Designing Medical Interactive Systems Via Assessment of Human Mental Workload

机译：通过评估人的心理工作量设计医学交互系统

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In clinical settings, Human-computer systems need to be designed in a way that medical errors are reduced and patient care is enhanced. Inspection methods are usually employed in HCI to assess usability of interactive systems. However, they do not consider the state of the operator while executing a task, the surrounding environment and the task demands. It is argued that assessing performance of operators is fundamental for designing optimal systems with which healthcare can be effectively delivered. The aim of our solution is to assess performance of operators employing the notion of Mental Workload (MWL) this being a construct believed to strongly correlate with performance. The proposal is to develop a model for MWL assessment using supervised machine learning. This model will be evaluated via user studies involving clinicians and operators interacting with a set of medical systems. Assessments of MWL will be compared and validated with objective indexes of performance such as error rate and task execution time.

机译：在临床环境中，需要以减少医疗错误并增强患者护理的方式设计人机系统。 HCI中通常采用检查方法来评估交互式系统的可用性。但是，他们在执行任务时不会考虑操作员的状态，周围环境和任务要求。有人认为，评估运营商的绩效对于设计可有效交付医疗保健的最佳系统至关重要。我们解决方案的目的是使用“精神工作量”（MWL）概念评估操作员的绩效，该工作量被认为与绩效密切相关。该提议是要开发一种使用监督机器学习的MWL评估模型。该模型将通过涉及临床医生和操作员与一组医疗系统交互作用的用户研究进行评估。 MWL的评估将与客观性能指标（例如错误率和任务执行时间）进行比较和验证。

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来源
《IEEE International symposium on computer-based medical systems》|2015年|364-365|共2页
会议地点
作者
Longo Luca;
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会议组织
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中图分类
关键词
Human Mental Workload; Human-Computer Interaction; Interactive Systems; Machine Learning; Medical applications;

机译：人的心理工作量;人机交互;交互系统;机器学习;医学应用;

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