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主题:技术路线图论文写作 时间:2024-03-14

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在过去的几年中,使用机器人进行医疗活动的比例按每年40%多的速度增加.由于社会老龄化,预计在未来十五年,外科手术的数量会增长一倍.2013年,美国国家科学基金会颁布了一个为期十五年的制造业转型计划,其中医疗保障机器人发展规划作为其重要的一部分.了解美国医疗和保障机器人技术发展方向,有利于我国在相关领域的迅速发展.

在上期《美国医疗和保健机器人技术路线图(上)》中指出机器人系统在医学和健康领域中的应用、机器人技术应用的相关社会动因和其产生的新价值,同时介绍了美国医疗和保健机器人技术路线图中两个方面的路线规划,本期将继续介绍路线规划图的其他内容.

人机交互中对人类状态和行为的理解

医疗和保健机器人需要理解用户的状态和行为并对其作出适当的反应.由于人的状态和行为是复杂且不可预测的,并且基于视觉的感知是机器人领域中尚未解决的挑战(包括对隐私的关注),自主感知人的状态和行为需要多种传感器数据的整合,包括机器人自身的、环境中的、用户佩戴的以及基于多模式数据的统计方法来对用户进行建模.机器人互动如何影响状态和行为的基本机理研究仍在起步阶段,进一步的研发将启用医疗和保健机器人更有效的控制算法设计.

自主识别用于对情绪状态理解的能力对制造个性化机器人是十分重要的,特别是和健康相关的对于弱势群体的应用.情绪理解需要处理来自用户的多通道数据,包括声音、面部表情、肢体运动以及生理数据和协调不一致(例如口头和面部的信号).社交辅助机器人的早期研究已经表明,关于情感的个性表达是指导和促进康复系统用户所期望的行为的有力工具.生理数据传感器是典型的可携带式传感器,它可以提供实时的生理信号(如心率,皮肤电反应和体温).主动研究是从生理数据中提取,诸如沮丧和激动等指标的解决方法.在不干扰病人的前提下获取生理数据并传输至电脑、机器人或看护人员的能力,在改善健康评估、诊断、治疗和个性化医学等方面具有很大的潜力.机器人将能够进行智能辅助,给予适当的激励,以使其能更好地表现和进行学习.

对用户持续变化的需求进行大范围长时间的建模

机器人系统对用户特定的模型的需求在医疗保健领域是十分重要的.每一个用户都有机器人需要切合的特点、需求和喜好.此外,这些特点通常会随着人习惯于机器人而改变,并且随着他们短期的(恢复),中期的(康复),和终身的(老化)健康状况的改变而改变.为了提高效率,机器人系统和人类用户的交互必须能够学习特定用户模型,把一个用户和其他用户区分开来,并能随着时间进行自动适应.为了实现这一目标,机器人必须利用从不同来源得到的完整数据.有关用户的物理信息,来自随身的和远程的传感器,例如摄像头,提供了和用户当前状态有关的数据.此外,互联网也可以提供用户数据,例如个人病史,过去的病症以及类似的用户数据.这个领域面临的挑战包括集成多模态的信息频谱,不确定性和随着时间和人群变化的不一致性.机器学习,包括机器人学习,越来越多地采用统计学方法.然而,很多工作仍然具有复杂性,来自真实世界的不确定数据(如噪声,不完整和不一致的数据)、用户的多模数据(从测试、电机、可携带设备等的信号级的信息,到图标、病人访谈等的符号信息)、长期数据(多年的治疗)和不同用户的信息(如互联网汇编的信息).

医疗保健和社会化媒体的交集数据创建了一个新的数据途径以加强用户模型.自我量化过程,和健康相关的信息自跟踪(如运动路线、计步器读数、饮食计划)是最新的趋势,并且越来越多的人正在通过社交媒体分享这些信息.此外,分析用户和社交媒体的交互可以提供用户个性和关系的指引.随着时间的推移,跟随这些交互中的变化可以为理解那些在生理传感器中并不明显的心理变化提供一个独特的方式.

考虑到上述挑战,一个自适应、自学习的医疗机器人系统应该能将用户健康状况建模,并将其和一些生理基线进行对比,以调整相应的服务.这种机器人可以基于专业的疗养、干预、治疗、预防的方法,产生量化指标,并用于得到积极的健康结果.

量化的诊断、评估和训练

和信息系统耦合的机器人能够以前所未有的方式从患者那里获取数据.他们可以使用传感器来记录病人的生理状态,使病人参和肢体交互活动,从而得到身体健康情况的外部度量.他们还能以比人类更加客观和可重复的社交方式同病人进行交互,从而获得行为数据.另外,机器人从医生或看护人员和患者之间的交互传感器中可以知道特定的健康状况和治疗过程的历史情况.同样的定量诊断和评估范例可以提供医疗保健提供者的性能信息,如外科医生和临床治疗师可以通过追踪医疗提供者的疲劳、压力、反复性、精度和程序结果来提供信息,或者通过长时间的定量评估获取信息.

定量诊断和评估需要对人类用户进行检测(病人或医疗提供者),应用刺激物来估计响应,并需要对所获取的数据进行诊断和评估.当诊断和评估不确定时,机器人可以直接获取更合适的数据.机器人应当能够和医生和看护人员进行智能的互动,用各种复杂领域内的知识来协助他们,而不是一定要取代他们.机器人需要在某些场所(如家里)照顾老人,而看护人员不能随时在场,因此评估功能作为提醒看护人员的一种手段变得异常重要.

一个最为重要的挑战是将定量的数据转化为相关临床的性能指标,来说明重复性、准确性、稳定性以及最重要的临床装置的有效性.当这些性能可以形成闭环,并推动医疗服务提供者的个性化培训方案和病人的个性化治疗方案时,定量方法的价值将变得非常明显.

诊断、评估、训练过程的每一个阶段需要独立地加以改进,然后将其作为一个整体进行改善.这些阶段包括通过刺激的控制应用来获得定量数据,降低维数并提取关键细节,并进行和改变行动,以实现更好的知情诊断/评估和结果.在很多环境中,这个过程是自控制的(即在受控时域内提供服务),在其他情况下,可能是一个开放式的过程(即在自然环境中提供服务,如家中).

至今,这个研究已经展开,并将看护人员包含在周期内,以确定其适当的行为.产生于机器人系统的量化和自动化有助于形成闭环,使得病人护理和程序技能的获取更加高效,同时改善其可靠性和可重复性.实现这一复杂的过程,需要达到几个重要的里程碑(见表3).

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