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科學家認為 ， 飛機事故中說明的系統缺陷部分是系統設計人員未能識別和解決自動化、操作員專業水平和操作員培訓對自動化系統操作的交互影響的結果 。 社會技術系統中的自動化系統不是孤立運行的 ， 而是在具有固定約束的復雜企業中運行的 。 由于在設計自動化系統時未解決預期的操作員專業知識水平 ， 在自動化系統設計中未考慮培訓限制 ， 并且在開發培訓計劃時未解決與自動化相關的專業知識問題 ， 與自動化相關的操作員錯誤已被允許繼續存在 。
在程序結束時 ， 團隊成員推遲了他們的射頻識別批次并離開了手術室 。 不再接收到射頻識別信號 。 除了有關在場、缺席和“積極”參與過程的信息外 ， 還檢測每個團隊成員的實際位置以及位置的變化 。 除了人員跟蹤之外 ， 手術室中射頻識別系統的另一個應用領域是檢測術中部署的物體 。 在離體環境中 ， 20個手術海綿配備無源射頻識別轉發器 ， 并模擬了具有30個對象變化的手術過程 。
【自動化|自動化系統不是孤立運行的，而是在具有固定約束的復雜企業中運行的】對于連續對象監控 ， 三個射頻識別天線被戰略性地放置在模型腹腔下方的儀器臺上和丟棄箱中 。 通過專門開發的軟件在筆記本電腦上實時顯示實際紡織品位置在通過標準射頻識別閱讀器處理射頻識別數據之后 。 情緒水平是衡量手術是否順利進行或團隊是否遇到困難的重要指標 。 對脈搏率或皮膚電阻等經典生理參數的評估不適用于手術室環境中的隱形數據收集 ， 因為帶有電纜的傳感器無法常規連接到手術室團隊 。
通過自動語音控制在手術室中進行情緒識別是一種有前途的技術 ， 可用于進一步的工作流預測 。 與慕尼黑工業大學人機通信研究所的同事合作 ， 基于梅爾頻率倒譜系數的巴基斯模型拓撲 ， 基于三態內詞音素三音素的隱馬爾可夫模型識別器實現了自動語音控制加上能量和導出的速度加上加速度回歸系數 。 使用基于音素的識別器允許靈活地交換術語 ， 以根據外科醫生的偏好個性化詞匯 。 自動語音預分割基于時域中的能量 。
首先 ， 將錄制的音頻文件與漢明窗函數相乘 。 窗口的寬度設置為512個采樣點 ， 指定值之間的間隔的幀長度設置為256個采樣點 。 計算五個連續幀的平均對數功率值 。 如果該值超過50dB ， 則將當前幀視為語音開始 。 在起始檢測后 ， 對數功率值小于21dB的60個連續幀被視為語音偏移 。 為了防止丟失語音信息 ， 在開始和結束處都添加了五個幀 。 這種非常基本的分割可防止丟失潛在的語音轉換 ， 但需要在后續步驟中進行手動檢查 。
這是由一個注釋者確保的 。 在下一步中 ， 三位經驗豐富的男性注釋者在五個情緒類別中手動標記這些語音片段 ， 這些情緒類別是根據出現頻率和目標應用從開放的初始標記集中選擇的 。 因此 ， 科學家建立了一個語音數據庫 ， 由10次微創手術期間記錄的3035個語音序列組成同時使用室內和耳機有源電容式麥克風 ， 以獲取有關情緒水平對手術過程影響的更多信息 。 除了手術中所說的話 ， 外科醫生的情緒水平也被注意到 。
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