工業技術研究院

技術簡介

2023 麥肯錫與 ANA 研究發現，護理師有20.6％時間花在對患者溝通、17.2％移動及輸送物品。本計畫主要在於建立立體視診及醫護小幫手雛型系統，透過5G GAI自主移動機器人、視訊會診，成為醫護人員提供強而有力的支援。本文主要描述目前計畫進行狀況及實驗測試結果，包括有語音辨識、LLM任務理解與執行測試與反應速度，以作為改進方向，確保在真實醫療環境中能夠高效運行並提供可靠的支持。

Abstract

According to McKinsey and ANA’s 2023 research, nurses spend 20.6％ of their time communicating with patients and 17.2％ on movement and transportation of items. This project aims to establish a 3D visual examination and healthcare assistant prototype system, utilizing 5G GAI autonomous mobile robots and video consultations to provide powerful support for healthcare professionals. This paper primarily describes the current project progress and experimental test results, including voice recognition, LLM task comprehension and execution testing, and response time measurements, to identify areas for improvement and ensure efficient and reliable operation in real healthcare environments.

技術規格

■ 智慧醫護小幫手系統 - 硬體架構 • AMR 機器人本體 • 通訊架構 ■ 智慧醫護小幫手系統 -軟體架構 • 三大核心模組 • 通訊機制 • AI 引擎 ■ 基礎功能 • 本系統具備完整的智慧化功能,透過語音互動介面進行操作控制,能自主規劃路徑執行物品運送任務,並提供衛教播放、身分驗證及病況記錄等醫護協助功能。 ■ 測試情境 • 本系統的測試驗證選擇在健保病房進行,以真實醫療環境檢驗系統效能。測試由8位醫護人員參與,每位人員針對語音喚醒、指派任務等6項核心功能,各進行5次重複測試,確保數據的可靠性。

Technical Specification

■ Smart Medical Assistant System - Hardware Architecture • AMR (Autonomous Mobile Robot) Body • Communication Architecture ■ ■ Smart Medical Assistant System - Software Architecture • Three Core Modules • Communication Mechanism • AI Engine ■ ■ Basic Functions • The system features comprehensive smart capabilities with voice-interactive control interface, autonomous path planning for delivery tasks, and healthcare support functions including health education playback, identity verification, and patient condition recording. ■ ■ Testing Scenarios • System validation was conducted in general wards to evaluate performance in real medical environments. Eight medical staff members participated, each performing 5 repeated tests across 6 core functions including voice activation and task assignment, ensuring data reliability.

技術特色

本創意的背景源自醫護人員工作負擔沉重和患者需求日益增多的現實情況。研究顯示，醫療人員平均花費約三分之一的時間在衛生教育和移動運輸等重複性任務上，導致患者等待時間過長和醫療效率低下。動機在於利用服務型機器人技術，減輕醫護人員的負擔，提升醫療服務的效率和質量。目的在於透過機器人自動提供個性化的衛教資訊和執行簡單的醫療任務，改善患者的健康管理，縮短等待時間，並讓醫護人員能將更多精力投入到更具價值的醫療活動中。

應用範圍

系統的核心技術具有廣泛的應用潛力,不僅限於一般病房環境。在醫療領域中,可擴展應用至加護病房、門診區域、手術室等不同科別場域,協助醫護人員進行日常工作。系統也適合部署在長期照護機構、安養中心及復健中心,提供24小時不間斷的照護支援服務。此外,該系統的智慧互動功能亦可應用於醫學院校教學環境,支援臨床教學與訓練。系統的模組化設計允許根據不同場域需求進行客製化調整,確保在各類醫療照護環境中都能發揮最佳效能。透過5G網路與邊緣運算的整合,系統可實現跨院區、跨設施的連網協作,進一步擴大其應用價值。

接受技術者具備基礎建議（設備）

■ 硬體設備 : AMR機器人、桌上型電腦(伺服器)、鍵盤滑鼠、5G通訊系統 ■ 互動設備 : 互動式螢幕、麥克風系統、視訊鏡頭

接受技術者具備基礎建議（專業）

■ 使用者 : 需具備護理專業知能、資訊設備操作經驗 ■ 系統維護者 ˙ 需具備熟悉5G系統架設以及AMR控制系統的維護，包含但不限於地圖檔的建構、AMR故障排除、電池拆卸安裝等。 ˙ 需具備Linux系統的開發經驗，以及Python與Java的開發經驗，尤其是控制系統與LLM應用的實作。 ˙ 需具備網頁設計(HTML/CSS/Javascript) 實務開發經驗

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