“特別滿意”，緣於深度學習
“您好，這裡是北京友誼醫院住院服務中心。打擾您幾分鐘，做下出院隨訪。”一天午後，吳奶奶接到一個來電，聽筒裡傳來普通話極其標準的女聲。說話的不是護士，而是一位機器人。
智能語音機器人先從飲食、用藥、專科指導等方面作出提示，而後緊扣“出院小結”發起提問。“診療中發現，您患有高血壓，存在跌倒風險。體位轉換時，是否注意進行過渡動作？”聽到這裡，吳奶奶下意識地湊近聽筒……幾輪問答下來，她在隨訪滿意度調查中給出“特別滿意”的評價。
這款機器人是首都醫科大學附屬北京友誼醫院護理部聯合信息中心搭建的智能語音隨訪系統。該院護理部主任駱金鎧介紹，患者出院時，責任護士會從用藥、飲食、運動、心理等方面，為患者制訂個性化隨訪記錄單，並預約隨訪時間。之後，住院服務中心的智能語音機器人按照隨訪記錄單自動撥打電話，進行語音隨訪。基於該院對8000餘條居家護理問題的整合、提煉、解答與錄入的信息，智能語音機器人可自主交互答覆，遇到疑難問題時轉接人工諮詢。
吳奶奶的一句“特別滿意”，緣於這款智能語音機器人已不再僅限於替代護士完成一些低技術含量的重複勞動，而是更注重發揮人工智能基於知識進行推理以及自然語言處理技術的優勢，更直接地服務患者。
駱金鎧解釋，電話隨訪過去依靠人工撥打完成，若出現多次無人接聽的情況，隨訪率就難以保證。智能語音機器人如遇同樣情況，將自動延後撥打，確保出院 7 日內隨訪率達100%。護士由此所節省的時間，可用於疾病護理、健康評估等專業性更強的工作。
更重要的是，智能語音機器人的一言一語，是對患者病歷和數千條居家護理問答進行深度學習後的結果，提問更具針對性，隨訪質量更高。“針對不同年齡、不同性別的患者，智能語音機器人可模擬出不同聲音。比如，對於年齡偏小的患兒，機器人在聲音設置上更卡通化，讓枯燥的隨訪變得有趣，來提高小朋友的專注度。”駱金鎧說。
機器人，更像是合作伙伴
“患者不是流水線上的產品，與工業領域節約人力、提高效率的目的不同，機器人在醫療領域的應用，其終極追求是彌補人工操作的侷限性。”首都醫科大學宣武醫院普外科科護士長王欣然認為，這是醫工結合的基本前提。
“以翻身這項基本護理操作為例，對有些重症患者進行翻身操作時，其血氧、血壓等指標會出現波動，可如果使用翻身護理床，指標就相對平穩。”王欣然說。
記者發現，某大學醫療康復機器人聯合實驗室研製的一款重症護理機器人，就相當於一張電動翻身護理床，可對臥床患者進行氣動式翻身，通過氣囊充氣由小變大，使施力更均勻、更平穩，推動患者實現側翻身。但據記者瞭解，類似的重症護理機器人，其普及程度尚未達到預期。
在王欣然看來，可能有這樣的原因：“翻身只是第一步，而後還有肢體擺放的問題，患者從仰臥到側臥，需要進行肢體位置的調整，從而改變背部壓力和剪切力，促進血液循環，預防壓力性損傷；再有，重症患者常有潮溼、滲液等問題，翻身後需要選擇軟硬度適宜的護理墊……這些，機器人不能完成，而恰恰又影響患者的舒適程度甚至康復進度。所以，即使有重症護理機器人的參與，也少不了護士的全程監護。”
王欣然介紹，這幾年，他們在重症監護病房也使用過一些用於患者翻身、移位的器械，但很快就不用了，因為這些器械並不能兼顧所有護理細節，也無法對患者感受作出及時反饋，這使他們更深刻地認識到，機器人對於護士，是補充而非替代。
駱金鎧更傾向於在臨床應用中不斷體會機器人與護士的關係。“現階段，機器人雖不能在翻身操作中實現專業評估，但不可否認，其確能解決大體重患者、麻醉狀態下患者翻身難的問題，也能減少護士腰部損傷等職業病的發生，二者之間更像是合作伙伴的關係。”駱金鎧表示。
探索方向，或在重症護理方面
“目前，真正應用於臨床的重症護理機器人並不多見。重症護理面臨的臨床問題，正是機器人在該領域的探索方向。”王欣然將其概括為“救活”和“活好”。所謂“救活”，即實現病情早期識別，對併發症進行防護；所謂“活好”，即實現重症患者早期康復，開展延續性護理。
以“救活”為例，王欣然解釋，重症患者的診療與護理需在短時間內做出精準判斷，而病情變化數小時前常有細微的生命體徵波動。比如脈搏、血壓、呼吸頻率、意識水平等，護士如將這些信息收集起來並加以利用，進而實現早期干預，對重症患者救治的幫助無疑是顯著的。
近年來，重症監護系統逐步優化信息採集功能。北京宣武醫院已實現對患者診斷信息、手術信息的自動提取，並繪製出患者生命體徵變化趨勢圖。以床邊監護儀為例，其採集的數據通過“採集工作站”傳輸至重症監護系統，系統可以自動統計任意時間段內任意指標的最高值、最低值、均值等信息，進行比對，根據風險等級發出預警，作為醫護人員的決策依據。
“在此基礎上，越早識別風險，越能避免決策的主觀盲目性，也能使不同層級的護士擁有同等護理能力，達到同一護理效果。”王欣然認為，依託人工智能技術，基於生命體徵測量作出早期預警評分，提供輔助決策，或許是未來機器人在重症護理領域的應用方向之一。
“除生命體徵測量外，也可對管路滑脫、壓力性損傷、失禁性皮炎等護理安全不良事件作出提示，結合護理科研項目所總結的共性規律，在預防性或治療性護理措施方面給出建議。”駱金鎧表示，“重症護理能力需要時間和經驗的積累，重症護理機器人的出現，相當於給低年資護士配備了一位帶教老師，有助於推動護理服務向標準化、精細化發展。”
從減輕人力負擔到彌補人工侷限，護理機器人的進階需要人工智能技術的迭代升級，也需要給予護理領域更多關注和支持，暢通護理領域專利成果轉化通道。
“護士是診療和護理的執行者，他們具備床旁觀察的絕佳條件，有機會了解患者的需求和感受。如果細數醫療領域的實用新型專利，來自護理人員的發明數量遠高於大多數人的預期，可真正與我們接觸的醫藥相關產業孵化公司、專利轉化公司又很少。”王欣然坦言，此次《“機器人﹢”應用行動實施方案》點題“重症護理”，也是對護理人的鼓舞。