让我们继续寻找那些AI不易取代的人类“铁饭碗”。在医疗行业，一项工作的人工智能化和自动化一直存在争议。正方认为AI每时每刻都在更换，没有解释，但对方认为这是人类最稳定的工作之一，甚至不会被医生取代——也就是护士。有兴趣的人一定会发现，大约从2015年至今，各种智能护士、机器人护士、AI护士系统层出不穷。从我们身边的医院到世界知名大学的实验室，各种与护士相关的AI技术不断涌现。于是，媒体和专家不断发声，认为人工智能浪潮很可能对护士产生职业挤压效应。同时，我国护理行业的实际情况是，虽然近年来注册护士数量持续增加，高学历护士比例不断扩大，但护士整体需求缺口持续扩大。2010年，一份研究报告显示，全国护士总缺口约为120万，但到2017年，各种研究报告认为缺口已扩大至超过300万。换句话说，最紧迫的任务可能不是护士能不能换，而是能不能解决护士少的社会问题。探讨AI技术与护士岗位的关系，首先要认真了解“AI护士”能做什么。只有知道了AI能力的边界，才能客观地讨论这个行业中人机共存的问题。总的来说，如今的AI护士可以分为智能平台和机器人两种。虚拟护士我们知道护士的工作非常复杂。当用AI技术替代这些工作时，自然会出现两种模式：一种是不动的智能平台解决方案，我们这里称之为“虚拟护士”；而搬家的自然是“机器人护士”。”。这只是一个比较笼统的划分，因为很多“虚拟护士”也被做成机器人，方便患者交流，而且往往安装在不复杂的移动设备上。我们可以举几个例子，看看如何“虚拟护士”的工作。如今，一线城市三甲医院已经可以看到“问答机器人”的身影，它基于AI带来的语音交互技术，让患者可以与其进行交流大多放置在问讯处、挂号处等地方，为患者答疑解惑、发放排队号、挂号等。比如去年年底，上海仁济医院就推出了智能问诊机器人“小艾”。患者可以与其聊天，询问专家号、就诊时间、科室分布等问题。这种AI技术并不复杂。BAT、科大讯飞等国内公司提供开源技术接口，医院或供应商可根据自身需求自行开发。它的价值在于能够24小时不间断地回答患者的问题，这在实际医疗场景中其实是非常实用的。这可以算是一个基本的虚拟护士，但确实可以大大减少咨询台、挂号处等工作所需的人手。进一步的临床效果是床位护理系统。这类系统最早产生于英国，在日本发展迅速，得到广泛应用。国内科技公司也将类似的解决方案应用于养老、医疗等场景。它的工作原理基本上就是用语音交互+机器视觉摄像头陪伴病房里的病人。患者可以通过语音直接呼叫服务，如询问时间、天气、治疗情况等，也可以通过系统呼叫人工服务。此外，系统还可以根据智能摄像头和传感器的观察，自动区分一些情况，如患者突然跌倒、患者需要更换敷料等，并通知护士站进行处理。这类方案相对复杂，需要在病房内建立一套完整的传感和交互设备，但其价值在于可以解决很多患者无人陪伴、夜班护士不足的情况，并降低因患者突发事件而未及时治疗的风险。在进一步发展中，病房护理AI也在向病房陪伴机器人、养老陪伴机器人过渡，以完成来自被护理者的更复杂的指令。比这稍微复杂一点的，就是让AI直接参与护士系统的计算和决策，让AI护士直接升级为“AI护士长”。这并非不可能。2016年，有媒体报道称，麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室的一个研发团队目前正在研发一款机器人，可以为医护人员提供建议，帮助护士系统在复杂情况下做出决策。截至目前，这套名为Ginger的AI系统已经在以色列等地的医院实际投入使用。虽然Ginger看起来像一个机器人，但它的主要工作是在软件层面。其工作原理是将医疗机构护士资源配置数字化，从而在任务分配中找到资源的最优配置。例如，某项手术应该安排哪个护士；如何安排工作，实现医务工作者劳逸结合；如何分配床位等等。此外，Ginger还在不断增加更多的AI能力，就像护士系统的大脑一样，为医疗机构提供建议。听起来不错，对吧？除了“虚拟护士”之外，一些更昂贵但也更有效率的护士正在开发中。那就是我们在无数科幻电影中看到的“机器人护士”。机器人护士由于护理本身就是一项要求高、重复性强的工作，所以很早以前就有人开始思考是否可以用机器人来进行护理工作。早在几年前，英国、日本等国家就开始在医院引进机器人护士。当时解决方案比较简单，几乎相当于一辆医疗后勤车。机器人护士主要负责在医疗科室和病房运送医疗器械和纸质文件。人工智能技术的成熟，大大拓展了机器人护士的能力。例如，人类可以直接与这些机器人对话，机器人护士可以通过机器视觉识别异物，自主判断医患需求并提供服务；而识别能力和智能数据处理能力也让机器人护士在准确率上有了巨大的提升。改进。护士从事的许多精细工作也可以交给机器完成。从几个案例中，我们可以大致了解机器人护士的工作性质。当然，机器人护士的解决方案有很多，能力也千差万别。这里只是例子。说到机器人护士，就绕不开对机器人疯狂痴迷的日本。虽然日本机器人的强项在于机械制造，但在医疗机器人领域也出现了越来越多的AI。比如机器人护士世界的颜值，大名鼎鼎的机器熊。这款机器人护士是RIKEN与RSC共同开发的机器人护士。它的能力是“公主抱”或扶病人，帮助病人洗澡或坐轮椅等。在人口老龄化严重的日本，机器人护士正在高速发展，机器人bear的特点是采用了AI视觉+传感系统，可以比较准确地判断病人的更换、速度和空间关系等，温柔的bear不会伤到老人和小孩，还能代替人类护士完成最费力的工作护理工作。在中国，更多机器人护士的工作还是集中在物流方面。比如去年底，协和医院引进了物流机器人“大白”，主要负责手术室所需物资的配送。资料显示，一台机器人可以负责20个手术室所需的医疗器械、药品和证件的配送，跑一趟只需不到两分钟。从效率上来说，一台机器人相当于四名人类配送员。最重要的是，通过数据标签的识别和智能计算，物流机器人基本可以做到零差错。这解决了一个非常重要的问题：在手术室中出错可能会造成严重的后果，但人类显然不能保证永远不会出错。机器人护士的另一个主要能力是高精度、高重复性的工作，如配药、物资管理等。从机器的角度来看，这类工作的本质是物理识别和数据匹配，显然可以通过AI识别+高精度机械臂来解决。这类工作更大的价值在于，医院里的很多高危工作都可以由机器人来完成。例如，去年上海仁济医院在日间化疗中心引进了配药机器人。由于化疗中心的药物经常有毒副作用，配药绝对是一项高风险的工作，尤其是对于不敢尝试的孕妇来说。将这项工作换成能够自主识别药物并确定药物多少的机器人，可能会大大缓解放化疗医疗科室的人力问题。而且相对来说，AI机器人配药的准确率会比人类护士更高，对药品库存的把握和预测能力也更加准确。不难看出，随着近两年AI的爆发，机器人在医疗场景的实用案例也在不断扩大。但AI+机器人这样能够24小时保持高准确率的“新护士”，真的能一举取代人类护士吗？恐怕还是有些困难。护士的工作性质，以及AIAI护士或机器人护士的能力/成本边际，最大的挑战想必大家都知道，那就是人类护士需要处理复杂的医患关系，需要依靠根据经验和观察与患者沟通，负责医疗机构与患者之间的信息和情感互动。这些显然是AI护士无法胜任的工作。这也是很多专家判断人类护士会比人类医生更晚消失的依据。毕竟，医生的大部分工作都是可以量化和逻辑化的，而临床护士却带有浓厚的情感色彩。其实，护士工作难以被替代的原因还有很多。从以上案例可以看出，护士的工作是相当复杂的。无论是医疗系统还是护理机器人，都只能设定相对单一的工作目标。再昂贵、再高科技的机器人，也不可能取代一个初级护士的综合工作。这一现实极大地限制了AI护士的能力/成本边际：能力不全和成本高迫使医疗机构选择培训和聘用人类护士。从人工智能与人类的协作关系来看，护理领域的人类实际上背负着极其复杂的工作集群。有的可以被AI+机器人替代，有的绝对不能，有的可以通过人机协作实现更好的效率，有的可以替代但可能成本过高，效率低下。因此，如今AI护士的主要任务是充当帮手，替代一些低智力密度、高强度的岗位，而不是替代护士的任何综合性工作。此外，AI护士和医疗机器人的成本仍然是中小医疗机构的一大负担。例如，一台点胶机器人的成本高达数百万元。大型医院可以依靠大量患者来摊薄使用成本。中小医疗机构仍倾向于将资源投入到核心医疗器械的采购上。从AI医疗行业的发展来看，短时间内拥有一个能力全面、成本合理、适合大规模复制推广的AI护士解决方案仍然不现实。目前，医疗机器人的技术发展很不平衡，缺乏统一的模块化体系和行业标准，各国的技术优势和发展规划也参差不齐。这直接导致供应商只能提供一定的解决方案，医疗机构只能这边采购一点，那边采购一点。每一次都提升某个领域的智能化能力，大规模的医疗是AI无法替代的。.准确地说，今天的人工智能更像是一种新的白衣天使工具，只是有的是以机器人的形式出现，有的则不是。例如智能穿戴设备、与病历关联的人脸识别系统、主动报警呼叫系统等，都在全方位提升护士的工作质量和效率。也就是说，从发展趋势来看，今天的人工智能首先对护理行业极为有利。比如针对护士工作中的职业危害，无论是配药机器人、智能患者识别系统，还是医患纠纷主动报警能力，都解决了突出的行业问题.下一步是利用人工智能和机器人提供的综合护理能力，缓解护士岗位的严重缺口，让执业护士从劳动密集型工作中解放出来，专注于临床护理、患者沟通等复杂工作。更远的未来，严格来说护士岗位的整体数量会被AI压缩，这是大概率事件。但这需要一个非常漫长的过程，需要科技行业、医疗行业、社会系统的通力合作和协调。还有很长的路要走。
