I robot assumono le espressioni di dolore dei pazienti

Un nuovo approccio per produrre espressioni realistiche del dolore su pazienti robotici potrebbe aiutare a ridurre eventuali distorsioni durante l’esame obiettivo. Questi robot verranno addestrati per aiutare i medici durante le visite mediche, diminuendo al minimo il rischio di causare dolore ai pazienti.

Un team guidato dai ricercatori dell’Imperial College di Londra ha sviluppato un modo per generare espressioni più accurate del dolore sul viso dei robot, per l’addestramento medico durante l’esame fisico delle aree dolenti.

La tecnica potrebbe anche aiutare a rilevare e correggere i primi segni di pregiudizio negli studenti di medicina, esponendoli a una più ampia varietà di identità dei pazienti.

Prevenire il dolore

L’autrice dello studio Sibylle Rérolle, della Dyson School of Design Engineering dell’Imperial, ha affermato che il miglioramento dell’accuratezza delle espressioni facciali del dolore su questi robot, potrà aiutare gli studenti di medicina ad allenarsi all’esame fisico dei pazienti. Per esempio, gli studenti universitari hanno eseguito un esame fisico sull’addome di un paziente robotico. I dati sulla forza applicata all’addome sono stati utilizzati per innescare cambiamenti in sei diverse regioni della faccia robotica, nota come MorphFace, per replicare le espressioni facciali legate al dolore.

Questo metodo ha rivelato l’ordine in cui le diverse regioni di una faccia robotica devono attivarsi per produrre l’espressione più accurata del dolore. Oltre a questo, lo studio ha permesso di scoprire anche il modo in cui i partecipanti percepivano il dolore del paziente robotico. Le differenze di percezione dipendevano dalle diversità etniche tra il partecipante e il paziente e dal sesso. Si è visto, infatti, che questi pregiudizi hanno influenzato forza applicata durante l’esame fisico.

La diversità dei simulatori medici nel determinare il dolore

Quando i medici effettuano l’esame fisico delle aree dolenti, il feedback delle espressioni facciali dei pazienti è importante. Tuttavia, molti simulatori di formazione medica attuali non possono visualizzare espressioni facciali in tempo reale relative al dolore, anche perché includono un numero limitato di identità dei pazienti in termini di etnia e genere. I ricercatori affermano che queste limitazioni potrebbero indurre gli studenti di medicina a sviluppare pratiche distorte.

Nei nuovi test effettuati, i partecipanti hanno eseguito per la prima volta l’azione fisica che aveva causato il dolore simulato, consentendo così ai ricercatori di poter creare modelli di simulazione dinamici. Nello studio sono stati coinvolti sedici partecipanti, un mix di maschi e femmine di etnia asiatica e bianca. Ciascun partecipante ha eseguito 50 prove di esame su ciascuna delle quattro identità robotiche dei pazienti: femmina nera, maschio nero, femmina bianca, maschio bianco.

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Conclusioni e prossimi passi

In ultima analisi, i ricercatori possono affermare che i pregiudizi sottostanti potrebbero indurre i medici a interpretare erroneamente il disagio dei pazienti. Questo porterebbe a:

1. Far aumentare il rischio di maltrattamenti.
2. Incidere negativamente sulla fiducia medico-paziente.
3. Portare persino alla morte.

Un approccio assistito da robot, quindi, potrebbe essere utilizzato per addestrare gli studenti di medicina a normalizzare le loro percezioni del dolore espresse da pazienti di diversa etnia e genere. La dott.ssa Thrishantha Nanayakkara, direttrice del Morph Lab, ha esortato comunque alla cautela nell’assumere che questi risultati si applichino anche in ambiti che esulano quello dello studio. Si è espressa così:

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“Ulteriori studi, tra cui una gamma più ampia di identità di partecipanti e pazienti, aiuterebbero a stabilire se questi pregiudizi sottostanti sono visti in una gamma più ampia di interazioni medico-pazienti. La ricerca attuale nel nostro laboratorio sta cercando di determinare la fattibilità di queste nuove tecniche di insegnamento basate sulla robotica. In futuro, speriamo di essere in grado di ridurre significativamente i pregiudizi sottostanti negli studenti di medicina in meno di un’ora di formazione”.