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L’addestramento di robot con espressioni del dolore realistiche può ridurre il rischio per i medici di causare dolore durante gli esami fisici

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Credito: Imperial College London

Un nuovo approccio per produrre espressioni realistiche del dolore su pazienti robotici potrebbe aiutare a ridurre gli errori e le distorsioni durante l’esame obiettivo.

Un team guidato dai ricercatori dell’Imperial College di Londra ha sviluppato un modo per generare espressioni più accurate del dolore sul viso dei robot per l’addestramento medico durante l’esame fisico delle aree dolenti.

Risultati, pubblicati oggi in Rapporti scientificisuggeriscono che ciò potrebbe aiutare a insegnare ai medici in formazione a utilizzare gli indizi nascosti nelle espressioni facciali dei pazienti per ridurre al minimo la forza necessaria per gli esami fisici.

La tecnica potrebbe anche aiutare a rilevare e correggere i primi segni di pregiudizio negli studenti di medicina esponendoli a una più ampia varietà di identità dei pazienti.

L’autrice dello studio Sibylle Rérolle, della Dyson School of Design Engineering dell’Imperial, ha affermato: “Migliorare l’accuratezza delle espressioni facciali del dolore su questi robot è un passo fondamentale per migliorare la qualità dell’allenamento dell’esame fisico per gli studenti di medicina”.

Comprendere le espressioni facciali: sui risultati

Nello studio, agli studenti universitari è stato chiesto di eseguire un esame fisico sull’addome di un paziente robotico. I dati sulla forza applicata all’addome sono stati utilizzati per innescare cambiamenti in sei diverse regioni della faccia robotica, nota come MorphFace, per replicare le espressioni facciali legate al dolore.

Questo metodo ha rivelato l’ordine in cui le diverse regioni di una faccia robotica, note come unità di attivazione facciale (AU), devono attivarsi per produrre l’espressione più accurata del dolore. Lo studio ha anche determinato la velocità e l’entità più appropriate dell’attivazione dell’UA.

I ricercatori hanno scoperto che le espressioni facciali più realistiche si verificavano quando le AU del viso superiore (intorno agli occhi) venivano attivate per prime, seguite dalle AU del viso inferiore (attorno alla bocca). In particolare, un ritardo più lungo nell’attivazione di Jaw Drop AU ha prodotto i risultati più naturali.

Il documento ha anche scoperto che il modo in cui i partecipanti percepivano il dolore del paziente robotico dipendeva dal sesso e dalle differenze etniche tra il partecipante e il paziente e che questi pregiudizi percettivi influenzavano la forza applicata durante l’esame fisico.

Ad esempio, i partecipanti bianchi hanno percepito le espressioni facciali con ritardo più breve come più realistiche sui volti robotici bianchi, mentre i partecipanti asiatici hanno percepito ritardi più lunghi come più realistici. Questo bias di percezione ha influenzato la forza applicata dai partecipanti bianchi e asiatici a diversi pazienti robotici bianchi durante l’esame, perché i partecipanti hanno applicato una forza più coerente quando credevano che il robot stesse mostrando espressioni realistiche di dolore.

I robot con espressioni del dolore realistiche possono ridurre l'errore e la distorsione dell'esame

MorphFace replica l’espressione del dolore quando viene premuto l’addome. Credito: Imperial College London

L’importanza della diversità nei simulatori di formazione medica

Quando i medici conducono l’esame fisico delle aree dolenti, il feedback delle espressioni facciali dei pazienti è importante. Tuttavia, molti simulatori di formazione medica attuali non possono visualizzare espressioni facciali in tempo reale relative al dolore e includono un numero limitato di identità dei pazienti in termini di etnia e genere.

I ricercatori affermano che queste limitazioni potrebbero indurre gli studenti di medicina a sviluppare pratiche distorte, con studi che già evidenziano i pregiudizi razziali nella capacità di riconoscere le espressioni facciali del dolore.

“Studi precedenti che tentavano di modellare le espressioni facciali del dolore relative alle espressioni facciali generate casualmente mostrate ai partecipanti su uno schermo”, ha affermato l’autore principale Jacob Tan, anche lui della Dyson School of Design Engineering. “Questa è la prima volta che ai partecipanti è stato chiesto di eseguire l’azione fisica che ha causato il dolore simulato, consentendoci di creare modelli di simulazione dinamici”.

Ai partecipanti è stato chiesto di valutare l’adeguatezza delle espressioni facciali da “fortemente in disaccordo” a “fortemente d’accordo” ei ricercatori hanno utilizzato queste risposte per trovare l’ordine più realistico di attivazione dell’UA.

Sedici partecipanti sono stati coinvolti nello studio, composto da un mix di maschi e femmine di etnia asiatica e bianca. Ciascun partecipante ha eseguito 50 prove di esame su ciascuna delle quattro identità di pazienti robotici: femmina nera, maschio nero, femmina bianca, maschio bianco.

La coautrice Thilina Lalitharatne, della Dyson School of Design Engineering, ha dichiarato: “I pregiudizi sottostanti potrebbero indurre i medici a interpretare erroneamente il disagio dei pazienti, aumentando il rischio di maltrattamenti, incidendo negativamente sulla fiducia medico-paziente e persino causando mortalità.

“In futuro, un approccio assistito da robot potrebbe essere utilizzato per addestrare gli studenti di medicina a normalizzare le loro percezioni del dolore espresse da pazienti di diversa etnia e genere”.

Prossimi passi

La dott.ssa Thrishantha Nanayakkara, direttrice del Morph Lab, ha esortato alla cautela nell’assumere che questi risultati si applichino ad altre interazioni partecipante-paziente che esulano dall’ambito dello studio.

Ha detto: “Ulteriori studi, tra cui una gamma più ampia di identità di partecipanti e pazienti, come i partecipanti neri, aiuterebbero a stabilire se questi pregiudizi sottostanti sono visti in una gamma più ampia di interazioni medico-paziente.

“La ricerca attuale nel nostro laboratorio sta cercando di determinare la fattibilità di queste nuove tecniche di insegnamento basate sulla robotica e, in futuro, speriamo di essere in grado di ridurre significativamente i pregiudizi sottostanti negli studenti di medicina in meno di un’ora di formazione”.


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