人工智能技术助推智能化咽拭子采样机器人快速“上岗”

推介单位：中国人工智能学会

受访专家：孙富春

采编：倪妮

孙富春

清华大学计算机科学与技术系教授、博士生导师、IEEE/CAAI/CAA Fellow、国家杰出青年基金获得者、清华大学校学术委员会委员、计算机科学与技术系长聘教授委员会副主任、清华大学人工智能研究院智能机器人中心主任、中国海洋工程研究院人工智能中心主任、国家重点研发计划机器人总体专家组成员、中国人工智能学会副理事长、中国自动化学会和中国认知科学学会常务理事。

“请拿走身份证件，戴好一次性咬口器等待采集……”完成身份识别流程后，采样机器人灵活、精准地将咽拭子送入受试者口中，采样时长不超过10秒;随后自动完成核酸样本收集、封管与贴标签操作，整体采集流程不超过1分钟。

自新冠肺炎疫情暴發以来，核酸检测成为我们日常生活中绕不开的话题。大家应该都做过核酸检测，但有多少人体验过机器人全自动、无人化、智能化的核酸检测呢？目前，核酸采集需求的急剧增加迫使大量医务工作者来到一线进行核酸采集工作。一方面，人工核酸采样容易产生由于过度疲劳和采集技能差异带来的采样过程不规范、核酸样本不合格、受试者不舒适等突出问题;另一方面，医护人员不仅工作强度高，压力大，而且还要面临近距离接触可能带来的交叉感染风险。

基于上述问题，清华大学孙富春教授带领团队研发出一款视触觉融合的全自动、智能化咽拭子采样机器人，目前已研发至第三代，即将在多家医院“上岗”。

孙富春介绍，团队研制的第三代智能化咽拭子采样机器人，在采样的高效性、受试者的舒适性、样本的有效性方面达到了更高的标准，并且实现了采集全程的语音与指示灯提示，保障受试者的安全。在进行样本采集时，受试者只需根据语音提示，刷身份证、领取一次性专用咬口器安放到指定位置，而后佩戴好咬口器，等待机器人自主完成采集流程即可。采样机器人采用视触觉融合感知技术，结合严格的结构限位与力控，保证了有效的采集力度和受试者的舒适度。当被采集者发生轻微挪动时，机器人可快速反应，智能跟踪完成采集。此外，机器人还引入了样本有效性判定功能，采用深度学习和微流控技术，实现了对采集样本上皮细胞的准确计数，提高采集样本质量。

该智能化咽拭子采样机器人已在北京市昌平区医院、朝阳医院、南通疾控中心、清华大学长庚医院进行了近一万例的外场测试。目前，机器人已经在清华大学长庚医院为医院员工的例行核酸采集提供服务。“该机器人各方面指标都符合医生的要求，在采集效率和样本有效性方面都优于人工采集。”孙富春说。

2020年初武汉疫情暴发，智能化咽拭子采样机器人的研发构想就在孙富春的脑子里萌芽。“当时，医务工作者会战武汉，全天时工作，一是非常辛苦，二是容易交叉感染。我开始就想，如何能利用机器人技术去研制一款全自动的咽拭子采集机器人，减轻广大义务工作者的负担。”很快，一款半自动化的口咽拭子采样机器人出炉。这也是孙富春团队研制的第一代咽拭子采样机器人，但其研制成本较高，且在安全性和稳定性方面仍有不足之处。孙富春团队便着手对其进行升级，在设计理念上摒弃了价格高昂且自由度冗余的机械臂产品，采用自主设计的立体式多轴结构实现样本采集与移送。2021年，全自动化咽拭子采样机器人研制成功。“该成果获得了日内瓦发明奖银奖，也在2021年世界机器人大会上展出，接受了中央电视台白岩松的专访。”孙富春说。

值得一提的是，从系统研制到配件选用，这款智能化咽拭子采样机器人是完全自主研制和国产化的。在研究设计之初，孙富春团队就考虑到了国产化的问题。“目前，国内的医疗机器人中大多使用国外的零部件，在非常时刻就容易造成国外厂商的限供。因此，我们在研发咽拭子机器人的过程中，将最初的部分国外零部件逐步替代成国产高配零部件。”而其中的安全采集等关键技术，则来自孙富春团队多年努力自主研发的触觉传感器及视触觉融合感知技术，保证了咽拭子采集的安全性和样本的有效性。

那我们多久才能真正体验上机器人提供的核酸自动采集服务呢？孙富春表示，他们正在申请医疗资质，同时希望尽快能为全社会服务，最大限度节约医疗资源。此外，团队正在完善智能化和无人化的第三代咽拭子采样机器人，同时也在研制更新一代的咽拭子机器人——将样本采集与快速核酸检测相结合，集成智能化管理系统，升级为“采检管”一体智能化的机器人系统。“希望能尽快把这项成果投入市场，让机器人服务社会，减少医务工作者的负担和交叉感染的风险。”

未来，在机场、港口、通关口岸等地，甚至家附近的核酸检测点，也许我们就能看到智能化咽拭子采样机器人，为广大公众做核酸检测。

智能化咽拭子采样机器人的快速研制也体现着我国人工智能技术走在世界前列。如今，世界主要国家都将人工智能技术提升为国家战略，制定国家的人工智能发展规划，促进人工智能技术与应用的发展。孙富春认为，从论文、专利、产业规模，以及全球计算机科学学科评估排名来看，我国人工智能发展在国际上处于第一梯队。

“人工智能的发展已经进入深水区，主要推动作用包括脑科学和数学，从单模态学习向多模态学习，从单体智能向群体智能，从算法智能向非算法智能，从感知智能向认知智能和行为智能发展，另外特别强调对产业的带动作用。我们需要在理论前沿不断开拓，力争做出更多原创性研究成果，形成属于我国的技术高峰。同时注重理论方法在产业和国家安全方面应用，进一步提升我国的科技实力。我相信，人工智能技术一定会带动我们国家的产业和社会经济发展，特别是为人民群众的生命健康作出贡献。”