Больницы борются с нехваткой рабочей силы, стареющей инфраструктурой и финансовой моделью, работающей до предела. Американская ассоциация больниц прогнозирует, что к 2033 году США столкнутся с нехваткой до 124 000 врачей. Ежегодно необходимо нанимать не менее 200 000 медсестер, чтобы удовлетворить растущий спрос и заменить уходящих на пенсию медсестер.
Математика не сложится, если мы не изменим уравнение.
Ответ может заключаться не в большем количестве людей, а в более умных системах. Автоматизация, робототехника и искусственный интеллект незаметно меняют то, как больницы передвигаются, управляют и оказывают медицинскую помощь. И если трансформация производственного сектора является каким-либо показателем, то следующий шаг вперед в здравоохранении будет сделан за счет машин, работающих за кулисами.
Новая анатомия умных больниц
Каждая больница зависит от логистики - — невидимого потока расходных материалов, лекарств и оборудования, благодаря которому все работает. Когда эта система дает сбой, врачи остаются в ожидании, пациенты задерживаются, а расходы растут.
Исследование Tecsys показало, что от 15% до 20% времени медсестры тратят на управление инвентарем, а не на непосредственный уход за пациентами. Это ошеломляющая неэффективность в и без того истощенной системе.
Автоматизированные транспортные средства (AGV), автономные мобильные роботы (AMR) и системы инвентаризации,-управляемые искусственным интеллектом, меняют методы работы больниц - тихо, эффективно и неустанно. Роботы теперь разносят постельное белье, еду и лекарства по этажам учреждений; ИИ предсказывает, когда запасы иссякнут; цифровые двойники имитируют поток пациентов в больнице, чтобы предотвратить возникновение узких мест до того, как они возникнут.
Например, в клиниках Кливленда и Cedars-Sinai рутинные роды осуществляют парки роботов, что позволяет медсестрам сосредоточиться на пациентах. Результаты? Ускорение выполнения работ, снижение затрат на рабочую силу и повышение удовлетворенности персонала.
Клиника Кливленда обрабатывает материалы с помощью AGV
Клиника Кливленда внедрила одну из самых передовых больничных логистических робототехнических систем в США, используя AGV для оптимизации перемещения товаров через главный кампус и сервисные центры.
Группа Schachinger оценила несколько вариантов-погрузочно-разгрузочных работ, в том числе способы ручной транспортировки, электрические буксиры и тележки, платформы, автоматические транспортные средства и другие роботы, чтобы определить лучшее решение для перемещения материалов между главным кампусом клиники Кливленда и ее сервисным центром.
Основываясь на результатах исследования, оно выбрало AGV. Система включает в себя 81 беспилотную транспортную единицу-и более 1000 тележек, которые вместе выполняют около 4800 перемещений тележек, необходимых для поддержания запланированной вместимости больницы на 1400 коек.
Каждый день AGV коллективно проезжают более 1000 миль, перевозя широкий спектр материалов, включая чистые и грязные предметы, такие как постельное белье, расходные материалы, отходы, продукты питания, стерильные инструменты, фармацевтические препараты и медицинское оборудование.
В клинике Кливленда заявили, что, автоматизировав рутинные задачи по транспортировке, она освободила сотрудников и теперь может сосредоточиться на уходе за пациентами, одновременно улучшая гигиену и последовательность рабочих процессов. Программа робототехники стала неотъемлемой частью цепочки поставок и операций клиники, послужив моделью крупномасштабной-автоматизации больниц.
Компания Cedars-Sinai использует комбинацию мобильных роботов.
Медицинский центр Cedars-Синай также внедрил автоматизированные системы транспортировки материалов, сочетающие AGV и AMR. Парк из почти 28 роботов, включая системы от Diligent Robotics и FMC Technologies (которая сейчас является частью JBT Corp.), перемещается по залам Cedars-Sinai 24 часа в сутки.
Транспортные средства весом около 1000 фунтов (453,5 кг) каждый проезжают через специальные лифты, коридоры и уровни обслуживания внутри больничных башен, перевозя до 20 тонн хирургических материалов, постельного белья, продуктов питания и отходов каждый день. Маршруты роботов спроектированы таким образом, чтобы свести к минимуму контакт с людьми, но они также оборудованы для безопасного взаимодействия с людьми, когда это необходимо.
Больница также рекламирует специальные роли в логистике своей системы AGV, которая обрабатывает тележки с хирургическими ящиками, грязное белье и биологически опасные отходы в нескольких зданиях. Система Cedars-Sinai демонстрирует, как крупные медицинские учреждения могут интегрировать робототехнику в свою внутреннюю логистику, чтобы повысить эффективность, удовлетворенность персонала и производительность труда.
Уроки для больниц на заводе
Это не первый раз, когда роботы переписывают правила. В производстве в США автоматизация уже давно является основой производительности, и, согласно последнему отчету World Robotics, в настоящее время на американских заводах работают 381 964 промышленных робота.
Теперь те же самые принципы - точности, согласованности и масштабируемости - проникают и в здравоохранение. То, чего AGV и AMR когда-то достигали на сборочных линиях, теперь роботы с поддержкой искусственного интеллекта-приносят в больницы. Они берутся за повторяющиеся, предсказуемые и сложные задачи,-которые требуют надежности на уровне машины.
И речь идет не о замене работников; речь идет о переосмыслении способа выполнения работы.
Больше интеллекта внутри машин
Настоящий скачок — это не просто робототехника, а искусственный интеллект, работающий с робототехническим оборудованием. ИИ дает машинам возможность учиться, адаптироваться и принимать решения,-управляемые контекстом.
Представьте себе роботов, которые перемещаются по переполненным больничным коридорам, на лету корректируют маршруты и предсказывают, где они понадобятся в следующий раз. ИИ обеспечивает это посредством компьютерного зрения, машинного обучения и прогнозной аналитики. Эти интеллектуальные системы могут:
Прогнозирование использования ресурсов на основе количества госпитализированных пациентов и типов случаев.
Выявляйте недостатки до того, как они перерастут в сбои
Учитесь на человеческих рабочих процессах и автоматически адаптируйтесь
Мы наблюдаем рост интеллектуальной автоматизации - – партнерства, в котором люди и машины совместно-создают эффективность, а не конкурируют за нее.
Больницы могут повысить устойчивость, масштабируемость и воздействие на человека
Автоматизация также оказывается стратегией устойчивого развития. По данным Национальной академии медицины, на сектор здравоохранения приходится примерно 8,5% выбросов парниковых газов в США, а на больничное обслуживание приходится наибольшая часть выбросов этого сектора -, большая часть которых связана с отходами и неэффективными цепочками поставок.
Более умные системы могут уменьшить затоваривание запасов, свести к минимуму просроченные лекарства и сократить выбросы от транспорта за счет оптимизации маршрутов.
В то же время освобождение персонала от ручных задач оказывает измеримое влияние на человека. По оценкам McKinsey, от 10% до 20% времени, затрачиваемого в течение 12-часовой смены, тратится на деятельность, которую можно оптимизировать с помощью технологий, давая медицинским бригадам больше времени для пациентов.
Это не просто операционная эффективность, это эмоциональная эффективность.
Путь вперед: автоматизация с человеческим сердцем
Системе здравоохранения США не нужна дополнительная сложность, ей нужно больше ясности. Системы, которые думают, двигаются и адаптируются в ногу с людьми, которых они поддерживают, являются ключом к воплощению этого видения в жизнь.
Робототехника и искусственный интеллект не решат проблему нехватки рабочей силы в одночасье, но они могут по-новому взглянуть на то, что возможно, создавая больницы, которые не просто умны, но и-самооптимизируются; не только эффективным, но и устойчивым.
Мы уже видели этот сценарий в производстве. Вопрос не в том, изменит ли автоматизация здравоохранение; дело в том, насколько быстро он это сделает. Будущее медицинской помощи будет не только человеческим; человек и машина будут работать идеально синхронно.