桃浦鎮社區衛生服務中心新增小兒專病門診
2026-02-11 00:56 1,314次浏览晉城8月8日電 (範麗芳 趙波)患者說出病情症狀，導診機器人即刻給出精準的科室就診指引；藥房引入自動發藥機，處方調劑時間從五六分鐘縮短至兩分鐘以內…… 8月8日，山西省「改善就醫感受 提升患者體驗」現場觀摩暨工作推進會在晉城市人民醫院舉行，多家醫院分享改善醫療服務的經驗和成效，與會者一致認為，大數據分析和人工智慧技術應用正在發揮越來越重要的作用。 圖為山西省「改善就醫感受 提升患者體驗」現場觀摩暨工作推進會現場。範麗芳 攝 看病排隊、繳費扎堆、樓上樓下來回跑是患者在看病就醫過程中經常遇到的問題，很大程度上影響患者就醫體驗。 針對此，晉城市人民醫院優化升級門診及住院服務體系，尤其是在患者掛號完成後，通過「智能陪診」協助完成繳費、檢查、取藥等，導診機器人與自動駕駛無人車的應用更是將患者平均尋路時間縮短58%，減少非治療性體力消耗；山西中醫藥大學附屬醫院根據患者就診數據分析結果，調整門診預約掛號基數，增加每個患者相對的就診時間，改善就醫體驗。 5G的應用在診療中已不可或缺。2024年，晉城市人民醫院利用5G遠程手術，邀請身在北京的醫療專家為該院腎癌患者實施機器人遠程腹腔鏡根治性腎切除術；長治市人民醫院通過「雲推車」高清視頻功能對基層醫生進行培訓，雙方通過遠程協同會診，讓基層患者在家門口就能享受優質醫療服務。 山西省衛健委提供的一組數據顯示，截至目前，針對患者辦理入出院流程繁瑣問題推出的入出院「一站式」服務，已覆蓋全省二級及以上公立綜合醫院，累計服務患者50萬餘人，平均為患者節省時間約1小時；針對手術患者住院等待時間長的問題，推出預住院「一提前」服務，累計服務患者5萬餘人，平均每位患者縮短住院日3天到4.6天，減輕經濟負擔800元到1500元。 參會人員觀摩晉城市人民醫院門診一站式服務中心、住院一站式服務中心、急診科、共享廚房、愛心驛站等。閻耀 攝 在推進醫療智能化的同時，山西同步實施「適老化」改造工程，通過簡化操作界面、增設線下服務通道、推廣親情化服務等舉措，彌合數字鴻溝，讓智慧醫療既有「秒級響應」的效率，也有「觸手可及」的溫度。(完)
8月11日電(記者 石睿 吳家駒)今年以來，人形機器人半程馬拉松、機器人足球世界盃、機甲格鬥擂臺賽等多項機器人競技運動比賽輪番登場，大家紛紛好奇，究竟還有什麼運動是機器人做不到的？ 「某種意義上，目前人類的各種運動動作機器人都能做。不過，要讓機器人跑得非常快、跳得特別高，會受到硬體限制，完成這些高難度的動作還是非常有挑戰的一件事情。」近日，宇樹科技創始人、執行長兼首席技術官王興興在接受記者採訪時這樣介紹。 發展機器人的最終目標：真正去幹活 2025年春晚上，一段機器人扭秧歌的表演讓人形機器人出了圈。王興興表示，上半年整個機器人行情非常火爆，從需求端拉動了整個行業發展，包括整機廠商、零部件廠商在內的很多機器人企業都在迅猛增長。 不過，目前大部分人形機器人仍處於才藝展示階段，跳舞、功夫、運動樣樣行，未能真正走進人們的日常生活。 對此，王興興向記者解釋，很多技術的進步需要一些時間，一步到位讓機器人去家裡或工廠大規模、有實際價值地工作勞動，當下還不太現實。在這個時間點，我們用AI(人工智慧)技術，讓機器人做些運動、表演，反而是更容易落地的一些場景。 「就像電腦剛剛出現的時期，對於普通人來說可能用途有限，沒有圖形界面，也沒有word，很多情況下，要有電腦先出來，有一些開發者在上面開發更多軟體，過幾年軟體功能越來越多了以後，電腦就真正走入了大眾生活。」 視頻：王興興：普通人用上人形機器人，還需要時間來源：中國新聞網 王興興強調，整個行業的目標還是希望機器人真正去幹活，真正去解放生產力、提高生產。從時間上看，可能2-3年會有明顯的技術進步，大概率不超過十年就可以實現這個目標。 最快一兩年，機器人將迎來「ChatGPT時刻」 那麼，限制人形機器人大規模應用的技術瓶頸是什麼呢？ 他分析，很多人可能會懷疑是不是硬體不夠好或者成本比較高，從技術層面或者純AI的角度來說，目前的硬體完全夠用，當然還不夠好，要持續進步，而最大的技術挑戰是具身智能AI不夠用。 「現在機器人發展的階段類似於ChatGPT出現前，大語言模型已經做了很長時間，但是大家覺得模型很『傻瓜』，很難在實際中應用。」王興興認為，快的話未來一兩年、慢的話三到五年就會達到了機器人的「ChatGPT時刻」。 他進一步分析，與語言模型領域不同，具身智能AI最大的問題是模型問題而不是數據問題。語言模型領域是純數據驅動，但在機器人領域，無論用什麼方法去採集數據，放到機器人上跟實物的偏差還是較大，效果不是很理想。 「未來2-5年，大家可以多關注多推動端到端的具身智能AI模型，這是很重要的，此外，更低成本更高壽命的硬體也是機器人發展的關鍵。」王興興相信，如果有更大的技術突破，未來幾年，全球機器人出貨量翻一番還是可預期的。(完)
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