論文の概要: Hazard Management in Robot-Assisted Mammography Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.05749v1
• Date: Tue, 07 Apr 2026 11:52:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-08 17:42:09.794534
• Title: Hazard Management in Robot-Assisted Mammography Support
• Title（参考訳）: ロボットによるマンモグラフィ支援におけるハザードマネジメント
• Authors: Ioannis Stefanakos, Roisin Bradley, Radu Calinescu, Beverley Townsend, Tianyuan Wang, Jihong Zhu,
• Abstract要約: MammoBotは、X線マンモグラフィーで患者を支援するために設計されたロボットシステムである。 本稿では,マンモボットのハザード管理手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.4103353984747935
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robotic and embodied-AI systems have the potential to improve accessibility and quality of care in clinical settings, but their deployment in close physical contact with vulnerable patients introduces significant safety risks. This paper presents a hazard management methodology for MammoBot, an assistive robotic system designed to support patients during X-ray mammography. To ensure safety from early development stages, we combine stakeholder-guided process modelling with Software Hazard Analysis and Resolution in Design (SHARD) and System-Theoretic Process Analysis (STPA). The robot-assisted workflow is defined collaboratively with clinicians, roboticists, and patient representatives to capture key human-robot interactions. SHARD is applied to identify technical and procedural deviations, while STPA is used to analyse unsafe control actions arising from user interaction. The results show that many hazards arise not from component failures, but from timing mismatches, premature actions, and misinterpretation of system state. These hazards are translated into refined and additional safety requirements that constrain system behaviour and reduce reliance on correct human timing or interpretation alone. The work demonstrates a structured and traceable approach to safety-driven design with potential applicability to assistive robotic systems in clinical environments.
• Abstract（参考訳）: ロボット・エンボディAIシステムは、臨床環境でのアクセシビリティとケアの質を向上させる可能性があるが、脆弱な患者との密接な接触による配置は、重大な安全性のリスクをもたらす。 本稿では,X線マンモグラフィにおける患者支援を目的としたロボットシステムであるMammoBotのハザード管理手法を提案する。 初期の開発段階から安全性を確保するため、ステークホルダーが指導するプロセスモデリングと、ソフトウェアハザード分析と設計解決(SHARD)とシステム理論プロセス分析(STPA)を組み合わせる。 ロボット支援ワークフローは、臨床医、ロボット学者、患者代表と共同で定義され、重要な人間とロボットの相互作用を捉える。 SHARDは技術的および手続き的逸脱を特定するために使用され、STPAはユーザインタラクションから生じる安全でない制御動作を分析するために使用される。 その結果, コンポーネント障害ではなく, タイミングミスマッチ, 未熟な動作, システム状態の誤解釈から, 多くの危険が生じることがわかった。 これらのハザードは、システムの振る舞いを制限し、正しい人間のタイミングや解釈にのみ依存する、洗練された追加の安全要件に変換される。 この研究は、臨床環境における補助ロボットシステムに適用可能な、安全駆動設計に対する構造化されたトレーサブルなアプローチを示す。

関連論文リスト

• Uncertainty Aware-Predictive Control Barrier Functions: Safer Human Robot Interaction through Probabilistic Motion Forecasting [13.020006323600251]
  不確かさを意識した予測制御バリア関数は、制御バリア関数の正式な安全性を保証することで、確率的手の動き予測を融合させる。 UA-PCBFは、将来の人間の状態をより深く理解した協力型ロボットに力を与える。 最先端のHRIアーキテクチャとは対照的に、UA-PCBFはタスククリティカルなメトリクスでより良いパフォーマンスを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-28T14:11:26Z)
• A Verification Methodology for Safety Assurance of Robotic Autonomous Systems [0.1962656580942496]
  本稿では,自律型農業ロボットの安全性保証のための検証ワークフローを提案する。 コンセプトスタディから設計、実行時の検証に至るまで、開発ライフサイクル全体をカバーする。 提案手法は, 安全クリティカルな特性を検証し, 設計問題の早期発見を容易にするために有効に利用できることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-24T13:39:51Z)
• Probabilistic modelling and safety assurance of an agriculture robot providing light-treatment [0.0]
  農業ロボットの採用は、新しい技術の信頼性、堅牢性、安全性に対する農家の信頼を仮定している。 本稿では,早期開発段階における確率論的モデリングとリスク分析の枠組みについて考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-24T13:39:32Z)
• An Approach to Technical AGI Safety and Security [72.83728459135101]
  我々は、人類を著しく傷つけるのに十分な害のリスクに対処するアプローチを開発する。 私たちは、誤用や悪用に対する技術的なアプローチに重点を置いています。 これらの成分を組み合わせてAGIシステムの安全性を実現する方法について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-02T15:59:31Z)
• HAICOSYSTEM: An Ecosystem for Sandboxing Safety Risks in Human-AI Interactions [95.49509269498367]
  本稿では,多様な複雑な社会的相互作用におけるAIエージェントの安全性を調べるフレームワークであるHAICOSYSTEMを提案する。 私たちは7つの領域(医療、金融、教育など)にわたる92のシナリオに基づいて1840のシミュレーションを実行します。 我々の実験は、最先端のLSMは、プロプライエタリかつオープンソースの両方で、50%以上のケースで安全リスクを示すことを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-24T19:47:21Z)
• Safety Control of Service Robots with LLMs and Embodied Knowledge Graphs [12.787160626087744]
  本稿では,大規模言語モデルとERCP(Embodied Robotic Control Prompts)とEKG(Embodied Knowledge Graphs)との新たな統合を提案する。 ERCPは、LLMが安全かつ正確な応答を生成するための事前定義された命令として設計されている。 EKGは、ロボットの動作が安全プロトコルと継続的に一致していることを保証する包括的な知識基盤を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-28T05:50:25Z)
• Leveraging Traceability to Integrate Safety Analysis Artifacts into the Software Development Process [51.42800587382228]
  安全保証ケース(SAC)は、システムの進化中に維持することが困難である。 本稿では,ソフトウェアトレーサビリティを活用して,関連するシステムアーチファクトを安全解析モデルに接続する手法を提案する。 安全ステークホルダーがシステム変更が安全性に与える影響を分析するのに役立つように、システム変更の合理性を設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-14T16:03:27Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。