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2020年3月27日 星期五

GIENT Animation of Medical Waste Treatment Systems



來源:量子AI区块链研究院

AI医疗:一个垃圾桶背后的挑战
  
相信每個人都去過診所或者醫院,不知道大家觀察過沒有,護士在給患者輸完液後,會把用過的注射器扔去哪裡呢

一直以來,醫療垃圾都是被眾人所忽視的地方,在 AI + 醫療癒演愈烈的現在,醫療科技廠商們不斷地疏通「動脈血管」,一個勁兒往醫療「心臟」裡鑽,卻忽略了同樣重要的「毛細血管」。

落實到具體場景中,不論是 AI+ 醫院醫療,還是家庭醫療,這兩種模式,都容易遇到產生醫療垃圾、空氣污染等環保問題,「嵌入式」智慧養老,就因為此類問題被社區居民抵觸,進而面臨著建設空間、用地難的情況。

所以,要想真正貫通 AI + 醫療,巨頭們是時候將視線,落在那些堆積如山的醫療垃圾中來了。


一個垃圾桶引發的危害
回到文章一開始提出的問題——你知道對對岸中國很多的護士將醫療廢棄物丟去哪裡了嗎

答案是,垃圾桶。

這是個並不意外的答案,但又是一個太過於簡單的答案。

在實地考察中,我們發現,醫院中用到的小型垃圾桶,為普通的家用垃圾桶,很多還是沒有桶蓋的,大一點的垃圾桶,也屬於比較常見的藍色或紅色的塑料桶,正規一點的會貼上垃圾分類的標籤,更多的情況是垃圾桶上,沒有明確的標籤內容。即便使用了醫用垃圾桶,部分醫院裡也存在垃圾桶使用簡陋,垃圾分類不夠詳細,甚至於將垃圾亂堆亂放的現象。

如此隨意地處置醫用垃圾,將帶有血液和藥品殘渣的醫用垃圾長期暴露在空氣中,將會加重細菌傳播的可能性,對醫護人員和患者的身心健康、生活品質都存在著很大的威脅。

而真正應該被使用的醫用垃圾桶,應該是什麼樣子呢?對岸中國醫療垃圾桶,一般分為醫療廢物垃圾桶、醫療廢物週轉箱,以及利器盒,它們的顏色都是統一標準的黃色,如果有讀者感興趣,也可以觀察一下,醫院中的醫護人員,是否使用了這類垃圾桶。


AI医疗:一个垃圾桶背后的挑战
  

從上圖我們也可以看出,即便是醫用垃圾桶,也存在著耐用性差、分類少、使用不便等情況。然而,不起眼的垃圾桶,只是蝴蝶扇動的第一下翅膀,難以分類的醫療垃圾,使得下一步垃圾處理變得更加困難。

與醫院隨意處置醫療垃圾的態度,形成鮮明對比的是日益嚴格的環保要求,在這種形勢下,醫療垃圾已經有原來的醫院自行處理,改為由統一的收購部門來回收,並集中處理,這樣一來,因為要支付給外界更多的處理費用,醫院處理醫療垃圾的成本也隨之上升。

支出費用的增加,導致醫院在部署處理垃圾的設施,和人力資源上更為隨意,如此往復,醫院醫療垃圾的處理,已經陷入一個惡性循環。


AI医疗:一个垃圾桶背后的挑战
  

更可怕的是,還有一些別有用心的人被利益驅使,中國很多將醫療垃圾送入「黑作坊」,進行處理後再販賣給其他省市。除此之外,個別醫院的保潔員等臨時雇傭人員,由於工資非常低,為了「彌補工資不足」,也會「出售」醫院中的醫療垃圾進行創收,面對這種情況,醫院往往是睜一隻眼,閉一隻眼。

醫院的不作為在一定程度上導致了醫療垃圾處理越來越難,但探究問題的本質,我們要問的是,醫院究竟是「管不住」,還是「不想管」醫療垃圾的回收體系何時才能健全在智慧醫療大行其道的今天,AI究竟能為醫護人員做些什麼

「品管圈」帶來的啓示
1950 年,美國一個博士首先提出了「統計品質管理(SQC)」這個概念,後來,日本教授石川馨又在這個概念上加以完善,在 1962 年提出了品管圈(QCC)的理論。

「品管圈」,指由相同、相近或互補性質的工作場所的人們,自動自發組成數人一圈的小圈團體,按照一定的活動程序,來解決工作現場、管理、文化等方面所發生的問題及課題,目的在於提高產品品質和提高工作效率。

將這個理論應用在醫療垃圾的處理上,是否能產生積極的效果呢

2014 年,有研究人員在某醫院設立品管圈,圈名為「醫療垃圾環保圈」,成員為主管護師 2 名,護師 3 名,護士 3 名。經過一段時間,研究人員發現,在品管圈成立之前,醫療垃圾管理存在的漏洞高達 60 處,而在品管圈成立之後,醫療垃圾管理處理問題僅有 10 處,數量明顯少於品管圈實施前。

顯然,品管圈理論在手術室,處理醫療垃圾中的應用,能提高醫護人員的綜合素質能力,減少醫療垃圾處理缺陷的發生,從而提高醫院管理品質。

而如果將醫護人員全部替換,使醫療廢棄物的產生部門、醫療單位、監管部門、運輸處理部門成為「圈員」,是否能從總體上,提升醫療廢棄物的處理速度和效率當然,這樣做的前提是,我們勢必需要更能宏觀把控的工具,也就是大數據、人工智慧,以及物聯網技術。

最近,已有不少研究提出將物聯網技術,應用於廢棄物的運輸,特別是對城市固體廢棄物,及醫療廢棄物的運輸。物聯網技術基於 RFID 技術,RFID 包括標籤、閱讀器和後端數據庫,其基本工作原理是標籤進入某磁場後,接收閱讀器發出的信號,透過感應電流所獲得的能量,發送出儲存在晶片中的產品資訊,閱讀器讀取資訊後完成解碼,再送至數據庫系統,進行相關的數據處理。

利用 RFID、GPRS、GPS 和 GIS,我們可以設置廢料箱監視系統,對醫療廢棄物實現全方位、全天候的智慧監控,對醫療垃圾處理過程中,進行即時資訊採集。系統全電子化的數據集中管理,也使得監管部門在查找大量數據的工作中,能夠利用服務器提升效率,合理監管醫療廢棄物處理環節。

這種智慧遠端的監控,還可以在有效地在監測範圍內,檢查醫療廢棄物運送處理的過程,一旦醫療垃圾離開監測範圍立即報警提醒,同時將相關數據發送至相關管理部門,這樣也能有效提防醫療垃圾的新產業鏈。

給醫護人員一個「垃圾桶」
回到文章開頭,其實我們的落點依舊在那一個垃圾桶。

在醫院中,垃圾桶的使用面臨著很多問題,危害最嚴重的便是與人體皮膚的直接接觸,特別是在注射器針頭的分類處理上,尤為突出,針頭對皮膚的損傷給醫護人員,帶來了很大的危險。其次就是垃圾桶使用不便,具有污染型,包括分類少、比例不協調等等。

當人工智慧要為醫療垃圾做點什麼的時候,一定不能忽視的便是醫護人員,這一首先接觸醫療垃圾的群體。現實中,醫護人員需要一個更方便、更安全的垃圾桶,這也是智慧醫療進入家庭和社區的前提 —— 當人們可以透過技術自我診療,或遠端診療時,無處安放的醫療垃圾,成為了家庭健康的最大威脅。

理想的垃圾桶應,該能對垃圾進行一個初步分類,比如設置多個部分,收納不同的垃圾。而在扔垃圾的過程中,垃圾桶則可以自動感應掃描開啓,避免手與垃圾桶接觸。

當垃圾逐步增多時,垃圾指示條隨垃圾量增多而上升,指示條顯示滿量時,垃圾桶能夠自動對其進行封袋處理。另外,垃圾桶能對針頭進行自動切割,經切割的針頭自動落入垃圾桶內,整個過程針頭不會接觸到手部,減少手部皮膚損害。

事實上,自動的、智慧的垃圾桶,在市面上並不少見,只是遲遲沒有出現在醫療衛生這個領域而已。目前,還沒有任何數據來顯示醫療垃圾,對醫護人員造成了多大的傷害,但在各種問答社區里,護士因為接觸了醫療垃圾,而擔心染上病的提問並不少見。

根據前瞻产业研究的研究報告顯示,中國 2018 年的醫療廢物總產量可能會突破 206.01 萬噸,醫療廢物市場規模將達到 76.9 億元。預計到 2023 年,醫療廢物處理市場規模將達到 107.37 億元,同時產量達到 249.56 萬噸。

面對如此巨大的醫療垃圾產量,醫護人員的安危,是時候被整個行業放在心上了。230181116

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