論文の概要: Policy Learning for Social Robot-Led Physiotherapy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.11297v1
• Date: Sun, 14 Sep 2025 14:40:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:23.019656
• Title: Policy Learning for Social Robot-Led Physiotherapy
• Title（参考訳）: ソーシャルロボットによる理学療法のための政策学習
• Authors: Carl Bettosi, Lynne Ballie, Susan Shenkin, Marta Romeo,
• Abstract要約: ソーシャルロボットは、生理療法演習セッションを通じて患者を自律的に導くための、有望なソリューションを提供する。 主要な課題は、堅牢なポリシーを開発するための患者行動データの不足である。 我々は,患者行動モデルを知るために,患者プロキシとして33名の専門医をロボットと対話した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9666308705700454
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social robots offer a promising solution for autonomously guiding patients through physiotherapy exercise sessions, but effective deployment requires advanced decision-making to adapt to patient needs. A key challenge is the scarcity of patient behavior data for developing robust policies. To address this, we engaged 33 expert healthcare practitioners as patient proxies, using their interactions with our robot to inform a patient behavior model capable of generating exercise performance metrics and subjective scores on perceived exertion. We trained a reinforcement learning-based policy in simulation, demonstrating that it can adapt exercise instructions to individual exertion tolerances and fluctuating performance, while also being applicable to patients at different recovery stages with varying exercise plans.
• Abstract（参考訳）: 社会ロボットは、理学療法演習セッションを通じて患者を自律的に導くための有望なソリューションを提供するが、効果的な展開には、患者のニーズに適応するための高度な意思決定が必要である。 重要な課題は、堅牢なポリシーを開発するための患者行動データの不足である。 そこで我々は,33名の専門医を患者プロキシとして関与させ,ロボットとのインタラクションを用いて,運動パフォーマンス指標と主観的スコアを提示できる患者行動モデルに通知した。 本研究は,運動指導を個別の運動許容度や変動性能に適応できるとともに,運動計画の異なる回復段階の患者にも適用可能であることを実証し,シミュレーションで強化学習に基づく政策を訓練した。

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