设计用于临床实践的社会辅助机器人:来自异步远程社区的语音语言病理学家的见解

科学领域:

• 医疗保健中的机器人技术
• 人与机器人的交互
• 语音语言病理学 语言病理学

背景情况:

• 社会辅助机器人 (SARs) 通过增加参与度和管理案件量,显示出语言治疗 (SLP) 的潜力.
• 目前的SAR通常缺乏与临床实践的协调性,并忽视了SLP中关键的表达性沟通策略.

研究的目的:

• 探索临床医生驱动的设计考虑,将SAR纳入语音语言病理学.
• 评估一个异步远程社区 (ARC) 研究的有效性,以与语音语言病理学家 (SLP) 共同设计SAR.

主要方法:

• 一项为期4周的异步远程社区 (ARC) 研究与13名授权的语言语言病理学家 (SLP) 进行.
• 参与者参与了每周的活动和异步讨论,提供了关于情绪表达,SLP需求和SAR角色的见解.
• 专题分析用于分析ARC研究中的定性数据.

主要成果:

• 对于SARs,出现了五个关键的临床医生驱动的设计考虑因素:表达式/多模式通信,针对不同需求的定制,角色适应性,伦理问题以及数据跟踪/个性化.
• 通过同行对话,ARC格式促进了灵活的参与和代的共同设计.
• 这些发现强调了临床医生在语音语言干预的SAR开发方面的专业知识的必要性.

结论:

• 临床医生知情设计对于开发社会智能,适应性和道德健全的语音语言治疗SARs至关重要.
• ARC方法是一个可行的共同设计框架,用于收集深入的,同行驱动的要求.
• 整合临床医生的专业知识对于在SLP实践中有意义地采用SARs至关重要.