用于引导急诊室机器人的新导航系统

用于引导急诊室机器人的新导航系统
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急诊科(ED)可能是一个拥挤、忙碌、拥挤的空间,由超负荷工作和经常承受压力的医护人员(HWC)管理。机器人已被用于一些临床环境中,通过参与非增值任务,如物资运送和病人分诊,以及在没有工作人员的情况下在床边为病人提供支持,以帮助减少医务工作者的负担。


为了完成这些任务,机器人必须能够理解复杂医院环境的背景,以及在其中和周围工作的人。由于机器人将遇到执行不同工作的hws,计算机科学家必须设计出能够在这些安全关键环境中导航的机器人,同时结合关键的临床上下文信息,以确保它们协助而不是干扰病人护理的传递。


加州大学圣地亚哥分校(University of California San Diego)的一组科学家开发了一种更精确的导航系统,可以让机器人更好地在急诊科和其他繁忙的临床环境中工作。研究人员在一篇文章中详细介绍了他们的发现他还开发了一个开源视频数据集,以帮助训练未来的机器人导航系统。


“为了完成这些任务,机器人必须了解复杂的医院环境以及在其周围工作的人,”该项目负责人、计算机科学副教授劳雷尔·瑞克(Laurel Riek)教授说。她在加州大学圣地亚哥分校(UC San Diego)急诊医学科任职。

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这个导航系统被称为“安全关键深度q网络”(SafeDQN),它是基于对急诊室临床医生行为的观察建立的算法。该算法评估一个空间中的人数,以及这些人移动的速度和突然程度。例如,当病人的病情恶化时,一个团队会立即聚集在他们周围提供援助。在这种情况下,临床医生的行动是快速和精确的,所以导航系统指导机器人在这些成群的hws周围移动,不要挡道。


加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系Riek医疗机器人实验室的Angelique Taylor说:“我们的系统是为了应对急诊中可能发生的最坏情况而设计的。”《创伤:急诊室里的生活》(Trauma: Life in the ER)和《波士顿EMS》(Boston EMS)等记录片和真人秀被用来创建算法和训练机器人。


该团队在一个仿真环境中测试了他们的算法,并将其性能与目前使用的其他机器人导航系统进行了比较,发现SafeDQN系统在所有场景中都能引导机器人走最有效、最安全的路径。


研究人员计划与加州大学圣地亚哥分校的医疗培训和模拟中心合作,在一个真实的环境中在一个物理机器人上测试该系统。www.vwin000.com该研究团队开发的700多个视频可供其他研究团队训练其他算法和机器人。


在未来,这些算法也可以用于急救部门之外,比如在搜索和救援任务期间的急救人员。


来源:加州大学圣地亚哥分校

照片:iPhoto

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发布日期:2021年5月14日星期五



急诊科(ED)可能是拥挤、忙碌、拥挤的空间,由超负荷工作、经常承受压力的医疗保健工作者(HWC)管理。机器人哈

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