“我在新疆已经阳过了,非常时期,可以尽一份力。”还在援疆服务期的消化内科副主任黄庆科刚结束2个月的方舱工作,根据上级指令回温州休假的他,主动报名返院支援,连续多天在急门诊连轴转。“1月4日,急诊总人数1900余人,其中急危重症患者约130人;全院住院患者4200人,床位全满……”急诊科副主任(主持)洪广亮介绍,最近急诊抢救入院人数是平时的近3倍,其中急危重症数量较平常增加尤为明显,且大多是有基础疾病伴发低氧血症的老年人。在公园路院区急诊科,整个急诊大厅都躺满了人,急诊一楼后门CT室门口都是加床。
连日来,为使患者得到及时有效的救治,温州医科大学附属第一医院“全院启动方舱模式”收治新冠病毒感染患者,储备应急支援队伍,抽调医务人员支援发热门诊、急诊及重症隔离病区,职能处室负责人驻点急诊抢救室、发热门诊、参与临床查房,协助患者分流、调配床位……
“好在最近几天医院出了很多新政策,医务处的几位负责人每天在两个院区的急诊科协调,滞留人数降下来了,医疗救治秩序也更加高效了。”负责公园路院区急诊运行的急诊科副主任吴斌介绍说,根据阶段性患者实际就诊需求的变化,动态优化政策发挥了重要作用。前段时间公园路院区急诊内科诊室排长队,就增设发热门诊和机动班,向各科室抽调有抗疫经验的医护人员支援发热门诊,加快患者分流,提高了诊疗效率;近几日抢救室接诊的高龄老人、基础疾病患者数量较多,医院则安排各科室支援急诊,按指标认领病人,滞留人员大大减少。
说起坚持在急救一线的医护人员,急诊400病区护士长李心群和410副护士长何春雷有些哽咽:“工作量翻了好几倍,不少同事感染后还未痊愈,有的夜班护士还在发烧,但大家都是做急诊的,都知道现在的困难,好多人二十来天几乎没休息过,大伙儿都说自己随时能顶上,一定会扛过去的。”
“所有床位迅速收满,这里就如临时的‘战地医院’,每个医护人员都绷紧了神经竭尽全力救治患者。”1月9日早上8时,在6号楼重症救治病区,ICU副主任王晓蓉、徐红蕾与经培训的内外科支援人员组成诊疗小组正在紧张的查房中。收治在重症病区的患者大都是患有基础疾病合并新冠病毒感染的老年人,病情变化快,医护人员时刻承担着巨大的体能消耗与心理压力,半夜接到“抢救电话”赶回病区支援是常态,很多时候结束抢救后,因放心不下患者,医护人员就在办公室简单打个盹,再投入新一天的工作。
“全院护理人员随时投入医院救治工作,特殊时期有太多‘轻伤不下火线’的例子,让我们又心疼又为他们全力拼搏的精神感动。”护理部主任孙彩霞说。重症医学科副主任医师马继红,第一时间进入增开的重症病房,连续半个月无休,为争取生命抢时间。“人手不足时,白班夜班连着上,医院给的5天隔离假一天也用不上。”
俯卧位通气治疗有利于肺炎患者血氧值的提升,对于救治工作尤为关键,收治在重症救治病区的患者往往是缺乏自主性的高龄老人,自身无意识使不上力,常常需要4、5名医护人员一起协助。每天上午下午各两次翻身俯卧,一轮下来,医护人员脸上身上早已被汗水浸透。“虽然工作量大幅增加,但看到患者呼吸逐渐顺畅,也给了我们许多救治的信心。”说话间,重症监护室护士长张其霞又匆匆投入了紧张的工作。
时值深冬,“老慢支”、肺心病、肺气肿等疾病高发,呼吸与危重症医学科全科出动,每日仅系统中收到的会诊申请都在150人左右,床位一扩就满,通宵夜值成为日常。担任呼吸与危重症医学科住院总的主治医师陈超蕾每日奔波在会诊和协调呼吸科床位的路上,几乎每天都深夜或凌晨才完成会诊记录。在排床时,她也会主动和急诊分流的医师申请,将更加危急的病患排到呼吸科病区,以缓解其他专科病区的压力。
为应对庞大的发热患者就诊人次,温州医科大学附属第一医院发热门诊诊室从3个增至7个,由原本感染内科固定配员变为感染内科带头,其他内外科医师增援。发热高峰时期,前去支援的医护人员纷纷因频繁接诊新冠感染患者而发烧,发热门诊组长、感染内科医师陈瑞聪说,“我们都不忍心请假,因为不是我强撑着在干,就是我的兄弟替我顶着。”
本轮疫情初起时,372名各专科的规培研究生与外院规培学员第一时间选择留下,他们大部分人也感染了新冠病毒,面对巨大的救治压力,年轻的他们休息一两天就回到工作岗位。重症高峰到来,又有300余名研究生返院加入到全院医疗救治队伍。
据悉,温州医科大学附属第一医院组建了500人重症、急诊后备队,360人重症护理队,500人发热门诊后备队,所有人员都经过重症、急诊轮岗,技术过硬,实行车轮战,轮番上阵。(光明日报全媒体见习记者刘习记者陆健)
未来的诗和远方,或许是机器人为我们“负重前行”******
近日,美国研究人员在探索一种新的机器人训练方法时发现,对工具的语言描述可以促使模拟机器人加速学习使用各种工具,也就是说,熟练使用工具的机器人可以帮助人类完成重复性或挑战性任务。
根据用途的不同,机器人可以被划分为工业机器人、服务机器人以及特种机器人,其中“服务机器人”与我们的生活最为贴近。它们正在为不断上升的劳动成本提供解决方案,并开启了一种崭新的人机互动方式。今天,一起来看看世界各地的机器人在为我们的生活做着哪些努力吧!
图源:pixabay
01
赶配送
目前,一些配送机器人已经可以通过使用多传感器导航系统,在导航过程中辨别二维或三维的结构,精准、灵敏地识别障碍,实现厘米级避障、秒级反应速度,大幅度提高对环境的感知能力,保证配送过程的导航稳定性。华盛顿Steak N Egg Diner餐厅老板奥斯曼·巴里(Osman Barrie)从一家名为Bear Robotics的初创公司租用了一台名为“Servi”的机器人,负责摆桌子、供应食品和饮料。
图源:巴伦周刊
02
跳舞蹈
美国工程与机器人设计公司波士顿动力(Boston Dynamics)联动自家的四足机器人Spot和人形机器人Atlas跳起了男团舞。它不仅可以完成动作,还能将歌曲MV中的人物动作模仿出来。这些舞蹈的展示不但有趣,还体现了机器人之间如何稳健、灵活地合作。
图源:Boston Dynamic
03
做手术
医学手术通常要求高精度操作。以玻璃体视网膜眼科手术为例,理想手术操作精度要求为10微米,是头发直径的1/8。而医生手部物理抖动幅值一般为100微米,这意味着完成一台高精度手术对医生的要求极其苛刻。
有了手术机器人的介入,医生可以在相机反馈的辅助下,利用操纵杆控制眼球切口中的微型视网膜手术机器人R2D2,将起皱的视网膜(厚度仅有10微米)铺平,修复病人的视力。
图源:pixabay
04
修动车
配备机器视觉、图像识别等技术,动车组检测机器人已经拥有了动车一级检修作业能力。
它由检测机器人、中心服务器、手持移动终端、列位检测和信息管理平台等五大模块组成,可全自动检测所有型号动车组车底和转向架可视部件,具备数据无线传输、故障自动判断等功能,作业效率是人检的2.75倍。
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05
做刑侦
日本机器人公司SBRH研发了一款机器人Pepper,可以对人类的面部表情进行识别和解读,与人脸识别技术相伴而生。通过对人类情感甚至是心理活动的有效识别,使机器人获得类似人类的观察、理解、反应能力,可应用于机器人辅助医疗康复、刑侦鉴别等领域。
图源:中国机械工程学会
06
助行走
2014年,世界杯开幕式首次由一位瘫痪少年负责开球。这位少年借助先进的机械外骨骼结构,通过大脑意识从轮椅上站起来大脚开球。
机械外骨骼结构被视作“可穿戴的机器人”,兼具有机器人的智能性与人体骨骼的仿生性:外骨骼通过各类传感器探测脑内电极和肌肉电信号,将活动信号传输给机器人,机器人再进行具体的机械动作。
图源:环球网
07
做清洁
目前使用最普遍的是清洁机器人。随着技术的迭代升级,清洁机器人的功能逐渐多样化,也可以满足多样化清洁需求,已经应用至交通枢纽、写字楼、园区等诸多场景。同时,清洁机器人的产品品类也日渐多元化,除了可以地面清洁之外,还出现了泳池清洁机器人以及解决幕墙清洗难题的高空清洁机器人。
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08
忙配药
零售药店沃博联(WBA)正在研究使用机器人技术来配药。目前该公司配置了9个自动化“微型配送”中心,机器人可以配制80种不同的药物,为2000多家药房提供支持,每小时最多可以处理300张处方的配药,这与一家人手充足的药房一天配药数量相同。
这不仅是为了节省劳动力成本,还可以缩短病人在药房里的等待时间,药剂师可以投入更多精力为病人提供咨询服务,处理紧急处方需求等。
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09
进厨房
美国连锁餐厅Chipotle Mexican Grill (CMG)最近开始在洛杉矶测试机器人Chippy,这款机器人专门用来制作玉米片。它能把玉米片浸入热油中,搅动油锅中的篮子,然后用盐和酸橙调味。CMG首席技术官库尔特·加纳(Curt Garner)称,虽然仍然需要人工打包和上菜,但在订单激增的午餐高峰期机器人是不可或缺的。
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10
帮搜救
哈佛大学的研究人员从蚂蚁中获得灵感,利用“光激素”设计出一组机器人RAnts。这种机器人可以相互响应,协同工作,并对环境做出反应。RAnts 仅通过简单的本地规则进行编程,遵循光敏场的梯度,避开光敏素密度高的其他机器人,并在光敏素密度高的地方捡起障碍物,然后将它们扔到光敏素密度低的地方。
根据这些规则机器人可以实现复杂的集体“越狱”行动,并在未来应用于解决复杂的问题,如建筑、搜救和防御。
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机器人的功能多样化离不开其3D视觉系统、位置测绘以及机械工程的进步。“集群智能”(swarm intelligence)也越来越帮助机器人共享任务并一起工作。此外,通过5G或Wi-Fi网络连接,可以实现对机器人的远程监控、编程和故障排除。
知识的量化与技术的进步不断为机器人带来新变化,而对于人本身而言,其最宝贵的智慧与灵性终究不可量化。如何做好机器与人的协同共生是未来我们共同面对的课题。
审核:张宁 策划:李政葳 撰文:穆子叶 编辑:李飞
参考 |新华社、参考消息网、科学网、科技日报、虎嗅
(文图:赵筱尘 巫邓炎)