臺灣正式邁入超高齡社會，隨著65歲以上人口持續增加，醫療與長照需求也日益多元。根據衛生福利部2024年統計，臺灣護理人員執業率為62.6%，顯示照護體系仍有進一步提升人力運用效率與工作環境的空間。
面對持續增加的照護需求，除了培育更多照護人才，也必須思考如何運用科技提升醫療量能。AI與機器人可以先從重複、耗時，甚至具有感染風險的工作著手，協助醫護人員分擔庶務，讓醫療人員把更多時間投入專業照護與與病人互動，進一步提升整體照護品質與服務量能。
其中，一項每天都在醫院發生、卻容易被忽略的工作，就是病房清潔、消毒與床務整理。
病房清消79分鐘變30分鐘，緩解缺人問題
走進醫院隔離病房，從移除床單、整理床務，到清潔設備、處理醫療廢棄物，每一個步驟都不能馬虎。傳統作業高度仰賴人工，一間病房完整清消平均需要約79分鐘。
市場上雖然已經有自主移動機器人（AMR），但多數主要負責配送、搬運等工作。真正進入病房後，面對床單、枕頭、垃圾袋等柔性物體，以及隨時變動的病床、醫療設備與人員，要讓機器人自己完成清消與床務，難度大幅提高。
關鍵不只是讓機器人「會走」，而是要讓它能看懂環境、理解任務，還要靈活操作，按照醫療流程完成工作。
為此，工研院團隊打造智慧病房清消機器人，結合通用型AMR、AI智慧學習與雙臂機械手臂，讓機器人從「會移動」進一步朝「會工作」邁進。
這項技術的落地，不僅將病房整理時間從79分鐘大幅縮短至約30分鐘、效率顯著提升62％，更有效緩解了醫護與清潔現場的人力缺口，加速病房周轉效率，也為智慧醫療轉型樹立了全新標竿。
從「會移動」到「會整理病房」
機器人進入病房後，透過AI視覺辨識病床、點滴架、血壓機、家具與醫療廢棄物，再利用導航系統理解周遭環境；雙臂機械手臂則負責床務、廢棄物等需要實際操作的工作。
其中最具挑戰性的，就是柔性物品。例如床單不像箱子有固定形狀，每次皺摺與位置都不同，機器人必須先辨識，再判斷如何抓取。
透過AI模型訓練與虛擬模擬，目前雙臂柔性物品夾取成功率可達95%以上，整體動作成功率超過90%。這意味著機器人學習的不再只是固定動作，而是開始具備因應不同環境完成任務的潛力。
讓機器人先在虛擬病房學習
醫療場域最大的挑戰之一，在於環境每天都可能不同。病床、點滴架、醫療設備，甚至人員位置都會改變。為此，工研院建立「虛實整合」技術架構，讓機器人能在進入醫院前，先於虛擬環境中學習與驗證。
以台南市立安南醫院隔離病房為例，團隊建立包含病房、前室與廁所的真實場域模型，再透過NVIDIA Isaac數位孿生模擬平台，建立對應的虛擬病房，讓機器人反覆進行任務模擬，再回到真實場域驗證。
同時，團隊也建立醫療場域資料庫，蒐集醫療設備、病房家具及醫療廢棄物等物件資料，進行影像與行為標註，作為AI模型訓練基礎。
這套「真實場域建資料、虛擬環境訓練、真實醫院驗證」的模式，讓機器人不只是單一設備，而逐步形成可以持續學習、優化與複製的智慧醫療系統。
清消不只追求乾淨，更要降低感染風險
醫院清消的核心目的，不只是把環境擦乾淨，更在於降低感染風險。
因此，工研院也將抗菌清消模組整合進機器人流程，以清水、漂白水完成初步清潔後，再透過抗菌噴霧進行表面處理。相關抗菌材料對多種抗藥性細菌抑制率可達99.9%以上，效能可維持6個月。透過清潔與抗菌處理的整合，讓病房環境的衛生維持從「一次清潔」走向更持續性的防護。
當然，從技術走向醫院實際應用，仍須經過臨床驗證、法規、成本及工作流程等多面向評估。
工研院也持續串聯醫療院所與產業夥伴，推動不同場域驗證，並探索數位孿生與RaaS（Robot as a Service，機器人即服務）模式，讓醫療機構能依需求彈性導入。
科技真正能創造的價值，不是取代人的角色，而是讓人與機器各自發揮所長。當機器人協助清潔、整理、搬運等重複性工作，護理人員便能把更多時間投入病人照護、專業判斷與溝通陪伴。
未來的智慧病房，不應是一個充滿機器的地方，而應是一個讓人與機器各自做最擅長事情的地方：機器承擔重複、耗時與高風險工作，人則把時間留給照護、判斷與陪伴。
當一台AI機器人能替護理人員多爭取一點時間，它所改變的，就不只是清消流程，更可能是超高齡社會的醫療照護方式。
（文章反映作者意見，不代表《銀天下》立場／責任編輯：吳佳珍）
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