全球醫療照護系統預計在2030年時將面臨450萬名護理師的短缺,而其中一個主要原因就是高度的職業倦怠。製造業巨頭鴻海科技集團正在透過NVIDIA加速的解決方案協助減輕負擔,例如Nurabot,這款協作護理機器人可分擔在醫院內運送藥物和檢體等耗時且疲勞的工作。
Nurabot是鴻海科技集團使用NVIDIA技術開發並獲台灣頂尖醫療中心部署的智慧醫院應用之一。其他工具包括支援患者健康監控的人工智慧(AI)模型,以及用於協助管理團隊進行設計與規劃的醫院設施數位孿生。
在NVIDIA實體AI及其三部電腦解決方案的驅動下,這些應用可一同將醫療中心轉型為智慧醫院。首先,大型AI模型在超級電腦上進行訓練及微調;其次,在模擬過程中,數位孿生被用於規劃、測試與機器人技術訓練,且邊緣運算系統能夠在機器人和感應器上實現快速的AI推論。
台中榮民總醫院、白沙屯童醫院-媽祖醫院及天主教耕莘醫院等台灣醫療機構均採用鴻海科技集團的智慧醫院解決方案,以支援臨床醫生並提升病患照護水準。
從資料中心到邊緣端支援智慧醫院
鴻海的智慧醫院解決方案始於資料中心,在資料中心應用高效能運算來開發大型AI基礎模型,例如FoxBrain這個在NVIDIA Hopper GPU上訓練的大型語言模型(LLM),能夠進行文字轉語音、自動語音辨識及自然語言處理。
該公司還利用其採用NVIDIA DGX系統的Honhai Super AI Computing Center 1來開發醫療照護專用的AI模型。這些模型透過由NVIDIA AI驅動的CoDoctor AI平台提供,可提高診斷準確性,並最佳化視網膜影像、生命跡象監測、心律失常篩檢和癌症篩檢等任務的臨床工作流程。

童綜合醫院放射科的臨床醫師使用鴻海科技集團的 CoDoctor AI 平台進行醫療影像工作流程 (影像來源:鴻海科技集團)
此外,鴻海也與醫療中心合作,整合用於影片搜尋與摘要的NVIDIA AI Blueprint,可分析即時影片資料,提醒醫護人員留意醫療事件,並為醫院管理團隊生成影片摘要。鴻海將其用於冠狀動脈分割的AI模型CoroSegmentater,貢獻給NVIDIA與領先學術醫療中心所開發的MONAI開源醫療影像平台。該模型以MONAI的Auto3DSeg架構進行3D醫療影像分割,可用於支援診斷、術前規劃及患者教育。

臨床團隊可使用鴻海科技集團的 CoroSegmentater 模型與 NVIDIA Omniverse 平台, 以 3D 形式將心臟視覺化。(影像來源:鴻海科技集團)
臨床團隊可以使用基於NVIDIA Omniverse平台建構的NVIDIA Isaac for Healthcare,在NVIDIA OVX伺服器上運行的心臟和血管系統3D視覺化技術,讓這些分割內容顯現。鴻海還利用Omniverse開發了一款工具,可模擬藥物治療對乳癌患者腫瘤的影響。
除了模擬生物學,鴻海還與台中榮民總醫院、白沙屯童醫院-媽祖醫院及天主教耕莘醫院合作,使用NVIDIA Omniverse模擬醫療設施。透過這些物理上精確的模擬,這些醫院正在規劃新設施的設計、根據資料做出的決策來最佳化營運,以及建立模擬來訓練機器人。
例如,台中榮民總醫院建立了一個護理站和病房的數位孿生,作為 Nurabot 的訓練場地,讓機器人系統在現實世界進行測試之前,能在虛擬走廊中穿梭。
台中榮民總醫院試驗協作護理機器人
Nurabot使用FoxBrain大型語言模型、Isaac for Healthcare的虛擬訓練,以及在NVIDIA Jetson Orin裝置上執行的NVIDIA Holoscan感測器處理平台所驅動的機載運算。
根據鴻海估計,當Nurabot部署在臨床應用,用於遞送藥物、運送檢體及巡邏病房時,可將護理師的工作負載減少多達30%。例如在病房使用Nurabot將傷口照護套件和健康教育資料送到患者病床。對護理師而言,機器人助理有助於節省多次往返供應室的時間與體力,並讓他們能夠更專注於患者照護。

台中榮民總醫院正與 Nurabot 進行實地試驗。(影像來源:台中榮民總醫院、鴻海科技集團、川崎重工)
在探病時間,Nurabot則會協助引導患者和訪客通過病房,減少一線工作人員的行政工作量。在醫院人員較少的夜班時段期間,Nurabot也可以幫助分擔工作。希望未來護理機器人也能以多種語言與患者對話、辨識個人以實現個人化互動,並協助護理師移動患者。
像是患有肺部疾病的患者可能需要兩名護理師的幫助,才能從病床上站起來,並移動到椅子上來進行呼吸練習。在Nurabot這類型助理的協助下,這項任務可能僅需要一名護理師就能完成,讓另一名護理師能專注於照護病房中的其餘患者與事務。
台中榮民總醫院與 Nurabot 的實地試驗正在獲得護理師和患者的正面回饋,該醫院預計將在今年年底前部署數十個機器人裝置來支援其護理團隊。
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