Diseño de urgencia, cooperación y claridad

Vehículos de choque médico: mirando con drogas, jeringas, neblina y fluidos IV), existen herramientas esenciales en las salas de eclipse, donde los segundos son importantes, el espacio es apretado y puede costar la vida en confusión. Sin embargo, a pesar de su importancia, los accidentes varían ampliamente en diseños entre carros y departamentos. En situaciones de alto rango, esta inconsistencia puede retrasarse porque el proveedor descubre el suministro o abre el cajón incorrecto.

Esta es la razón por la cual un equipo de investigadores de Cornell estableció los carros de choque tradicionales para reanudarlo, lo convirtió en robots diseñados para equipos de atención de emergencia de apoyo, no interrumpidos, durante procesos significativos y sensibles al tiempo.

Su trabajo bajo el liderazgo de Angelic Taylor, profesor asistente de ciencias de la información en Cornell Tech, se presentó en la Conferencia Internacional ACM/IEEE sobre Robot Human International en febrero de 2025 (HRI 2025Documento de equipo, "Carrys de choque médico en rápida fabricación! Aprendió una lección y afecta la cooperación de equipo de alto punto en la cámara de emergencia", un robot de carros de choque tradicionales, comparte una visión de un esfuerzo de varios años para diseñar, prototipos y evaluar la versión operada a distancia. es Disponible Pero arxiv Servidor de preimpresión.

Como dice Taylor, el objetivo no era introducir nuevos dispositivos para ser herramientas completamente nuevas, sino para reconsiderar cómo el equipo existente puede apoyar mejor el trabajo en equipo en entornos de atención de alta presión.

"Medical Crash Cart Robot es una plataforma basada en CART diseñada para apoyar la cooperación del equipo durante los procedimientos médicos, especialmente para apoyar los procesos del código de reactivación en los departamentos de emergencias", explicó Taylor, que también está asociado con la Facultad de Computación e Ciencias de la Información de Cornell NS Bovers (Bowers CI). "Queríamos averiguar cómo el equipo existente en la sala podría usarse para apoyar la cooperación del equipo".

Para comprender cómo este robot puede actuar en escenarios de la vida real, el equipo diseñó y probó tres versiones de la plataforma basada en CART. Cada prototipo fue diseñado para abordar una pregunta principal: ¿cómo un robot puede comunicarse de manera efectiva, puede ayudar a reducir el estrés y la carga de trabajo, y apoyar a los equipos durante una atención significativa?

Una visión importante provino del primer despliegue de campo del equipo en el campamento base, un evento de simulación pediátrica a gran escala organizado por Vel Cornell Medicine, que atrajo a más de 130 profesionales de la salud de los Estados Unidos y Canadá.

"Descubrimos que el robot fue muy útil para reducir las demandas mentales, cósmicas y físicas", dijo Taylor. "Pero luego, en el contexto de la frustración, no vimos la falta".

La desconexión motivó al equipo a profundizar en cómo los trabajadores de la salud entendieron el comportamiento del robot, especialmente cuando abrió un cajón para sugerir suministro. A pesar de que los participantes fueron informados prematuramente, el estrés del paisaje renunció a muchas causas inciertas detrás de las decisiones de los robots.

"El robot requirió una forma muy clara y directa de comunicar sus intenciones para el equipo", dijo Taylor.

En respuesta, el equipo agregó nuevas formas al diálogo robot. En el último prototipo, agregó tiras de luz LED como una Q visual, recomendando que el suministro de robot del cajón se recupere, y se usó con orientación basada en el habla para ofrecer recordatorios de trabajo y ubicaciones de suministros. También realizó estudios de laboratorio con 84 participantes para evaluar la guía de búsqueda de objetos y el recordatorio de trabajo oral.

Una búsqueda: caso de estado. Las señales visuales eran efectivas solo para las personas directamente frente a los carros. Mientras tanto, el discurso puede llegar a más miembros del equipo, pero no siempre claramente.

"El ambiente a menudo es muy ruidoso", dijo Taylor. "Muchas veces, los participantes ni siquiera podían escuchar lo que decía el robot".

Se agregaron mensajes hablados largos o poco claros al desafío. Taylor dijo que los participantes a menudo se decepcionan cuando los signos de discurso del robot no eran suficientes. En respuesta, el equipo refinó las instrucciones habladas del robot para hacerlas lo más breves y heterosexuales posible.

Construcción de lo que aprendió de este despliegue inicial, el equipo ahora está aprendiendo cómo los robots pueden apoyar la capacitación médica del carro de choque y la coordinación en todo el hospital. Actualmente se está realizando un estudio de múltiples sitios para informar las repeticiones futuras del robot.

A medida que el sistema de atención médica resiste los crecientes agotamientos y la complejidad, la investigación del equipo proporciona una tecnología más amplia: el diseño reflexivo puede hacer más en una crisis: puede reconsiderar cómo el equipo se comunica, coordina y la atención.