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机器人提升医院物流效率,5G加快医疗物流机器人发展

姚小熊27 来源:华夏时报 作者:华夏时报 2021-03-06 09:34 次阅读

智能驾驶离我们的生活其实并不遥远,在医疗等细分领域,该项技术已经投入应用。

近日,专注于医疗场景下智能驾驶的诺亚医院物流机器人完成B轮融资,金额高达1.2亿元,投资方包括醋化汇金股权、骏丞实业、中国科技开发院、医疗行业资深渠道等多家机构。

机器人提升医院物流效率

此前,诺亚医院物流机器人还曾于2019——2020年间连获三轮投资,其背后资方是包括海月资本、清柯投资、杉杉创投等众多头部机构和产业资本。

诺亚医院物流机器人专注于5G医院物流,其核心团队来自华为手机业务,诺亚医院物流机器人也是华为的5G战略合作伙伴,国家机器人标准起草单位。据了解,目前,诺亚医院物流机器人拥有350多项核心专利,已推出17款机型,定义了21个医院物流场景。尤其是诺亚医院物流机器人的生产工厂,在行业中率先通过了CR认证(中国机器人认证),标志其批量产品稳定性取得突破。

诺亚医院物流机器人可运输的医疗物资多种多样,包括标本、污洗器械、手术室耗材、母乳、药品、无菌包、高值耗材、显影剂,等等。根据医院不同场景下的多样化物流需求,诺亚医院物流机器人也配套了不同的产品型号与智能配套设备。

目前,诺亚医院物流机器人已实现产品线系列化,能满足医院院内95%以上的物资流通需求,可以实现全院级物流。截至2021年1月,诺亚医院物流机器人已入驻全国超百家医院。

医院物流是医院管理的重要环节,也是提升医院行效率的关键。而医院物流又具有运输需求大、物资品种繁杂、安全要求高、时限约束强、院感防控严、物资管理需要可追溯等特点,传统的物流方式往往不能满足医院的需求。

医院也一直致力于用高新技术提高医疗资源效率、提升管理水平,尤其是经历了疫情,新技术的应用变得更加迫切。一个1500张床位的医院,一天需要运输的物资达25吨,运输总里程为180公里。

而相对人力运输方式或传统工业大设备运输,医院物流机器人具备这几大优势:全程数字化可追溯;运力灵活调配平疫结合;无人化避免院内交叉感染;能耗低占地少降成本;载重量大复用率高;故障率低可靠性高。

疫情暴发后,医院物流机器人更是成为医疗场景的刚需,不但有效规避感染风险,也提升了极大的工作效率。机器人代替人员往返进出,可以避免交叉感染,而且,机器人的应用,也缓解了医护人员人手紧张的情况。

可见,物流机器人更适应现代医疗场景下的物流需要,医院成为智能驾驶最早成熟的落地场景之一。

物流机器人在帮助医院提升效率方面效果显着。诺亚医院物流机器人室内低速运行,基于物体识别技术的实时路况检测、调度,基于物体识别技术的安全无人驾驶技术,真正实现人机共融。

如诺亚医院物流机器人在上海儿童医院的Pivas、药品运输场景中,近6个月运输总次数为1596次,运输物资总重46785Kg,运送6个病区,平均送达10分钟,行驶里程397km。武汉亚心总医院仅住院药房场景,近3个月运输总次数1695次,运送16个病区,平均往返时间10-15分钟,行驶总里程418km。

据诺亚医院物流机器人方面介绍,此轮的投资方均在医疗大健康领域具备丰富资源,将为诺亚医院物流机器人今后的发展提供助力。此次融资后,诺亚医院物流机器人会持续投入大比例资源在产品、技术上,围绕顾客价值做持续创新。

5G加快医疗物流机器人发展

波士顿咨询数据显示,到2020年,医疗机器人的全球规模预计将达到114亿美元。据统计,2018年上半年,中国服务机器人市场增长至16.4亿美元。其中,医疗服务机器人市场达到5.2亿美元,占31.7%,仅次于家用服务机器人。

据了解,目前,全国医院每年在院内物流方面投入约320亿元。随着技术发展与智慧医院建设加快,越来越多的医疗物流机器人投入使用。

业内人士预计,未来几年,以物流机器人为代表的现代化院内物流系统的年采购额有望从十几、二十几亿激增至百亿以上,年复合增长率有有望达到30%以上。

诺亚医院物流机器人相关负责人认为,医院物流机器人会是医疗机器人中最早规模化的品类。在医疗领域,智能驾驶技术的规模化落地,主要取决于技术的需求强度和安全性等因素。“常规情况下,1500张床位的医院,每天配送、运输的物资量约为25吨,疫情情况下还会更多。这个运输量是非常大的,机器人的应用有利于提升安全性。”

业内人士认为,医院是智能驾驶技术最早最佳落地场景。目前,医院物流机器人领域竞争的关键在于,技术成熟度、全场景部署能力和售后服务及升级支持。

5G技术背景下,移动机器人行业将迎来新的发展机遇

从微观来看,5G对以医院物流机器人为代表的移动机器人进行赋能,让机器人的能力更强大。

从宏观来看,5G让人工智能时代的移动机器人与传统大工业时代的产品更加泾渭分明,5G加快了移动机器人规模化落地。未来的中国医院,也将在继续大力推广智能物流相关应用。
责任编辑:YYX

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