Palpation Alters Auditory Pain Expressions with Gender-Specific Variations in Robopatients

要約

診断エラーは、特に資源制限された地域で、予防可能な死亡の主な原因のままです。
ロボパイティ患者を含む医療トレーニングシミュレーターは、触診などの手続き訓練のために実際の患者を模倣することにより、これらのエラーを減らす上で重要な役割を果たします。
ただし、マルチモーダルフィードバック、特に聴覚の痛みの表現の生成は、触診と音の複雑な関係のために困難なままです。
痛みの音の高次元性により、従来の方法で探索が困難になります。
この研究では、機械学習を使用して人間のフィードバックを共同最適化することにより、触診力に応答して聴覚疼痛表現を動的に生成するロボパタティア患者の疼痛表現性の新しい実験パラダイムを紹介します。
継続的な適応のために最適化された強化学習（RL）技術である近位政策最適化（PPO）を使用して、ロボットはリアルタイムの人間のフィードバックに基づいて痛みの音を繰り返し洗練します。
このロボットは、触診力に対する無作為化疼痛反応を初期化し、RLエージェントはこれらの音を調整して人間の好みに合わせて調整することを学びます。
結果は、システムが個人の触診力と健全な好みに適応し、軽度の不快感から急性苦痛まで、聴覚疼痛空間のRLガイド付き探査を通じて、幅広い痛みの強さを捉えることを実証しました。
この研究はさらに、痛みの健全性知覚が性別特異的しきい値を持つ低い力で飽和を示すことを示しました。
これらの調査結果は、制御可能で没入型のシミュレーションプラットフォームを提供することにより、腹部触診トレーニングを強化するシステムの可能性を強調しています。

要約(オリジナル)

Diagnostic errors remain a major cause of preventable deaths, particularly in resource-limited regions. Medical training simulators, including robopatients, play a vital role in reducing these errors by mimicking real patients for procedural training such as palpation. However, generating multimodal feedback, especially auditory pain expressions, remains challenging due to the complex relationship between palpation behavior and sound. The high-dimensional nature of pain sounds makes exploration challenging with conventional methods. This study introduces a novel experimental paradigm for pain expressivity in robopatients where they dynamically generate auditory pain expressions in response to palpation force, by co-optimizing human feedback using machine learning. Using Proximal Policy Optimization (PPO), a reinforcement learning (RL) technique optimized for continuous adaptation, our robot iteratively refines pain sounds based on real-time human feedback. This robot initializes randomized pain responses to palpation forces, and the RL agent learns to adjust these sounds to align with human preferences. The results demonstrated that the system adapts to an individual’s palpation forces and sound preferences and captures a broad spectrum of pain intensity, from mild discomfort to acute distress, through RL-guided exploration of the auditory pain space. The study further showed that pain sound perception exhibits saturation at lower forces with gender specific thresholds. These findings highlight the system’s potential to enhance abdominal palpation training by offering a controllable and immersive simulation platform.

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