西宾夕法尼亚州开发和推进的尖端技术正帮助预防全球范围内的 workplace injuries。这些创新如何使患者医疗更加安全？
匹兹堡医疗专家表示，三种以数据为核心的创新技术——数字孪生、外骨骼和V2X（车联万物）互联系统——正在西宾夕法尼亚州的医院、研究中心和实验室中崭露头角，支持该地区作为全球安全之都的地位。由于医疗关乎生命，医学界对新技术持谨慎态度。但临床医生认为，只要将安全置于患者护理的核心，这些技术就大有前景，这也体现了希波克拉底誓言"不伤害"的原则。
匹兹堡大学医学院医学人工智能副院长胡曼·拉希迪博士表示："我们在医疗数据方面如此严格规范和保守，是因为最微小的变动或错误都可能伤害甚至致死。一切都要围绕安全展开。"
数字孪生技术在培训、手术准备和视力保护中的整合应用
数字孪生技术创建了物理对象的数字版本，无论是建筑物、设备还是身体部位（如眼球），都能与其现实对应物精确匹配。
模拟培训与教育：匹兹堡大学冬季模拟、教育与研究中心主任保罗·弗拉姆普斯博士表示，数字孪生技术可将模拟从当前的"一刀切"模式转变为针对特定患者或患者群体的定制化培训。这创造了更真实、更强大的环境，可改善从急诊到常规护理的各方面培训，例如帮助外科住院医师练习向家属传达坏消息。
弗拉姆普斯表示："WISER正在研究用于人工智能驱动、数据驱动模拟的数字孪生和虚拟形象，包括行业合作，以打造真正实用、经济实惠且可扩展的解决方案。"
手术规划：数字孪生技术可帮助手术团队规划特定患者的手术流程，包括手术室设置、人员配备和设备。匹兹堡大学军事医学研究中心主任罗恩·波罗帕蒂奇博士看到了巨大潜力。
波罗帕蒂奇解释道："数字孪生技术能在各个方面定制环境，无论是温度控制、照明、在场人员的专业知识，还是第一阶段所需的设备……然后预测50分钟后我们需要什么。"他表示，"这一过程的安全性令人惊叹"，例如目标是让患者仅在麻醉状态下停留必要的时间。"我们如何缩短患者处于麻醉状态等待特定器械托盘的时间？我们可以大幅压缩这部分时间。"
治疗视力疾病：在UPMC视力研究所，杰伊·查布拉尼博士计划今年春季开展一项数字孪生系统的试点研究，用于指导治疗和预测黄斑变性等眼部疾病或疾病的进展。
这位匹兹堡大学眼科教授兼临床研究领军人物解释道，通过创建眼睛的数字孪生体，然后利用数千例匿名眼科病例数据随时间训练模型，该系统可为特定患者建议适当的治疗方案——并预测其病情进展。
查布拉尼表示，保护视力可通过预防与老年人视力丧失相关的危险来保障眼病患者的安全。"黄斑变性患者跌倒非常常见，因此如果您能在那个年龄防止某人视力丧失，实际上可能预防了跌倒。"
利用外骨骼技术保障患者和护理人员安全
外骨骼是提供机械辅助的可穿戴设备，使搬运重物等体力任务变得更加轻松。在医疗环境中，外骨骼可为患者及其移动和护理他们的工作人员创造更安全的条件。
个性化康复：波罗帕蒂奇设想了一种人工智能驱动的外骨骼，可在肩部骨折等受伤后创建个性化康复计划，然后帮助患者完成规定的动作。
他表示："这个人需要做一系列动作……从完全伸展、直立到90度。" "你为外骨骼编程，让它带你完成这些动作范围。"
他还看到外骨骼帮助中风患者站立和移动，以支持更充分的呼吸并减少并发症。
波罗帕蒂奇解释道："穿上轻便的下肢外骨骼让他们站起来走路将非常重要。如果你一直躺在床上，你就不能完全吸气。你的肺部会受压……这会让你容易患上肺炎。"
保障医疗工作者安全：在救护车、医院和养老院中，需要移动患者——从担架到床、从床到椅子，然后再返回。弗拉姆普斯解释说，这项任务落在医疗工作者身上，他们可能每天多次搬运从3磅重的婴儿到300-400磅重的成人。
他表示："医疗领域与背部受伤相关的工作场所伤害数量之多令人震惊。"这些伤害会加剧人员配置压力、提高成本并削弱工作满意度。
弗拉姆普斯认为外骨骼可以帮助医疗工作者移动患者，但预见了一种人工智能驱动的选项，可提醒工作人员他们即将执行的任务可能对其背部不安全。
利用车联万物技术实现互联医疗、驾驶和患者转运
V2X（车联万物）技术从路面、交通信号灯和路灯等多种来源收集数据，整合到共享系统中。在医疗保健领域，专家看到了连接医疗数据流的相似应用。
医院到家庭、救护车到医院的连接：管理糖尿病等慢性疾病的患者需要定期医疗检查。如果胰岛素泵和血压袖带可以直接从家中向医院发送读数，而"智能"药瓶可以标记漏服剂量，会怎样？
波罗帕蒂奇表示，这种V2X型互联系统可"无缝地将所有这些数据整合到我的纵向医疗记录中"，以便临床医生跟进。
救护车也可以在途中向急诊室发送关键患者信息。
波罗帕蒂奇说："这位病人情况危急。他需要呼吸机……在急诊室稳定后直接进入手术室。他需要两单位血液……重症监护室床位。"
互联系统可在患者到达急诊室前启动这些需求。它还将患者信息输入医院的入院系统，"因此，当车祸中受伤的孩子的父母来到医院时，不会有人拿着记事板问'你叫什么名字、住址是什么、有什么保险'，这些信息已经存在了。"
调整驾驶员视力要求：在交通系统中，V2X使用摄像头、传感器、激光雷达和人工智能捕获、分析和共享数据。
查布拉尼提出，同样的方法可适用于视力不佳的驾驶员，使他们能在调整后的最低视力要求下继续驾驶。
例如，互联系统可将视觉信息转换为听觉提示，让驾驶员听到道路上发生的情况。
他表示："你的视力虽然较差，但你在使用这项技术，这对你和其他人来说都更安全。使用这种技术，我们能否真正改善他们在路上的体验或信心？"
医院内患者转运：对弗拉姆普斯而言，V2X概念还暗示了另一种医院应用：自主患者转运。
该系统可确定最有效的路径，并适应电梯故障等变化，从而将护理人员从这些任务中解放出来，弗拉姆普斯解释道。
他说："我们已经有了一个自行运转的药房机器人，负责运送药品。为什么当我把人从急诊室送到手术室时，不能使用同样的系统？"
通过教育和培训建立技术应用保障机制
拉希迪表示，将新技术安全引入医疗护理需要一个类似于航空或核能等"高可靠性组织"的框架。他指出了五个关键驱动因素：
- 系统标准化
- 冗余和交叉检查
- 心理安全
- 组织内广泛接受的报告文化
- 重新培训和持续模拟
然而，拉希迪表示，医学不像其他高可靠性组织那样标准化。临床医生可能根据其培训和经验对同一疾病或伤害的患者进行诊断和治疗。这种差异虽然不明显，但使医学中的技术系统开发更加复杂。
他表示："思考我们实际上想要改进什么非常重要？人工智能或数字孪生并非我们所做一切的最佳解决方案。对某些事情来说，它们很棒；对其他事情来说，它们实际上可能成为障碍。"
人工智能教育将至关重要。为此，匹兹堡大学医学院和该校计算病理学与人工智能卓越中心（拉希迪领导的机构）合作开发了一门交互式、无需编码的课程，以提高医疗专业人员的AI素养。Pitt-AI-cademy将在未来几个月推出，并获得了犹太医疗基金会的资金支持。
拉希迪表示："Pitt-AI-cademy基本上让任何人都能真正理解这些事物，还能理解如何评估人工智能工具并正确质疑它们，因为它们都有局限性。我们认为我们应该成为世界上首批以无需编码、完全交互方式开展这项工作的机构之一。"
本文是关于西宾夕法尼亚州在 workplace safety 领导地位以及将匹兹堡定位为全球安全之都意义系列报道的一部分。
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