Автоматизация больниц с помощью робототехники и симуляции

Здравоохранение сталкивается с кризисом спроса и предложения: ожидается нехватка около 10 миллионов специалистов к 2030 году, миллиарды диагностических исследований с значительным невостребованным спросом и сотни миллионов процедур с большими пробелами в доступе. Будущее больниц должно быть связано с автоматизацией, где робототехника расширяет возможности врачей, увеличивает производительность процедур и снижает вариативность, обеспечивая доступ к качественной медицинской помощи. Представьте себе автономные роботы для визуализации, которые перемещаются по анатомии пациента, предоставляя рентгеновские снимки для миллиардов, которые не имеют доступа к медицинским услугам, в то время как в операционной автоматизация хирургических задач позволяет хирургам сосредоточиться на критически важных решениях.

Основная проблема заключается в данных. Больницы представляют собой гетерогенные и высокострессовые среды. Каждое учреждение имеет разные планировки, рабочие процессы, оборудование и популяции пациентов. Запуск флотов роботов в различных больницах для сбора исчерпывающих данных о реальном мире экономически и операционно нецелесообразен. Даже если бы это было возможно, данные, охватывающие все крайние случаи, такие как переполненные коридоры и редкие осложнения, просто не существуют. Тестирование всех сценариев в реальных клинических условиях небезопасно и нецелесообразно.

Решение заключается в симуляции, цифровых двойниках и генерации синтетических данных. Симуляция и синтетическая генерация данных не являются опциональными — они являются основополагающими. Виртуальные больничные среды позволяют роботам безопасно и в крупном масштабе испытать тысячи навигационных паттернов, вариаций рабочих процессов и сценариев взаимодействия с людьми перед развертыванием. Высококачественная симуляция позволяет проводить стресс-тестирование, обучение политике на длительный срок и обучение в замкнутом контуре, что было бы невозможно достичь только в реальном мире.

Проект Rheo предлагает другой подход. Вместо того чтобы обучать роботов внутри больниц, разработчики могут теперь обучать больницы — в симуляции — до того, как автоматизация будет внедрена. Проект Rheo, который является основой для автоматизации умных больниц и разработки физических ИИ-систем, сочетает в себе физические агенты и цифровых агентов, а также активы цифрового двойника и SimReady. Rheo поддерживает два взаимодополняющих трека симуляции, каждый из которых оптимизирован для разных частей рабочего процесса.

Одной из ключевых особенностей проекта Rheo является быстрая компоновка новых сред и задач, что позволяет разработчикам быстро определять клинические сценарии, комбинируя существующие активы, роботизированные тела и определения задач. Это открывает новые горизонты для автоматизации в больницах и позволяет значительно повысить эффективность работы медицинских учреждений.