加拿大-英国人工智能研究 (Canada-UK AI)

目的：

该研究团队旨在开发和评估一种人工智能增强型社交智能机器人，旨在减轻临床环境中儿童的痛苦和痛苦。

假设：

研究小组认为，与强大、适应性强、具有社交智能的机器人互动可以在痛苦的临床手术中有效分散儿童的注意力，从而减轻疼痛和痛苦。

理由：

最近的一项审查审查了八项使用机器人来减轻儿童疼痛和困扰的研究：总体而言，虽然结果似乎很有希望，但还需要改进方法和措施来得出结论。 特别是，作者建议通过确保医疗保健专家和工程师从一开始就进行合作，以及用户和家庭合作伙伴为以用户为中心的设计过程做出贡献，可以创建更有效的干预措施。 我们提议的工作包括家庭投入和研究团队合作。 之前的评论还发现迫切需要增加机器人的自主性，以提高其鲁棒性和适应性。 我们的项目旨在通过开发和评估响应式人工智能增强型社交机器人来解决这个问题。

此外，随着机器人等人工智能系统在日常生活中变得越来越普遍，了解此类系统对社会的影响变得越来越重要。 特别是对于社交机器人，一个重要的考虑因素是确定机器人应扮演的社会角色，以及明确机器人能力的道德和适当的方法。

方法：

• 24-36 个月；阿尔伯塔大学、多伦多大学
• 目标是对研究设计中开发的机器人系统进行临床试验：这项随机对照优效性试验将包括两个组：(1) 标准护理（控制）组将包括局部麻醉霜以及以下组合：父母支持、儿童生活服务和/或医疗保健提供者支持，由治疗团队和家庭自行决定。 (2) 机器人（干预）臂将在当前的部门护理标准中添加机器人分心功能。 分心将包括与社交智能、自主人形机器人的交互，其开发将通过本研究的早期阶段（协同设计和可用性阶段）了解。

主要目的：我们的主要目的是比较使用分散注意力（通过机器人干预）与当前标准护理对接受静脉注射 (IVI) 的 5 至 11 岁儿童所减少的疼痛和困扰。

次要目标：次要目标是 (a) 比较机器人干预与标准护理臂的恐惧减少情况； (b) 比较使用机器人干预与标准护理对孩子的父母/看护者焦虑的减少情况； (c) 比较儿童、父母/照顾者和护士对干预程序与标准护理组的满意度； (d) 检查父母/照顾者焦虑与儿童结局之间的关联（即 疼痛、痛苦、恐惧）； (e) 评估儿童与具有社交智能的自主人形机器人的互动程度； (f) 评估与社交智能、自主人形机器人交互相关的道德需求和问题。

数据收集：研究助理 (RA) 将筛选急诊科电子追踪板并与现场临床工作人员沟通，以确定可能符合条件的患者。 对于被标记为需要 IVI 的儿童，RA 将进一步评估资格，并酌情获得知情同意/同意。 然后，RA 将收集基线人口统计/历史信息，并使用安全的研究电子数据捕获 (REDCap) 随机化工具来确定孩子的小组分配（即： 机器人干预或对照组）。

在手术开始（定义为清洁静脉注射部位）前大约五分钟，RA 将开始视频录制并收集手术前的疼痛、恐惧和家长焦虑测量值。 对于随机分配到干预组的儿童，RA 将带来机器人并解释如何与其互动。 然后，临床护士将按照标准机构方案插入静脉注射。 对于随机分配到干预组的儿童，RA 将带来机器人并解释如何与其互动。 然后，临床护士将按照标准机构方案插入静脉注射。 在第一次尝试 IVI（无论成功与否）后，RA 将立即重复疼痛、恐惧和家长焦虑措施。 手术后 5-10 分钟内，将与儿童、家长/护理人员和临床护士一起完成满意度和可接受性调查问卷。 视频记录将在手术后 5 分钟结束，并且无论 IVI 是否成功，都只会记录一次尝试。 视频录制将允许稍后对 OSBD-R 遇险分数进行编码。 就诊详细信息将从孩子的病历中收集。

设置和样本：研究团队计划总共招募85-90名患者。 患者将从斯托勒里儿童医院（埃德蒙顿）和 SickKids（多伦多）的急诊科招募。

数据分析计划（临床数据）：

统计分析将使用统计软件统计分析软件 (SAS)（版本 9；SAS Institute，Cary，North Carolina）进行。 将使用适当的汇总统计来描述基线变量。 对于手术过程中的疼痛，将使用独立样本 t 检验（正态分布）或 Mann-Whitney U 检验（偏斜）比较两组之间的平均分（或中位数，如果适用）。 对于行为困扰观察量表修订版 (OSBD-R)，将计算每个孩子的变化分数（手术期间减去手术前），并且将比较研究组之间的平均变化分数（Mann-Whitney U 检验） 。 将进行多元线性回归分析，以痛苦作为反应变量，基线疼痛和组指标作为解释变量，以及可能的效果调节剂（即 年龄、性别）。 将使用意向治疗方法。 显着性水平设置为 0.05。