研究者らは、医療検査室のワークフローを正しい順序で実行し、状況が変わった際に立て直せるようロボットを支援するシステム「Robo-MLT」を発表した。ワークフローを監視する機能と、学習によって物理的な動作を生成するシステムを組み合わせている。
血液ガス分析と採血管の仕分けをテストしたところ、Robo-MLTの成功率はそれぞれ82％と70％だった。これはベースラインのπ0.5を30ポイント、22ポイント上回る。別のテストでは、ロボットが扱っていたサンプルを作業者が取り除いた後、システムは計画を修正し、残りのサンプルの作業を続けた。
なぜ重要か
ロボットによる自動化を検討している検査室にとって、サンプルが取り除かれた後に作業を再開できたという結果は、ある種の中断には対応できる可能性を示している。ただし、今回の結果が対象とするのは、評価された作業と条件に限られる。
