智能导诊机器人在医院门诊的应用

目的 创建一套适合医院的方便、快捷、和谐、有趣的门诊导诊服务系统来接待患者,追求卓越的医疗服务。方法 对成品机器人进行改造,导入具有本院科室分布地图和妇幼专科相关医学知识的数据库,实现人机对话的问询导诊和指路导航等功能。结果 患者及家属实际感受到多了一项导诊咨询途径,通过机器人的医学科普知识的讲解,更加普及了一些医学基本知识,对于就诊儿童患者增加了获取普及医疗知识的趣味性,且最大程度地缓解了小朋友的哭闹紧张及抵抗情绪,同时加大了医院的宣传力度。结论 智能导诊机器人适合在妇幼专科医院门诊使用。

智能导诊机器人在综合性医院门诊的应用

目的对智能导诊机器人在现代综合性医院门诊的应用效果进行分析,并总结出对策进行升级。方法选取导诊机器人从2017年4月7日—2017年5月6日连续30 d的患者使用量,按功能进行分类统计,并在使用机器人导诊的患者中抽取700例,占总使用量的10%做满意度调查。结果通过数据统计,机器人在门诊的效果显著,患者满意率为80%。结论不断推进导诊机器人在现代综合性医院门诊的应用,扩大业务范围,按患者所需更新版本,更好地服务于门诊患者。

智能导诊机器人在医院门诊的应用方法及影响探究

通过对智能导诊机器人展开改造加工,并导入医院科室分布图与有关专科医学知识数据库,能够使其具备问询导诊、指路导航的功能。经实际应用证实,患者与患者家属体会到便利的导诊咨询服务,通过智能导诊机器人的医学知识科普,提高就诊患者对医疗知识的了解程度,且在一定程度上能改善患儿哭闹、逃避情绪,使医院门诊服务品质不断提高。

智能导诊机器人在医院中的应用与发展

现阶段,医疗卫生行业逐渐加强了对人工智能以及智慧医疗的研究,进而提高了医疗事业信息化建设水平。在此背景下,智能导诊机器人应运而生,并在门诊导诊、分诊等方面展现出了良好的运用效果,进而使得医疗机构纷纷加强了对其的研究和运用。通过对智能导诊机器人的正确运用,能够缓解护士和导医工作人员的压力,并对患者就医需求进行满足,保证诊区和诊室的安静、有序。

面向独居老人需求下的智能语音导诊机服务设计

设计智能语音导诊机器服务流程,为改善当前数字鸿沟背景下独居老人就诊困难的现状提供方向和参考。研究针对四川地区发放线上调查问卷,并利用SPSS对比分析国内目前已有的语音导诊机器的优缺点,从而进一步挖掘出数据背后,独居老人在就诊过程中遇到的困难和就诊需求。分析得出导诊机器具有空间和时间的局限性以及独居老人的就诊需求。由此可见,设计智能语音导诊机器服务流程对于提高独居老人的就诊效率、缓解医患矛盾、降低就诊焦虑和帮助独居老人主动弥合数字鸿沟等方面具有较为明显的作用。

智能导诊机器人在门诊患者就诊流程中的应用效果

目的探讨智能导诊机器人在门诊患者就诊流程中的应用效果与体会。方法 2017年6月1日-7月31日应用智能导诊机器人期间,从门诊护士工作量、分诊效率、患者满意度等方面对应用智能导诊机器人的效果进行评价。结果智能导诊机器人在诊区内日平均交互次数在800次左右,相当于完成分诊护士50%的工作量。患者就诊体验满意度大大提高,患者满意度由96.5%提升为98.7%(P<0.05),差异有统计学意义。结论智能导诊机器人能有效分担分诊护士的工作量;护士会有更多的时间为患者做更加详细的健康教育和就诊指导,同时改善了患者的就医体验、优化了预检分诊工作、并提升了门诊的整体形象。

基于蓝牙模块的导诊服务机器人无线通讯系统设计

目的:研究医院导诊服务机器人与PC控制中心的短距离无线通讯。方法:应用蓝牙模块、80C552微控制器和RS-232接口组成了医院导诊服务机器人的通讯系统。结果:成功实现了PC控制中心与医院导诊服务机器人的无线通讯。结论:基于蓝牙的无线通讯系统有接口简单、传输可靠的优点。

智能导诊服务机器人的设计与实现

针对就诊人流集中、医院导诊人力资源不足的问题,设计一款医院智能导诊服务机器人。机器人融合了智能语意理解分析、图形化可视界面设计、传感器应用、路径规划、脸部识别等技术,可实现患者就诊过程的导诊咨询、医院各科室的路径指引以及常规的体温心率数据的测量。从功能结构设计、关键技术设计与实现、医疗知识库构建、系统演示等方面,详细介绍其设计开发过程。实验表明,该智能导诊机器人图形化界面设计清晰友好,工作运行稳定,能对医院的患者进行有效合理的分流,大大提高医院患者就诊效率,解决医院患者高峰就诊慢的问题。

陪诊服务在门诊患者就医的研究进展

陪诊服务是患者就医时由陪诊员替患者挂号、排队、缴费、取药、协同就诊或由导诊机器人提供医院位置引导、报告打印、缴费、语音服务等,能满足患者的具体就医需求。人工、智能陪诊服务可节约就医时间,提高工作效率、卫生资源利用率和患者满意度。互联网、人工智能、大数据等技术的快速发展,智能化产品的不断升级为智慧医疗的升级与改造提供强有力的基础。

Navigation and Diagnosis of Walking Robot

The paper describes results obtained in the development of adaptive fuzzy-neural navigation subsystem for mobile legged robot. In order to keep the motion sufficiently smooth, free of sharp turnings and transversal swings when moving between closely located obstacles, fuzzy rules are updated on-line. To this end, the fuzzy rules are expressed through a layered feed-forward neural network and parameters are updated on line in two steps--the rough and fine updating. That is followed by the description of the learning fault diagnosis using binary neural network based on the Carpenter and Grossbergs＇ adaptive resonance theory.