醫院走廊裡，機器人自動閃避病人、搭電梯、準時送達醫療物資，這是AI進駐醫療現場的真實寫照。工研院將AMR導入院區，讓AI從產線延伸至病房，在高度變動的人流與流程中，成為醫護的重要後援。隨著AI技術深入百工百業，服務型機器人也在醫療場域中找到關鍵定位，為智慧醫院開啟新解方。
在病房走廊裡，一台醫療物流AI機器人「阿幫」靜靜行走，遇見病人自動閃避、自己搭乘電梯，最後準時將醫療物資準確送達指定位置。這不是科幻片的情節，而是工研院與高雄榮民總醫院攜手實測的AI應用成果。隨著AI技術深入百工百業，醫療院所也正悄然展開一場智慧化的工作革新。
早在進入醫院前，工研院便已累積豐富的自主移動機器人（Autonomous Mobile Robot；AMR）部署經驗。相比工業型機器人已經設定好固定的產線任務、工作內容和行走路線，不需再做額外決策或反應，此種服務型機器人複雜度更高，得因應各種場域特性、服務對象調整，「需要很多的客製化，甚至要做到隨機應變，」工研院南分院執行長曹芳海說。
瞄準疫情時的無人商機，工研院已打造全臺第一個送餐機器人，在高雄軟體園區首度試驗無人外送，搭配C-V2X車聯網技術、3D定位與導航等，可自行規劃外送路徑，自主呼叫及搭乘電梯，完成跨樓層配送。有了送餐機器人的經驗之後，團隊鎖定缺工嚴重的醫療產業，希望機器人成為紓緩護理人力不足的解方之一。
AI技術加持 服務型機器人迎來突破機會
相較其他場域，醫院的挑戰更為嚴峻。導入門檻高、流程要求嚴格，且人流密集、變化快速，讓許多自動化系統望之卻步。但AI技術的突破，卻為服務型機器人開啟新機。曹芳海指出，機器人如今能以影像辨識輔以感測技術，實現對複雜環境的即時理解與反應，大幅提升在真實場域中的應用潛力。
醫療物流AI機器人「阿幫」要在醫院「工作」，不只是移動而已，更必須具備動態環境下的快速判斷能力。曹芳海舉例，醫院裡突發狀況頻繁，像是醫院緊急狀況多，最大差別就是機器人的感知決策速度要更快才行，比如前方突然出現醫護人員推著病人快速前進時，「阿幫」除了要能很快一定距離前辨識現場狀況，還要立刻做出決策，馬上靠牆站立，讓出道路讓醫護人員通過。若是遇到一個打著點滴的病人正緩慢通過，這時可能要先減速，與病人保持一定距離，或是再另行規劃其他超越病人的路徑。
這些複雜場景都非常考驗機器人的智慧分析能力，不只需要機器人「看懂路」，更要讓它成為一個能協同醫護運作的數位夥伴。這也是服務型機器人最複雜、最難被複製的部分，但也正是AI發揮關鍵價值的所在。
「工業型機器人的需求明確、邊界清楚；但服務型機器人，則需要更高層次的智慧系統來支撐，」曹芳海認為，這正是臺灣建立自主AI實力的切入點。南分院也將目標從送餐場景，擴展至人力極度吃緊的醫療產業，成為護理工作的後援。
從物資搬運開始 為醫院建立智慧物流基礎
去年，工研院首度與高雄榮總合作，在手術病房導入AMR進行實測。結果顯示，過去護理人員每日需耗費5至10小時搬運物資，而且搬運物品有時可達20公斤以上，導入醫療物流AI機器人「阿幫」後，搬運時間有效減少3至5成。醫護人員得以專注在病患照護上，讓醫院運作更為高效且人性。
目前AMR已能辨識障礙物、自主避讓與路線規劃，接下來將加入確認物品及高效自動消毒等安全性功能，強化送達精準性與流程安全性。曹芳海指出，這就像為醫院建構一套內部智慧物流網，減輕重複性勞務負擔。
AMR補位 打造智慧醫療的新藍圖
缺工問題一直是醫療院所難解的營運壓力，尤其在高齡化社會與醫護流動率偏高的雙重挑戰下，這個問題更形嚴峻。為了緩解第一線人力負擔，導入AI與自動化技術成為不少醫院積極探索的方向。醫療物流AI機器人「阿幫」上線後不僅協助完成搬運、配送等例行任務，更有助於提升留任意願，讓醫護人員能把更多心力專注在病患照護上。
今年，工研院預計再導入高雄義大醫院，持續擴大應用規模。曹芳海指出，這套系統已深入醫院核心場域，如手術病房區，不再僅止於迎賓或諮詢等表層應用，放眼全球亦屬罕見。未來希望推動國內規模化部署，並攜手業界建立完整供應體系與商業模式，讓醫療物流AI機器人成為醫療現場中真正可運作的助力。
他強調，臺灣長期深耕工業型機器人，如今在AI浪潮與場域需求驅動下，正是服務型機器人崛起的黃金時刻。工研院將持續拓展包括工廠巡檢等多元應用場景，深化AI技術在百工百業的落地能量，打造臺灣智慧機器人產業的嶄新篇章。
（本文由工業技術與資訊授權轉載）
