学生グループがスマートな看護ロボットを発明

准教授のレ・タン・ロン博士によると、病院や施設では人材が不足しているという。 医療の 特に医療の必要性が高まっている場合には、憂慮すべき問題です。健康観察、医療物資の輸送、医師の診察・治療支援などのプロセスを簡素化するための支援装置の開発が急務となっている。 

「2022年の調査によると、 保健省, 大病院では、最大 20% の看護師が能力を超えて働かなければならず、過負荷に直面しています。この不足は患者ケアの質に影響を与えるだけでなく、手動プロセスに起因する病院での薬剤調剤ミスにもつながります」と研究チームリーダーのトラン・ヴ・ジア・ホイ氏は述べた。

その現実から、チームはベトナムの病院での患者ケアの質を向上させることを目的として、フローレンス看護ロボットのアイデアを開発しました。フローレンスは、自動航行、音声通信、計測、データ分析などの高度な機能を備えています。 

このロボットは、人工知能とモノのインターネットを使用して、患者データを識別、収集し、医師の診断と治療を支援することができます。

現在の看護ロボット モデルの限界の 1 つは、コストと、技術と機能の面での互換性です。そこで研究チームは、製品コストを輸入ロボットのわずか5分のXNUMXに削減することを目指した。 

同時に、ロボットはベトナムで設計および製造されているため、技術を習得し、便利に操作および保守することができます。また、音声コミュニケーション、24時間7日のケア、ベトナムの文化や習慣の理解など、ベトナム人患者の特性に合わせた機能設計も考慮しました。

チームが直面する最大の課題の 1 つは、医療施設と患者に医療におけるロボットの有効性と安全性を信頼してもらうことです。 

さらに、ロボットを病院の現在のワークフローに統合するには、手順の変更とスタッフのトレーニングも必要です。チームが引き続き取り組んでいる主要なイノベーションには、以下が含まれます。 狭い病院スペースでの移動を容易にする製品設計の最適化。コンポーネントを産業用モジュールに置き換え、データをより高速に保存および処理できるチップを統合します。 

ユーザー認識、顔スキャン、ロボットナビゲーションのアルゴリズムも、特に多数の患者がいる実際の環境で動作する場合には、最適化する必要があります。 

製品の改善プロセスは、医師、看護師、医療技術の専門家による実際のテストと評価の段階を経て、1 年間続くことがあります。同時に、医療チームや医師からの意見が製品の改善に役立ちます。

准教授のレ・タン・ロン博士は、安全性を確保するために、チームは今後、ロボットの移動能力と障害物回避能力について厳格なテストを実施すると述べた。同時に、ロボットがさまざまな年齢や性別のユーザーと対話する能力も評価されます。 

「慎重に準備すれば、看護ロボットは病院環境の厳しい要件をすべて満たし、患者と医療施設の両方に利益をもたらすと信じています」とレ・タン・ロン准教授は断言した。