Interface Designs to Assist Medical Engineers in Medical Device Troubleshooting: Based on the Cognitive Behavioral Model

2018 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 17K12990
• Research Category: Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Research Field: Social systems engineering/Safety system
• Research Institution: Jichi Medical University
• Principal Investigator: Maeda Yoshitaka 自治医科大学, 医学部, 助教 (40754776)
• Project Period (FY): 2017-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: トラブルシュート / 認知的タスク分析 / 医療機器 / アラームマネジメント / インターフェースデザイン / 臨床工学技士 / 血液透析

Outline of Final Research Achievements

If a problem occurs in the dialysis device (machine), medical engineers (MEs) must detect the cause of a problem by gathering information on the internal status of the machine. However, the cause of the irregularity and the involved machine parts are not identified in error messages on the machine monitor. With the aim of designing an interface that supports troubleshooting of machine, a ME cognitive task analysis was conducted in this study, with the error messages currently provided by a hemodialysis machine also being analyzed and evaluated.
As a result, we clarified error messages might not have multiple meanings. A simplified diagram of piping displayed on the machine monitor might have sufficient amount of information that MEs can image the state of a device with a complex internal structure.

Free Research Field

人間工学／ヒューマンインターフェース／ 認知行動モデル

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

本研究成果はユーザの効率的・効果的な不具合原因特定を支援する警報について、避けるべき表現や配慮事項を整理している。これを基にメーカがユーザビリティテストを通して警報設計することが望まれる。関連研究の多くは、原因特定を自動化し、原因を直接的にユーザに明示することを前提にしているが、本研究は内部構造が複雑で、自動化が難しい医療機器を対象としている。そのため、本検討プロセスは他の医療機器の警報設計にも展開が期待される。透析装置は31万人を超える患者に対する年4800万件以上の施術で必ず用いられるため、本研究により技士が迅速かつ適切に原因特定できることは、医療安全や施術の質向上に多大な影響を与えうる。