Duas pessoas usando um acidente médico robótico. Crédito: Cornell College
Os carros médicos – com medicamentos, seringas, fluidos a gás e fluidos intravenosos – são ferramentas importantes em clínicas de emergência, onde os segundos são importantes, o espaço é denso e a confusão pode custar vida. Apesar de sua importância, no entanto, os vagões de colisão variam muito em layout entre hospitais e departamentos. Em situações com alto estresse, essa inconsistência pode levar a atrasos quando os fornecedores procuram entregas ou abrem as caixas erradas.
Portanto, é uma equipe de pesquisadores de Cornell destinados a reformar o vagão de colisão tradicional e transformá-lo em um robô projetado para apoiar, não interferem em equipes de atendimento de emergência sob procedimentos críticos e sensíveis ao tempo.
O trabalho deles, liderado por Angelique Taylor, professor assistente de ciência da informação da Cornell Tech, foi apresentado em fevereiro de 2025 na Conferência Internacional da ACM/IEEE sobre interação humana-robot (HRI 2025). O artigo da equipe, “rapidamente construiu o carro de colisão médica! As lições aprendidas e afetam a colaboração com altos esforços na sala de emergência”, compartilha informações de um esforço de vários anos para projetar, prototipar e avaliar um robô, versão controlada remota do carro tradicional. Está disponível no servidor ARXIV pré -impressão.
Como Taylor explica, o objetivo não era introduzir equipamentos completamente novos, mas pensar em como as ferramentas existentes poderiam apoiar melhor o trabalho em equipe em ambientes de alta pressão.
“O robô de carrinho de colisão médica é uma plataforma baseada em carruagem projetada para apoiar a colaboração da equipe durante os procedimentos médicos, especialmente os procedimentos do código de ressuscitação”, explicou Taylor, que também está conectado ao Cornell Ann S. Bowers College of Computing and Information Sciences (Bowers CIS). “Queríamos explorar como o equipamento existente na sala pode ser usado para apoiar a colaboração da equipe”.
Para entender como esse robô poderia funcionar em cenários reais projetados e testaram a equipe três versões da plataforma baseada em carruagem. Cada protótipo foi projetado para resolver um problema central: como um robô pode se comunicar efetivamente, ajudar a reduzir o estresse e a carga de trabalho e apoiar as equipes sob cuidados intensivos?
Um insight significativo veio da primeira implantação de campo da equipe no Base Camp, um evento de simulação pediátrica em grande escala, no valor de Weill Cornell Medicine, que atraiu mais de 130 profissionais de saúde de todos os Estados Unidos e Canadá.
“Descobrimos que o robô foi muito útil na redução de requisitos mentais, temporários e físicos”, disse Taylor. “Mas então, quando se trata de frustração, não vimos uma diminuição”.
Um protótipo do transporte médico com iluminação de caixa e orientação baseada na fala. Crédito: Arxiv (2025). Doi: 10.48550/arxiv.2502.18688
Essa conexão levou a equipe a se aprofundar na maneira como os profissionais de saúde entenderam o comportamento do robô, especialmente quando abriu caixas para propor entregas. Embora os participantes tenham sido informados com antecedência, o cenário deixou o estresse muitos incertos sobre as razões por trás da decisão do robô.
“O robô precisava de uma maneira muito clara e direta de comunicar suas intenções à equipe”, disse Taylor.
Em resposta, a equipe trouxe novas maneiras para o robô se comunicar. Nos protótipos subsequentes, as tiras de LED-Easy como uma pista visual recomendadas pela caixa de robôs para recuperação de entrega e experimentaram orientações baseadas na fala para oferecer lembretes de dados e locais de entrega. Eles também realizaram estudos baseados em laboratório com 84 participantes para avaliar orientações para busca de objetos e lembretes de tarefas orais.
Uma descoberta: o posicionamento é importante. Pistas visuais eram eficazes apenas para pessoas diretamente em frente ao carro. Ao mesmo tempo, o discurso poderia alcançar mais membros da equipe, mas nem sempre é claro.
“Os ambientes geralmente são muito altos”, disse Taylor. “Tantas vezes os participantes não podiam nem ouvir o que o robô disse”.
Mensagens faladas longas ou vagas são adicionadas ao desafio. Taylor observou que os participantes costumavam ficar frustrados quando os códigos de conversa do robô não eram diretos o suficiente. Em resposta, a equipe refinou as instruções de falamento do robô para torná -las o mais breve e direta possível.
Ao desenvolver o que aprenderam com essas implantações iniciais, a equipe agora está investigando como os carros robóticos podem apoiar a educação médica e a coordenação em todo o hospital. Atualmente, um estudo com vários lugares está em andamento para informar as iterações futuras sobre o robô.
À medida que os sistemas de saúde encontram crescente burnout e complexidade, a pesquisa da equipe oferece um argumento mais amplo: o design provocador pode fazer mais do que ajudar em uma crise – pode remodelar como as equipes se comunicam, coordenam e cuidam.
Mais informações:
Angelique Taylor et al, rapidamente construiu um acidente médico! Lições aprendidas e afetam a cooperação com altos esforços na sala de emergência, Arxiv (2025). Doi: 10.48550/arxiv.2502.18688
Informações do diário:
Arxiv é fornecido pelo Cornell College
Citar: Inside Medical Crash Cart-Roboten: Projeto de urgência, colaboração e clareza (2025, 16 de junho), 16 de junho de 2025 de https://medicalxpress.com/news/2025-06-medical- Cart-Cart-Robot-ur-turger-ollaration.html
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