人工智能技術助推智能化咽拭子采樣機器人快速“上崗”

推介單位：中國人工智能學會

受訪專家：孫富春

采編：倪妮

孫富春

清華大學計算機科學與技術系教授、博士生導師、IEEE/CAAI/CAA Fellow、國家杰出青年基金獲得者、清華大學校學術委員會委員、計算機科學與技術系長聘教授委員會副主任、清華大學人工智能研究院智能機器人中心主任、中國海洋工程研究院人工智能中心主任、國家重點研發計劃機器人總體專家組成員、中國人工智能學會副理事長、中國自動化學會和中國認知科學學會常務理事。

“請拿走身份證件，戴好一次性咬口器等待采集……”完成身份識別流程后，采樣機器人靈活、精準地將咽拭子送入受試者口中，采樣時長不超過10秒;隨后自動完成核酸樣本收集、封管與貼標簽操作，整體采集流程不超過1分鐘。

自新冠肺炎疫情暴發以來，核酸檢測成為我們日常生活中繞不開的話題。大家應該都做過核酸檢測，但有多少人體驗過機器人全自動、無人化、智能化的核酸檢測呢？目前，核酸采集需求的急劇增加迫使大量醫務工作者來到一線進行核酸采集工作。一方面，人工核酸采樣容易產生由于過度疲勞和采集技能差異帶來的采樣過程不規范、核酸樣本不合格、受試者不舒適等突出問題;另一方面，醫護人員不僅工作強度高，壓力大，而且還要面臨近距離接觸可能帶來的交叉感染風險。

基于上述問題，清華大學孫富春教授帶領團隊研發出一款視觸覺融合的全自動、智能化咽拭子采樣機器人，目前已研發至第三代，即將在多家醫院“上崗”。

孫富春介紹，團隊研制的第三代智能化咽拭子采樣機器人，在采樣的高效性、受試者的舒適性、樣本的有效性方面達到了更高的標準，并且實現了采集全程的語音與指示燈提示，保障受試者的安全。在進行樣本采集時，受試者只需根據語音提示，刷身份證、領取一次性專用咬口器安放到指定位置，而后佩戴好咬口器，等待機器人自主完成采集流程即可。采樣機器人采用視觸覺融合感知技術，結合嚴格的結構限位與力控，保證了有效的采集力度和受試者的舒適度。當被采集者發生輕微挪動時，機器人可快速反應，智能跟蹤完成采集。此外，機器人還引入了樣本有效性判定功能，采用深度學習和微流控技術，實現了對采集樣本上皮細胞的準確計數，提高采集樣本質量。

該智能化咽拭子采樣機器人已在北京市昌平區醫院、朝陽醫院、南通疾控中心、清華大學長庚醫院進行了近一萬例的外場測試。目前，機器人已經在清華大學長庚醫院為醫院員工的例行核酸采集提供服務。“該機器人各方面指標都符合醫生的要求，在采集效率和樣本有效性方面都優于人工采集。”孫富春說。

2020年初武漢疫情暴發，智能化咽拭子采樣機器人的研發構想就在孫富春的腦子里萌芽。“當時，醫務工作者會戰武漢，全天時工作，一是非常辛苦，二是容易交叉感染。我開始就想，如何能利用機器人技術去研制一款全自動的咽拭子采集機器人，減輕廣大義務工作者的負擔。”很快，一款半自動化的口咽拭子采樣機器人出爐。這也是孫富春團隊研制的第一代咽拭子采樣機器人，但其研制成本較高，且在安全性和穩定性方面仍有不足之處。孫富春團隊便著手對其進行升級，在設計理念上摒棄了價格高昂且自由度冗余的機械臂產品，采用自主設計的立體式多軸結構實現樣本采集與移送。2021年，全自動化咽拭子采樣機器人研制成功。“該成果獲得了日內瓦發明獎銀獎，也在2021年世界機器人大會上展出，接受了中央電視臺白巖松的專訪。”孫富春說。

值得一提的是，從系統研制到配件選用，這款智能化咽拭子采樣機器人是完全自主研制和國產化的。在研究設計之初，孫富春團隊就考慮到了國產化的問題。“目前，國內的醫療機器人中大多使用國外的零部件，在非常時刻就容易造成國外廠商的限供。因此，我們在研發咽拭子機器人的過程中，將最初的部分國外零部件逐步替代成國產高配零部件。”而其中的安全采集等關鍵技術，則來自孫富春團隊多年努力自主研發的觸覺傳感器及視觸覺融合感知技術，保證了咽拭子采集的安全性和樣本的有效性。

那我們多久才能真正體驗上機器人提供的核酸自動采集服務呢？孫富春表示，他們正在申請醫療資質，同時希望盡快能為全社會服務，最大限度節約醫療資源。此外，團隊正在完善智能化和無人化的第三代咽拭子采樣機器人，同時也在研制更新一代的咽拭子機器人——將樣本采集與快速核酸檢測相結合，集成智能化管理系統，升級為“采檢管”一體智能化的機器人系統。“希望能盡快把這項成果投入市場，讓機器人服務社會，減少醫務工作者的負擔和交叉感染的風險。”

未來，在機場、港口、通關口岸等地，甚至家附近的核酸檢測點，也許我們就能看到智能化咽拭子采樣機器人，為廣大公眾做核酸檢測。

智能化咽拭子采樣機器人的快速研制也體現著我國人工智能技術走在世界前列。如今，世界主要國家都將人工智能技術提升為國家戰略，制定國家的人工智能發展規劃，促進人工智能技術與應用的發展。孫富春認為，從論文、專利、產業規模，以及全球計算機科學學科評估排名來看，我國人工智能發展在國際上處于第一梯隊。

“人工智能的發展已經進入深水區，主要推動作用包括腦科學和數學，從單模態學習向多模態學習，從單體智能向群體智能，從算法智能向非算法智能，從感知智能向認知智能和行為智能發展，另外特別強調對產業的帶動作用。我們需要在理論前沿不斷開拓，力爭做出更多原創性研究成果，形成屬于我國的技術高峰。同時注重理論方法在產業和國家安全方面應用，進一步提升我國的科技實力。我相信，人工智能技術一定會帶動我們國家的產業和社會經濟發展，特別是為人民群眾的生命健康作出貢獻。”