这篇论文的重点是在老年社会和医疗保健中使用机器人的愿景的发展。它解决了社交机器人的潜力，以增加对老年人的照顾，并支持专业护理人员的工作。这一愿景是在一次专家研讨会上制定的，与会者包括来自瑞士、奥地利和德国的人，他们在与老年人护理有关的问题上有经验。研讨会基于四个未来场景，激发了参与者对使用社交机器人在专业护理领域可能发生的变化的想象。这些情景是在研讨会之前利用文献中的现有证据制定的。讲习班的重点是潜在的和理想的未来情景，以及到2025年准备和执行这些情景所需的步骤。

研讨会的目的是收集卫生保健专业人员和教育工作者、(博士)学生、患者、开发人员、科学家和政府对机器人在未来护理中使用的潜力的看法，并激发对其使用的辩论和研究。

研究问题是:(1)专家们认为2025年可能出现哪种(机器人)护理方案?(2)专家们认为2025年哪种(机器人)护理方案是理想的?我们能做些什么来实现这一设想?

由Careum基金会支持的专家研讨会(Careum Dialogue 2020)于2020年2月在苏黎世举行。研讨会是根据情景法设计的，这种方法适用于对未来目标的陈述，特别考虑了影响因素及其对目标的影响。未来行动的结果将从情景方法中得到。为此目的，制订了最佳情况和最坏情况的设想，以限制可想象的发展范围，并偏离长期趋势，产生积极或消极的结果[ 26]。然而，由于研讨会参与者必须讨论哪些场景代表了最坏和最好的情况，因此形成了两个极点:模拟护理(没有任何技术支持的专业护理)和机器人护理(没有人类的专业护理由机器人执行)。在情景方法的意义上，可以在最佳情况和最坏情况的极点之间定义进一步的特征。但是，在创建过程中必须考虑以下标准:不同场景中的开发不能相互抵消。此外，场景必须不容易因微小因素的变化而崩溃。极端情景具有尽可能高的严重程度，因此尽可能接近可能的未来漏斗的边缘[ 26]。为了支持专家们的讨论，我们又增加了两个场景:由机器人支持的专业护理人员场景(深度护理)，以及专业护理人员和机器人团队合作并独立执行任务的场景(智能护理)。这些场景位于上述两种极端场景(模拟护理和机器人护理)之间。这是为了更好地了解参与者的不同态度。

本次研讨会中使用的场景是通过搜索PubMed和谷歌Scholar数据库收集的文献来创建的，搜索词包括“看护者”、“护理”、“机器人”、“未来”、“场景”、“愿景”、“乌托邦”和“反乌托邦”。该发展包括所有涉及未来首选护理方案的文章(N=28)，机器人在护理中使用的可能性，机器人在医疗保健中使用的伦理方面，通过数字化护理的变化，以及对机器人的接受(见 多媒体附录1）.尽管场景的范围很广，但特别注意将场景开发为“简单”场景。在文献中，“简单”场景的特点在于其构建和描述的因素很少[ 27]。描述中减少的复杂性，甚至在研讨会期间，应该允许在短时间内解释场景结构，并为讨论创造更大的范围。因此，场景方法能够开发一系列未来愿景。参与者能够在研讨会上根据自己的想法，在这个范围内开发自己的场景。预先制定的场景为创造力提供了支持。

这些情景是根据Fink和Siebe对情景发展的建议创建的[ 27]。发言者是来自瑞士、德国和奥地利保健部门的专家，将支持他们在政治、实践和社会方面指导未来保健的规划。讲习班是一种定向情况，它不同于决策情况，它不一定与几个备选行动之间的具体决定有关，而是为未来的决定提供方向和准备[ 27]。这些情景最初仅限于讲德语的国家，因为专家受雇于这一领域，而且在考虑卫生保健系统的未来发展时，法律法规或培训准则等区域特殊性是决定性的。

数据是由专家们使用挂图练习和小组讨论的详细现场笔记收集的。

在第一轮中，将一个具体的方案分配给两张表作为辩论的主题。讨论了机器人护理、模拟护理、智能护理和深度护理的优缺点。第一轮小组讨论的指导性问题是:(1)是否恰当地描述了场景?(2)这种情况发生的可能性有多大?(3)该方案有多理想?

在第二轮中，座位安排根据计划进行了更改，因此每个场景的专家之前坐在不同的桌子上，现在坐在一起。他们简要介绍了在他们桌上举行的讨论，并开始谈论不同情景的可能性和吸引力，以及加速或限制这种医疗保健未来的因素。随后，参与者开始建立他们自己的医疗方案，如混合的选择或一个全新的选择。第二轮小组讨论的指导性问题是:(1)哪种情况是最可能/最理想的情况?(2)哪些方面可以加速或减缓场景?你还能想象出其他的场景吗?

这一轮过后，八桌的人又重新聚在一起。最后一轮的重点是在未来的专业护理中编译和实施机器人的可能方法。最后一次小组讨论的问题是:实现需要哪些步骤?

车间的流程见 图2。

为了激发讨论，专家们在各轮会议之间发表了主题演讲。这些讨论涉及机器人应用的可能领域、人工智能、伦理要求、机器人与卫生保健专业人员的协作以及机器人与人之间的社会互动。主题演讲的文本可在 多媒体附录2。

为了进行评价，研究小组的全体会议讨论记录、各自讨论的介绍以及会议桌上讨论的顺序记录都采用定性内容分析进行了分析。专家们在会议桌上讨论时的说明也列入了内容分析。内容分析采用MAXQDA逐行、逐句、逐段，根据Mayring所描述的归纳式类别形成策略进行[ 28]。通过这种方法，根据类别定义进行评估的文本段落的材料中直接制定了类别。经过第一步的范畴形成，一些范畴可以通过总结逐步归纳为主要范畴。总共鉴定出176个代码(85个在作者笔记中，91个在参与者笔记中)。这些代码被组织成一个共同的类别系统，有5个上级类别，共25个小类别和21个小类别。形成对机器人的态度(25条)、对未来护理的需求(22条)、对场景的讨论(33条)、未来专业护理的实施(20条)、未来专业护理的发展(76条)等上级类别。

上级类别是基于研讨会的主要组成部分:记录参与者对机器人的一般态度，阐明未来护理的需求，讨论提前创建的场景，以及未来护理的发展和实施。根据讲习班的主要焦点，还从分析的数据中得出了子类别。例如，一个子类别包含关于机器人护理场景的所有语句。反过来，子类别处理了机器人护理场景的不同版本的陈述，例如对双层医疗危险的关注。所有与会者就这方面的关切问题所作的发言都在这一分类别中加以总结。

遵循《赫尔辛基宣言》的研究伦理原则[ 29]。参与者没有受到任何伤害或损伤。数据收集的形式保证了数据的匿名性。讨论是匿名记录的。活动挂图上的笔记被拍照并写下来。已征求了指名道姓的讲师的同意。在邀请函中，与会者已被告知讲习班的重点和计划收集的数据。参加须经同意。

在研讨会期间，讨论的主要议题是对机器人的接受、使用机器人导致的工作组织的变化以及新的道德和法律要求。在之前的一项研究中，这些主题也被确定为引入机器人技术的核心挑战[ 31]。对未来可能的设想激发了讨论。最终，专家们表示赞成未来专业护理人员由机器人提供支持。专家们认为这种情况是最理想的，也是最可能的。

专家们关于最可能和最理想的未来情况的意见是根据其他国际研究的结果。首先也是最重要的是，25名澳大利亚研究或保健专家就数字保健主题的未来前景举行的研讨会上表达了类似的看法。参与者制定的方案代表了他们对未来护理的愿望和想法，其中包括使用机器人支持老年人保持独立和健康(互动、家务、健康数据传输)，以及在公共卫生保健和诊断领域使用机器人[ 32]。此外，重要的是要考虑到，专家们在讲习班上描述的对未来的展望与研究中收集的保健专业人员和受训人员的愿望是一致的。例如，在一项研究中，专业护理人员最常指出机器人在游戏、职业和活动领域的理想用途;支持功能性移动性;在物料的供应/处置方面[ 33]。在另一项研究中，医学和护理专业的学生(N=178)表达了他们希望使用机器人来提醒老年人服药、监测他们的健康状况，并促进身心锻炼的愿望[ 34]。

接受问题是研讨会期间讨论的一个特别突出的焦点。专家们认为，用户的接受程度是进一步实施的决定性因素。在这种情况下，用户既是专业护理人员，也是护理接受者。从专家的角度来看，这两个群体都应该接受必要的教育和信息，以便能够评估和理解机器人技术，从而提高接受度。在文献中，接受度也被称为使用机器人的决定性因素[ 35]，因此将在下面进行更深入的讨论。

机器人的接受程度必须针对不同的用户群体单独考虑。首先，我们考虑老年人是否以及如何接受机器人。一项关于机器人在治疗和护理中的使用的综述发现，老年人对机器人的看法是积极的[ 36]。他们觉得更安全，因为机器人能够探测到紧急事件。此外，机器人在提高用户社交技能或减轻孤独感和孤立感方面的潜力得到了老年人的积极评价。然而，这种对机器人的积极接受也伴随着各种恐惧:人们害怕失去与人的接触，害怕被机器人的能力所欺骗，害怕把机器人当作玩具而被幼稚化。 36]。

其次，考虑用户与机器人一起工作的接受程度。例如，在一项关于不同专业领域对机器人的社会接受度的综述中，从四个数据库中提取了336篇文章[ 37]。在考虑了排除标准后，仍有39篇文章有待纳入审查。总的来说，对卫生和社会服务部门的审查表明，对机器人的基本态度比其他部门积极得多。然而，研究还发现，没有使用过机器人的人往往对机器人持消极态度。 37]。

第三，还必须根据各自的活动领域和决策权的程度来考虑是否接受。专家们对机器人的自动化决策的担忧，导致护理不符合价值或不符合患者的期望，也可以同样考虑。Poulsen和Burmeister [ 38]测试了一个护理机器人的新框架:机器人应该能够提供价值敏感的、个性化的病人护理。该研究调查了最终用户信任人工智能决策的意愿。他们描述了机器人支持老年人护理的不同场景，这些场景与个人价值观(自主、尊重、尊严、隐私、独立、社会联系)有关。在研究的第一阶段，接受采访的专家(N=4)，包括一名注册护士、一名机器人学者、一名计算机伦理学家和一名计算机科学家，能够看到机器人在相同情况下的不同表现，这取决于哪一种价值观对接受护理的人最重要。同样的场景被播放了几次，但被监督的人对个人价值观给出了不同的评价。例如，一个特别关注自主权的人会比那些认为自主性不那么重要的人更晚寻求帮助。四人中有三人随后表示，他们认为机器人的护理是对价值敏感的，这将使他们得到良好的个性化护理。在研究的第二阶段，受试者(N=102)以稍微调整的形式展示了第一阶段的两个场景。在每个数值被改变后，研究人员通过一份问卷来评估参与者是否会接受机器人的决定，并在日常生活中使用它们。此外，研究人员还询问了用户在场景之外对机器人的信任度。 The participants rated the robot as trustworthy for the scenarios in the questionnaires (50/102 questionnaires were completely filled out). However, in considering the supply chain beyond the given scenarios, the majority of respondents (66%) were not prepared to trust the robot if they were not clear about how decisions are made. In addition, 82% of the respondents indicated that they would like to have the ability to change the way the robot makes decisions [ 38]。这表明，信任机器人的意愿在很大程度上取决于其决策的可理解性和可控性。

综上所述，从这些研究中，人们普遍对机器人持积极的态度，并希望与机器人互动。一项关于接受机器人的综述支持这一说法[ 39]。然而，医疗保健领域应高度敏感地进行评估，需要进一步研究以充分了解机器人接受的关键因素。

以机器人和人类相结合为特征的医疗保健在支持护理对象的独立性、改善健康结果和减轻护理人员的负担方面具有巨大潜力。已经有一些方法可以用技术来支持专业护理人员。本次研讨会的结果表明，技术支持的护理是专家青睐的未来护理。为了确定今后这类护理的确切特点，除了专家的愿望外，还必须确定德语区国家社会的愿望。还必须调整法律条例，以鼓励技术进步，从法律上确定专业护理人员的必要能力，并借助适当的教材在教育和培训中加以实施[ 40， 41]。

未来的研究应该关注社会，特别是那些需要照顾的人，对未来的照顾有什么需求。然而，专业护理人员的观点对发展也至关重要。一篇评论指出，现有的关于医护人员看法的研究主要集中在机器人可能对病人的影响上，而不是对他们自己的影响。 42]。此外，在科学项目框架内发展辅助技术应由多学科小组进行，并在共同设计的意义上由用户参与[ 43- 45]。协同设计过程有助于提高社会的接受度，从而也有助于用户的接受度，并开发面向用户需求的技术[ 46]。

因此，受照护者能够在日常生活中使用技术支持。除了在电子卫生知识普及和技术接受领域已有的研究之外，至关重要的是制定适应未来情景和各自环境的社会培训和教育方法。