[论文解读] Socially assistive robots' deployment in healthcare settings: a global perspective

Laura Aymerich-Franch, Iliana Ferrer|arXiv (Cornell University)|Oct 14, 2021

AI in Service Interactions被引用 5

一句话总结

本研究对全球33个国家和52种机器人型号在医疗环境中的279起真实世界社交助手机器人（SAR）部署案例进行了映射，识别出18种不同功能，如陪伴、康复支持、服药依从性及远程呈现。研究提供了SAR应用的全面全球概览，揭示了部署情境、制造商和功能角色方面的趋势，从而深化了对SAR在真实医疗环境中整合的理解。

ABSTRACT

One of the major areas where social robots are finding their place in society is for healthcare-related applications. Yet, very little research has mapped the deployment of socially assistive robots (SARs) in real settings. Using a documentary research method, we were able to trace back 279 experiences of SARs deployments in hospitals, elderly care centers, occupational health centers, private homes, and educational institutions worldwide from 33 different countries, and involving 52 different robot models. We retrieved, analyzed, and classified the functions that SARs develop in these experiences, the areas in which they are deployed, the principal manufacturers, and the robot models that are being adopted. The functions we identified for SARs are entertainment, companionship, telepresence, edutainment, providing general and personalized information or advice, monitoring, promotion of physical exercise and rehabilitation, testing and pre-diagnosis, delivering supplies, patient registration, giving location indications, patient simulator, protective measure enforcement, medication and well-being adherence, translating and having conversations in multiple languages, psychological therapy, patrolling, interacting with digital devices, and disinfection. Our work provides an in-depth picture of the current state of the art of SARs' deployment in real scenarios for healthcare-related applications and contributes to understanding better the role of these machines in the healthcare sector.

研究动机与目标

• 对真实世界医疗环境中社交助手机器人（SAR）的全球部署情况进行映射与分析。
• 识别SAR在医院、老年护理中心和家庭等多样化医疗环境中的主要功能。
• 分析不同国家和机构中机器人型号、制造商及部署情境的分布情况。
• 理解SAR采用现状及其对未来医疗机器人设计与政策制定的启示。

提出的方法

• 采用文献研究法，系统收集并分析公开可获取的SAR部署数据。
• 通过报告、新闻稿和机构出版物，追踪了来自33个国家的279起SAR部署案例。
• 根据功能、场景、机器人型号、制造商和部署国家对每一起部署进行分类。
• 基于观察到的行为和既定目的，对SAR执行的18种不同功能进行编码与分类。
• 采用主题分析与描述性分析方法，识别部署趋势中的模式，包括重复出现的机器人型号和机构采纳情况。
• 通过交叉核对多个来源并确保各部署案例分类的一致性，验证研究发现。

实验结果

研究问题

• RQ1 在真实世界医疗环境中，社交助手机器人最常见的功能是什么？
• RQ2 SAR在哪些医疗场景中被最频繁部署，如医院、老年护理中心或家庭？
• RQ3 在全球SAR部署中，哪些机器人型号和制造商最为突出？
• RQ4 在功能和场景方面，不同国家和地区的部署模式有何差异？
• RQ5 从全球SAR部署中可获得哪些见解，以指导未来医疗领域中的设计、政策与整合？

主要发现

• 共识别出全球33个国家的279起真实世界SAR部署案例，涵盖医院、老年护理中心、职业健康中心、私人住宅及教育机构。
• SAR最常报告的功能包括陪伴、娱乐、监测、身体锻炼与康复支持、服药及健康状况依从性管理，以及提供个性化信息或建议。
• 治疗用海豹机器人PARO是部署最广泛的型号之一，尤其在老年护理和痴呆支持场景中。
• 在医院和临床环境中，远程呈现与信息传递功能尤为突出，常用于远程会诊或患者互动。
• 部分部署涉及机器人用于消毒、防护措施执行和患者登记，表明其功能已超越社交互动，呈现多样化趋势。
• 研究揭示日本和欧洲制造商在SAR部署中占据显著地位，NAO、Pepper和Telenoid等机器人在教育和康复场景中得到广泛应用。