R obot-assisterad terapi (RAT) erbjuder potentiella fördelar för att förbättra den sociala kompetensen hos barn med autismspektrumstörningar (ASD). Denna artikel ger en översikt över den utvecklade tekniken och kliniska resultat av EC-FP7-finansierad utveckling av robotförstärkt terapi för barn med AutisM-spektrumstörningar (DREAM), som syftar till att utveckla nästa nivå av RAT i både kliniska och tekniska perspektiv, vanligen kallad robotförstärkt terapi (RET). Inom detta projekt utvecklas ett övervakat autonomt robotsystem gemensamt av ett tvärvetenskapligt konsortium som inkluderar psykoterapeuter, kognitiva forskare, robotister, dataforskare och etiker, som tillåter robotkontroll att överskrida klassiska fjärrstyrningsmetoder, t.ex. Wizard of Oz (WoZ), samtidigt som säkert och etiskt robotbeteende säkerställs. Rigorösa kliniska studier genomförs för att validera effekten av RET. Aktuella resultat tyder på att RET kan uppnå en likvärdig prestanda jämfört med den för human standardbehandling för barn med ASD. Vi diskuterar också nästa steg i utvecklingen av RET-robotsystem. ASD identifieras genom utbredda avvikelser i sociala interaktioner och kommunikation, tillsammans med begränsade intressen och repetitivt beteende [1]. För barn med ASD kan dessa symtom effektivt minskas genom tidiga (kognitiva) beteendeinterventionsprogram, helst med början i förskoleåldern [2]. Denna typ av intervention lärs ut på individuell basis i skolan och/eller hemma av vårdgivare (terapeuter, lärare och föräldrar) och måste vara intensiv och omfattande [2], [3]. Denna process kräver en betydande mängd mänsklig arbetsbörda för att utföra terapeutiska sessioner samt för att hantera ett barns prestandadata. Att använda robotar för autismterapi har fått stor uppmärksamhet under de senaste två decennierna [4]. I likhet med djur och datorer kan robotar ge enkla och förutsägbara interaktioner, under vilka människor med ASD i allmänhet känner sig bekväma; men de har flera fördelar jämfört med klassiska terapier [5], såsom repeterbarheten av medium beteende, förkroppsligande av medium, och hygienisk säkerhet. RAT möjliggör förkroppsligade interaktioner, såsom ökat engagemang och uppmärksamhet och minskande social ångest [6], som är tilltalande för många barn med ASD. Under en childrobotinteraktion kan RAT-robotar samtidigt ge sociala signaler samtidigt som enkelhet och förutsägbarhet upprätthålls [7]. Dessa robotar är olika i sitt utseende, allt från mobila plattformar till humanoida robotar. Även om RAT robotar har visat fördelar, de flesta av studierna är undersökande och har metodologiska begränsningar [4], t.ex. ett lågt antal deltagare eller många protokoll brott. När det gäller denna utvecklingsteknik är de flesta RAT-studier begränsade till WoZ-tekniken där robotar är fjärrstyrda och okända för barnet av en mänsklig operatör [figur 1 a] [2], [7]. WoZ-tekniken gör det möjligt för mänskliga terapeuter att uppnå en hög nivå av social interaktion utan att behöva använda ett komplext robotsystem. Det kräver dock en betydande arbetsbörda för människor och är inte lämpligt på lång sikt [8]. Det är nödvändigt att öka nivån av robot autonomi i RAT-forskning för att minska den mänskliga arbetsbördan och leverera konsekventa terapeutiska erfarenheter [2], [3]. Full autonomi [Figur 1 b] indikerar att roboten fattar beslut och anpassar sina handlingar till varje situation av sig själv. Detta är inte möjligt just nu eftersom robotens åtgärder måste vara förenliga med barnets terapeutiska mål, interaktionssammanhang och tillstånd, medan dess handlingspolicy inte kan vara perfekt. Dessutom kan helt autonoma robotsystem ge upphov till vissa kritiska etiska problem och accepteras inte socialt av allmänheten i samband med samverkan med barn [9], [10]. Dock är en "övervakad autonomi" där roboten arbetar självständigt för att uppnå givna terapeutiska mål under en handledares vägledning, uppnåelig, som visas i figur 1 c. Vid behov kan handledaren åsidosätta robotens åtgärder innan de utförs för att säkerställa att endast terapeutiskt giltiga åtgärder utförs. DREAM-projektet syftar till att genomföra RET, nästa generations RAT, för barn med ASD. Detta tillvägagångssätt kräver en robots förmåga att bedöma ett barns beteende genom att härleda barnets psykologiska läggning och kartlägga beteendet till lämpliga åtgärder inom angivna begränsningar under överinseende av en terapeut (dvs. övervakad autonomi). Terapeuten ersätts alltså inte, utan tar i stället full kontroll över den terapeutiska miljön med ett effektivt verktyg, som fungerar som medlare [3]. Den här artikeln undersöker denna utvecklingsteknik och validerar ett övervakat autonomt robotsystem för ASD-terapi. Projektets konsortium omfattar kognitiva forskare, robotister, datavetare, psykoterapeuter och etiker som är delaktiga i utvecklingen av systemet och följer krav från olika perspektiv. Systemet valideras i en klinisk studie som utvärderar effektiviteten hos sociala hjälprobotar för att förbättra sociala färdigheter, t.ex. imitation, svängning och gemensam uppmärksamhet. Viktigast av allt, inga fullskaliga randomiserade kliniska prövningar har genomförts i tidigare forskning, vilket har varit ett av de viktigaste målen för DREAM-projektet. I den här artikeln undersöker vi också terapeuternas attityder till DREAM-systemet samt etiska frågor relaterade till att använda (övervakade) autonoma robotar i ASD-terapi. Att använda robotar i sociala terapier kräver ett mycket tvärvetenskapligt samarbete. I DREAM-projektet har alla parter (t.ex. psykoterapeuter, ingenjörer och etiker) deltagit i hela systemutvecklingsprocessen samtidigt. Ett robotsystem som används i RET bör uppfylla kraven från både terapeutiska och robotiska perspektiv. De viktigaste delarna av kraven illustreras i figur 2 och sammanfattas i detta avsnitt enligt följande [11]. För det första bör systemet göra det möjligt för roboten att generera uppgiftsbaserade sociala beteenden för att uppnå terapeutiska mål, vilket är det yttersta målet att använda robotar i terapeutiska sammanhang. För det andra bör robotkontrollen delas med mänskliga terapeuter för att säkerställa säkra och etiska beteenden. För det tredje bör systemet vara tillämpligt på olika terapeutiska scenarier och robotplattformar som minskar den tekniska arbetsbördan, t.ex. omprogrammering av en robots åtgärder. Slutligen bör systemet analysera data (t.ex. användarens prestandahistorik och robotdrift) som registreras i strukturerade former och ge den till olika parter. Dessa krav tjänar som riktlinjer och utvärderingskriterier för RET-system. Några av de systemdesign principer som används för att få dessa krav är 1) flerskikts beteende organisation (för att generera uppgiftsbaserade och sociala beteenden), 2) personalisering (för att tillhandahålla personlig interaktion), och modularitet (för att hjälpa till med att tillämpa systemet på olika scenarier och robotplattformar [12] ). Under utvecklingen av DREAM-projektet antog vi några av dessa designprinciper för att etablera ett övervakat autonomt system för olika uppgifter inom autismterapi (se avsnittet "Supervised Autonomous System"). För att bedöma sociala hjälprobotars effektivitet i att förbättra sociala färdigheter hos barn med ASD, har vissa beteenden ofta riktats mot av terapeutiska interventioner. Bland dem (och för det specifika målet för DREAM-projektet), har vi riktat följande beteenden: imitation, sväng ta, och gemensam uppmärksamhet. Dessa beteenden, inklusive kommunikations- och sociala interaktionsbrister, kan betraktas som möjliga mekanismer som ligger till grund för den allmänna kliniska bilden och kommer att undervisas av en social robot under upprepade terapisessioner av interaktiva spel. Att hantera en robot för att leverera en terapi är en komplex uppgift, och när det gäller övervakad autonom RET, kräver det förfaranden att 1) känna barnets tillstånd och prestanda och 2) välja och utföra en åtgärd för roboten (enligt en terapeutisk plan) samtidigt som övervakning av robotens beteende till terapeuten. Denna process är konstruerad av ett sammankopplat nätverk av komponenter, som visas i figur 3. Dessa komponenter är ansvariga för att känna och tolka den omgivande miljön, klassificera ett barns beteende, och kontrollera robotbeteende. Systemet ger också ett intuitivt grafiskt användargränssnitt (GUI), vilket gör det möjligt för terapeuten att övervaka systemets drift och säkerställer ett effektivt robotbeteende. Alla system av komponenterna släpptes [28] under GNU General Public License v3 och dokumenterades, vilket gör det möjligt för forskare att kopiera, modifiera eller utöka DREAM-systemet för olika målapplikationer. Ett avancerat sensoriskt system översätter multisensoriska data till meningsfull information om interaktionen mellan barn och robot, t.ex. ett barns rörelse, blick, röstprosody, känslouttryck och typiska ASD-beteenden. Olika tekniker har tillämpats på råa bilder fångas av röda, gröna, blå (RGB) kameror och Microsofts Kinect sensorer för blickuppskattning, skelett gemensamma-baserad åtgärdsigenkänning, ansikts- och ansiktsuttryck igenkänning, objektspårning och ljuddatabehandling. Uppskattning av gaze är av avgörande betydelse för att identifiera delad uppmärksamhet i interaktioner mellan barn och robot under gemensamma insatser. De utmaningar att titta uppskattning som uppstår under terapeutiska sessioner är relaterade till huvudrörelser, belysning variation, och ögonlock ocklusion. Featurepunkter på ansiktet är placerade med en övervakad nedstigningsmetod, som bygger på den bästa utsikten över barnets ansikte. Huvudposen beräknas med en objektpose-skattningsmetod. Iris centers är lokaliserade av en hierarkisk adaptiv-konvolution metod [se de röda prickarna i Figur 4 Mänsklig handlingsigenkänning, d.v.s., ett barns handlingar under interaktion, spelar en nyckelroll i att utvärdera imitation uppgifter som utförs av barnet. En ny skelett gemensam deskriptor som använder en 3D rörliga trend och geometri egenskap tillämpas på skelettdata som extraheras från Kinect djupgivare [Figur 4 b] [14]. Deskriptorn används sedan för att känna igen åtgärder (t.ex. vifta, röra huvudet med två händer, flytta armarna för att imitera ett flygplan, eller täcka ögonen) av en linjär stöd vektor maskin (SVM) klassificering algoritm. Ansiktsuttrycksigenkänning ger en förståelse för barnets känslor, t.ex. ilska, avsky, rädsla, lycka, sorg och förvåning. Detta uppnås genom att använda en frontalisering metod för att återställa frontal ansiktsutseenden från okonstruerade icke frontala ansiktsbilder, följt av en lokal binära mönster funktion-extraktion metod tillämpas på tre ortogonala plan för att representera ansiktsutseenden. Slutligen tillämpade vi en SVM för att identifiera och klassificera dessa ansiktsuttryck [15] och uppnå en igenkänningsgrad på 63,71 % under verkliga förhållanden. Vi fann det mycket svårt att uppnå en tydlig uppdelning av känslor eftersom barn tenderar att uppvisa en kombination av känslor. Vi fick dock bättre resultat än andra toppmoderna algoritmer. Objektspårning hjälper till att observera barnets beteende när det gäller leksaker (t.ex. ett plan, blomma och kopp) på interventionsbordet. En blob-baserad Otsu objekt-detektionsmetod används först för att upptäcka objekten. Därefter används en Gaussian blandning sannolikhet hypotes densitet tracker för att effektivt upptäcka och spåra objekt i realtid, även när tillfångatogs av händer [Figur 4 (c)] [16]. Ljudbehandling ger information för roboten att utföra sociala uppmärksamhetsuppgifter och utvärdera barnets verbala svar. Taligenkänning och ljudriktning baseras på Kinects Software Development Kit. Röster från terapeuten och barnet är märkta med klassificeringar såsom Gaussian blandning modell, och vektor kvantifiering i kombination med mel-frekvent cepstrum koefficienter, och linjära prediktiva kodning egenskaper [17].  Med målet att uppnå ett övervakat autonomt system, det aktuella beteendet hos barnet måste bedömas, som inträffar i två faser ( Figur 5). Under den första fasen samlas data in från det sensoriska systemet och kartläggs på barnets identifierade beteenden. Kartläggningen baseras på utbildnings- och valideringsuppsättningar av interaktioner mellan barn och robot som tidigare kommenterats av kunniga terapeuter. Från denna process, klassificerarna ger sannolikheten att varje beteende, bland dem alla, observeras för närvarande. Sannolikheterna används under den andra fasen, där systemet utifrån interaktionshistoriken försöker dra slutsatser om barnets engagemang, motivation och utförande av den aktuella uppgiften. Denna andra fas är starkt beroende av den semantiska interaktionskunskapen hos terapeuterna för att ge insikter i förväntade mönster. Klassificerare inom detta system syftar till att generera realtidsanteckningar av en terapi session som terapeuter normalt skulle skapa. Därför kan dessa autogenererade annotering filer skickas till terapeuter för verifiering och jämförs med befintliga annoteringar från terapeuter med hjälp av standard interter avtal åtgärder. Resultaten av dessa klassificeringar matas in i robotens beteendekontroll, vilket möjliggör övervakad autonom drift av roboten. Dessutom kan dessa klassificeringssällskap erbjuda andra fördelar, till exempel att de används som ett diagnostiskt verktyg eller befriar terapeuter från en del av sin börda. Liknande utvecklingar har dock publicerats som en binär klassificering (t.ex. icke-ASD jämfört med ASD) [18]. Mellangradig svårighetsgrad av ASD, som sträcker sig från "typisk av den allmänna befolkningen " till " mycket atypisk ", bör identifieras exakt. Inom DREAM-projektet har vi påbörjat utvecklingen av ett diagnostiskt verktyg baserat på dessa klassificeringar med hjälp av neurocomputational mekanismer, som kan användas för att lära sig ett stort antal dynamiska mönster, så kallade konceptorer [19]. Robotens beteenderegulator gör det möjligt för roboten att generera uppgiftsbaserade och sociala beteenden och dela kontroll med den mänskliga terapeuten på ett övervakat självständigt sätt. Beteendegenerationen är organiserad i tre lager, dvs uppmärksamhetReaktion, deliberativ, och självövervakning, som visas i Figur 3. Beteende och terapeutiska manus är abstrakta och icke-robotspecifika, och senare översatta till robotspecifika motorkommandon. Detta gör att systemet kan vara plattform och scenario oberoende. Hela systemets drift övervakas av en mänsklig terapeut via ett grafiskt gränssnitt (figur 6 ). Uppmärksamhet-reaktion systemet ger roboten med verklighetstrogna beteenden, t.ex., ögon blinkande, mikrorörelser, och blick [20], som alla är viktiga i sociala robotar. I detta system reagerar statusinformation som kommer från avkänningssystemet omedelbart på med lämpliga motorutgångar. Systemet gör det också möjligt för roboten att reagera på den relevanta stimulansen i den omgivande miljön genom att rikta blicken mot källan. Detta uppnås genom en kombination av perceptuell och uppgiftsrelaterad uppmärksamhet samt en algoritm för val av mål. Det överläggningssystem är ansvarigt för att producera uppgiftsbaserade beteenden som följer terapeutiska manus definieras av terapeuter. Dessa manus detalj steg för steg den höga nivå önskade beteenden roboten. Det finns dock tillfällen då interaktionen inte går som planerat, och den föreslagna manusbaserade åtgärden är inte den lämpligaste att utföra. Till exempel, om barnet har en låg nivå av engagemang i uppgiften, skript-följande processen pausas. Roboten söker sedan lämpliga åtgärder för återinkoppling och återgår till skript-följande processen. Om åtgärden autonomt beslutat av roboten inte är korrekt, terapeuten kan förneka den föreslagna åtgärden och manuellt välja en mer lämplig. Vi har föreslagit en inlärnings-från-demonstration metod som kallas övervakad gradvis autonoma robotkompetenser (SPARC), så att roboten kan lära sig av terapeutens manuella åtgärder och förbättra sina föreslagna åtgärder för nästa interaktion [21]. Som visas i figur 7 syftar SPARC till att upprätthålla hög prestanda genom hela interaktionen (t.ex. i WoZ) samtidigt som man säkerställer en lätt arbetsbelastning för terapeuten (dvs. autonom inlärning). Det självövervakande systemet försöker övervinna eventuella tekniska och etiska begränsningar. Detta system fungerar för närvarande som en loggningsmekanism och är ansluten med hjälp av terapeutens tillsynsgränssnitt. Terapeuten kan upphäva robotens föreslagna åtgärder via GUI. I framtida tillämpningar och baserat på en uppsättning regler, skulle det fungera som ett larmsystem som utlöses när roboten upptäcker tekniska begränsningar och etiska frågor. Detta system ger också registrerade data (t.ex. ett barns prestanda och robotens drift) för terapeuter och ingenjörer för att utvärdera effektiviteten i ett RET-system. Ur ett kliniskt perspektiv syftar detta projekt till att fastställa hur mycket RET kan förbättra gemensam uppmärksamhet, imitation, och turn-taking färdigheter i ASD barn samt hur de vinster som uppnås inom dessa interaktioner jämfört med standard interventioner. Därför delades de kliniska experimenten in i två faser: den ena med hjälp av RAT-robotar under ett WoZ-system och den andra med hjälp av RET inom ett övervakat autonomt system. Båda faserna har jämförts med standardbehandlingsbetingelserna för människa. Experimenten utfördes med hjälp av en klassisk alternativ behandlingsdesign. Barn deltog i sex till åtta baslinjesessioner, följt av åtta SHT-sessioner och åtta WoZ- eller RET-sessioner. Under baslinjesessionerna interagerar barnet med en mänsklig partner som inte ger någon feedback om barnets prestation. Syftet med dessa sessioner är att identifiera den ursprungliga kompetensnivån och variabiliteten innan barnet får något av de två insatserna (dvs. SHT eller RET, där antingen den mänskliga eller robotiska partnern ger feedback som baseras på barnets prestation). Villkoren randomiserades för att mildra ordereffekten. Efter baslinjesessionerna fastställdes ordningen för varje interventionssession (antingen SHT eller RAT/RET) baserat på ett slumpmässigt schema som innehöll en slumpmässig sekvens som anger vilken session som ska utföras nästa gång. Tidsschemat var olika för varje barn. Före baslinjesessionen använde vi Autism Diagnostic Observation Schedule (ADOS) instrument [22] för att bekräfta barns diagnos av autism och bedöma vilka som var deras sociala och kommunikationsförmåga. Vi använde även ADOS som mätverktyg för att kvantifiera – före och efter ingrepp – skillnaderna i poäng. Efter att de första ADOS-mätningarna gjorts och baslinjesessionen avslutats interagerade barn med antingen en robot eller en människa, med en ytterligare person som alltid fungerar som medlare mellan barnet och interaktionspartnern. De uppgifter som ska testas genomfördes efter ett diskret testformat, d.v.s. inom en mycket strukturerad miljö, beteenden som brutits in i diskreta subskills, och ett barn lärde sig att svara på explicit uppmaning (t.ex., "Gillar du mig?"). Vi använde humanoidroboten NAO [29] för att bedöma vår hypotes. För vissa uppgifter använde vi den elektroniska Sand Tray terapi kit [23], en 26-in kapacitiva pekskärm och tillhörande kontrollserver där bilder kan manipuleras genom att dra (på sidan av den mänskliga partnern) eller simulerad dra (på sidan av robot partnern). Dessutom utformades en interventionstabell för att fånga sensorisk information (som visas i figur 8 ) genom att använda tre RGB-kameror och två Kinect-sensorer. Barns prestation av uppgiften bedömdes genom att mäta deras prestanda baserat på uppgiftslösande noggrannhet (t.ex. noggrannhet under imitationsuppgiften, korrekt blickning under meditationsuppgiften och lämpliga pauser under turn-taking-uppgiften). Som tidigare nämnts, under den första fasen av experimenten använde vi RAT-robotar som fjärrstyrdes under en WoZ-installation. Resultaten från dessa experiment användes som grund för utvecklingen av det övervakade autonoma systemet. Under denna fas rekryterades 11 deltagare med ASD mellan tre och fem års ålder från Autism Transylvanian Association. Efter att ha avslutat denna första fas fick vi blandade resultat. Dessa resultat var olika beroende på vilken uppgift som ligger framför oss. Under turn-taking uppgiften verkade WoZ setup uppnå vinster så bra som eller till och med bättre än under SHT förhållanden, särskilt för barn med låga färdighetsnivåer. När det gäller gemensam uppmärksamhet gav RAT och SHT liknande resultat för majoriteten av deltagarna. Specifika för RAT ingripande, resultaten tyder också på att nivån på uppmaning som erbjuds av roboten medlare har en direkt inverkan på prestandan för ASD barn, med mer snabba resulterar i förbättrad prestanda [24]. För den imitation uppgift, de flesta av barnen tidigare visat goda prestationer i baslinje sessioner, och RAT villkor inte förbättra dessa färdigheter. I den andra fasen av de experimentella undersökningarna jämför vi effekten av RET och SHT med hjälp av en randomiserad klinisk prövningsdesign [30]. För detta ändamål rekryterades 27 barn för att delta från olika organisationer och institutioner (av vilka de flesta är belägna i Cluj-Napoca, Rumänien) som tillhandahåller pedagogiska och/eller psykoterapeutiska tjänster till barn med autism. Hittills har 21 av deltagarna slutfört hela protokollet. De senaste observations-framåt-poängen visade att båda grupperna visade tecken på förbättring inom en signifikant tidseffekt, d.v.s. Wilks' lambda = 0,62, F(8,16) = 3,19, p = 0,023, och. , 62 h = Eftertestningsskillnaderna mellan grupperna var dock inte signifikanta för gemensam uppmärksamhet, inte ens vid kontroll av utgångsvärdet. I framtida studier kommer detta resultat att övervakas noggrant och fler barn och sessioner kan ändra det i den förväntade riktningen. Båda åtgärderna hade också en positiv effekt på de kliniska ASD-symtomen, med barn i båda grupperna som hade slutfört den slutliga bedömningen med lägre ADOS-score vid behandlingens slut, dvs. t(5) = 3,50, p = 0,017 i SHT, och t(4) = 3,25, p = 0,031 i RET. Vi genomförde en intervju för att fastställa terapeuternas inställning till DREAM-systemet. Fyra terapeuter som har arbetat med systemet i i genomsnitt sex månader intervjuades via e-post. Under intervjun använde vi öppna frågor och en kort användbarhetsundersökning. En skärmbild av det grafiska gränssnittet användes för att framkalla minnen om deras erfarenheter med systemet. DREAM-systemet uppskattades i allmänhet av terapeuterna (n = 4). Enligt enkätresultaten (en fempunktslikertskala) visade terapeuterna positiva attityder till systemet, dvs. användbara (M = 4,1, Min = 4,0 och Max = 4,1), tillfredsställande (M = 3,6, Min = 2,4 och Max = 4,0), lätta att använda (M = 4,2, Min = 4,2 och Max = 4,4) och lätta att lära (M = 3,8, Min = 2,0 och Max = 5,0). De uttryckte att gränssnittet för det grafiska gränssnittet är lätt att använda och hjälper dem att leverera en insats som är både attraktiv och effektiv. Enligt intervjuresultaten, den automatiska upptäckten av beteenden var användbart vid behandling av barn med ASD eftersom det minskade terapeuternas potentiella börda av intervention. De ansåg också att systemet var säkert och godtagbart. Det krävs dock vissa förbättringar, t.ex. ökad noggrannhet i erkännandet, minskning av systemets tekniska komplexitet och förenkling av det grafiska gränssnittet. När det gäller möjligheten att använda systemet för andra typer av terapier, de föreslog att ha anpassade grafiska gränssnitt för olika tillämpningar. På senare tid har forskningen inom etiken inom social robotik ökat avsevärt när det gäller hälso- och sjukvård och barn [25]. Vilka är de specifika problem som uppstår genom autonom interaktion med psykiskt funktionshindrade barn? Hur kan vi skydda barn från exploatering? Tänk om roboten får beteendebedömningen av barnet fel? Hur och när måste terapeuten kontrollera robotens beteende när det behövs? Alla dessa frågor ger upphov till viktiga etiska farhågor. Inom DREAM-projektet har vi genomfört flera studier för att undersöka dessa och andra etiska frågor. I en av studierna, Coeckelbergh et al. [9] Försökte förstå föräldrarnas och terapeuternas åsikter om lämpligheten och fördelarna med att sociala robotar används i terapi för barn med ASD. Ett viktigt resultat var dessa robotars höga acceptans för att hjälpa barn med autism (85 %). Under studien var 22 % av de 416 försökspersonerna föräldrar till barn med ASD och 16 % var terapeuter eller lärare till barn med ASD. De tillfrågades med frågor som "Är det etiskt acceptabelt att sociala robotar används i terapi för barn med autism?" eller "Är det etiskt acceptabelt att använda sociala robotar som ersätter terapeuter för att undervisa barn med autism?" Denna undersökning visade hur viktigt det är att berörda parter deltar i processen med fokus på särskilda hälso- och sjukvårdsfrågor. I en annan studie som utvecklades inom DREAM undersökte Peca [10] om ålder, kön, utbildning, tidigare erfarenhet av robotar eller engagemang med personer med ASD påverkar människors inställning till användning av robotar i RET. Resultaten visar att dessa socialademografiska faktorer har en relevant inverkan på hur sociala robotar uppfattas, t.ex. män verkar ha en högre etisk acceptans jämfört med kvinnor, yngre deltagare verkar vara mer öppna för att acceptera användningen av sociala robotar i RET för ASD jämfört med äldre deltagare. När det gäller deltagandet av deltagaren med barn med ASD och användningen av sociala robotar i RET tyder studien på att föräldrar som inte är involverade direkt med ASD-barn har en högre etisk acceptansnivå än de som är direkt involverade. Äntligen Richardson et al. [26] har behandlat en debatt som diskuterar riskerna och utmaningarna med att utveckla forskning av ett multidisciplinärt forskarlag med en sårbar befolkning, såsom barn med autism. Med tanke på de olika bakgrunderna, forskningsmålen, antagandena och praktikerna skulle varje tvärvetenskaplig forskargrupp närma sig forskningsämnet ur olika perspektiv, dvs. experimentellt, kliniskt, ingenjörsvetenskap, filosofiskt och antropologiskt. Varje disciplin har sin egen historia, terminologi, metoder, och preferenser, därför, syntetisera dessa metoder kan vara utmanande. Med DREAM-projektet försökte vi genomföra RET hos barn med autisminterventioner. I den här artikeln har vi lyft fram den tekniska utvecklingen och den kliniska valideringen av detta tillvägagångssätt. Med tanke på den känsliga miljö där RET används utvecklades DREAM-systemet genom att ta hänsyn till kraven från både terapeutiska och robotiska perspektiv (se avsnittet "Krav för RET-system"). Det övervakade autonoma systemet följer en flerskiktad beteendeorganisation för att generera uppgiftsbaserade och sociala beteenden. Det konstruerades genom ett modulärt tillvägagångssätt så att systemet, tillsammans med en programvara med öppen källkod, enkelt kan användas, anpassas och/eller utökas av andra forskargrupper för användning med olika terapeutiska scenarier och robotplattformar. Vårt system når en prestanda på samma nivå som mänskliga terapier som används idag i kliniska studier. Trots de blandade resultat som erhållits under experimenten i enskilda fall, gav dessa studier värdefulla insikter i variabiliteten i responsen från ASD-barn på RET och pekade på några viktiga frågor som bör beaktas när man utvecklar sådana insatser (t.ex. behovet av personliga insatser som matchar varje barns kompetensnivå). Ytterligare undersökning måste göras med hjälp av variabler som är involverade i utfall, såsom socialt engagemang, positiva och negativa känslor, adaptiva och maladaptive beteenden, och rationella och irrationella uppfattningar [27]. Dessa variabler har tidigare studerats under den första fasen av den kliniska prövningen. När det gäller socialt engagemang visade barnen större intresse för robotpartnern under hela insatstiden. Positiva känslor dök upp oftare samtidigt som de interagerade med roboten under imitations- och leduppmärksamhetsuppgifterna. Närvaron av roboten fungerar vanligtvis som en beteendeaktivator, så att både adaptiva och maladaptive beteenden verkar visas oftare i WoZ-tillståndet jämfört med SHT-tillståndet. Samma studie görs för närvarande för den andra fasen och kommer att ge bättre svar på den relativa effekten av RET- och ASD-interventioner. Framtida undersökningar bör syfta till nya forskningsfrågor utöver att avgöra om RET är mer eller mindre effektivt än standardbehandlingar, t.ex. är RET snabbare än terapeutmedierade interventioner och vilka barn som kan dra störst nytta av RET-interventioner och på vilka villkor. Som en sista klinisk slutsats och med stöd av data som erhållits under experimenten kan vi säga att RET är ett lovande tillvägagångssätt som kan vara lika effektivt som (eller ännu effektivare än) klassiska interventioner för en stor mängd olika utfall för barn med ASD. Med tanke på de tekniska kraven kan tyvärr mycket få slutanvändare dra nytta av det system som utvecklats i detta projekt. Därför har en förenklad version av DREAM-systemet införts som en av Ask NAO [31] Tablet-tillämpningarna (figur 9 ). Dess funktionalitet är som följer. Vårdaren använder ansökan som administratör (vilket gör det möjligt för honom/henne att övervaka NAO:s aktiviteter och komma åt kontrollpanelen), och barnet använder en annan tablett som endast kan interagera med den information som NAO skickar. På så sätt behöver vårdgivaren aldrig röra sig fysiskt bort från barnet och roboten för att starta aktiviteter. Denna lösning underlättar för vårdgivaren (som observatör) att hämta svar och skicka uppmuntrande meddelanden, medan roboten interagerar med barnet. För närvarande har 13 Ask NAO Tablet-tillämpningar utvecklats i DREAM-projektet. Dessa applikationer kommer att testas på barn med ASD enligt det testprotokoll som skapats av våra terapeuter. Resultaten och återkopplingen från terapeuter efter denna testning kommer att användas för att uppdatera Ask NAO Tablet-programmen.
Inom projektet DREAM (Utveckling av robotförstärkt terapi för barn med AutisM-spektrumstörningar) var huvudsyftet att utveckla en övervakad autonomi för robotförstärkt terapi (RET) för att ge en konsekvent behandlingserfarenhet och lätta bördan för mänskliga terapeuter som annars måste behålla kontrollen över roboten och terapin REF.
Robot-Enhanced Therapy: Development and Validation of Supervised Autonomous Robotic System for Autism Spectrum Disorders Therapy
{'venue': 'IEEE Robotics & Automation Magazine', 'journal': 'IEEE Robotics & Automation Magazine', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}