ロボット支援マンモグラフィ支援におけるハザード管理

要旨: ロボティクスおよび身体性を持つAI（embodied-AI）システムは、臨床環境におけるアクセシビリティとケアの質を向上させる可能性を秘めているが、脆弱な患者に対して物理的に密接な接触のもとでそれらを導入することは、重大な安全リスクをもたらす。本論文では、X線マンモグラフィ中に患者を支援するために設計された支援用ロボットシステム「MammoBot」向けのハザード管理手法を提示する。安全性を初期の開発段階から確保するために、関係者によるガイド付きのプロセスモデリングと、ソフトウェアのハザード分析・設計における解決（SHARD）、ならびにシステム理論的プロセス分析（STPA）を組み合わせる。ロボット支援型のワークフローは、臨床医、ロボティクス研究者、患者代表者が協働して定義し、重要なヒトとロボットの相互作用を捉える。SHARDは技術的および手順上の逸脱を特定するために適用し、STPAはユーザインタラクションから生じる危険な制御アクションを分析するために用いる。結果は、多くのハザードが部品故障によってではなく、タイミングの不一致、時期尚早なアクション、ならびにシステム状態の誤解釈によって生じることを示している。これらのハザードは、システムの振る舞いを制約し、正しい人間のタイミングや解釈への依存を低減する、洗練された追加の安全要求へと変換される。本研究は、安全性に駆動された設計に対する、構造化されていて追跡可能なアプローチを示すものであり、臨床環境における支援用ロボットシステムへの適用可能性が期待できる。