Auditory-Tactile Congruence for Synthesis of Adaptive Pain Expressions in RoboPatients

要約

誤診は、治療の遅延と害につながる可能性があります。
ロボット患者は、まれ、微妙な、または複雑な症例で臨床医を訓練および評価するための制御された方法を提供し、診断エラーを減らします。
触診ベースのトレーニングシナリオ中の触覚および聴覚フィードバックに基づいたマルチモーダル疼痛合成を目的とした医療ロボットシミュレーターであるロボパティエントを提示します。
ロボパティエントは、触診中に生成された触覚刺激に応じて、声と顔の声を上げて象徴的な痛みの表現を合成することができる適応性のある仲介者として機能します。
腹部ファントムを使用して、ロボパイティエントは、内部触診からペインへのマッピングモデルを介して触媒入力をキャプチャおよび処理します。
触診と対応する聴覚出力との間の知覚的な一致を評価するために、20人の参加者で7680回の試験を含む研究を実施し、そこで音を介して痛みの強さを評価しました。
結果は、振幅とピッチが痛みの音に関係なく、ロボットの痛みの表現との一致に大きく影響することを示しています。
より強い触診力は、精神物理学的パターンと整合し、より強力な一致を引き出しました。
この研究では、2つの重要な次元が明らかになりました。ピッチと振幅は、人々が痛みの音をどのように知覚するかの中心であり、ピッチが最も影響力のあるキューです。
これらの音響的特徴は、触診中の適用力と音がどれだけうまく対応し、認識されたリアリズムに影響を与えるかを形作ります。
このアプローチは、臨床教育と診断シミュレーションにおける高忠実度ロボット患者の基礎を築きます。

要約(オリジナル)

Misdiagnosis can lead to delayed treatments and harm. Robotic patients offer a controlled way to train and evaluate clinicians in rare, subtle, or complex cases, reducing diagnostic errors. We present RoboPatient, a medical robotic simulator aimed at multimodal pain synthesis based on haptic and auditory feedback during palpation-based training scenarios. The robopatient functions as an adaptive intermediary, capable of synthesizing plausible pain expressions vocal and facial in response to tactile stimuli generated during palpation. Using an abdominal phantom, robopatient captures and processes haptic input via an internal palpation-to-pain mapping model. To evaluate perceptual congruence between palpation and the corresponding auditory output, we conducted a study involving 7680 trials across 20 participants, where they evaluated pain intensity through sound. Results show that amplitude and pitch significantly influence agreement with the robot’s pain expressions, irrespective of pain sounds. Stronger palpation forces elicited stronger agreement, aligning with psychophysical patterns. The study revealed two key dimensions: pitch and amplitude are central to how people perceive pain sounds, with pitch being the most influential cue. These acoustic features shape how well the sound matches the applied force during palpation, impacting perceived realism. This approach lays the groundwork for high-fidelity robotic patients in clinical education and diagnostic simulation.

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