病院は、労働力不足、インフラの老朽化、限界に達した財務モデルと格闘しています。米国病院協会は、米国では 2033 年までに最大 124,000 人の医師不足に直面すると予測しています。需要の増加に対応し、退職する看護師を補充するには、少なくとも年間 200,000 人の看護師を雇用する必要があります。
方程式を変更しない限り、計算は合いません。
答えはより多くの人にあるのではなく、よりスマートなシステムにあるかもしれません。オートメーション、ロボット工学、人工知能は、病院の移動、管理、医療提供の方法を静かに再構築しています。そして、製造部門の変革が何らかの兆候であるとすれば、ヘルスケアの次の飛躍は舞台裏で働く機械によってもたらされるでしょう。
スマートホスピタルの新たな構造
すべての病院はロジスティクス - に依存しています。これは、すべてを稼働させるための物資、医薬品、機器の目に見えない流れです。このシステムが停滞すると、臨床医は待たされ、患者は遅れ、コストがスパイラル的に増加します。
Tecsys の調査によると、看護師の時間の 15% ～ 20% は、直接患者ケアを提供するのではなく、在庫の管理に費やされていることがわかりました。すでに限界まで拡張されたシステムでは、これは驚くべき非効率です。
無人搬送車（AGV）、自律移動ロボット（AMR）、AI 駆動の在庫システムにより、病院の静かで効率的な、絶え間ない運営方法が変革されています。{0}{1}現在、ロボットは施設のフロア全体にリネン、食事、医薬品を運んでいます。 AI は供給がいつ不足するかを予測します。デジタル ツインは病院の流れをシミュレートし、ボトルネックが発生する前に防ぎます。
たとえば、クリーブランド クリニックとシーダーズ サイナイでは、ロボット群が定期的な分娩を処理し、看護師が患者の対応に専念できるようにしています。結果？納期の短縮、人件費の削減、スタッフの満足度の向上。
クリーブランド クリニックでは AGV で材料を処理しています
クリーブランド クリニックは、米国で最も先進的な病院物流ロボット システムの 1 つを導入し、AGV を使用してメイン キャンパスとサービス センター間の商品の移動を合理化しました。
Schachinger Group は、クリーブランド クリニックのメイン キャンパスとサービス センターの間で物品を移動するための最適なソリューションを決定するために、手動の輸送方法、電動タグや電動カート、プラットフォーム車両、AGV、その他のロボットなど、いくつかの物品取り扱いオプションを評価しました。{0}
研究結果に基づいて、AGV を選択しました。このシステムには、81 台の自動運転輸送ユニットと 1,000 台を超えるカートが含まれており、病院の予定されている 1,400 床の収容能力をサポートするために必要な約 4,800 回のカート移動を実行します。-
毎日、AGV は合計で 1,000 マイル以上を移動し、リネン、消耗品、廃棄物、食事、滅菌器具、医薬品、医療機器などの清潔な物品と汚れた物品を含む幅広い資材を移動します。
クリーブランド クリニックは、日常的な搬送業務を自動化することで、スタッフが患者のケアに集中できるようになり、衛生状態とワークフローの一貫性が向上したと述べています。ロボット工学プログラムは診療所のサプライ チェーンと施設運営に不可欠な部分となり、大規模な病院自動化のモデルとして機能しました。-
Cedars-シナイでは移動ロボットを組み合わせて使用しています
Cedars-Sinai Medical Center も、AGV と AMR を組み合わせた自動資材輸送システムを採用しています。 Diligent Robotics や FMC Technologies (現在は JBT Corp. の一部) のシステムを含む 28 台近くのロボットが、シダーズ-シナイのホールを 1 日 24 時間動き回っています。
車両の重量はそれぞれ約 1,000 ポンド (453.5 kg) で、病院タワー内の専用エレベーター、廊下、サービス レベルを通過し、毎日最大 20 トンの手術用品、リネン、食品、廃棄物を輸送します。ロボットのルートは人間の作業者との接触を最小限に抑えるように設計されていますが、必要に応じて人間と安全に対話できる装備も備えています。
同病院はまた、複数の建物にわたる手術ケースカート、汚れたリネンの流れ、生物有害廃棄物を処理する AGV システムの物流における専門的な役割も宣伝しています。 Cedars-Sinai のシステムは、大規模な医療施設がロボット工学を内部物流に統合して、効率、スタッフの満足度、業務スループットを向上させる方法を実証しています。
工場現場からの病院への教訓
ロボットがルールを書き換えたのはこれが初めてではない。米国の製造業では長年にわたり自動化が生産性の根幹を成しており、ワールド・ロボティクスの最新レポートによると、現在米国の工場では38万1,964台の産業用ロボットが稼働している。
現在、同じ原則 - の精度、一貫性、拡張性 - がヘルスケアに取り入れられています。かつて AGV や AMR が組立ラインで達成していたことを、AI 対応ロボットが病院にもたらしています。{3}}彼らは、マシン レベルの信頼性を必要とする、反復的で予測可能な一か八かのタスクに取り組んでいます。-
そして、これは労働者を置き換えるということではありません。それは仕事のやり方を再定義することです。
より多くのインテリジェンスがマシン内に組み込まれます
本当の飛躍はロボット工学だけではなく、ロボット工学ハードウェアと連携する AI にあります。 AI により、機械は学習、適応、状況に応じた意思決定を行うことができます。-
混雑した病院の廊下を移動し、その場でルートを調整し、次にどこで必要になるかを予測するロボットを想像してください。 AI は、コンピューター ビジョン、機械学習、予測分析を通じてそれを可能にします。これらのスマート システムでは次のことが可能です。
患者の入院数と症例の種類に基づいて供給品の使用量を予測する
非効率性が中断される前に特定する
人間のワークフローから学習し、自動的に調整します
私たちが目の当たりにしているのは、インテリジェント オートメーション - 人間と機械が効率性を競うのではなく、共同で生み出すパートナーシップです。-
病院は持続可能性、拡張性、人間への影響を高めることができます
自動化も持続可能性戦略であることが証明されています。全米医学アカデミーによると、医療部門は米国の温室効果ガス排出量の約 8.5% を占めており、医療部門の排出量の最大部分を占めているのは病院医療です-その多くは廃棄物や非効率なサプライチェーンからのものです。
よりスマートなシステムにより、過剰在庫を削減し、期限切れの医薬品を最小限に抑え、ルートの最適化を通じて輸送時の排出量を削減できます。
同時に、スタッフを手作業から解放することは、人間に測定可能な影響を与えます。マッキンゼーは、12 時間のシフト中に費やされる時間の正味 10% ～ 20% が、テクノロジーの活用によって最適化できる活動に費やされ、ケア チームが患者のためにより多くの時間を割けるようになると推定しています。
それは業務効率だけではなく、感情的な効率も重要です。
今後の道のり: 人間の心を備えた自動化
米国の医療制度は複雑さを増す必要はなく、より明確にする必要があります。サポートする人間と歩調を合わせて考え、動き、適応するシステムが、そのビジョンを現実にする鍵となります。
ロボット工学と AI は労働力不足を一夜にして解決するものではありませんが、可能性を再定義して、スマートなだけでなく自己最適化を行う病院を生み出すことはできます。-効率的であるだけでなく、持続可能です。
このシナリオは製造業ですでに見られています。問題は、自動化が医療を変革するかどうかではありません。それがどれだけ早く起こるかです。ケアの未来は人間だけのものではありません。人間と機械が完璧に同期して作業することになります。