A Medical Assistive Robot for Telehealth Care During the COVID-19 Pandemic: Development and Usability Study in an Isolation Ward
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic is affecting the mental and emotional well-being of patients, family members, and health care workers. Patients in the isolation ward may have psychological problems due to long-term hospitalization, the development of the epidemic, and the inability to see their families. A medical assistive robot (MAR), acting as an intermediary of communication, can be deployed to address these mental pressures. OBJECTIVE: CareDo, a MAR with telepresence and teleoperation functions, was developed in this work for remote health care. The aim of this study was to investigate its practical performance in the isolation ward during the pandemic. METHODS: Two systems were integrated into the CareDo robot. For the telepresence system, a web real-time communications solution is used for the multiuser chat system and a convolutional neural network is used for expression recognition. For the teleoperation system, an incremental motion mapping method is used for operating the robot remotely. A clinical trial of this system was conducted at First Affiliated Hospital, Zhejiang University. RESULTS: During the clinical trials, tasks such as video chatting, emotion detection, and medical supplies delivery were performed via the CareDo robot. Seven voice commands were set for performing system wakeup, video chatting, and system exiting. Durations from 1 to 3 seconds of common commands were set to improve voice command detection. The facial expression was recorded 152 times for a patient in 1 day for the psychological intervention. The recognition accuracy reached 95% and 92.8% for happy and neutral expressions, respectively. CONCLUSIONS: Patients and health care workers can use this MAR in the isolation ward for telehealth care during the COVID-19 pandemic. This can be a useful approach to break the chains of virus transmission and can also be an effective way to conduct remote psychological intervention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».