù)士站進(jìn)行處理。
這類解決方案相對復(fù)雜,需要在病房建立一整套的傳感與交互裝置,但價(jià)值在于可以解決很多病人無人陪床以及夜班護(hù)士不夠的情況,降低病患的突發(fā)情況處置不及時(shí)風(fēng)險(xiǎn)。
而在進(jìn)一步發(fā)展中,病房看護(hù)AI也在向病房陪伴機(jī)器人、養(yǎng)老陪伴機(jī)器人方向過渡,從而可以完成被看護(hù)者更復(fù)雜的指令。
比這再復(fù)雜一點(diǎn)的,就是讓AI直接參與到護(hù)士系統(tǒng)的運(yùn)算與決策當(dāng)中去,讓AI護(hù)士直接升級為“AI護(hù)士長”。
這并非不可能實(shí)現(xiàn)。2016年,有媒體報(bào)道麻省理工計(jì)算機(jī)科學(xué)和AI實(shí)驗(yàn)室的一個研發(fā)小組日前正在研究一款可為醫(yī)護(hù)人員提供建議,幫助護(hù)士系統(tǒng)在復(fù)雜情況下進(jìn)行決策的機(jī)器人。
時(shí)至如今,這款名叫Ginger的AI系統(tǒng)已經(jīng)在以色列等地的醫(yī)院中實(shí)際投入使用。
Ginger雖然外形是款機(jī)器人,但主要承擔(dān)的工作還是軟件層面的。它的工作原理,是將醫(yī)療機(jī)構(gòu)中的護(hù)士資源調(diào)配進(jìn)行數(shù)據(jù)化,從而在任務(wù)調(diào)配中找到資源的最優(yōu)配置。比如某個手術(shù)應(yīng)該調(diào)配哪位護(hù)士;如何安排工作能夠在醫(yī)護(hù)工作者的工作與休息間達(dá)成平衡;如何分配床位等等。此外,Ginger還在不斷添加更多AI能力,它就像一個護(hù)士系統(tǒng)的大腦,為醫(yī)療機(jī)構(gòu)提供建議。
聽起來還不錯對不對?而在“虛擬護(hù)士”之外,一些造價(jià)更昂貴,但也更有效率的護(hù)士也在來的路上。那就是我們在無數(shù)科幻電影中見過的“機(jī)器人護(hù)士”。
機(jī)器人護(hù)士
由于護(hù)理本身是一個精細(xì)要求程度高、但偏于重復(fù)性的工作,所以很久以前就有人開始思考能不能用機(jī)器人來執(zhí)行護(hù)理工作。
早在幾年前,英國、日本等國家就開始在醫(yī)院中引入機(jī)器人護(hù)士,當(dāng)時(shí)的解決方案還相對簡單,差不多相當(dāng)于醫(yī)用物流車。機(jī)器護(hù)士主要承擔(dān)在醫(yī)療部門與病房間遞送醫(yī)療器械、傳遞紙質(zhì)文件的任務(wù)。
而AI技術(shù)的成熟,讓機(jī)器人護(hù)士的能力得到了極大的延展。比如人類可以直接與這些機(jī)器人對話、機(jī)器護(hù)士可以通過機(jī)器視覺來識別外物,自主判斷醫(yī)患需求并提供服務(wù);而且識別能力與數(shù)據(jù)智能化處理能力,還讓機(jī)器人護(hù)士在精準(zhǔn)度上得到了巨大的提升。很多由護(hù)士完成的精密工作也可以交給機(jī)器。
從幾個案例中,我們可以大體理解機(jī)器人護(hù)士的工作性質(zhì)。當(dāng)然機(jī)器人護(hù)士的解決方案非常多,能力也千差萬別,這里只是示例。
提起機(jī)器人護(hù)士,無法繞開對機(jī)器人瘋狂癡迷的日本。雖然日本機(jī)器人的強(qiáng)項(xiàng)在于機(jī)械制造,但醫(yī)護(hù)機(jī)器人領(lǐng)域已經(jīng)越來越多見到AI的身影。
比如機(jī)器人護(hù)士界的顏值擔(dān)當(dāng),著名的機(jī)器熊。這款日本理化學(xué)研究所與RSC合作研發(fā)的機(jī)器人護(hù)士。它的能力是“公主抱”或者攙扶病患,從而幫助病患洗澡或者坐上輪椅等等。在老齡化嚴(yán)重的日本,機(jī)器人護(hù)士正在得到高速發(fā)展,而機(jī)器熊的特質(zhì)在于利用AI視覺+傳感系統(tǒng),它可以相對準(zhǔn)確地判斷病患替代、速度與空間關(guān)系等,從而變成一只足夠溫柔的熊,不會弄傷老人與兒童,同時(shí)也替代人類護(hù)士完成了這項(xiàng)最吃力的護(hù)理工作。
而在國內(nèi),更多機(jī)器人護(hù)士的工作還是集中在物流上。比如去年年底,協(xié)和醫(yī)院引進(jìn)了物流機(jī)器人“大白”,主要負(fù)責(zé)手術(shù)間所需要的物資配送。
根據(jù)數(shù)據(jù)的顯示,一臺機(jī)器人可以負(fù)責(zé)20個手術(shù)間所需要的醫(yī)療器械、藥品與文件配送,跑一趟只需要不到兩分鐘。從效率上看,一臺機(jī)器人相當(dāng)4個人類配送員。最重要的是,通過數(shù)據(jù)標(biāo)記的識別與智能運(yùn)算,物流機(jī)器人基本可以實(shí)現(xiàn)零失誤。這解決了一個十分重要的問題:手術(shù)室弄錯東西很可能造成嚴(yán)重后果,但人類顯然是無法保證永遠(yuǎn)不出差錯的。
另一個機(jī)器人護(hù)士的主要能力,是配藥與物資管理這類高精度和高重復(fù)性工作。從機(jī)器的角度看,這類工作的本質(zhì)是物理識別與數(shù)據(jù)匹配,顯然可以通過AI識別+高精度機(jī)器臂來解決。
這一類工作的更大價(jià)值,是讓醫(yī)院中很多高危工作可以用機(jī)器人來完成。
比如去年上海仁濟(jì)醫(yī)院,就在日間化療中心引入了配藥機(jī)器人。由于化療中心的藥物往往有毒副作用,因此配藥是絕對的高危工作,尤其孕婦絕不敢嘗試。而通過可以自主識別藥物、并能判斷藥物多少的機(jī)器人來代替這一工作,放化療類醫(yī)療部門的人力問題或許能得到極大緩解。并且相對來說,AI機(jī)器人的配藥準(zhǔn)確率也會高于人類護(hù)士,對于藥品庫存的把握與預(yù)測能力也更為精準(zhǔn)。
不難看出,近兩年隨著AI的爆發(fā),醫(yī)療場景中實(shí)用機(jī)器人技術(shù)的案例也在不斷擴(kuò)大。但是AI+機(jī)器人這樣能夠24小時(shí)保持高準(zhǔn)確率的“新護(hù)士”,真的能夠一舉替代人類護(hù)士嗎?
恐怕還有點(diǎn)難。
護(hù)士的工作性質(zhì),與AI的能力/成本邊際
AI護(hù)士或者機(jī)器人護(hù)士,最大的挑戰(zhàn)想必大伙都知道,那就是人類護(hù)士需要處理復(fù)雜的醫(yī)患關(guān)系,需要依靠經(jīng)驗(yàn)和觀察來與病患溝通,承擔(dān)著醫(yī)療機(jī)構(gòu)與患者間的信息與情感交互。這些顯然是AI護(hù)士無法完成的工作。
這也是很多專家判斷人類護(hù)士會比人類醫(yī)生更晚消失的依據(jù)——畢竟醫(yī)生絕大多數(shù)工作是可量化和邏輯化的,臨床護(hù)士卻帶有強(qiáng)烈的感性色彩。
而實(shí)際上,護(hù)士工作難以被取代的原因還不止如此。從上面那些案例就可以發(fā)現(xiàn),護(hù)士的工作相當(dāng)復(fù)雜,無論是醫(yī)療系統(tǒng)還是護(hù)理機(jī)器人,都只能設(shè)定相對單一的工作目標(biāo)。再昂貴與高科技的機(jī)器人,也不可能取代一個初級護(hù)士的全面工作。
這樣的現(xiàn)實(shí)情況,極大限制了AI護(hù)士的能力/成本邊際:能力不全面與成本極高昂,迫使醫(yī)療機(jī)構(gòu)還是會選擇培養(yǎng)和聘用人類護(hù)士。
而從AI與人類的協(xié)作關(guān)系上看,護(hù)士領(lǐng)域人類實(shí)際負(fù)擔(dān)的是一個極其復(fù)雜的工作集群。其中有一些可以被AI+機(jī)器人所替代,一些絕對不行,一些可以人機(jī)協(xié)作方式達(dá)成更好效率,還有一些可以替代卻可能造成成本過高,效率降低。
因此上,AI護(hù)士在今天主要任務(wù)還是擔(dān)任幫手,替代部分低智力密度和高強(qiáng)度崗位,而不是取代任何一個護(hù)士的綜合工作。
此外,AI護(hù)士與醫(yī)護(hù)機(jī)器人的成本問題,對于中小醫(yī)療機(jī)構(gòu)來說依然是很大的負(fù)擔(dān)。比如一個配藥機(jī)器人成本要在幾百萬人民幣,大醫(yī)院可以依靠患者眾多攤薄使用成本,中小醫(yī)療機(jī)構(gòu)顯然還是傾向?qū)①Y源投入到核心醫(yī)療器械的采購當(dāng)中。
而從AI醫(yī)護(hù)這個行業(yè)發(fā)展上看,短時(shí)間出現(xiàn)具備綜合能力、成本合理、適合大規(guī)模復(fù)制推廣的AI護(hù)士解決方案,也還是不切實(shí)際的。
目前,醫(yī)療機(jī)器人的技術(shù)發(fā)展非常不平衡,缺乏統(tǒng)一的模塊化系統(tǒng)與行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),各國技術(shù)優(yōu)勢與發(fā)展方案也不平均。這直接導(dǎo)致供應(yīng)商往往只能提供某種解決方案,醫(yī)療機(jī)構(gòu)也只能這邊采購一點(diǎn),那邊采購一點(diǎn),每次增強(qiáng)某個領(lǐng)域的智能化能力,無法實(shí)現(xiàn)大規(guī)模醫(yī)護(hù)工作被AI所替代。
確切來說,AI在今天更像是給白衣天使們提供的新工具,只是有些是機(jī)器人形態(tài),有些不是。比如智能穿戴設(shè)備、與病歷關(guān)聯(lián)的人臉識別系統(tǒng),以及主動警報(bào)呼叫系統(tǒng),都在從各方面提高著護(hù)士的工作質(zhì)量與效率。
也就是說,從發(fā)展趨勢上來看,今天的AI化首先是對護(hù)士行業(yè)極為有利的。比如應(yīng)對護(hù)士工作中的職業(yè)危險(xiǎn),無論是配藥機(jī)器人、患者智能識別系統(tǒng),還是醫(yī)患糾紛情況下的主動報(bào)警能力,都解決了突出的行業(yè)問題。
而接下來一步,是利用AI與機(jī)器人提供的綜合護(hù)理能力,緩解嚴(yán)重的護(hù)士崗位缺口,讓護(hù)士從業(yè)者能夠從勞動密集型工作中解脫出來,專注于臨床護(hù)理與病患溝通等復(fù)雜工作。
而在更遠(yuǎn)的將來,從嚴(yán)格意義上來說,護(hù)士崗位的整體數(shù)量被AI壓縮,是一個大概率事件。但這需要非常漫長的過程,需要科技行業(yè)、醫(yī)療行業(yè)、社會系統(tǒng)的配合與協(xié)調(diào)。
路還遠(yuǎn)著呢。
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