Thông thường, khi một người than phiền về bệnh đau dạ dày hoặc một bệnh nào đó liên quan đến nội tạng, bác sĩ sẽ kiểm tra vùng bụng bằng cách chạm vào vùng liên quan và thăm dò để có thể có những chẩn đoán thích hợp.
Bác sĩ thường dùng các ngón tay ấn trên vùng bụng vào những vị trí nhất định khiến vùng bị tác động thay đổi, sử dụng các lực nhấn khác nhau, gõ nhẹ lên và nghe tiếng vang. Một trong những nhà nghiên cứu Robot Patient, tiến sĩ Thrishantha Nanayakkara cho rằng, nếu không thực hành trên bệnh nhân thực sự, sinh viên y khoa không thể học những kỹ thuật mang tính cảm nhận này và phải mất rất nhiều thời gian để học được trên thực tế.
 |
| Giảng viên giới thiệu phương pháp thực hành chuẩn đoán bệnh với Robot bệnh nhân. Ảnh minh họa ScienseTimes |
Các nhà khoa học tại trường Đại học Hoàng gia Luân Đôn (Imperial College London) đầu tháng 09.2019 khởi động một dự án nhằm giải quyết vấn đề này. Nhóm nghiên cứu phát triển một nguyên mẫu robot, sử dụng các lớp silicon giống như mô mềm trong cơ thể con người. Các nhà khoa học tạo ra nguyên mẫu, có thể mô phỏng một số điều kiện khi cơ thể có các cơ quan nội tạng bị sưng và các cục u bướu, vùng cứng nhỏ.
Khi người thực tập gây áp lực lên bệnh nhân robot, các cảm biến, tích hợp trong các cơ quan mô phỏng sẽ cảm nhận, ghi lại thông tin dữ liệu cùng với thời gian thử nghiệm được thực hiện trước khi đưa ra chẩn đoán. Các công cụ ghi nhận thông tin kết nối với màn hình hiển thị dữ liệu được thu thập, sẽ hỗ trợ các sinh viên so sánh và cải thiện kỹ năng thực hiện các phương pháp chuẩn đoán bệnh. Thông tin được ghi lại sẽ được lưu trữ, sử dụng trong phân tích thống kê nhằm xác định, các thủ pháp kỹ thuật cần được thực hiện ra sao để có được hiệu quả hơn trong chẩn đoán.
Để đánh giá hiệu quả của dự án, trước tiên các chuyên gia trong lĩnh vực này sẽ chẩn đoán các điều kiện của RoboPatient. Điều này sẽ thiết lập một số liệu cho dự án. Sau đó, sinh viên sẽ được yêu cầu thực hành các kỹ thuật chẩn đoán của họ trên RoboPatient.
Nhóm cũng có kế hoạch kết hợp thực tế tăng cường trong dự án để các biểu hiện trên khuôn mặt có thể được RoboPatient thể hiện khi nó "cảm thấy đau". Họ tin rằng điều này sẽ giúp các sinh viên tìm ra phương pháp làm thế nào để bệnh nhân thoải mái hơn. "Chúng tôi nghĩ rằng điều này sẽ giúp việc đào tạo trở nên mạnh mẽ hơn và tạo điều kiện cho sinh viên nhanh chóng thích nghi với bệnh nhân thực sự", tiến sĩ Nanayakkara giải thích.
Hiện nay, các nhà nghiên cứu London đang hy vọng sẽ phối hợp với các đối tác cho dự án, lên kế hoạch ra mắt phiên bản đầu tiên của robot, hoạt động trong điều kiện phòng khám, bệnh viên thực tập cuối năm 2020. Nhóm nghiên cứu hy vọng sẽ nâng cấp và thương mai hóa dòng robot thương phẩm với nhiều chức năng hơn nữa, có thể giúp sinh viên và cả các bác sĩ thực hiện nghiên cứu, học tập và chuẩn đoán bệnh dựa trên cơ sở dữ liệu trực quan, được lưu lại trong robot qua các hoạt động chuẩn đoán bệnh khác nhau.
Hướng phát triển RoboPatient đã có từ nhiều năm nay, Nhật Bản thành công trong việc phát triển một RoboPatient, có tên gọi là Robot Hanako, mô phỏng bệnh nhân nha khoa. Một khóa đào tạo thực tế lâm sàng với robot này giúp nâng cao kỹ năng, tránh tai nạn y tế và tăng cường khả năng giao tiếp với bệnh nhân của sinh viên.
Robot Hanako hoạt động giống như một bệnh nhân người, và cô ấy vẫn cho phép các nha sĩ thực hành các quy trình chữa bệnh răng tương tự như làm việc với con người dưới sự quan sát của các giảng viên.
Phiên bản mới Hanako 2 được nâng cấp cao hơn. Robot có thể hắt hơi, đảo mắt và chớp mắt, mở và đóng miệng, ho và thậm chí mô phỏng một phản xạ bịt miệng. Robot có giao tiếp giọng nói tốt hơn, robot Hanako có thể thảo luận về tình trạng bệnh lý của mình với nha sĩ.
Robot Hanako, phục vụ cho đào tạo nha sĩ ở Nhật Bản.
