护理人员使用机器人:一项为期三个月的护理机构内人机交互研究结果

社交机器人交互机器人在教育与医疗中的应用医生、护士、临床医生老年护理人员

文献标题

Care Workers Making Use of Robots: Results of a Three-Month Study on Human-Robot Interaction within a Care Home

文献信息

  • 主题领域: 人机交互(Human-Robot Interaction),护理工作中的社会机器人应用
  • 关键词: 人机交互, 社会机器人, 长期研究, 护理工作, 参与式设计, 机器人辅助, 工作实践, 常规使用, 疫情影响 (COVID-19), 可持续技术集成

研究背景与问题

  • 问题或挑战:
    • 社会机器人技术的发展尚未广泛整合到护理工作中。
    • 护理行业面临资源紧张和劳动力短缺的问题。
    • 现有研究多集中于护理对象(居民)的使用体验或技术测试,但对护理工作者如何长期将机器人整合到日常工作中的研究匮乏。此外,机器人在减轻护理工作负担方面的实际效果尚不清楚。
  • 重要性:
    • 老龄化社会和劳动力短缺迫使人们寻找新技术手段来支持护理行业,特别是在新冠疫情期间,机器人可能通过减少人际接触来限制病毒传播。
  • 研究动机与相关工作:
    • 尽管有研究探讨护理机器人在老年护理、痴呆护理中的应用,但应用多局限于短期实验或患者情感层面。
    • 长期研究和实践基础的研究方向下,护理工作者的参与、与机器人互动的实际工作流程以及适应机器人技术的障碍等问题被忽视。

解决方案

  • 提出的方法或解决方案:
    • 在一所设置有49位看护对象(居民)的护理机构中开展为期三个月的实地调查,利用“Pepper”机器人观察护理人员在日常工作中的应用、互动方式及对技术的适应过程。
  • 创新之处:
    • 将机器人引入日常护理工作并允许护理人员自由探索使用方式,而非预设特定的使用模式。
    • 结合参与式设计理念,根据护理人员需求开发新的机器人应用程序。
    • 进行对护理工作者技术适应过程的深入质性研究,并通过参与观察、访谈、日志等多种数据收集方法补充量化分析。
  • 实施步骤与关键技术:
    1. 预研究: 通过初步访谈和现场观察了解护理工作的实际需求。
    2. 部署与观察:
      • 在三个月内在护理机构内部署机器人,并为护理人员提供远程控制手机应用和使用手册。
      • 机器人应用程序涉及运动能力、认知激发和心理社会支持三类,使用日志记录机器人每天的使用情况。
      • 定期访问现场观察,结合小组讨论评估适应情况。
    3. 参与式设计: 根据护理人员需求开发新应用,如唱歌、问答游戏、猜年龄等互动模块。

研究成果

  • 具体成果:
    • 护理人员平均每日使用机器人约1小时7分钟,使用范围包括一对一互动和小组活动。
    • 新开发的应用(如圣诞歌曲、足球主题音乐)最受欢迎,提升了居民的参与度和情绪。
    • 尽管机器人未能显著减轻护理人员的工作负担,但通过刺激社交和娱乐活动,显著提升了居民护理服务的质量。
  • 相较现有解决方案的优势:
    • 长期观察表明,机器人在减少居民孤独感和提升互动方面具备潜力。
    • 通过与护理工作的深度融合,推动了护理实践与技术的共同进步。
  • 实验或评估结果:
    • 在计划时间表的活动中,包括音乐互动和认知问答在内的心理社会激活类应用占使用时间的67%。
    • 不同护理人员对机器人的接受程度依赖于个体主动性和认知适应能力,部分人员逐渐成为“核心用户”,帮助培训其他员工。
  • 局限性与未来方向:
    • 在疫情影响下,研究条件受限,机器人使用量在圣诞节期间显著下降。
    • 技术问题(如机器人移动不便、故障透明性不足)增加了护理人员的心理负担。
    • 局限于单一护理机构的小样本数据,未来需要扩大样本及多地区、多文化环境。
    • 探讨如何通过技术升级(例如改进机器人移动能力、提升传感器灵敏度)和长期实施策略减少心理和体力负担。

总结与反思

  • 关键发现:
    • 机器人需要被主动整合到护理流程中,真正实现人机混合工作。
    • 通过参与式设计,才能确保机器人技术适应实际需求,实现深入的本地化部署。
  • 建议:
    • 持续培训护理人员,提高技术适应性。
    • 通过计划性活动和长期反馈优化机器人使用策略。
    • 不应期望机器人减轻人力,而应把它看作一种增强护理质量的新方式。

研究意义: 通过全面研究护理机器人如何影响社会护理工作人员的工作实践,本研究揭示了当前机器人技术融入护理工作中的现实状况,同时为未来进行更加高效、有针对性的机器人开发及研究提供了指导。

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https://hci.top/zh/papers/chi/72144/2022

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DOI: https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3491102.3517435
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来源
CHI
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年份
2022
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奖项
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作者
7 位作者
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研究子方向
社交机器人交互、机器人在教育与医疗中的应用
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职业/产业
医生、护士、临床医生、老年护理人员
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