MiniIAttention - 최소 침습 수술에서의 주의 관리

환자 안전 측정에서 복강경 수술 차선의 결과는 (i) 수술 외과의의 인지 부하/주의 수준, (ii) 수술 작업 흐름에 대한 빈도 및 중단 정도, (iii) 시각 및 운동 축의 오정렬과 관련이 있습니다. 복강경 장비/설정(눈-손 협응).

이 프로젝트는 기구 및 장비 설정뿐만 아니라 수술 워크플로우에서 점점 더 복잡해지는 미래의 외과 의사 친화적인 최소 침습 수술 수술실 정보 기술(MIS-IT)의 기본, 설계 및 운영 원칙을 만들 것입니다. 인간의 관심을 희소한 자원으로 삼아야 합니다.

공식 모델 및 방법 측면에서 MiniIAttention은 인지, 기억, 의사 결정 및 학습과의 관계를 드러내는 인지 및 생리적 메커니즘뿐만 아니라 인간의 주의 유형을 식별합니다. 개인주의에 대한 확립된 이론(용량 이론, 다중 자원 이론, 기능 통합 이론)과 각 주의 모델(Broadbent, Kahneman, Wickens)을 시작으로 MIS 수술 중 외과의의 주의 측면을 특성화합니다. MiniIAttention은 MIS 작업의 워크플로우에 따라 외과의사의 주의 역학에 대한 모델을 경험적으로 입증할 것입니다. 다중 센서 주의 인식 참조 프레임워크는 외과의의 주의에 대한 외부화된 신호(눈 응시, 머리 및 손 제스처, 머리 및 전신 자세, 생리적 신호, 의사소통 및 사회적 상호 작용)를 포함하여 구현될 것입니다. 입증된 MiniIAttention 주의 모델은 (i) 감각 지원, 외과의의 지각 능력 향상, (ii) 운동 보조, 외과의의 운동 및 조작 능력 향상, (iii) 의사 결정 지원, (iv) 배경 디지털 메모리 시스템으로 외과의의 메모리 관리 능력을 향상시키는 인지 지원. 제안된 연구 방법 및 접근 방식의 타당성에 대한 초기 인상으로 이 연구 제안을 지원하기 위해 제안 파트너는 자발적으로 프로토타입 관심 캡처 시스템을 설정했습니다. 이 예비 제안 지원 연구를 통해 우리는 주의 모델과 함께 센서의 앙상블이 실제 수술 중 외과의의 주의 지표를 결정하는 비간섭적이지만 잠재적으로 효과적인 수단으로 작용할 수 있음을 입증했습니다. 그 위에 기계 학습 기술인 패턴 인식 방법은 자동화된 주의 및 인지 부하 진단 작업에 실행 가능한 것으로 나타나고 제안된 지원 및 다중 모드 피드백 시스템은 실행 가능한 것으로 나타납니다. 따라서 우리는 MiniAttention이 구축할 연구 방법과 접근 방식이 견고하고 유망하며 사전에 예비적으로 입증되었다고 말할 수 있습니다.

이 프로젝트의 MIS-IT 초점 외에도 MinIAttention은 매우 일반적이고 눈에 띄게 다가오는 정보 사회 딜레마인 정보 과부하 및 주의력 부족에 대한 참조 역할을 할 것입니다. 사람들이 모든 수준의 인식 및 양식(시각, 청각, 촉각, 후각)에서 신호와 메시지로 넘쳐나는 오늘날의 정보가 풍부한 세상에서 정보 소스의 과잉 사이에서 효율적으로 주의를 할당할 필요성은 가장 중요한 것 중 하나인 것 같습니다. 오늘날 ICT 매개 통신에 대한 까다로운 과제입니다. 모든 종류의 새롭고 미래적인 ICT 시스템의 설계 및 구현을 위해 새로운 정보 항목에 대한 자발적이고 지역적이며 개별적인 관심이 어떻게 발생하는지 이해하는 것이 매우 중요합니다. 약 20년에 걸친 HCI 및 퍼베이시브/유비쿼터스 컴퓨팅 연구는 현대 ICT의 많은 지표 설계 요소 중에서 인간의 관심이 인식의 첫 번째 소스이며 결과적으로 정보 및 기타 개인에 대한 인식이라는 것을 분명히 밝혔습니다. MiniIAttention은 주의 인식 ICT의 기본 기반을 만들 것입니다. 일상적으로 사용되는 ICT 시스템.

5개의 국제 그룹이 MiniIAttention을 개발하기 위해 협력할 것입니다. JKU IPC는 Pervasive Computing 과학 커뮤니티에 주의 인식 ICT를 도입하고 선구적인 방법과 시스템을 개발했으며 인지 ICT를 유럽 연구 우선순위로 추진했습니다(H2020). AKH KUK는 최첨단 기술 장비를 갖춘 오스트리아에서 가장 진보된 복강경 수술실을 운영하고 있으며, Karl STORZ ENDOSKOPE는 세계 최고의 수술 기구 공급업체입니다. SUSSEX는 필수 상태 인식을 위한 FRI와 마찬가지로 웨어러블 컴퓨팅과 관련된 기계 학습 분야에서 세계에서 가장 유명한 기관 중 하나입니다.