論文の概要: Towards Actionable Surgical Team Dynamics: from Teamwork to Counterfactual Annotations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.23344v1
- Date: Mon, 24 Aug 2026 14:55:18 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-08-25 13:29:44.160102
- Title: Towards Actionable Surgical Team Dynamics: from Teamwork to Counterfactual Annotations
- Title（参考訳）: アクション可能なチームダイナミクスを目指して:チームワークから非現実的なアノテーションへ
- Abstract要約: 実際の手術室記録から構築した手術チームインタラクション分析のための拡張マルチモーダルデータセットを提案する。
チームパフォーマンスは標準化された外科的評価プロトコルを用いて評価され、インタラクションの品質と個々の属性は注釈付けされる。
コーディネーションのブレークダウンと性能の変動についての研究をさらに支援するために,反実的アノテーションを導入する。
このデータセットは、個々のアクション、インタラクションパターン、チームレベルのプロセスが、外科的設定でチームの成果にどのように貢献するかを研究するために設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.839435095280962
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Modeling team interactions in high-stakes environments such as operating rooms is critical for understanding how coordination, communication, and individual behaviors shape team performance and safety outcomes. Existing datasets in this domain are often fragmented across modalities, annotation schemes, and formats, limiting their ability to support integrated analyses of real-world collaborative processes. We address this limitation by introducing an extended multimodal dataset for surgical team interaction analysis, built from real operating room recordings. Starting from an existing corpus, we construct an analysis-ready version of the data by providing speaker diarization, transcripts, and multi-level annotations capturing team performance, interaction processes, and individual characteristics. Team performance is assessed using a standardized surgical teamwork evaluation protocol, while interaction quality and individual attributes are annotated through structured rating schemes covering collaboration, group dynamics, and non-technical skills. To further support the study of coordination breakdowns and performance variability, we introduce counterfactual annotations that describe plausible alternative team outcomes in the presence of observed interaction failures, enabling analysis of how specific behavioral patterns may relate to different trajectories of team performance. In addition, we provide structured temporal and relational representations designed to support computational modeling of teamwork processes and the design of AI-assisted collaborative systems. The dataset is designed to support the study of how individual actions, interaction patterns, and team-level processes jointly contribute to team outcomes in surgical settings, providing a unified resource for analyzing collaborative behavior in high-stakes domains.
- Abstract（参考訳）: コーディネーション、コミュニケーション、個人の振る舞いがチームのパフォーマンスや安全性をいかに形作るかを理解するためには、オペレーティングルームのようなハイテイクな環境でのチームインタラクションのモデリングが不可欠です。
この領域の既存のデータセットは、しばしばモダリティ、アノテーションスキーム、フォーマットで断片化され、現実世界の協調プロセスの統合分析をサポートする能力を制限する。
実際の手術室の記録から構築した手術チームインタラクション分析のための拡張マルチモーダルデータセットを導入することで,この制限に対処する。
既存のコーパスから始めて、チームのパフォーマンス、インタラクションプロセス、個人特性を計測する話者ダイアリゼーション、書き起こし、マルチレベルアノテーションを提供することで、分析可能なデータを構築する。
チームパフォーマンスは、標準化された手術チームワーク評価プロトコルを使用して評価され、インタラクションの品質と個々の属性は、コラボレーション、グループダイナミクス、非技術スキルを含む構造化された評価スキームによって注釈付けされる。
コーディネーションのブレークダウンとパフォーマンスの変動性の研究をさらに支援するために、観察された相互作用障害の存在下で有効な代替チーム成果を記述した反ファクト的アノテーションを導入し、特定の行動パターンがチームのパフォーマンスの異なる軌跡にどのように関係するかを分析する。
さらに、チームワークプロセスの計算モデルとAI支援協調システムの設計を支援するために、構造化された時間的および関係的な表現を提供する。
このデータセットは、個々のアクション、インタラクションパターン、チームレベルのプロセスが、外科的設定でチームの成果にどのように貢献するかを研究するために設計されており、ハイテイクドメインでの協調行動を分析するための統一されたリソースを提供する。
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