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這個仿人機器人能教醫生讀懂病人情緒,改善醫患關系簡直妥妥的

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放大字體  縮小字體 發布日期:2017-03-24   來源:明星公司   瀏覽次數:1227
核心提示:  作為一個小時刻愛抱病的人,我很等待這個機械人  仿人臉部臉色機械人曾經愈來愈多。也許你也據說過一些真的嚇人的機械人。好比頭圖中這位,她是四月中科年夜宣布的高顏值的美男機械人佳佳,看起來與真人普通無

  作為一個小時刻愛抱病的人,我很等待這個機械人

  仿人臉部臉色機械人曾經愈來愈多。也許你也據說過一些真的嚇人的機械人。好比頭圖中這位,她是四月中科年夜宣布的高顏值的美男機械人“佳佳”,看起來與真人普通無二,并且能交換有臉色。

  這些機械人假如只是花瓶而無適用的話,生怕就只能知足獵奇之需了。不外,今朝研討者也在挖掘這些機械人的現實用處。

  加州年夜學的研討人員給他們找到了一個新的用武之地。他們讓仿人臉部臉色機械人,來贊助醫務人員晉升診斷技巧。


  如今固然有病人模仿器(robotic patient simulators ,RPS)來練習大夫。臨床大夫可以經由過程RPS的理論來晉升他們的臨床技巧。RPS可以呼吸、流血、發生藥物反響,乃至可以措辭。然則它們有一個很年夜的缺點——臉不克不及動,不克不及表達情緒。

  因而,研討人員就創立了一個橡膠皮膚的機械人,可以經由過程變更臉部臉色來表達真實的人類情緒。

  第一行,是人們表達三種情感的樣本幀視頻,分離是苦楚、惱怒和討厭,第二行,是菲利普K D仿人機械人表達異樣的情感,第三行,菲利普K D機械人表達響應的情感

  加州年夜學圣地亞哥分校盤算機迷信和工程傳授Laurel Riek博士在引導這個研討小組,設計了一個仿人機械人,可以表達痛苦悲傷、惡心、苦楚的情感。他們還創立了一個虛擬化身來培訓另外一個。

  為了設計這款機械人,研討人員應用了一款面部跟蹤軟件,從視頻中提取臉部特點,來表達上述三種天然狀況下的、非扮演的情感。

  左邊是科幻作家Philip K Dick的虛擬化身,右邊是仿Philip K Dick的人形機械人,由Hanson Robotics制造

  研討發明,對那些沒有醫學配景的病人而言,臨床大夫不太善于發明他們的苦楚和惱怒。從我們現實的生涯經歷中也常常見到,你不克不及精確地描寫你本身的感到,然則你的臉色會最真實地表現你的苦楚、討厭等等各類情感。是以,假如大夫可以很好瀏覽病情面緒的話,無疑讓醫患之間的溝通加倍便利,加倍精確,也更有用率。

  但是現實卻其實不悲觀。

  臨床大夫只要在54%的情形下檢測到虛擬化身的苦楚,而非臨床大夫在83%的情形下都能檢測出來。這類變更常常從他們進入醫學院的第三年開端,偶合的是,也就是從這時候起,他們的課程轉向了病人護理。

  從左到右,順次是討厭、幸福、苦楚和惱怒。這些樣本數據來自于 Binghamton Pittsburgh 4D Spontaneous expression Database。這個數據庫充斥了各類各樣的實際的臉色。

  研討人員寫道,臨床大夫們可以從他們的研討中獲益。他們正在開辟新的培訓對象,來進步先生瀏覽病情面緒的技巧。

  這個研討發明,比擬于虛擬化身而言,一切被試者辨認仿人機械人的精確率都邑更高一些。

  另外,討厭是最輕易被被試者弄錯的情感。對虛擬化身,臨床大夫準確辨認出討厭的幾率只要20%,非臨床大夫只要12%。

  臉部跟蹤軟件會提取66臉部特點來映照三個情感:苦楚、惱怒和討厭

  研討人員寫到,他們任務的局限之一,是機械人的鼻子和面頰部門不克不及表現皺紋。是以,他們不克不及映照某些點主要的臉部臉色來表達苦楚和討厭。

  檢測精度低的另外一個緣由是,這些臉部臉色的視頻現實上是來自于一些天然數據集。這意味著這些臉色是被激發的情感,而不是實際生涯天然而然展示出的情感。

  舉個例子,錄制視頻時,那些悲痛(sadness)情感是經由過程一些展示緊迫狀態的 視頻來激發的。苦楚(pain)是讓介入者把手浸泡在冰冷的水惹起的。是以,如許得來的樣本就會跟現實生涯中情況存在必定誤差。

  然則現實生涯中情感關于研討而言也存在一些弊病。由于這些情感常常是龐雜的,攙雜了較多的其他情緒,是以,在展示某些情感的強度上不如引發發生的情感的數據集(acted datasets)。

  雖然有這些成績,比擬與RPS而言,這個仿人機械人照樣展示出了較為顯著的優勢。研討人員籌劃,在本年晚些時刻,模仿醫療場景中,對加州年夜學圣地亞哥分校醫學院的先生停止測試。

  愿望這個仿人機械人在實際的醫療場景中施展感化,未來也能變得更好,從而讓臨床大夫更懂病人。如許一來,醫患之間的溝通也會加倍順暢,讓病人削減一份不曉得怎樣描寫感到的為難,也讓大夫多一份白衣天使的魅力。

 
 
 
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