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AI赋能后勤仓库管理、织物管理、安全运维……人工智能比我们想象得更强大

发布时间:2024-11-19 来源:医院后勤官 浏览量: 字号:【加大】【减小】 手机上观看

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11月14日,国家卫健委办公厅发布《关于印发卫生健康行业人工智能应用场景参考指引的通知》,详细列出了人工智能(AI)在医疗服务管理、基层公卫服务、健康产业发展以及医学教学科研4个领域的84个具体应用场景。


人工智能技术迅速发展,潜力巨大,得到各行各业的重视,医疗行业开始积极探索将其应用于医院后勤领域。医院发挥其数据分析能力,可以更好地进行物资调配、人力资源利用,发挥其智能监控、自动化处理流程的能力,可以更好提供安全保障,且减少人力资源的浪费;人工智能技术还可以对潜在风险进行预警。相信在未来的医院后勤管理中,人工智能技术还将提供更多的创新解决方案。



一、人工智能技术概况


人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是指由人制造出来的机器所表现出来的智能,通常是指通过普通计算机程序来呈现人类智能的技术。核心问题包括建构能够跟人类似甚至超卓人类的推理、知识、计划、学习、交流、感知、移动、移物、使用工具和操控机械的能力等。伴随大数据、云计算、互联网、物联网等信息技术的发展,近年来AI技术也在高速发展中,语音图像识别、人机对话、人机对弈、自动驾驶、机器人等诸多切实应用的场景帮助人类更好地发现问题和解决问题,提高了工作效率。面向特定任务的专用人工智能(Special-purpose AI或Narrow AI)已经硕果累累,近期OpenAI推出的大型语言模型ChatGPT、Midjourney推出的AI作画工具等通用人工智能(Artificial General Intelligence,AGI)产品让我们再次看到了AI技术无法估量的巨大潜力。


AI技术因其技术特点,具备以下多种优势:


(1)高效性。AI可以在很短的时间内处理大量数据,调用资源处理资源,比人类更快地完成任务,提高了效率。


(2)精度高。AI可以快速而准确地识别模式、检测错误和异常,比人类更能够发现问题。


(3)智能性。AI可以模拟人类智能,具有学习和适应能力,能够在不断的学习中不断改进和提高自己的能力。


(4)可重复性。AI可以重复执行相同的任务,不会因为疲劳或情绪等因素而出错,能够保持一致性。


(5)无偏见性。AI不会受到种族、性别、年龄、文化背景等因素的影响,基于事实而不是基于情感,能够提供公正的决策。


(6)可扩展性。AI可以在处理大量数据的同时,轻松地扩展到更多的计算资源上。2017年7月国务院发布的《新一代人工智能发展规划》,将新一代人工智能放在国家战略层面进行部署。在医疗领域,AI技术已有一些成熟应用,如AI医学影像、手术机器人、基因检测序列等,未来AI技术还将助力智慧医疗在诊断疾病、个体化用药、药物开发、临床研究、放射治疗和放射学、电子健康记录等多方面取得进展。


当前很多医院在后勤领域已建成多套信息系统,如医疗废弃物管理系统、智能被服管理系统、智能安防系统、智能设备监控系统和智能能源管控系统等。这些信息系统的运行及管理过程中采集了众多数据,形成了相应专业领域的知识库,这为AI技术的应用提供了良好的数据基础及信息化基础。应提早重视AI技术对于传统行业的冲击,积极拥抱AI技术对医院后勤业务的渗透和融合。


在可见的未来,AI技术的应用还将降低部分后勤岗位的工作难度甚至取代部分工作,将工作人员从琐碎繁杂的工作中解放出来,创新后勤专业技术和管理方法,提供更好地后勤保障服务,助力医院高质量发展。



二、人工智能技术实践探索


(一)××医院无人智能化管理仓



××医院结合传统的低值耗材仓库管理模式现状,创新运用了二级仓库低值耗材无人智能化管理系统。该系统结合了视觉、人工智能、重力传感、生物识别等技术,通过各子系统与设备的联动,与医院HRP系统实现数据互联互通,对低值耗材的库位、进出、效期、盘点和进出放、取人员身份结合进行实时的动态跟踪与监控,使低值耗材在二级仓库的管理更加精细化、科学化和智能化,达到了低值耗材管理降本增效的目的。××医院无人智能化管理仓见图16-1。


在使用无人智能化管理系统后,物料盘点时间得到了极大的缩短,物料控制的差错率显著降低,管理效率显著提高,管理人员满意度达到了100%,且在其他方面也具有一定优势,确保了二级仓库在无人值守的情况下全天24小时工作,并实现了库内电子引导、无感上货、即领即走、实时自动盘点等功能,将智能化、自动化管理渗透到了低值耗材在二级库的库位管理、入库、申领、领用、补货、盘点、记账过程中的每个环节,获取了每个环节的精准数据,强化了医用耗材管理的全程监管和动态监控,使低值耗材的管理更加规范化、科学化、透明化和高效。


(二)后勤纺品管理系统-AI检测模块



基于全院纺品全生命周期、精细化管理的纺品系统,内含一套集光、机、电、计算机技术为一体的AI检测模块。其中视觉检测部分是核心,包括高速线阵相机、专用镜头、LED光源、图像处理、信号控制、数据存储及显示等几部分,搭载自有算法为基础的视觉AI检测平台及自动化分拣系统。后勤纺品管理系统-AI检测模块见图16-2。


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纺品管理系统-AI检测模块帮助后勤浆洗部门快速完成纺品洗涤后污渍、破损、掉扣、缩水检测,实现不合格纺品发出前完成质量确认、分科、分码、发放等功能,不合格标注,及系统后台、小程序客户端提示;进一步提升后勤智能化装备及科室服务水平。


(三)机电设备虚拟现实安全运维平台



实时监测建筑设备能源运行状态,建立运维知识库,运用AI模型技术设置报警比对模型,实现设备故障隐患与异常用能系统判断处置。参见图16-3。


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其中,实时中央空调系统的温度、压力、流量、热量等运行参数,根据设备运行数据通过AI模型计算进行节能运行,同时全方位监测设备的运行参数,准确预判设备运行故障,节约能源。平台通过对设备运行历史数据的周期性分析,为用户提供科学的维护保养建议,提高设备运行效率,保证中央空调系统的运行安全。


安消联动管理中消防智能分析板块使用视频AI进行视频监控,实现远程监测消防终端产品及周边环境的状态,通过可视化大屏弹窗、语音/短信、APP推送及时告知工作人员,实现早发现、早报警、早处理,多方位保障生命及财产安全。


(四)供应商智慧对接窗口



研发基于人工智能技术,实现信息智慧采集、比对分析,实现档案电子化统一管理,优化流程、规避风险。节约人力成本,便于报名资料、合同等统一、规范化处理。


基于供应商谈判会议纪要的关键内容,在填写合同模板时,支持文本分权签字,要点标注、关键字凸显,限制区域编辑,层层审批编辑修改,修改留痕等功能具备在线电子合同内容与会议纪要智能比对功能,支持合规性校验及电子盖章、签名,实现对电子合同统一管理规避风险。同时,与院办合同系统对接,实现合同全生命周期管理。



三、人工智能技术应用分析

在医院后勤管理领域,AI技术的应用已经初见成效,当前主要发挥了AI在图像识别、文本识别、数据分析预测等功能上的优势,应用于设备维护、设备故障预测、供应链管理等医院后勤管理中。AI技术成熟度还在不断提高,结合后勤业务AI应用场景也需继续进行拓宽。


AI技术的在医院后勤领域的应用也存在一些困难,首先AI技术的应用需要大量的数据支持,由于医院后勤领域数据来源的分散性和数据的保密性,设备设施系统的互联互通状况不够理想,获取数据较为困难。医院可以建立数据共享平台,允许各设备系统之间分享数据,同时采用先进的数据采集和处理技术,以提高数据的数量、质量和处理效率。医院多样化的设备之间的兼容性也可能存在问题,需要将AI技术与不同设备进行兼容性测试,以确保设备可以顺利使用AI技术。


基建管理方面,应用AI技术无需对已有的后勤基建设施进行大规模改造或重建,对于新老院区来说AI的初步应用难度都不高。但AI技术的充分利用需要大量的数据和算力支持,因此医院需要进行数据和算力、算法等基础设施的升级和改造,推动设备的更新和改造以兼容AI技术,更好地适应AI技术的应用。对新设备也需要进行兼容性测试,以确保设备能够无缝集成AI技术。


为了更好地将AI技术应用到医院后勤管理中,需要相关的技能和知识,故而首先医院技术人员需要提高自身技能和知识水平,同时需要招聘更多具备AI技术应用经验的人才。


可以看出,AI的充分利用需要投入大量的成本,包括人力成本、技术成本、设备成本等,对于一些小型医院来说投入这些成本可能会带来不小的压力,可以优先考虑成熟度高、成本低而提升效果明显的AI技术,逐步在整个后勤领域应用AI技术。


另外,在应用AI技术时,需要加强对隐私的保护,避免隐私泄露的风险。


综上所述,医院后勤领域的AI技术应用已经初见成效,但仍然还面临一些问题和挑战。医院需要加强基础设施的建设和技术的投入,同时加强人才引进和培养,根据具体情况优化应用场景,推动AI技术的不断发展。


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