3D-Gesichtsschmerzäußerung für einen Pflege-Trainingsassistenten-Roboter in einer Einrichtung zur Ausbildung in der Altenpflege

Mit der Zunahme der älteren Bevölkerung hat die Bedeutung der Rolle der Pflegekräfte für die Lebensqualität der Senioren zugenommen. Um effektives Feedback in der Pflege- und Altenpflegeausbildung zu erreichen, ist es wichtig, einen Roboter zu entwerfen, der Emotionen oder Schmerz wie ein tatsächlich Mensch durch visuelles Feedback ausdrücken kann. Diese Studie schlägt ein System für einen Pflege-Trainingsassistenten-Roboter (CaTARo) mit 3D-Gesichtsschmerzäußerung vor, das eine ältere Person simuliert, um die Fähigkeiten der Arbeiter in der Altenpflege zu verbessern. Zunächst wird, um ein genaues und effizientes System für die Altenpflegeausbildung zu entwickeln, eine auf Fuzzy-Logik basierende Evaluationsmethode für die Pflegeausbildung eingeführt, die das Schmerzlevel eines Roboters berechnen kann, um das Feedback zu geben. Altenpflegekräfte und Auszubildende führten die Bewegungsspielübungen mit dem vorgeschlagenen CaTARo durch. Wir erhielten quantitative Daten von CaTARo, und das Schmerzlevel wurde ermittelt, indem vier Schlüsselparameter mit der Fuzzy-Logik-Methode kombiniert wurden. Zweitens entwickelten wir einen 3D-Gesichtsavatar für die Nutzung in CaTARo, der in der Lage ist, Schmerz basierend auf dem UNBC-McMaster Pain Shoulder Archive auszudrücken, und wir generierten vier Schmerzgruppen in Bezug auf das Schmerzlevel. Um die Bedingungen für die Pflegeausbildung mit tatsächlichen Menschen nachzuahmen, haben wir das System so gestaltet, dass es Schmerzfeedback basierend auf den Meinungen von Experten bereitstellt. Das Schmerzfeedback wurde in Echtzeit mit einem Projektor und einer 3D-Gesichtmaske während der Pflegeausbildung ausgedrückt. Die Ergebnisse der Studie bestätigten die Machbarkeit der Nutzung eines Pflege-Trainingsroboters mit Schmerzäußerung für die Altenpflegeausbildung, und es wurde geschlossen, dass der vorgeschlagene Ansatz zur Verbesserung der Pflege- und Pflegeskills bei weiterer Forschung verwendet werden kann.