論文の概要: Socially Interactive Agents for Robotic Neurorehabilitation Training: Conceptualization and Proof-of-concept Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12035v1
• Date: Mon, 17 Jun 2024 19:07:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 00:07:11.004329
• Title: Socially Interactive Agents for Robotic Neurorehabilitation Training: Conceptualization and Proof-of-concept Study
• Title（参考訳）: ロボット神経リハビリテーショントレーニングのための社会的対話型エージェント : 概念化と概念実証研究
• Authors: Rhythm Arora, Pooja Prajod, Matteo Lavit Nicora, Daniele Panzeri, Giovanni Tauro, Rocco Vertechy, Matteo Malosio, Elisabeth André, Patrick Gebhard,
• Abstract要約: 我々は、神経リハビリテーショントレーニング中にパーソナライズされた院外援助を提供するAIベースのシステムを導入する。 専門職の助けを借りて、想定されたシステムは、個々の患者の独自のリハビリテーション要件を満たすように設計されている。 我々のアプローチは、対話型社会的に認識された仮想エージェントを神経リハビリテーションロボットフレームワークに統合することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.365940126473552
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Individuals with diverse motor abilities often benefit from intensive and specialized rehabilitation therapies aimed at enhancing their functional recovery. Nevertheless, the challenge lies in the restricted availability of neurorehabilitation professionals, hindering the effective delivery of the necessary level of care. Robotic devices hold great potential in reducing the dependence on medical personnel during therapy but, at the same time, they generally lack the crucial human interaction and motivation that traditional in-person sessions provide. To bridge this gap, we introduce an AI-based system aimed at delivering personalized, out-of-hospital assistance during neurorehabilitation training. This system includes a rehabilitation training device, affective signal classification models, training exercises, and a socially interactive agent as the user interface. With the assistance of a professional, the envisioned system is designed to be tailored to accommodate the unique rehabilitation requirements of an individual patient. Conceptually, after a preliminary setup and instruction phase, the patient is equipped to continue their rehabilitation regimen autonomously in the comfort of their home, facilitated by a socially interactive agent functioning as a virtual coaching assistant. Our approach involves the integration of an interactive socially-aware virtual agent into a neurorehabilitation robotic framework, with the primary objective of recreating the social aspects inherent to in-person rehabilitation sessions. We also conducted a feasibility study to test the framework with healthy patients. The results of our preliminary investigation indicate that participants demonstrated a propensity to adapt to the system. Notably, the presence of the interactive agent during the proposed exercises did not act as a source of distraction; instead, it positively impacted users' engagement.
• Abstract（参考訳）: 多様な運動能力を持つ人は、機能回復を促進することを目的とした集中治療や専門的なリハビリテーション療法の恩恵を受けることが多い。 それでも課題は、神経リハビリテーションのプロフェッショナルが限定的に利用できることであり、必要なケアレベルを効果的に提供することを妨げる。 ロボットデバイスは、治療中の医療従事者への依存を減らす大きな可能性を秘めているが、同時に、従来の対人セッションが提供する重要なヒューマンインタラクションやモチベーションを欠いている。 このギャップを埋めるために、我々は、神経リハビリテーショントレーニング中にパーソナライズされた院外援助を提供するAIベースのシステムを導入する。 本システムは、リハビリテーション訓練装置、感情信号分類モデル、トレーニング演習、およびユーザインタフェースとしてのソーシャルインタラクティブエージェントを含む。 専門職の助けを借りて、想定されたシステムは、個々の患者の独自のリハビリテーション要件を満たすように調整されるように設計されている。 仮想コーチングアシスタントとして機能する社会的対話型エージェントによって支援され、予備設定および指導段階を経て、患者は自宅の快適さで自律的にリハビリ体制を継続する。 我々のアプローチは、対話型社会認識仮想エージェントを神経リハビリテーションロボットフレームワークに統合することであり、その主な目的は、リハビリテーションセッションに固有の社会的側面を再現することである。 また,健常患者を対象に,本フレームワークの妥当性試験を行った。 予備調査の結果,参加者はシステムに適応する確率を示した。 特に,提案演習における対話エージェントの存在は,注意をそらす要因として機能せず,ユーザのエンゲージメントに肯定的な影響を及ぼした。

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