Ce système aide les robots à mieux naviguer dans les salles d’urgence –

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  • Les informaticiens de l’Université de Californie à San Diego ont développé un système de navigation plus précis qui permettra aux robots de mieux négocier les environnements cliniques occupés en général et les services d’urgence plus spécifiquement. Les chercheurs ont également développé un ensemble de données de vidéos open source pour aider à former les systèmes de navigation robotiques à l’avenir.

    L’équipe, dirigée par le professeur Laurel Riek et Ph.D. Angelique Taylor, étudiante, détaillent leurs conclusions dans un article pour la Conférence internationale sur la robotique et l’automatisation qui aura lieu du 30 mai au 5 juin à Xi’an, en Chine.

    Le projet est né de conversations avec des cliniciens pendant plusieurs années. Le consensus était que les robots aideraient le mieux les médecins, les infirmières et le personnel du service des urgences en livrant des fournitures et du matériel. Mais cela signifie que les robots doivent savoir comment éviter les situations où les cliniciens sont occupés à s’occuper d’un patient dans un état critique ou grave.

    «Pour effectuer ces tâches, les robots doivent comprendre le contexte des environnements hospitaliers complexes et les personnes qui travaillent autour d’eux», a déclaré Riek, qui occupe des postes à la fois en informatique et en médecine d’urgence à l’UC San Diego.

    Taylor et ses collègues ont construit le système de navigation, le Safety Critical Deep Q-Network (SafeDQN), autour d’un algorithme qui tient compte du nombre de personnes regroupées dans un espace et de la rapidité et de la brusquerie de ces personnes. Ceci est basé sur les observations du comportement des cliniciens dans le service d’urgence. Lorsque l’état d’un patient s’aggrave, une équipe se rassemble immédiatement autour de lui pour lui apporter son aide. Les mouvements des cliniciens sont rapides, alertes et précis. Le système de navigation ordonne aux robots de se déplacer dans ces groupes de personnes groupés, en restant à l’écart.

    «Notre système a été conçu pour faire face aux pires scénarios qui peuvent se produire dans l’urgence», a déclaré Taylor, qui fait partie du laboratoire de robotique des soins de santé de Riek au département d’informatique et d’ingénierie de l’UC San Diego.

    L’équipe a formé l’algorithme sur des vidéos de YouTube, provenant principalement de documentaires et d’émissions de téléréalité, telles que “Trauma: Life in the ER” et “Boston EMS”. L’ensemble de plus de 700 vidéos est disponible pour d’autres équipes de recherche afin de former d’autres algorithmes et robots.

    Les chercheurs ont testé leur algorithme dans un environnement de simulation et comparé ses performances à d’autres systèmes de navigation robotiques de pointe. Le système SafeDQN a généré les chemins les plus efficaces et les plus sûrs dans tous les cas.

    Les prochaines étapes comprennent le test du système sur un robot physique dans un environnement réaliste. Riek et ses collègues prévoient de s’associer aux chercheurs de l’UC San Diego Health qui exploitent le centre de formation et de simulation en soins de santé du campus.

    Les algorithmes pourraient également être utilisés en dehors du service des urgences, par exemple lors de missions de recherche et de sauvetage.

    Source de l’histoire:

    Matériaux fourni par Université de Californie – San Diego. Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.

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