急诊医疗服务体系包括院前急救、院内急诊诊治和重症监护治疗三个环节^[1]。随着现代科技和医学的发展，作为院前急救要素之一的救护车，从传统意义上的“运输工具”转变成“移动急诊室”，未来正朝着智能、多功能的方向发展。救护车在院前急救中也存在短板，例如道路交通拥堵会影响车辆通行速度、救护车的设备和物资有限等等^[2-3]。笔者所在团队基于既往已搭建的无人机（unmanned aerial vehicle，UAV）城市急救用血运输、县域医共体无人机急救物流体系建设的基础上^[4-5]，探索了救护车车载无人机建设的可行性和效果，现报道如下。

1 资料与方法 1.1 研究单位

由浙江大学医学院附属第二医院（简称浙大二院）、杭州迅蚁网络科技有限公司（以下简称杭州迅蚁）公司、杭州市急救中心共同参与。于2020年4月至2023年6月在杭州进行本项研究。

1.2 研究分工

由浙大二院组织多学科专家团队针对救护车车载无人机的功能需求、应用场景进行反复探讨，提供2018年投入使用的5G救护车作为承载平台。杭州迅蚁负责车顶无人机平台的具体设计和制作、安装测试、飞行路线勘测和设定、飞行资质和线路报批、模拟和实际飞行，杭州市急救中心协助设计、测试。在平台建设和测试过程中，项目组获中国民用航空局批准（特定类无人机试运行批准函，编号：AC-92-2019-01-0001-R1）。

1.3 车载无人机平台设计制造

首先测量5G救护车的车顶平面尺寸、材质等参数，结合到无人机平台的尺寸、防风、防雨雪、高温、限高等因素，选择合适的无人机型号，然后使用自动计算机辅助设计软件（computer aided design，CAD）绘图设计满足无人机安全起降的机巢以及牢固固定于车顶的底座。

1.4 场景飞行测试

模拟杭州亚运会期间某比赛场馆内发现需要急救转运到医院的患者，救护车抵达急救现场，医生将患者血液样本采集好后通过车载无人机先行回到医院进行检验，提早为救治做准备，救护车则通过道路交通将患者送至医院（图 1）。

模拟测试共选取了9个亚运会相关比赛场地，包括杭州市奥林匹克体育中心、杭州奥体中心体育馆、滨江区体育馆、上城区体育中心、萧山体育中心、黄龙体育中心、浙江师范大学萧山校区、浙江大学紫金港校区、浙江工商大学，和浙大二院滨江院区之间进行、涵盖0.9~20.0 km的不同距离。于2023年7月3日上午8:30-11:00，使用迅蚁云软件模拟飞行，并通过百度地图软件模拟救护车道路行驶，收集无人机和救护车在到达医院的时间、距离数据。

同时选择了上述9个场馆之一的杭州市奥林匹克体育中心，和浙大二院滨江院区之间进行实际飞行测试，时间为2023年7月4日上午8:30-11:00，收集相关数据。

1.5 统计学方法

使用SPSS 22.0软件统计分析，数据以均数±标准差（x±s）表示，通过Kolmogorov-Smirnov检验进行正态性分析，F检验进行方差齐性分析。对于满足正态性分布、方差齐性检验的数据采用Student's t检验进行统计分析，对于满足正态性分布，不满足方差齐性检验的数据采用Welch's校正的Student's t检验进行统计分析；对于不符合正态性分布的数据采用Wilcoxon符号秩检验进行统计分析。以P < 0.05为差异有统计学意义。

2 结果 2.1 救护车

笔者团队2018年建成全国首款5G救护车^[4]，使用原装进口德国奔驰Sprinter524底盘，加装医用方箱箱体改装而成，整车型号为ND5050XJH-S5。车内配有多功能监护仪、呼吸机、除颤监护仪、掌上超声机等急救医疗设备，还集成5G高清远程视频互动系统、全景VR实时显示系统（图 2）。

2.2 车载无人机平台

无人机选择杭州迅蚁生产的TR7S机型，采用一体化全碳纤维机身加6旋翼布局，机身货箱分离的结构设计，配有400 mm×300 mm×240 mm的货箱，适应不同货物运输的需求。基于机载主控系统上的AI自动飞行算法、多组高精度传感器（双前视+双下视机器视觉模块、TOF、超声波和双GPS等）、4G LTE /5G通信模块能够实现自主飞行的功能。UAV可在6级及以下风速，气温-10~55 ℃，中雨雪天气下安全运行，能够最大限度保障城市内安全飞行配送。

机巢主要由机盖、大底座、固定爪、导流罩和起降平台构成（图 3、图 4）。机盖共有两个，位于机巢上方左右两侧，两个机盖内侧设有第一密封条和第二密封条，用于避免雨水进入；大底座位于机巢下方，目的是固定于救护车顶部；固定爪设有8个，均位于大底座周边侧边；起降平台位于机巢内部，为无人机的降落提供平台。依据车顶空余尺寸，大底座长1 980 mm，宽2 100 mm，机巢整高680 mm，可整体吊装拆装。总重量约185 kg，除起降平台为铝合金外，其余为碳钢薄板材。

迅蚁飞行控制平台是一套部署在云端的自动化无人机运行调度管理系统，具有实时监控、远程控制、空中交通管理、订单规划调度、航线规划设计、设备管理维护、运行数据统计等功能。UAV在执行自主飞行任务时，可通过云平台随时发送远程操控指令，如增减速、调整或重设飞行航线等。在航线规划上实现了以浙大二院滨江院区为中心5 km范围（空域管制政策的限制）内随时可起飞，无需提前勘察飞行线路。

2.3 无人机模拟测试

在9个亚运比赛场馆和浙大二院滨江院区的模拟测试中（见附图 1），无人机的飞行距离和时间分别为（9.24±5.99）km和（10.27±6.64）min，救护车的行驶距离和时间分别为（13.5±8.89）km和（31±16.44）min。无人机飞行距离、飞行时间均较救护车行驶距离和时间有明显优势（P < 0.05）。

2.4 无人机实飞测试

浙大二院滨江院区和杭州市奥林匹克体育中心实际测试飞行中，无人机飞行距离为（4.54±0.19）km、飞行时间（5.04±0.21）min，救护车道路行驶距离为（5.70±0.17）km、时间为（18.64±0.67）min，两者相比差异具有统计学意义（P < 0.05）。无人机的飞行、起飞和降落过程中均无故障、不良事件的发生，顺利完成样本运送任务。

3 讨论

院前急救医疗服务体系在日常医疗急救、重大活动保障、突发公共事件紧急救援等方面发挥着重要作用^[6-7]。但我国院前急救服务体系发展不平衡，在车辆、车载医疗设备及人员素质上差异较大^[1]。笔者团队针对救护车发展的趋势，研发了一款救护车车载无人机平台，可用于紧急医疗物资配送、血液样本提前运送化验等。通过模拟和实际飞行测试显示，无人机在节省时间和距离上均较救护车有显著优势，并且安全、稳定。据了解，这是全球首款正式报道的救护车车载无人机平台，将UAV独特的优势与救护车融合，具有重要的意义。

我国目前正打造救护车城市急救15 min，乡村急救30 min到达患者身旁的急救圈^[7]。但大多数救护车只能进行基础抢救，无法开展血液检查、车内手术等操作，而血液化验对高时效性要求疾病的救治尤为重要^[7-8]。传统的方法是救护车将患者送至院内后再进行血液化验，延长了获得检验结果的时间。2017年Claesson等^[9]报道了，在瑞典采用UAV运送AED，比救护车更早的送到急救现场，能够缩短院外心脏骤停的响应时间。2010年海地地震后，当地利用无人机运输急救包、AED等急救物资，在灾难救援和灾后重建过程中发挥作用。2019年笔者团队^[5]首次报道了通过UAV运送血液样本的演练，结果表明无人机具有明显的时间优势。2022年Nisingizwe等^[10]报道了在卢旺达通过无人机将血液制品运送到偏远的医院，与救护车运送相比无人机显著加快了送血速度，血液过期和损耗减少了67%。这些都提示无人机和救护车结合带来的优势。

本研究是基于城市道路拥挤为主要出发点所构建的救护车车载无人机平台。在本次亚运会医疗保障演练中，无人机无论在距离还是时间上均较道路运输的救护车有明显优势。为确保测试的安全进行，本研究将无人机速度限定在最大速度的77%左右，若设定更快的速度，再加上早晚高峰期道路交通更拥堵的时段测试，无人机送样本的速度优势会更加明显。

无人机的运行涉及低空空域、城市人口密集区的飞行安全规范。按照相关法规和管理要求，需建立一套严格的合法合规的运行制度，包括空域使用许可、无人机物流运行许可证、无人机设备登记证、起降场地许可。无人机的操作由中国民航局运营资质认证的专业运行团队实施，包括视距内安全员和超视距安全员。该无人机通过内置视觉识别、GPS定位等多种人工智能技术，预设航线，完成起飞点至降落点的全流程自主飞行任务。在自主驾驶过程中，无人机具备在各种应急条件下切换航线并执行应急航线飞行的功能。

尽管无人机在很多方面得到广泛的应用，但在城市低空飞行中面临诸多问题，安全性、有禁飞区域、限高和限飞等是最突出的问题^[11]。（1）安全问题。该无人机搭载了视觉导航、应急停桨、系统冗余和远程控制等功能。（2）禁飞。在系统建设和测试过程中，已经获得中国民用航空局的批准，在飞行前报备即可，如遇管控，提前与管制单位沟通。（3）限高和限飞。根据航空管制要求，经考察后，将测试高度设定在100 m，确保避开建筑、树木等障碍物。

本研究也存在不足之处，包括：⑴本系统的场景应用测试范围小，主要是模拟测试飞行。⑵续航不足。本款无人机最大航程是22 km，续航约35 min，尚不能实现长距离的任务，可通过中转基站换电池解决。（3）目前国内救护车种类较多，该车载无人机平台需要定制。（4）目前关于无人机的法律法规尚不完善，尤其是自由航线审批困难的问题。

综上所述，本研究设计的救护车车载无人机平台的性能和安全性较好，在快速转送标本和急救物资上较道路交通具有优势，值得进一步研究。

利益冲突   所有作者声明无利益冲突

作者贡献声明  魏金涛、李强：文章撰写；庾航、葛芳民、杨旻斐、张军根、杨逢露：研究设计与实践；刘昭漪：数据整理，统计分析；徐善祥、张茂：研究设计、论文修改