医院介绍
医院
医院是一所集医疗、保健、教学、科研、康复于一医院，也是我医院。年成为上海医院。医院现有员工余人，年度门诊量.81万人次，年住院病人5.27万人次，住院手术量3.93万人次。年3月投入运营的泸定路院区占地面积约2.6公顷，核定床位张。北京西路院区占地面积1.59公顷，建筑面积约2.5万平方米，核定床位张。
机器人应用情况
年，医院医院物流机器人。目前，总计有5台诺亚?医院物流机器人在岗运行，主要负责住院部病区的药品配送工作，机器人每天从5楼住院部药房和静配中心出发，为7至13楼的各病区配送药品。除此之外，机器人偶尔也会承担肠道与发热门诊的用药配送工作。
经后台数据统计，年3月1日到年4月4日，5台诺亚?医院物流机器人共计运送药品趟，配送里程超70公里，平均每天配送至护士站30次，每站次平均用时仅10分钟，医院物资配送效率。此前，医院人工运输物资差错率在2%左右。相比之下，机器人物流在进入正式系统化运营后，截至目前，运输差错率为0，医院整体医疗安全服务水平。
医院副院长杨晓东曾在一次直播演讲中提到，“在节约人力成本方面，年开始，随着多台诺亚?医院物流机器人全部投入使用后，医院节省物业运输人员10个。”这不仅是简单的节约人力成本，更是降低了额外的人员管理风险。
住院部各病区口服药、针剂或静脉输液药品运输
医院场景
需求痛点
住院药房、静配中心每天都有大量的药品需要配送到各个住院病区；从频次上来看，每个住院病区一般来说每天至少上午和下午各有一次药品的送达，如果还有临时医嘱出现，可能还会再增加一到两次的配送。
从物品重量和体积来看，每个病区一次送达的输液包可能会重达50kg，体积也都要超50L，如果有出院带药，体积还会更大；医院还在采用人力运输的方式，一个张床位的住院部，预计要派20-30人来进行上述物资的运输。
因为国内人口老龄化、年轻人就业意愿转移等因素，配送人员极不稳定，招聘培训和管理成本很高，严重影响了临床的业务。
解决方案
医院物流机器人、自动收发站等智能设备完成PIVAS大输液、口服药品、针剂等的自动转运与自动收发，提升药品运输安全性，保证药品运输效率和准确性，助力实现药品全流程可追溯闭环智慧管理。具体到口服药、针剂、PIVAS的机器人运输流程，诺亚?医院物流机器人提供了2种解决案。
方案A
人工收发货
1.药房的药师根据医嘱（包含长期医嘱和临时医嘱），准备好每个住院病区的药品，然后在平板电脑或者PC上启动机器人运输任务，医院物流机器人智能调度系统会指派合适的机器人前往装货地点。
2.机器人到达后，操作人员通过RFID卡、密码或者指纹鉴权，打开机器人身上的智能货柜，把装有药品的转运箱放入货柜的格子里，智能货柜会自动识别到配套转运箱上的ID信息，然后自动前往对应的目的地。
3.机器人在运输的过程中，可以自动呼叫电梯，进出电梯，也可以自动打开路上的自动门， 一站一站地把药送到每个目的地病区。
4.到达病区后，护士通过RFID卡、密码或者指纹鉴权，机器人身上的智能货柜会自动打开该病区的格子，护士取出格子里的所有转运箱，关上所有柜门（如果格子里有箱子没有拿完，机器人会再次弹开柜门，并提醒护士取完物品），机器人就会自动前往下一个目的地。
5.送完所有的目的地后，机器人自动前往等待区或者到充电桩上充电。
方案B
自动收发货
1.药房的药师根据医嘱（包含长期医嘱和临时医嘱），准备好每个住院病区的药品，装入对应病区的专用的转运箱中，然后把转运箱放入到药房发药区的自动收发站中，按下发货键，就可以启动机器人的运输任务。
2.诺亚?医院物流机器人智能调度系统会指派对应的诺亚X1机器人前往装货地点。机器人到达后，自动跟自动收发站进行对接，对接完成后，自动收发站把装有药品的转运箱传送到机器人身上的货柜里，智能货柜会自动识别到药品转运箱上的ID信息，然后自动前往对应的目的地。机器人在运输的过程中，可以自动呼叫电梯，进出电梯，也可以自动打开路上的自动门， 一站一站地把药送到每个目的地病区。
3.到达病区后，诺亚X1会自动跟病区的自动收发站对接，对接成功后，机器人把身上的药品转运箱传送到病区的自动收发站内，并通知病区的工作人员，药品已经送达。
4.机器人自动前往目的地，不需要病区的人进行任何操作。护士如果想用药，就自行来到自动收发站跟前，通过RFID卡鉴权，打开自动收发站的门，手动取出站内的转运箱。
方案总结
依据医嘱（包含长期医嘱、临时医嘱等），住院部药房、静配中心向各个住院病区发放口服药、针剂或静脉输液等药品，用诺亚?医院物流机器人代替护工来完成途中的运输和分发，并做好收发货操作权限的管理。
机器人配合智能货柜技术，可以实现配送过程中药品的闭环管理，避免出现物品的多错少拿。医院用药时效性和药量的要求，配置对应数量的机器人和不同运载能力的机型，提供满足临床需求的送药服务。医院夜间也用机器人来响应送药需求，大大解决了夜间护工人数少、响应慢的问题，此场景在大医院都可以应用。
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