通過學習面部表情，你就可以診斷出對方不舒服了嗎？熟知表情可以幫助醫(yī)生診斷疾病，但真正用起來，還是需要一定技巧的。最近，一批工程師為培訓臨床醫(yī)師制造一個工具：能露出痛苦表情的機器人。
許多醫(yī)生在日常訓練中已經(jīng)使用過機器人患者，來模擬練習手術過程并測試診斷能力。加利福尼亞大學圣地亞哥分校的LaurelRiek說：“這些機器人可以流血、呼吸并對藥物做出反應。這些機器人的設計是令人驚嘆的。但是這里有一個主要的缺陷：機器人的臉。”
患者模擬機器人通常只有一個表情。雖然具有可以張開或閉合的下顎，可以讓醫(yī)生練習氣道檢查。但與真正的病人不同，這些機器人沒有表現(xiàn)出真正的情感。
為了改變這一點，Riek和她的團隊制造了具有面部表情的機器人。這些機器人可以表達痛苦、厭惡、憤怒等情緒，并能夠模擬真實患者的反應。“可以幫助診斷患者是中風、疼痛還是對藥物有反應。從行醫(yī)第一天起，醫(yī)生就該具備這項技能。”Riek說。
為了準備今年晚些時候在醫(yī)學院進行的一項試驗，研究人員測試了人們對機器人面部表情的理解程度。同時他們還測試了人們評估虛擬化身表情的能力。這些虛擬化身可能會用于替代培訓項目。
繪制疼痛感
為了創(chuàng)建機器人和虛擬化身，研究人員收集了人們表達痛苦、厭惡和憤怒的視頻，并使用臉部跟蹤軟件將表情轉換為一系列移動點。然后，研究人員將移動點映射到機器人面部和虛擬化身上。使用的機器人是HansonRobotics的PhilipK.Dick，這是一個模仿科幻作家的機器人，它有仿真橡膠皮膚，并且具有面部表情。
機器人和虛擬化身的視頻展示給了102名志愿者，他們需要判斷哪個表情匹配哪種情緒。一半的志愿者是臨床工作者，包括醫(yī)生、護士和藥劑師，令一半則沒有醫(yī)學背景。
在確認疼痛和憤怒方面，非臨床醫(yī)生比臨床醫(yī)生更為準確。最大的差別在于：在確定虛擬化身所表現(xiàn)的痛苦時，臨床醫(yī)生只有54％的正確率，而非臨床醫(yī)師則為83％。對機器人和虛擬化身的識別率取平均值，兩組對厭惡表情的識別率是差不多的。
之前的研究結果表明，醫(yī)生在解讀人類痛苦方面比外行人更難，并且很容易低估疼痛的嚴重程度。這可能與醫(yī)療訓練降低了他們的同情心有關。
具有表情的機器人
研究人員認為，表現(xiàn)力強的機器人和虛擬化身可以訓練醫(yī)生更好地解讀疼痛。因而機器人可能會變得更加有用。因為學生可以一邊閱讀面部表情，一邊練習身體癥狀的評估。研究人員在本周的奧地利維也納人機交互會議上介紹了他們的研究成果。
人機交互背景的Google軟件工程師PriscillaBriggs說：“這個項目可能會很快應用于更好地訓練專業(yè)醫(yī)護人員并改善患者治療結果的領域。但是，機器人的表情是否可以改善臨床醫(yī)生的表現(xiàn)，這需要進一步證明。”
Riek及其同事打算在今年晚些時候，在加利福尼亞大學圣地亞哥分校的試驗中，讓醫(yī)學生在模擬場景中使用機器人，例如從中風狀態(tài)中恢復。
Riek說：“我們將探索現(xiàn)實主義和表現(xiàn)力是如何影響學生學習成果和注意力的。為了能夠安全和精準地進行干預，我們還將探索醫(yī)務人員對于患者提示的評估準確度。”
