Androide Roboter-Patientin
Androide Roboter-Patientin
Androide Roboter-Patientin (ARP)
Motivation & Ziele
Die natürliche Sprache kann durch eine Erkrankung, einen Unfall oder nach einer Operation temporär oder dauerhaft verloren gehen und hat einen erheblichen Einfluss auf die alltägliche Kommunikation der betroffenen Patienten.
Das Training von klinischen Assessments sowie die Patientenkommunikation werden heutzutage mit betroffenen Patienten oder mit speziell ausgebildeten Schauspielpatienten durchgeführt. Die Ausbildung an betroffenen Patienten kann zu einem erhöhten Stress oder Unbehagen bei den Patienten führen. Schauspielpatienten hingegen sind leider rar und erzeugen hohe Kosten.
Eine simulierte Trainingsumgebung wird mit Hilfe einer androiden Roboter-Patientin entwickelt, um Angehörigen und medizinischem Personal eine risikofreie und sichere Trainingsumgebung für klinische Assessments und die alltägliche Kommunikation zu bieten. Dazu werden individuelle, reproduzierbare Verhaltensmuster von nonverbalen Kommunikations- und sozialen Interaktionsschemata auf die Androide Roboter-Patientin übertragen und wiedergegeben.
Ansatz
In diesem Projekt sollen moderne Messmethoden zur Erfassung und Simulation von individuellen bzw. krankheitsspezifischen Bewegungs- und Verhaltensweisen von Patienten verwendet werden. Ziel des Projektes ist es, durch den Einsatz von videobasierter und zusätzlicher sensorischer Erfassung von Bewegungs- und Verhaltensmustern eine androide Roboter-Patientin zum „Leben“ zu erwecken und für die Aus- und Weiterbildung von medizinischem Personal, insbesondere für das Training klinischer Assessments, zu nutzen. Durch die Nutzung von Expertenwissen und den Einsatz der androiden Roboter-Patientin wird ein zeitlich flexibles und sicheres Training ermöglicht, wobei ein hoher Grad an Individualität und Realität (individuelles Verhalten der Patientin) erreicht wird. Somit kann ein Training von bestimmten klinischen Assessments oder der alltäglichen nonverbalen Kommunikation im Kontext der Intensivpflege optimiert werden.
Publikationen
- Röhl, J. H., Klausen, A. D., Feldmann, N., Diekmann, R., Hellmers, S., Günther, U., & Hein, A. (2023, June). Android Robot-Patient for Teaching and Training of Delirium Assessment Instruments: A Pilot Study. In 2023 IEEE International Conference on Advanced Robotics and Its Social Impacts (ARSO) (pp. 78-83). IEEE.
- Röhl, J. H., Hellmers, S., Diekmann, R., & Hein, A. (2022, August). Concept of an Observation-driven Android Robot-Patient with individualized Communication Skills. In 2022 9th IEEE RAS/EMBS International Conference for Biomedical Robotics and Biomechatronics (BioRob) (pp. 1-7). IEEE.