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Nurabot护理机器人
富士康发现医疗行业护士因重复性任务导致工作负荷过重，影响患者护理。为此，他们开发了基于NVIDIA Isaac for Healthcare的协作护理机器人Nurabot。利用NVIDIA Isaac Sim在数字孪生环境中进行训练，Nurabot目前正在医院测试，以简化工作流程并提高运营效率。结果显示，护士工作量减少30%，医院员工满意度高，患者体验改善，并建立了可扩展的工作场所缓解方案。
护士工作量减少
30%
来源披露
护士每日运输任务节省时间
2-3小时
来源披露
部署时间缩短
40%
来源披露
01
业务背景
富士康发现医疗行业护士因重复性任务导致工作负荷过重，影响患者护理。为此，他们开发了基于NVIDIA Isaac for Healthcare的协作护理机器人Nurabot。利用NVIDIA Isaac Sim在数字孪生环境中进行训练，Nurabot目前正在医院测试，以简化工作流程并提高运营效率。结果显示，护士工作量减少30%，医院员工满意度高，患者体验改善，并建立了可扩展的工作场所缓解方案。
02
遇到的问题
全球医疗系统面临严重的护士短缺问题，预计到2030年缺口将达450万，主要原因是护士职业倦怠率高以及重复性体力任务负担重。台湾医院同样承受着这些压力，需要能够分担常规工作、让护士专注于高价值患者护理的解决方案。
03
AI 解决方案
富士康基于NVIDIA Isaac for Healthcare框架开发了协作护理机器人Nurabot。首先，利用NVIDIA Isaac Sim和Omniverse在数字孪生医院环境中对Nurabot进行虚拟训练，安全高效地开发和测试AI模型及机器人工作流。训练完成后，Nurabot在医院病房内自主运行，导航走廊、递送药物和标本、并与工作人员和患者自然语言交流。该机器人采用多模态感知和实时环境建模，目前正在台中荣民总医院进行实地测试，以验证其工作流程集成效果。
- 1在数字孪生医院环境中使用Isaac Sim和Omniverse对Nurabot进行虚拟训练，开发并验证AI模型与机器人工作流。
- 2将训练好的Nurabot部署到真实医院病房，执行自主导航、药物递送、标本运输等任务。
- 3在台中荣民总医院进行实地测试，将Nurabot集成到现有医院工作流程中，收集反馈并持续优化。
04
实施结果
护士工作量减少：30%（减少30%）
护士每日运输任务节省时间：2-3小时（节省2-3小时/天）
部署时间缩短：40%（缩短40%）
导航任务准确率：98%（达到98%准确率）
05
风险与边界
未披露
“For nurses, having a robot assistant reduces physical fatigue, saving them multiple trips to supply rooms and allowing them to focus more on patients.”
Shu-Fang Liu · Deputy Director, Taichung Veterans General Hospital
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。