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用机器人解决养老问题,新加坡政府是怎么做的?

2017-02-22 14:00:28   来源:www.vip848.com网   作者/编辑:泛泛

  如今,在人口老龄化愈加严峻的形势下,有一些机构和政府遍将希望寄托于此,企图用服务型机器人来尝试性地缓解因老龄化带来的劳动力短缺和医疗养老难的问题。   黑客马拉松 MIT Hacking Me

  如今,在人口老龄化愈加严峻的形势下,有一些机构和政府遍将希望寄托于此,企图用服务型机器人来尝试性地缓解因老龄化带来的劳动力短缺和医疗养老难的问题。

  黑客马拉松 MIT Hacking Medicine 落地新加坡

  新加坡也是世界上人口老龄化速度最快的国家之一,目前年逾65者已达43万(毎九人中有一位),到2026年,新加坡人口中将有三分之一为65岁以上的老年人。

  前不久,由赛格威机器人、麻省理工大学、新加坡创新署联合举办的黑客马拉松 MIT Hacking Medicine 刚刚落幕,曾在CES 2017期间发布的机器人路萌「Loomo」为官方唯一指定的机器人平台。

  MIT Hacking Medicine 来自麻省理工大学,是全球享有盛誉的顶级黑客马拉松之一。不过要注意,黑客马拉松(Hackathon)虽然听上去像一场马拉松比赛,但它并非一场跑步运动,也不是一群怀有恶意的黑客聚在一起图谋非法侵入他人系统,这是一个属于创客和极客的交流盛会。

  Hackathon 这个词语由黑客「hacker」和马拉松「Marathon」两个英文单词延伸而来,“黑客”则指某一类精通计算机技术的专家的统称,“黑客”们通过这场活动聚集起来,在短时间内进行组队、头脑风暴,并通过快速编程把脑海中的想法实现为产品。

  输出路萌「Loomo」的行走能力,应用场景遍地开花

  机器人路萌「Loomo」属于一个基于Android的可移动、可扩展的系统,它由赛格威机器人开发,形态上类似于我们现在常见的两轮平衡车,在此基础上开发者可以天马行空的想象如何应用它,早前钛媒体报道的那款宝马停车机器人是其第一个应用。

  本次 MIT Hacking Medicine 比赛中,每组参赛者被规定要在72小时内通过机器人路萌「Loomo」可移动、交互方式丰富、软硬件可扩展的特性,开发出针对养老难题的一些创新型机器人应用和创意。

  大赛最终筛选出120人参赛,分为12支队伍,每支队伍都由开发者、设计师、临床医生、研究院等构成,对于场景和应用的探索也是遍地开花,让人大开眼界,钛媒体记者为大家搜罗了以下这些经典案例代表。

  Team 1

  对于行动不便的老年人,他们想做一个Care giver的应用,可以远程用路萌来为老年人服务(比如拿水拿药),他们还打算加上一个基于Arduino的手臂,老年人可以通过手机发送命令给机器人,去倒水、拿药等。

  Team 2

  这支团队专注在老年人的语言问题,他们希望帮助语言能力正在消退的老年人用呼吸信息来指挥机器人帮他们做事情,方法是在机器人身上增加一个呼吸检测的感应器。

  Team 3

  养老环节需要社交吗?这支团队认为是需要的,他们计划做一种社交机器人,它能够在病床之间做巡航,为病人提供Skype,对话、音乐播放等功能。

  Team 4

  超能大白来袭!该团队的技术和医疗经验都特别强,有15年中风预防跌倒的经验,他们打算做一个整合医疗服务的机器人护工,使用机器人全日制观测中风老人,提醒并把观测的结果告诉医生。

  方法是把血压仪和机器人连接起来。高血压的发病率是25%,老年人高血压症状比较多变,高血压是老年人就医原因排名第二的,高血压是慢性疾病,需要长期护理,整个成本很高,患有高血压的病人1/4在出院后30天去世,因为没有监测血压,如果机器人能测血压并给家人和医生发送警报,会即使挽救老人的生命。

  Team 5

  这个团队想法可是百分百的极客范儿,他们希望解决老年人易摔倒这个痛点,想在机器人上面增加一个外设,检测到有人摔倒的时候弹射一个垫子出去。

  Team 6

  这个团队是做安全防护方向,对于记忆力不好的老人以及没有安全意识的儿童,给机器人设计提醒功能,帮助他们避免危险,比如小孩子打开热水导致烫伤,机器人可以提前制止这种行为。他们还打算给机器人装一个拓展手臂,通过手势、呼吸灯或者语音等形式提醒用户。

  用机器人应对养老问题

  医疗养老是一个庞大的专业体系,在设计机器人的同时,“黑客们”必须要理解医疗养老领域的评判标准,即由安全性(Safety)、有效性(Efficacy)和成本(Cost)三大维度组成的卫生经济学体系。

  而 MIT 黑客马拉松的特点是——每个队都由医生当队长,确保打造出来的创新功能和应用能够满足实际需求,在这种人员配置下,每个队开发出来的应用确实是用一个医疗养老领域专业人士认为有价值的方式去解决切实问题的。

  但还有一个问题不容忽视,医疗养老领域向来比较保守谨慎,它要尽可能避免错误发生,更不允许拿老人去做实验,假如你不能证明你的新方案是安全有效的,那么养老机构或者医院往往不愿意使用未经验证的方案。

  为了验证功能、需求是否匹配,除了从业人员常规的经验判断,还应该从数据的角度来支撑。新加坡政府在比赛中便扮演了纽带的角色,它能帮助这些“黑客们”获得详尽的卫生经济学数据,对养老领域的机器人应用进行充分的测试和迭代。

  赛后,新加坡政府和VC会选择其中优秀的团队对其进行投资,帮助他们快速实现产品化,并最终投向市场,然后把最佳实践复制到全球。

 
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