机器人抗击传染病

此次新G病毒凸显了机器人在与传染病对抗中的重要作用。与人类相比，机器人不会感染传染病；与疫苗相比，它们对特定的传染媒介是不可知的；与抗生素相比，它们不会产生耐药菌株。尽管有这些好处，但要成功部署机器人来抵抗传染病暴发，仍然存在巨大的技术、文化和社会心理挑战。2016年Kory Kraft发表“Robots Against Infectious Diseases”，我们整理了该文与大家分享。

1、背景

传染病对世界各国人民构成了长期威胁。疫苗和抗生素似乎是G度传染、G毒疾病的灵丹妙药。但是，这些工具的开发需要时间、大量资金的投入，并且仍然具有G度的疾病特异性[1]。例如，尽管自1976年以来我们就了解埃博拉病毒病（EVD），但目前有希望的疫苗试验是在国际社会对近爆发的恐惧加剧之后才开始的[2]。为了保证其有效性，每一种疫苗需要针对每一种病毒，有时还要针对每一种毒株进行定制。机器人不能代替疫苗和治疗、控制和预防传染病的传统方法。但是，它们是可以在多种传染原暴发中起作用的通用平台，直到开发出合适的疫苗或抗生素为止。

在疫情暴发期间，工作人员可以使用远程操作和自主机器人执行常规的辅助性医疗保健任务。这将减少工作人员在危险污染区花费的时间，这也将减少佩戴抑制性个人防护设备的时间，这样卫生保健工作人员将能够将他们的注意力和努力引向医疗保健中困难的部分。后，在确保医护人员安全的同时，患者会获得更G效的个人护理。

图1 遥控机器人从模拟的埃博拉病毒治疗装置中的婴儿床上取下床单

为了在传染病暴发时有效地部署机器人，需要解决以下研究问题，包括：问题1：在未来的传染病爆发中，机器人能做什么？应该做什么？问题2：提出的远程操作替代方案将如何影响以下各项之间的相互作用：a)机器人和病人之间？b)机器人与医疗服务提供者之间？c)医疗服务提供者与患者之间？问题3：当涉及远程操作机器人时，物理可见性代理对提G医疗保健提供者与患者之间的舒适度和信任度的效果如何？

2、相关工作

机器人目前正应用在医疗行业中。例如，直觉外科公司的达芬奇手术系统自1999年以来一直在市场上销售[3]，固定的机器人系统是由同一个房间的外科医生远程操作的；Aethon公司的拖船机器人用于在医院运输和运送物品[4]；Xenex销售紫外线消毒机器人[5]；像帕罗(Paro)和梅迪(Medi)这样的社交机器人(建立在NAO机器人的基础上)正被用于医疗保健环境中以安抚患者[6]。

在资源受限的环境中爆发的传染病疫情，如埃博拉疫情，与医疗机器人文献中经常讨论的情况和考虑因素相比存在很大差异。令人惊讶的是，医学机器人文献与救灾机器人的文献除了研究如何在灾难搜索和救援场景中使用机器人为患者提供有限的远程护理外没有其他方面的探讨[7]。因此，在传染病暴发的情况下部署机器人的优势和挑战被忽视了。当人们看到机器人的操作员时，人们会更信任操作员，并且整体上会更舒适[8]。

3、研究方法

对于问题1：正确的人与机器人交互研究需要要对真实生活、真实的人和真实的机器人的复杂性的深刻理解。论文作者建议通过在比利时布鲁塞尔的MedicinsSans Frontiers培训总部花两周的时间来进一步进行这项工作，亲自接受部分疫情培训应对方案，与员工培训人员进行面谈并审查G层流程。之后再前往塞拉利昂的一个已部署埃博拉病毒治疗中心，观察并采访相关的当地居民，收集到当前抗击传染病的组织面临的特殊挑战和可用资源，将为未来提出的机器人解决方案提供更好的评估指标。 

对于问题2：论文作者将先前的研究在Amazon Mechanical Turk上进行虚拟重组和部署[8]。参与者将得到与前一项研究类似的提示，观看一段视频(根据情况将提供两段不同的视频)并回答调查问题。这项研究会使更多的文化被触及，并对影响的文化成分给予深入的了解。当然，这将以收集生理反应为代价，并将人们置于一个真实的机器人模拟环境中。作者会进行一项纵向的2×2的受试者内部用户研究，以研究所提议的远程操作替代方案如何影响机器人和卫生保健提供者之间的交互界面(共享自主与远程操作)和可见性(完全可见性与无可见性)将随受试者的不同而有所不同。随着时间的推移，任务会增加难度。在研究接近尾声时，作者将扮演病人的角色，指标将被用来评估参与者完成任务的能力，参与者在培训期间的沮丧程度以及参与者对模拟患者的同情程度，参与者是当前医疗保健专业的学生。

对于问题3：之前研究结果表明，操作人员对患者的可见性影响了患者对操作人员的信任度和舒适度。我们需要做的工作是，看看是否可以通过物理可见性的代理来克服这个问题。这项新研究将分析和评估对提议的代理的响应，例如在机器人的面部、房间的电视上增加操作员的视野或者允许患者和操作员之间进行双向语音通信，研究将遵循受试者之间的设计不同的视觉代理。

4、总结

无论是几年前西非爆发的埃博拉疫情，还是当前的新G病毒肺炎疫情，提醒我们研究者，应该充分发挥机器人在这个L域的优势，积J改善对未来疫情的情况。