．AI 醫療：一個垃圾桶背後的挑戰

GIENT Animation of Medical Waste Treatment Systems

來源：量子AI区块链研究院

　　

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。

　　

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。

　　

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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