Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-6122
Main Title: Auswirkungen von bildbasierter Navigation unterschiedlicher Automationsgrade auf Leistung, Beanspruchung und Situationsbewusstsein von Chirurgen
Translated Title: Impact of image-guided navigation of different degrees of automation on performance, workload and situation awareness of surgeons
Author(s): Luz, Maria
Advisor(s): Manzey, Dietrich
Kraft, Marc
Referee(s): Manzey, Dietrich
Kraft, Marc
Hansen, Christian
Granting Institution: Technische Universität Berlin
Type: Doctoral Thesis
Language Code: de
Abstract: Bildbasierte Navigation, auf Englisch image-guided navigation (IGN), unterstützt den Chirurgen bei der Navigation durch die unübersichtliche Patientenanatomie und bei der Erkennung von anatomischen Strukturen während eines chirurgischen Eingriffs. Das Prinzip der IGN besteht darin, die Lage von chirurgischen Instrumenten zu bestimmen und in Bilddaten wie den computertomographischen oder magnetresonanztomographischen Aufnahmen darzustellen. Darüber hinaus kann IGN den Chirurgen warnen (Distance Control, DC-System) oder sogar das Instrument automatisch abschalten (Navigated Control, NC-System), sobald das chirurgische Instrument sich einer anatomischen Struktur nähert, die nicht beschädigt werden darf. Somit können anatomische Strukturen vor unbeabsichtigten Schädigungen geschützt und die Patientensicherheit gesteigert werden. IGN und andere medizinische Computerassistenzsysteme können als Automation betrachtet werden, bei denen Teilaufgaben bzw. -funktionen des Chirurgen an den Computer delegiert werden. Entsprechend dem allgemeinen Rahmenmodell der Interaktion mit Automation nach Parasuraman et al. (2000) werden vier Arten der Automation unterschieden, die zu zwei Gruppen zusammengefasst werden können: Informationsautomation und Handlungsautomation. Informationsautomation unterstützt den Nutzer bei Informationsaufnahme und –analyse. Dieser Gruppe kann das DC-System (Informations-IGN) zugeordnet werden, weil es den Chirurgen über die Nähe zu kritischen Strukturen informiert. Handlungsautomation geht weiter und unterstützt den Chirurgen bei Entscheidungen, Handlungsauswahl und -ausführung. Das NC-System (Handlungs-IGN) gehört zu dieser Gruppe, weil es in die chirurgischen Handlungen eingreift, wenn ein Verletzungsrisiko der anatomischen Strukturen besteht. Die Ziele des Einsatzes der Automation im Allgemeinen sind Leistungsverbesserung und Erhöhung der Sicherheit. Viele Studien im Bereich der Luft- und Raumfahrt sowie in der Prozessindustrie haben aber gezeigt, dass die Vorteile der Automationsassistenz nicht immer realisiert werden können und die Automation auch mit Leistungsnachteilen verbunden sein und zu neuen Risiken und Problemen führen kann. Durch die häufige Nutzung des Autopiloten kann es bei Piloten zum Beispiel zu einer Entlastung kommen, gleichzeitig steigt aber die Gefahr, dass durch die Abgabe der manuellen Steuerung auch die Fähigkeit ein akkurates Verständnis der aktuellen Situation aufrechtzuerhalten abnimmt. Diese Erkenntnisse wurden in Bezug auf IGN-Systeme bisher nur unzureichend oder gar nicht untersucht. Die vorliegende Arbeit soll einen Beitrag zur Aufklärung der Vorteile aber auch möglicher Nachteile der IGN hinsichtlich der Leistung, der Beanspruchung und des Situationsbewusstsein des Chirurgen in Abhängigkeit vom Automationsgrad leisten. Dafür wurden drei experimentelle Studien durchgeführt. Als Modell für den chirurgischen Eingriff wurde ein simulierter Eingriff am Felsenbein (Mastoidektomie) gewählt. In den Experimenten 1 und 2 wurden die Auswirkungen von höhergradigen Handlungs-IGN auf unerfahrene sowie erfahrene HNO- (Hals-Nasen-Ohren) Chirurgen untersucht, die eine simulierte Mastoidektomie mit NC-System und eine ohne Computerassistenz durchführten. Parallel zum simulierten chirurgischen Eingriff arbeiteten alle Chirurgen an einer Sekundäraufgabe, um Rückschlüsse auf die Auslastung der Chirurgen durch die Ausführung des Eingriffs zu ziehen. Die Ergebnisse der beiden Experimente zeigten, dass das NC-System nicht nur positive, sondern auch negative Folgen auf Chirurgen hatte. Es wirkte sich positiv auf die Effektivität und auf den physiologischen Aufwand, aber negativ auf die Effizienz und die subjektive Beanspruchung aus. Außerdem scheint die NC-Assistenz die Leistung in der Sekundäraufgabe und das chirurgische Situationsbewusstsein besonders bei unerfahrenen Chirurgen zu beeinträchtigen. Der Grund für diese negativen Effekte wurde in der Art der Implementierung der Sicherheitsfunktion vermutet. Die automatischen Instrumentenabschaltungen haben die Versuchsteilnehmer in ihrem Arbeitsprozess unterbrochen, was sie frustriert und außerdem zu Zeitverzögerungen geführt hat. Basierend auf diesen Erkenntnissen wurde vermutet, dass weniger Automation, z. B. die Verwendung von Warnungen statt Instrumentenabschaltungen in der Nähe von kritischen Strukturen, die negativen Folgen verringern würde, gleichzeitig aber ausreichend sein würde, um die festgestellten Vorteile der höhergradigen NC-Unterstützung weiterhin zu erhalten. Diese Vermutung wurde im Experiment 3 überprüft, indem NC- und DC-System bezüglich der Auswirkungen auf Chirurgen miteinander verglichen wurden. Darüber hinaus wurde im Experiment 3 überprüft, ob sich die Ergebnisse bezüglich der Handlungsautomation auch auf Informationsautomation übertragen lassen. Dafür wurden die beiden durch IGN-unterstützten chirurgischen Eingriffe mit dem manuellen Vorgehen verglichen. Um die Annahmen zu überprüfen, führten die Versuchsteilnehmer im Rahmen eines Mastoidektomiekurses drei simulierte chirurgische Eingriffe durch: einmal mit dem NC-System, einmal mit dem DC-System und einmal ohne Computerassistenz. Die Versuchsteilnehmer waren Assistenz- und junge Fachärzte, die zwar Erfahrung mit chirurgischen Eingriffen, jedoch nicht mit Mastoidektomie hatten. Wie vermutet konnten durch die Reduktion des Automationsgrades die negativen Folgen bezüglich der Effizienz und der subjektiven Beanspruchung verringert werden. Die angenommenen positiven Effekte bezüglich der Effektivität gegenüber den manuell durchgeführten Eingriffen konnten in dieser Studie ebenfalls repliziert werden. Die Leistung in der Sekundäraufgabe blieb von dem Ausmaß der Automationsunterstützung unbeeinflusst, wurde aber im Vergleich zu Eingriffen ohne Computerassistenz beeinträchtigt. Darüber hinaus zeigte der Vergleich beider IGN-Systeme mit manuellen Eingriffen, dass die Automationsunterstützung zu generellen Effizienzeinbußen führt. Im Gegensatz dazu wurde die hohe subjektive Beanspruchung nur im Zusammenhang mit höhergradigem NC-System gefunden, während diese bei reiner Informationsunterstützung unverändert gegenüber den manuellen Eingriffen blieb. Das chirurgische Situationsbewusstsein blieb in allen drei Bedingungen annähernd gleich. Somit zeigt die vorliegende Arbeit, dass mittlerer Automationsgrad bisher die optimale Lösung für IGN darstellt. Diese Lösung zeigt Potenzial hinsichtlich der Effektivität und des physiologischen Aufwands. Die Nachteile hinsichtlich der Effizienz und der Leistung in der Sekundäraufgabe lassen sich möglicherweise auf die Notwendigkeit zurückzuführen, ein neues System zu bedienen und die Bilddaten zu interpretieren. Diese Nachteile würden sich vermutlich mit steigender Erfahrung im Umgang mit dem System reduzieren. Die vorliegende Dissertation ist die erste Arbeit, in der die Auswirkungen von IGN-Systemen auf die Chirurgen hinsichtlich ihrer Leistung, ihrer Beanspruchung und ihres Situationsbewusstseins umfassend untersucht wurden. Diese Arbeit bestätigt die Befunde hinsichtlich der Automationsfolgen aus der Luftfahrt und Prozessindustrie und zeigt ihre Übertragbarkeit auf die Medizin. Aus den Erkenntnissen können Hinweise zur Gestaltung von IGN-Systemen hinsichtlich des Ausmaßes der Automationsunterstützung abgeleitet werden.
Image-guided navigation (IGN) supports the surgeon in navigating through patients’ complex anatomy and the identification of anatomical structures during surgery. The principle of IGN comprises the determination of the position of the surgical instrument and the display of its position in computer tomographic or magnetic resonance tomographic images. Moreover, if the surgical instrument approaches an anatomical structure which must not be damaged, IGN is capable of warning the surgeon (Distance Control, DC system) or even automatically switching off the instrument (Navigated Control, NC-System). Thus, the anatomical structures can be protected from unintentional damages and therefore patient safety can be increased. IGN and other medical assistance systems can be considered as automation, by which some of the tasks or functions of the surgeon can be delegated to a computer. With respect to the general framework of human-automation interaction by Parasuraman et al. (2000) four types of automation can be distinguished which can be clustered into two main groups: information automation and action automation. Information automation supports the user with information acquisition and analysis. DC systems (information IGN) represent this sort of automation by informing the surgeon about the instrument proximity to the risk structures. Action automation goes further and assists the surgeon in decision-making, action selection and action implementation. In terms of IGN, NC systems (action IGN) belong to this automation group through their interference in surgical treatment in case of risk of damage to anatomical structures. The goals of automation use are performance improvement and increased system safety. However, many studies in aviation and process control have shown that the advantages of automation can not always be realized and that the automation can be related to a decrease in performance and lead to new risks and problems. For example, the frequent use of an autopilot may relieve pilots, but at the same time, that relinquishing manual control could lead to a decay of the skills needed to maintain the accurate understanding of actual situation. To date, the generalization of these findings to IGN was studied only insufficiently if at all. The present work should contribute to the clarification of IGN advantages and possible IGN disadvantages, depending on the degree of automation in terms of performance, workload, and situation awareness. Therefore, three experimental studies were conducted. A simulated surgery of the petrosal bone (mastoidectomy) was chosen as a model for surgery. In experiments 1 and 2 the impact of action IGN, which represents a high level of automation, was investigated on unexperienced as well as on experienced ENT (ear, nose and throat) surgeons who performed simulated mastoidectomy with or without computer assistance. At the same time, the surgeons had to perform a secondary task to draw conclusions to their workload caused by performance of surgery. The results of both experiments show that the NC system had not only positive but also negative consequences for surgeons. It positively affects the efficacy and the physiological effort, but negatively affects the efficiency and the subjective workload. Moreover, NC assistance seems to impair the performance of the secondary task and surgical situation awareness, particularly in the case of unexperienced surgeons. These negative effects of NC assistance appears to be due to the manner of implementation of the safety function. The automatic instrument deactivations interrupted the participants in their workflow, frustrating them and leading to time delay. Based on these findings, we hypothesised that a lower degree of automation, e.g. use of warnings instead of instrument deactivations in the proximity of risk structures, would decrease the negative consequences and at the same time be sufficient to maintain all beneficial effects found previously in NC assistance. This assumption was investigated in experiment 3, where NC and DC systems were compared in terms of their impact on the surgeons’ performance. Moreover, experiment 3 addressed whether the results of action automation could be generalized to information automation. To test these assumptions, the participants performed three simulated mastoidectomies as part of a surgical course: once with the NC system, once with the DC system, and once without any computer assistance. The study participants were residents and junior fellows who already had some surgical experience, but not in mastoidectomy. As assumed, the negative consequences in terms of efficiency and subjective workload could be reduced by decreasing the degree of automation. The hypothetised positive effects regarding efficacy compared to manual performed surgery could be found in this study as well. However, the secondary task performance remained unaffected by the extent of automation support, but was impaired compared to surgery without IGN assistance. Moreover, the comparison of both IGN systems with manually performed surgery showed that the automation led to a general decrease of efficiency. In contrast, the increased subjective workload was only found for more highly automated NC system, whereas the information automation did not have any impact compared to manual performance. The surgical situation awareness remained similar in all three conditions. Thus, the present work demonstrates that a moderate degree of automation represents the optimal solution for IGN at present. This solution shows potential for efficacy and physiological effort. The disadvantages in terms of efficiency and secondary task performance could be due to the necessity to handle a new system and to process and interpret image data. These disadvantages might be reduced with more experience in handling the system. This thesis is the first work to comprehensively study the impact of IGN systems on surgeons in terms of performance, workload, and situation awareness. It confirms the findings about the consequences of automation from the fields of aviation and process control and generalization of these findings to medical domain. In conclusion of this work, advice can be derived for IGN system design regarding the extent of automation support.
URI: http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/6681
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-6122
Exam Date: 14-Jul-2017
Issue Date: 2017
Date Available: 30-Aug-2017
DDC Class: DDC::100 Philosophie und Psychologie::100 Philosophie::100 Philosophie und Psychologie
Subject(s): bildbasierte Navigation
computer-assistierte Chirurgie
Automation
human factors
image-guided navigation
computer-assisted surgery
Creative Commons License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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