用于协调用户协助的方法和系统与流程

用于协调用户协助的方法和系统
1.相关申请的交叉引用
2.本技术根据35u.s.c.
§
119(e)要求在2019年12月2日提交的美国临时专利申请序列号62/942,696的权益。美国临时专利申请序列号62/942,696通过引用整体并入本文。
技术领域
3.本发明总体上提供改进的机器人和/或医疗(包括外科手术)设备、系统和方法。


背景技术：

4.概述
5.机器人系统可用于在工作部位处执行任务。例如，机器人系统可以包括机器人操纵器来操纵用于执行任务的器械。
6.示例机器人系统包括工业和娱乐机器人系统。示例机器人系统还包括用于诊断、非手术治疗、手术治疗等程序的医疗机器人系统。作为具体示例，机器人系统包括微创机器人远程手术系统，其中外科医生可以从床边或远程位置对患者做手术。远程手术通常是指使用手术系统进行的手术，其中外科医生使用某种形式的远程控制(例如伺服机构)来操纵手术器械的运动，而不是直接用手握住和移动器械。可用于远程手术或其他远程医疗程序的机器人医疗系统可以包括远程可控机器人操纵器。操作员可以远程控制远程可控机器人操纵器的运动。操作员还可以手动将机器人医疗系统的各个部分移动到机器人医疗系统操作环境中的位置或方位。
7.根据一个或多个实施例的机器人系统可能是复杂的。例如，机器人系统可以包括通过多个关节联接在一起的多个连杆。这些关节中的一些或全部可以是用户可经由能够进行协调关节运动的控制算法来控制的。此外，根据任务要求，这些关节中的一些可能能够以不同的模式运行。机器人系统也可以配备有器械。该器械可以具有多个自由度，并且可以互换使用不同类型的器械。具有这种复杂程度的机器人系统的操作可能并非易事。此外，使用机器人系统执行的程序也可能很复杂并且可能需要仔细规划，尤其是在使用机器人系统对患者进行手术时。因此，提供足够的用户支持可能是有益的，甚至是必不可少的。


技术实现要素：

8.一般而言，在一个方面，一个或多个实施例涉及一种用于协调医疗系统的远程协助的协调系统，该协调系统包括：支持代理，由计算机处理器执行并且被配置为：接收由医疗系统的用户提交的第一支持请求，通过将支持人员识别逻辑应用于系统内部上下文/条件(context)来识别支持人员以响应来自多个支持人员的第一支持请求，其中，系统内部上下文是从被配置为检测有关该医疗系统的信息的系统感知引擎获取的，并促进与支持人员的联系。
9.一般而言，在一个方面，一个或多个实施例涉及一种用于操作协调系统的方法，该方法包括：由支持代理接收由医疗系统的用户提交的第一支持请求；通过将支持人员识别
逻辑应用于系统内部上下文来识别支持人员以响应来自多个支持人员的第一支持请求，其中，系统内部上下文是从被配置为检测关于该医疗系统的信息的系统感知引擎获取的；并促进支持人员的联系。
10.一般而言，在一个方面，一个或多个实施例涉及一种非暂时性机器可读介质，包括由与协调系统相关联的一个或多个处理器执行的多个机器可读指令，该多个机器可读指令使一个或多个处理器执行一种方法，该方法包括：由支持代理接收由医疗系统的用户提交的第一支持请求；通过将支持人员识别逻辑应用于系统内部上下文来识别支持人员以响应来自多个支持人员的第一支持请求，其中，系统内部上下文是从被配置为检测关于该医疗系统的信息的系统感知引擎获取的；并促进支持人员的联系。
11.本发明的其他方面将从以下描述和所附权利要求中变得显而易见。
附图说明
12.图1示出了根据一个或多个实施例的用于协调用户协助的系统的框图。
13.图2a示出了根据一个或多个实施例的机器人程序场景中的计算机辅助医疗系统的俯视图。
14.图2b示意性地示出了根据一个或多个实施例的图2a的机器人程序场景的各种部件。
15.图3示出了根据一个或多个实施例的操纵器臂组件的示例。
16.图4a示出了描述根据一个或多个实施例的用于获取系统内部上下文的方法的流程图。
17.图4b示出了描述根据一个或多个实施例的用于获取系统外部上下文的方法的流程图。
18.图5示出了描述根据一个或多个实施例的用于响应于支持请求提供支持的方法的流程图。
19.图6a和图6b示出了根据一个或多个实施例的用于识别适当支持人员的一组规则的示例。
具体实施方式
20.现在将参考附图详细描述本公开的具体实施例。为了一致性，各附图中的相同元件由相同的附图标记表示。
21.在本公开的实施例的以下详细描述中，阐述了许多具体细节以便提供对本发明的更透彻的理解。然而，对于本领域的普通技术人员来说显而易见的是，可以在没有这些具体细节的情况下实践本发明。在其他情况下，没有详细描述众所周知的特征以避免不必要地使描述复杂化。
22.在整个申请中，序数(例如，第一、第二、第三等)可以用作元素(即本技术中的任何名词)的形容词。序数的使用不是暗示或创建元素的任何特定顺序，也不是将任何元素限制为仅是单个元素，除非明确公开，诸如通过使用术语“之前”、“之后”、“单个”，以及其他此类术语。相反，序数的使用是为了区分元素。作为示例，第一元素不同于第二元素，并且第一元素可以包含不止一个元素并且在元素的排序中在第二元素之后(或之前)。
23.尽管本文描述的一些示例涉及外科手术程序或工具，或医疗程序和医疗工具，但所公开的技术适用于医疗和非医疗程序，以及医疗和非医疗工具。例如，本文所述的工具、系统和方法可用于非医疗目的，包括工业用途、一般机器人用途以及感测或操纵非组织工件。其他示例应用包括美容改善、人体或动物解剖结构成像、从人体或动物解剖结构收集数据、设置或拆除系统，以及培训医疗或非医疗人员。其他示例应用包括用于从人体或动物解剖结构中取出的组织的程序(不返回人体或动物解剖结构)，以及对人体或动物尸体执行程序。此外，这些技术还可用于包括或不包括外科方面的医疗或诊断程序。
24.一般而言，根据一个或多个实施例，本公开的实施例可以协调远程协助以支持机器人和/或医疗系统的用户。远程协助的协调可以包括，例如，从多个潜在可用的支持人员中识别合适的支持人员，并向所识别的支持人员提供有用的信息。协调可以进一步包括调度对支持请求的响应，特别是当存在多个竞争支持请求时。
25.在一个或多个实施例中，远程协助的协调考虑与支持请求相关联的上下文。上下文信息可以从机器人或医疗系统本身(系统内部上下文)收集和/或通过观察系统运行的操作环境(系统外部上下文)收集。可以使用上下文信息以便有效地获取对发出支持请求的用户的支持。在一个或多个实施例中，机器人或医疗系统包括许多部件，其状态可被检测并用于确定系统的操作状态。例如，可以使用一个或多个传感器来检测系统内部上下文，诸如系统的机器人操纵器的状态或者是或潜在附接到器械的器械的状态。作为可以被检测到的系统内部上下文的进一步示例包括系统的一部分是否已被帘布覆盖、用于引导医疗器械的插管(在医疗示例中)是否连接到医疗系统、是否以及哪些错误或故障已在系统运行过程中被检测到等。从检测中获取的这些信息可以随后用作系统内部的上下文信息。系统外部上下文信息的示例包括由系统外部操作环境的计算机视觉系统获取的信息。例如，工作空间的图像数据可用于识别正在使用医疗或机器人系统执行的程序的当前阶段。
26.结合起来，从机器人或医疗系统获取的上下文信息可以用于各种目的。示例目的包括但不限于：识别当系统的用户发出支持请求时要联系的合适的支持人员，识别支持请求的优先级，以及编译要提供给支持人员的信息。这些和附加的特征及其实现方式将在以下描述中讨论。
27.现在参考附图，其中相同的附图标记在若干视图中代表相同的零件，图1示意性地示出了根据一个或多个实施例的交互以协调计算机辅助系统(110)的远程协助的系统的框图。在操作期间，计算机辅助系统(110)与操作环境中的目标(196)交互，并且由用户(198)操作。计算机辅助系统(110)可以包括计算机辅助医疗系统，诸如计算机辅助诊断系统或计算机辅助手术系统。为计算机辅助系统(110)协调远程协助的协调系统可以包括支持代理(150)，并且可以进一步包括系统感知引擎(120)和/或环境感知引擎。可以联系支持团队的支持人员(192a-192n)以支持用户(198)。随后将描述这些元素中的每一个。
28.在一个或多个医疗实施例中，计算机辅助系统(110)是如下文参考图2a、图2b和图3描述的医疗系统，或任何其他类型的医疗系统。可替代地，在其他医疗实施例中，计算机辅助系统(110)是非手术医疗系统(诸如非侵入性诊断系统)。此外，作为另一示例，计算机辅助系统(110)可以是非医疗系统(诸如工业机器人)。
29.在医疗示例中，计算机辅助系统(110)的用户(198)可以是操作计算机辅助系统(110)的医疗保健专业人员。对于包括手术系统的计算机辅助系统(110)，医疗保健专业人
员可以是外科医生或手术助理。
30.在一个医疗实施例中，目标可以是人体或动物解剖结构的切除部分、尸体、人、动物等。图1示出了作为一个示例的目标(196)，其是通过计算机辅助系统(110)执行的程序接受医疗测试或治疗的患者。
31.在一个或多个实施例中，系统感知引擎(120)是被配置为确定系统内部上下文(122)的软件、硬件和/或软件和硬件的组合。系统感知引擎(120)包括一组机器可读指令(存储在计算机可读介质上)，当由计算设备执行时，这些指令执行图4a的流程图中描述的操作中的一个或多个操作。系统感知引擎(120)可以在计算机辅助系统(110)的计算设备(诸如下面参考图2b描述的计算系统)上实现。计算机辅助系统可以是医疗系统。概括地说，系统感知引擎(120)获取计算机辅助系统(110)的参数。这些参数可以包括提供对计算机辅助系统(110)的当前操作状态的洞察的任何信息。例如，机器人操纵系统的许多参数(如下文参考图2a、图2b和图3所述)，诸如关节位置或速度、工具或器械的类型、工具或器械的状态、控制模式等，可以被收集。可以收集的其他参数包括硬件序列号、固件版本、安装的硬件和/或软件模块、错误日志等。可以编译收集的参数以形成系统内部上下文(122)，下面将参考图4a更详细地讨论。
32.在一个或多个实施例中，照相机(130)被配置为捕获计算机辅助系统(110)和/或计算机辅助系统外部的操作环境(诸如计算机辅助系统周围或附近空间)的图像或图像序列(视频)。因此，照相机(130)可以提供适合于确定系统外部上下文(即，不一定是直接从关于计算机辅助系统(110)本身的数据中获取的上下文)的图像数据。计算机辅助系统可以是医疗系统。例如，图像数据可用于检测目标的状态(例如，目标(196)是患者的示例：如果患者在场，患者的状态是什么(患者准备好和/或未准备好麻醉等))。照相机(130)可以捕获二维或三维图像数据。照相机可以安装在计算机辅助系统(110)的部件上，或者安装在墙壁、天花板等上。可替代地，照相机可以是用户佩戴的增强或混合现实系统(198)的一部分。头部跟踪可以被集成以使捕获的图像数据能够与计算机辅助系统(110)和/或计算机辅助系统的操作环境进行配准。作为照相机(130)的替代或附加，可以使用其他类型的操作环境传感器。例如，可以使用一个或多个运动传感器、激光扫描仪、超声扫描仪等。也可以使用与其他设备集成的传感器。例如，传感器可以集成到手术台中以检测患者的存在与否，一个或多个传感器可以集成到麻醉车中以允许监测麻醉状态等。
33.环境感知引擎(140)是被配置为确定系统外部上下文(142)的软件、硬件和/或软件和硬件的组合。环境感知引擎(140)包括一组机器可读指令(存储在计算机可读介质上)，当由计算设备执行时，这些指令执行图4b的流程图中描述的一个或多个操作。环境感知引擎(140)可以在计算机辅助系统(110)的计算设备(诸如下面参考图2b描述的计算系统)上实现。概括地说，环境感知引擎(140)处理从照相机(130)获取的图像数据以提取超出计算机辅助系统(110)的系统参数的附加信息。例如，环境感知引擎(140)可以检测计算机辅助系统(110)相对于目标(196)的位置。在医疗示例中，环境感知引擎(140)可以检测目标(196)是否已经存在以用于即将进行的操作、计算机辅助系统(110)的部件是在无菌区内部还是外部等。下面参考图4b的流程图描述由环境感知引擎(140)(诸如通过使用由照相机(130)提供的图像数据的数字图像处理)导出的系统外部上下文的其他示例。环境感知引擎(140)收集的信息可以用作系统外部上下文(142)。
34.支持代理(150)是软件、硬件和/或软件和硬件的组合，其被配置为处理系统内部上下文(122)和/或系统外部上下文(142)以便响应于从用户收到的支持请求(198)来协调远程协助。支持代理(150)包括一组机器可读指令(存储在计算机可读介质上)，当由计算设备执行时，该机器可读指令执行图5的流程图中描述的操作中的一个或多个操作。支持代理(150)可以在计算机辅助系统(110)的计算设备上实现，诸如下面参考图2b描述的计算系统。可替代地，在一个实施例中，支持代理(150)托管在云环境中。因此，数据网络(未示出)可以在系统感知引擎(120)、环境感知引擎(140)和支持代理(150)之间建立连接。
35.在一个实施例中，支持代理(150)包括支持人员识别逻辑(152)。支持人员识别逻辑(152)可以使用系统内部上下文(122)和/或系统外部上下文(142)以基于支持人员的已知特征来识别支持团队的支持人员(192a-192n)中的合适的支持人员，以便响应支持请求。下面参考流程图提供支持人员识别逻辑(152)的描述。此外，在图6a和6b中提供了逻辑的示例。
36.在一个实施例中，支持代理(150)包括冲突解决逻辑(154)。冲突解决逻辑(154)可以使用系统内部上下文(122)和/或系统外部上下文(142)以及支持人员(192a-192n)的已知可用性来在收到多个竞争支持请求时优先考虑支持。下面参考流程图提供对冲突解决逻辑(154)的描述。
37.支持团队(190)可以包括多个支持人员(192a-192n)。支持人员可能具有相似或不同的已知特征。更具体地，不同的支持人员可能熟悉计算机辅助系统(110)的不同方面、计算机辅助系统(110)正在执行的程序的不同方面或阶段等。一些支持人员可能是本地的，而其他支持人员可能是远程的。支持人员也可能具有不同级别或类型的培训、经验和/或专业知识。一些支持人员可能专攻计算机辅助系统(110)或计算机辅助系统(110)的程序的一个或多个特定方面，而其他支持人员可能是通才。一些支持人员可能具有特定的许可或资格，使他们有资格在问题上提供比其他支持人员更好的支持。例如，一些支持人员可能已经接受过专门的培训和/或认证。此外，访问一些支持人员可能比其他人更昂贵。
38.在一个实施例中，假设支持团队(190)包括支持人员(192a-192n)，他们专门为包括计算机辅助系统(110)的机器人医疗系统提供支持。(随后参考图2a、图2b和图3讨论示例机器人医疗系统)。支持团队可能包括诸如以下的人员：现场人员、技术人员和工程师、机器人协调员、现场监管员和正在执行的程序的远程专家。为方便起见，该系统在以下讨论中被称为医疗系统，并且相同的概念可以应用于非医疗计算机辅助系统(110)。
39.机器人协调员(未示出)可以位于医疗系统的现场并且是拥有医疗系统的机构的雇员。机器人协调员可以接受医疗系统基础知识的培训，并帮助协调医疗系统的使用。
40.现场技术人员(未示出)可以在医疗系统的现场附近并且潜在地在医疗系统的现场本地可用。例如，现场技术人员可能是医院的雇员。作为另一个示例，现场技术人员可能不会立即在当地，但足够接近以在数小时或数天内到达现场。现场技术人员的一般培训和知识可能有限，并且可能能够协助解决常见的基本技术支持问题。现场技术人员可能已经接受了医疗系统制造商的培训。
41.现场监管员(未示出)可能能够协助解决超出典型现场技术人员知识范围的技术问题。一旦请求支持，现场监管员可能能够在合理的时间范围内到达现场，随时待命为现场技术人员或其他现场人员提供远程支持等。现场监管员可能已经接受过医疗系统的制造商
的培训。
42.远程专家(未示出)可能能够协助各种类型的挑战。例如，远程技术专家可能能够协助医疗系统解决具有挑战性的技术问题。远程医疗专家可能能够协助解决医疗程序的挑战，诸如复杂的工作流程或正在进行的手术的其他复杂问题。不同类型的远程技术专家是可行的。例如，一些远程专家可能会协助解决广泛的系统级知识，而其他远程专家可能会协助解决高度具体的问题，例如与特定工具相关的问题、医疗系统正在执行的特定程序等。
43.图2a示出了在机器人程序场景中包括计算机辅助医疗系统(200)的计算机辅助系统的俯视图。虽然在图2a中，微创机器人手术系统被示为计算机辅助医疗系统(200)，但以下描述适用于其他场景和系统，例如非手术场景或系统、非医疗场景或计算机辅助系统等。
44.在该示例中，对躺在手术台(210)上的患者(290)执行诊断或外科手术。该系统可以包括供操作员(292)(例如，诸如外科医生的临床医生)在手术期间使用的用户控制系统(220)。一名或多名助理(294a、294b、294c)也可以参与该程序。计算机辅助医疗系统(200)可以进一步包括机器人操纵系统(230)(例如，患者侧机器人设备)和辅助系统(240)。机器人操纵系统(230)可以包括至少一个操纵器臂(250a、250b、250c、250d)，每个操纵器臂可以支撑可拆卸地联接的工具(260)(也称为器械(260))。在图示的程序中，工具(260)可以通过诸如喉咙或肛门的自然孔口或通过切口进入患者(290)的体内，同时操作员(292)通过用户控制系统(220)观察工作部位(例如，手术场景中的手术部位)。工作部位的图像可以通过成像设备(例如，内窥镜、光学照相机或超声探头)，即，用于对工作部位进行成像的工具(260)获取，该成像设备可以由机器人操纵系统(230)操纵以定位和定向成像设备。辅助系统(240)可用于处理工作部位的图像以通过用户控制系统(220)或位于本地或远离程序的其他显示系统显示给操作员(292)。一次使用的工具(260)的数量通常取决于任务和空间限制以及其他因素。如果在手术过程中更换、清洁、检查或重新加载一个或多个正在使用的工具(260)是合适的，则助理(294a、294b、294c)可以从操纵器臂(250a、250b、250c、250d)移除工具(260)，并用相同的工具(260)或其他工具(260)替换它。
45.图2b提供了计算机辅助医疗系统(200)的示意图(202)。计算机辅助医疗系统(200)可以包括一个或多个计算系统(242)。计算系统可用于处理由用户控制系统(220)从操作员提供的输入。计算系统可进一步用于向显示器(244)提供输出，例如视频图像。一个或多个计算系统(242)可进一步用于控制机器人操纵系统(230)。
46.计算系统(242)可以包括一个或多个计算机处理器、非永久性存储器(例如，易失性存储器，诸如随机存取存储器(ram)、高速缓冲存储器)、永久性存储(例如，硬盘、光驱(如光盘(cd)驱动器或数字多功能磁盘(dvd)驱动器)、闪存等)，通信接口(例如，蓝牙接口，红外接口，网络接口，光学接口等)，以及许多其他元件和功能。
47.计算系统(242)的计算机处理器可以是用于处理指令的集成电路。例如，计算机处理器可以是处理器的一个或多个内核或微核。计算系统(242)还可以包括一个或多个输入设备，诸如触摸屏、键盘、鼠标、麦克风、触摸板、电子笔或任何其他类型的输入设备。
48.计算系统(242)的通信接口可以包括用于将计算系统(242)连接到网络(未示出)(例如，局域网(lan)、广域网(wan)(诸如互联网)，移动网络或任何其他类型的网络)和/或另一个设备，诸如另一个计算系统(242)，的集成电路。
49.此外，计算系统(242)可以包括一个或多个输出设备，诸如显示设备(例如，液晶显
示器(lcd)、等离子体显示器、触摸屏、有机led显示器(oled)、投影仪或其他显示器设备)、打印机、扬声器、外部存储或任何其他输出设备。一个或多个输出设备可以与(一个或多个)输入设备相同或不同。存在许多不同类型的计算系统，并且上述(一个或多个)输入和输出设备可以采用其他形式。
50.用于执行本公开的实施例的计算机可读程序代码形式的软件指令可以全部或部分地、暂时或永久地存储在诸如cd、dvd、存储设备、软盘、磁带、闪存、物理内存的非暂时性计算机可读介质或任何其他计算机可读存储介质上。具体地，软件指令可以对应于计算机可读程序代码，当由(一个或多个)处理器执行时，该程序代码被配置为执行本发明的一个或多个实施例。
51.计算系统(242)可以连接到网络或者是网络的一部分。该网络可以包括多个节点。每个节点可以对应于一个计算系统或一组节点。作为一个示例，本公开的实施例可以在连接到其他节点的分布式系统的节点上实现。作为另一示例，本发明的实施例可以在具有多个节点的分布式计算系统上实现，其中本公开的每个部分可以位于分布式计算系统内的不同节点上。此外，前述计算系统的一个或多个元件可以位于远程位置并且通过网络连接到其他元件。
52.机器人操纵系统(230)可以使用包括成像设备(例如内窥镜或超声探头)的工具(260)来捕获工作部位的图像并将捕获的图像输出到辅助系统(240)。辅助系统(240)可以在任何后续显示之前以多种方式处理捕获的图像。例如，辅助系统(240)可以在经由用户控制系统(220)向操作员显示组合图像之前用虚拟控制界面覆盖捕获的图像。机器人操纵系统(230)可以输出捕获的图像以在辅助系统(240)外部进行处理。一个或多个单独的显示器(244)也可以与计算系统(242)和/或辅助系统(240)联接，以用于图像(诸如手术部位的图像，或其他相关图像)的本地和/或远程显示。
53.根据本公开的实施例的操纵器组件(300)的示例在图3中示出。操纵器组件(300)可以包括操纵器臂(302)和工具(320)(也称为器械(320))(在图3中，仅示出了工具的轴线，而没有示出工具本身)。操纵器臂(302)可对应于图2b中的操纵器臂(250a、250b、250c、250d)。如上所述，在操作期间，操纵器臂(302)通常支撑远侧器械或工具(320)并实现工具(320)的运动。
54.在微创场景中，可以通过患者体内的切口定位和操纵工具(320)，使得运动学远程中心保持在切口处，从而最小化切口的尺寸或施加到切口周围组织的力。更具体地，工具(320)的细长轴允许末端执行器和轴的远端通过通常插入通过体壁(诸如腹壁)的插管的内腔向远侧插入到工作部位中。工作部位可能被吹气。由诸如内窥镜的成像工具拍摄的工作部位图像可以包括当工具(320)被定位在操作为成像设备的工具的视场内时器械或工具(320)的远端的图像。
55.由于具有不同末端执行器的多个不同工具(320)可以顺序安装在操纵器臂(302)上，或者由于需要在手术过程中移除和重新安装工具(320)，远侧工具支架便于移除和更换安装的器械或工具。
56.如参考图2a可以理解的，操纵器臂(302)被在近侧安装到机器人组件的基座。可替代地，操纵器臂(302)可以安装到可以独立移动的单独的基座，例如，通过将操纵器臂(302)安装到单操纵器臂推车，通过使操纵器臂设置有允许在不同位置处直接或间接地将操纵器
臂(302)安装到手术台的安装夹具(图2a中所示)等。通常，操纵器臂(302)包括在近侧基座和远侧工具支架之间延伸的多个操纵器臂段和相关联的关节。
57.在诸如图3所示的实施例中，操纵器臂包括多个关节(诸如旋转关节j1、j2、j3、j4和j5，以及棱柱关节j6)以及连杆或操纵器臂段(304、306、308和310)。操纵器臂的关节结合起来可能有也可能没有冗余的自由度。具有一个或多个冗余自由度的操纵器臂具有多个关节，使得对于操纵器臂的一部分的给定位置和方位，多个关节可以被驱动成一系列不同的构造。例如，具有一个或多个冗余自由度的操纵器臂可以具有多个关节，对于操纵器臂的远侧部分或末端执行器的给定位置和方位，所述多个关节可以被驱动成一系列不同的构造。例如，图3的操纵器臂(302)可以被操纵成不同的构造，而支撑在工具支架(310)内的远侧构件(312)保持特定状态并且可以包括末端执行器的给定位置或速度。工具支架(310)可以包括插管(316)，工具(320)的工具轴延伸通过该插管，并且工具支架(310)可以包括托架((314)，其显示为盒形结构)，在工具通过插管(316)向工作部位延伸之前，该托架在该工具附接到其上的翼梁上平移。
58.工具(320)的自由度的致动通常由操纵器的致动器提供。这些致动器可以集成在托架(314)中。工具的远侧腕部可以允许工具(320)的末端执行器围绕工具腕部处的一个或多个关节的工具关节轴线进行枢转和/或线性运动。末端执行器夹爪元件之间的角度可以独立于末端执行器位置和方位来控制。
59.在图3中，当工具(320)联接或安装在操纵器臂(302)上时，轴延伸穿过插管(316)。工具(320)通常可释放地安装在操纵器臂(302)的工具支架(310)上，该工具支架可以被驱动以沿着由棱柱关节(j6)形成的线性导轨平移。这也可以称为“io”，并提供沿插入轴线的进/出运动。
60.虽然图2a、图2b和图3示出了部件的各种构造，但是在不脱离本发明的范围的情况下可以使用其他构造。例如，可以组合各种部件以创建单个部件。作为另一示例，由单个部件执行的功能可以由两个或更多个部件执行。此外，虽然所述部件通常在手术场景的上下文中进行描述，但本公开的实施例适用于手术之外的医疗场景，以及适用于涉及机器人操纵的其他非医疗领域。此外，本公开的实施例可以涉及不同类型的机器人系统。例如，虽然操纵器臂(302)是刚性的，但其他实施例可以包括柔性机器人设备，诸如可转向柔性导管。
61.转向流程图，图4a、图4b和图5描绘了根据一个或多个实施例的用于协调用户协助的方法。图4a、图4b和图5中的一个或多个步骤可以由之前参考图1、图2a、图2b和图3描述的系统的各种部件来执行。其中一些图描述了特定的计算机辅助医疗系统。然而，随后描述的方法不限于医疗系统的特定配置。相反，这些方法适用于任何类型的医疗系统，或更一般地说，适用于任何类型的机器人系统。
62.尽管顺序地呈现和描述了这些流程图中的各个步骤，但普通技术人员将理解，这些步骤中的一些或全部可以以不同的顺序执行，可以组合或省略，并且这些步骤中的一些或全部可以并行地执行。可以进一步执行附加步骤。此外，可以主动或被动地执行这些步骤。例如，根据本发明的一个或多个实施例，可以使用轮询或中断驱动来执行一些步骤。举例来说，根据本发明的一个或多个实施例，确定步骤可能不需要处理器来处理指令，除非接收到中断以表示该条件存在。作为另一示例，可以通过执行测试来执行确定步骤，诸如检查数据值以测试该值是否与根据本发明的一个或多个实施例的测试条件一致。因此，本公开
的范围不应被认为限于图4a、图4b和图5中所示的步骤的具体布置。
63.图4a和图4b分别描述了在各种实施例中如何获取系统内部和系统外部上下文。图5描述了在考虑系统内部和/或系统外部上下文的情况下，如何响应于支持请求获取支持。
64.转向图4a，该图示出了描述根据一个或多个实施例的用于获取系统内部上下文的方法的流程图。可以重复执行图4a的方法以确保系统内部上下文在任何时候都是最新的。
65.在步骤400中，获取医疗系统的操作状态。获取操作状态可以包括从医疗系统获取参数。这些参数可以包括提供对医疗系统的当前操作状态的洞察的任何信息。例如，可以收集机器人操纵系统的许多参数(如下面参考图2a、图2b和图3所述)，诸如(一个或多个)操纵器臂和/或(一个或多个)器械的运动学构造、安装在(一个或多个)操纵器臂上的器械的类型、器械的运动学构造、激活的控制模式、(一个或多个)插管的对接状态等。可能收集的其他参数可能包括硬件序列号、固件版本、安装的硬件和/或软件模块、存储在错误日志中的医疗系统的错误等。
66.在步骤402中，在步骤400中收集的参数表征系统内部上下文的各个方面。在一个或多个实施例中，所获取的参数被进一步处理以导出额外的系统内部上下文。例如：
67.(i)基于当前的运动学构造和患者的位置(如果已知)，可以估计机器人操纵系统当前是否处于使用状态、是否处于使用之前或之后的设置状态，和/或机器人操纵系统的元件是否靠近患者。
68.(ii)对于使用插管的系统，基于插管是否与操纵器臂对接，可以估计程序是否正在进行(没有插管对接)，或者机器人操纵系统是否正在被设置或正在进行(插管对接)。当插管对接时，可以对一些系统进行编程以假设机器人操纵系统与患者物理接触和/或相互作用。
69.(iii)基于安装状态(指示器械是否附接到操纵器臂)和/或沿着器械的插入轴线的插入位置，可以估计器械是否延伸到患者解剖结构中。
70.(iv)基于正在使用的器械的当前类型，可以估计当前正在执行的程序的类型和/或状态。例如，虽然可以在进行中的医疗程序期间使用手术刀，但在医疗程序即将结束时可以使用针头驱动器。
71.(v)基于器械的当前构造(例如，钳子打开还是闭合)，可以估计器械当前是抓握组织还是以不同的方式与组织相互作用。
72.(vi)基于机器人操纵系统正在或已经处于远程操作模式，可以估计程序正在进行中。
73.概括地说，如示例(i)-(v)所示，机器人操纵系统的操作状态可以基于从机器人操纵系统本身获取的参数来估计。随着时间的推移，可以建立状态历史，从而反映已经/正在使用机器人操纵系统执行的程序。本领域技术人员将理解，系统操作状态的估计是系统特定和应用特定的，不一定是普遍有效的。例如，如果对于一种医疗场景，已知特定镊子的使用与正在执行的非常特定的步骤唯一相关联，则可以合理地预测当镊子实际存在时正在执行特定步骤。相同的假设可能不适用于其他医疗场景。例如，在其他医疗场景中，镊子可能在不同的步骤中使用，也可能根本不使用。示例(i)-(v)与不同的风险相关联，并且在请求支持的情况下可能需要不同的响应。虽然没有具体讨论，但可以通过分析从医疗系统获取的参数来导出其他附加信息，而不背离本公开。
74.图4b示出了描述根据一个或多个实施例的用于获取系统外部上下文的方法的流程图。可以重复执行图4b的方法以确保系统外部上下文在任何时候都是最新的。图4b的方法的执行可以独立于图4a的方法的执行。
75.在步骤450中，获取医疗系统的图像数据和医疗系统外部的操作环境(诸如医疗系统周围或附近的空间)。获取的图像数据可以是单个图像帧，也可以是一系列图像帧(例如视频)。
76.在步骤452中，基于图像数据确定系统外部上下文。可以执行数字图像处理以检测存在于(一个或多个)图像帧中的元素。在图2a、图2b和图3的机器人医疗系统的示例中，可以检测到的元素包括但不限于机器人操纵系统、手术台、手术台上的患者、无菌区、其他相关部件(诸如麻醉车)的存在、机器人操纵系统相对于手术台的位置等。
77.由图像处理隔离的元素表征系统外部上下文的各个方面，并提供有关系统操作上下文的信息，这些信息源自在系统外部做出的观察。例如：
78.(i)基于手术台上是否有患者(例如，患者位置状态)，可以估计计划或正在进行的程序的状态：当没有患者在场时，机器人系统不处于操作状态，而当患者在场时，机器人系统更有可能即将被用于、正在被用于或刚刚用于手术程序。即将执行的程序或正在进行的程序的附加指示包括在患者已经准备好之后检测无菌区(例如，患者准备状态)，和/或检测切口(例如，切口形成状态)。
79.(ii)基于无菌区内机器人系统的元件的存在，可以估计程序正在进行中，并且由于机器人系统和患者之间的相互作用的可能性，可能需要采取预防措施。
80.(iii)可以通过识别存在的人来获取附加的系统外部上下文，诸如外科医生或其他临床医生、助理等是否在医疗系统附近。此外，他们的经验水平(如果环境感知引擎可以访问，例如，通过从数据库中检索有关人员的信息)也可以被认为是系统外部上下文。
81.通常，系统外部上下文可以包括不能从机器人操纵系统本身直接获取的任何信息。如示例(i)-(iii)所示，机器人操纵系统的操作状态可以基于不能直接从机器人操纵系统本身获取而是通过监测机器人操纵系统外部的操作环境收集的参数来估计。随着时间的推移，可以建立状态历史，从而反映已经/正在使用机器人操纵系统执行的程序。因此，系统外部上下文拓宽了用于协调远程协助的可用上下文的范围。尽管以上示例说明了基于图像处理的系统外部上下文，但可以依赖其他系统外部上下文作为替代或附加。例如，内置在患者手术台或麻醉车中的传感器可以提供额外的系统外部上下文。
82.在图4a和/或图4b的方法执行之后，系统内部和/或系统外部的上下文可用，并且支持图5的方法的执行。
83.转向图5，图5示出了描述根据一个或多个实施例的响应于支持请求启动支持的方法的流程图。一旦从计算机辅助系统的用户接收到支持请求，就可以执行流程图的步骤。为方便起见，以下示例适用于计算机辅助系统是医疗系统的情况。
84.在步骤500中，从医疗系统的用户接收支持请求。支持请求可以以各种方式提供，和/或可以包括各种程度的信息。支持请求可以由用户通过按下用户界面的物理按钮或虚拟按钮来做出。用户界面可以是医疗系统的一部分。当经由用户界面输入时，支持请求可能附带附加信息。例如，提出支持请求的用户可以选中某些复选框以阐明支持请求的性质，和/或用户可以输入自由文本以提供额外的细节。支持请求可替代地可以由医疗系统本身
做出，例如，当医疗系统预计需要协助时。例如，当检测到特定类型的错误时，可能会发生这种情况。
85.在步骤502中，可以选择响应支持请求的支持人员。在一个或多个实施例中，基于系统内部上下文、系统外部上下文和支持请求本身中的至少一个来识别支持人员。
86.在一个或多个实施例中，使用一组规则来识别支持人员。可以选择规则集以基于包括最小化风险、最小化获取解决方案所需的时间、最小化成本和/或工作量等指标来提供最佳支持。因此，根据紧迫性、风险和/或所需的专业知识来选择可能最合适的支持人员。换句话说，在步骤502中执行的选择确保所选择的支持人员具有足够的资格。
87.在一个或多个实施例中，该组规则包括可以布置成树状结构的“如果-则”(if-then)条件语句。通过使用系统内部上下文、系统外部上下文和/或支持请求本身遍历树，可以识别响应支持请求的支持人员。下面参考图6a和6b提供以条件语句形式的规则的讨论。
88.以下规则是可适用于图2a、图2b和图3中介绍的机器人手术系统的示例。附加规则在以下图6a和6b中所示的示例中说明。在不脱离本公开的情况下，不同的规则可用于其他医疗系统。
89.(i)医疗系统设置期间的支持请求：可以基于系统内部或系统外部上下文来估计设置阶段。例如，可以假设医疗系统处于设置阶段，此时不存在患者，存在患者但未检测到无菌区，和/或未对接插管。在设置阶段期间，机器人协调员可能是有资格为许多协助请求提供支持的支持人员。机器人协调员可能有足够的理解来解决医疗系统设置期间可能出现的问题。虽然机器人协调员不一定有资格为涉及医疗系统和患者之间潜在交互的场景提供建议，但在没有患者在场的设置阶段，机器人协调员的专业知识可能就足够了。
90.(ii)正在进行的程序期间的支持请求：可以基于系统内部或系统外部上下文来估计正在进行的程序。例如，当医疗系统的元件延伸到无菌区中和/或当插管对接时，可以假设医疗系统处于进行中的程序中。可以联系远程技术人员或专家作为支持人员来协助处理支持请求。远程专家可能具有处理医疗系统和患者之间潜在交互的专业知识。类似地，当程序可能很快开始时，例如，当切开切口时，可以联系远程专家。
91.(iii)由于特定问题而在正在进行的程序期间提出支持请求：可以基于系统内部或系统外部上下文来估计正在进行的程序。例如，当医疗系统的元件延伸到无菌区中和/或当插管对接时，可以假设医疗系统处于进行中的程序中。此外，可以基于识别问题的错误标志和/或通过在做出支持请求时指定特定问题的用户来检测特定问题。例如，假设组织吻合器在正在进行的手术期间出现故障。可以联系具有特定专业知识的远程专家(在这种情况下是具有组织吻合器相关问题背景的远程专家)作为支持人员来协助处理支持请求。
92.(iv)支持请求接近尾声或完成正在进行的程序后：发出支持请求的用户可以指示正在进行的程序即将完成。例如，假设在没有其他并发症的情况下，多个操纵器臂中的一个发生故障。用户可以接收对使用剩余的功能性操纵器臂完成程序的建议。与现场技术人员联系以获取稍后检查医疗系统的指令。
93.概括地说，只要问题可能导致程序中止，就可以联系远程专家，这可能需要使用替代技术来执行程序。对于其他问题，可以联系现场技术人员或机器人协调员。
94.虽然某些描述的估计可以基于系统内部或系统外部上下文来执行，但该估计可能受益于系统内部和系统外部上下文的可用性。系统内部和系统外部上下文的可用性可以更
好地通知在各种情况下选择支持人员。例如，考虑系统内部上下文指示机器人手术系统的(一个或多个)机器人臂被帘布覆盖的场景。此外，在该场景中，系统外部内容指示患者在手术台上，患者被镇静，并且已经进行了第一切口以放置用于插入插管的端口。孤立地看，系统内部状态没有提供足够的信息来选择支持人员。例如，如果被帘布覆盖的机器人臂预期用于计划很快开始的外科手术，则可能会出现紧急情况。相比之下，如果机器人臂为计划在第二天的手术程序而被帘布覆盖，或者如果机器人臂在完成手术程序后仍然被帘布覆盖，则可能会出现非紧急情况。
95.同样，孤立地看，系统外部上下文也没有提供足够的信息来选择支持人员。例如，仅基于存在有切口的患者，尚不清楚机器人手术系统是否将用于对患者执行手术。然而，系统内部和系统外部上下文的结合可以提供机器人手术系统将用于患者的洞察力，并且该程序计划很快开始。通过考虑系统内部和/或系统外部上下文的时间方面，可以得出这个更完整的画面。具体来说，在这种情况下，当前构造的机器人手术系统以前没有参与过手术(在另一名患者身上进行)。因此，基于系统随时间推移的历史，假设机器人臂被帘布覆盖以对患者执行手术。此外，基于对切口的检测，很明显该程序迫在眉睫。因此，收到的支持请求需要立即关注，并且需要由具有自发解决支持请求背后的问题的能力的支持人员处理，并且延迟最小。
96.一个程序可以分为几个阶段，诸如被认为是高优先级的“在进行中的程序”和被认为是较低优先级的“在进行中的程序之前”。此外，在解释系统内部和系统外部上下文的结合时，可以考虑子阶段。例如，在前面描述的场景中，引入了“在进行中的程序之前”的子阶段。子阶段紧接在进行中的程序之前。尽管子阶段是“在进行中的程序之前”阶段的一部分，但如前所述，分配了高优先级。
97.在系统内部上下文指示对接已经开始但尚未完成并且系统外部上下文指示插管已经放置的另一场景中可以进行类似的区分。在这种情况下，系统内部上下文和系统外部上下文否则与之前的情况中描述的相同。由于对接尚未完成，仅考虑系统内部上下文会得出机器人手术系统处于“在进行中的程序之前”阶段的结论。然而，基于已放置的插管，引入了一个子阶段，以需要在程序中问题方面具有专业知识的支持人员。
98.所描述的场景说明使用系统内部和系统外部上下文的结合，可以以更精细的粒度识别程序的阶段和子阶段，以确保联系到适当的支持人员。通常，子阶段的识别依赖于时间方面，这些时间方面可以通过随着时间推移获取系统内部和/或系统外部上下文来获取。随着时间推移获取的上下文可以建立医疗系统的(一个或多个)状态和/或医疗系统周围的操作环境的历史。
99.即使在没有时间分量的情况下，系统内部和系统外部上下文的结合也可以进一步提供收敛信息。例如，考虑系统内部上下文指示机器人手术系统的(一个或多个)机器人臂被帘布覆盖的场景。此外，假设基于图像数据的系统外部上下文指示帘布被扯开。因此，在要执行的程序之前，可能要求支持人员(例如技术人员)更换损坏的帘布。
100.在另一种情况下，假设系统外部上下文基于图像数据指示器械当前插入患者体内。此外，系统内部上下文识别机器人手术系统的臂所持有的器械。鉴于系统内部和系统外部上下文的结合，可以生成哪些器械是有可能插入的器械的估计。
101.在步骤504中，执行测试以确定支持请求是否与其他支持请求冲突。因为支持代理
可能接收来自操作不同医疗系统的不同用户的支持请求，所以只要为两个支持请求识别同一支持人员，支持请求就可能与另一个支持请求发生冲突。当检测到冲突时，该方法的执行可以进行到步骤506。如果没有检测到冲突，则该方法的执行可以直接进行到步骤508。
102.在步骤506中，冲突的支持请求之间的冲突被解决。在一个或多个实施例中，为冲突的请求确定优先级。一般而言，与较低紧急情况相比，较高优先级被分配给涉及较高紧急情况的请求。例如，对于使用插管的系统，当插管与操纵器臂对接时，紧迫性可能会更高，因为程序更有可能正在进行，而在设置医疗系统时，没有插管对接，紧迫性可能较低，因为程序不太可能在目前进行。类似地，与处于缩回位置的器械相比，当器械当前与组织相互作用时(例如，钳子抓住血管)，紧迫性可能更高。如这些示例所示，可以基于当前正在执行的操作的类型、正在执行的操作的状态或阶段、和/或一些其他适当的上下文来评估紧迫性。因此，可以通过评估一个或多个条件语句来解决冲突，这些条件语句基于操作类型、正在执行的操作的状态或阶段等确定每个冲突的请求的优先级。然后可以对冲突的请求进行排序、延迟、重新分配或根据其关联优先级以其他方式处理。在图5所示的示例中，可以通过执行步骤508来立即处理更高优先级的请求。较低优先级的请求可能会被搁置以供以后执行。作为另一个示例，可以将较高优先级的请求重新分配给可能具有比解决问题所需的更多经验的不同的支持人员，或者可以将较低优先级的请求重新分配给不同的支持人员。概括地说，竞争请求的相对优先级用于解决冲突的请求。
103.在步骤508中，识别要提供给支持人员的系统内部和/或系统外部上下文的子集。在一个实施例中，可能与触发支持请求的问题相关的上下文被识别以提供给支持人员，而另一上下文未被识别以提供给支持人员。例如，考虑指示用户遇到组织缝合器问题的支持请求。在这种情况下，与组织缝合器或支持组织缝合器的医疗系统的部件的控制相关联的错误或其他状态标志和历史使用信息被识别用于提供。相反，显示医疗系统和医疗系统外部的操作环境的图像数据没有被识别用于提供。假定帮助支持人员的信息因此被编译或综合。当传输系统内部和/或系统外部数据时，可以进一步执行附加优化。例如，在一些场景中，将医疗系统定位在其当前配置中并且包括操作环境的数据被传输。数据可以作为从3d照相机图像获取的点云发送，这将需要更多带宽。
104.在数据的一部分涉及具有已知型号的设备的情况下，该部分数据可替代地可以作为对象id和用于对设备建模的关键信息(例如，当前运动学构造(操纵系统的关节位置、安装的器械类型等))被发送。对象id可以识别医疗系统的元件，运动学构造可以指示操纵系统的关键元件的位置和方位，从而能够在支持人员的计算设备上重建医疗系统的三维表示。后一种方法通常可能需要较少的带宽来向支持人员提供信息。此外，当患者在场时，可以编辑或简化患者的图像数据；这可以节省传输带宽，也有助于确保患者隐私。例如，患者可能被通用身体表示替换，患者的面部可能被遮挡，等等。
105.在步骤510中，促进了支持人员的联系。当联系支持人员时，可以将系统内部和/或系统外部上下文的子集提供给被联系的支持人员。可以使用各种通信媒体来联系支持人员。例如，可以发起电话呼叫或视频呼叫，可以开始聊天会话等。支持人员的联系可以由先前描述的支持代理执行，或者可替代地由另一个部件或系统执行。支持代理可以促进支持人员的联系，并且可以进一步促进将系统内部和/或系统外部上下文的子集提供给被联系的支持人员。
106.在各种实施例中，示出了根据一个或多个实施例的基于反馈或其他输入来更新用于协调用户协助的系统。例如，在一些实施例中，在已经处理了支持请求之后，可以直接从用户或支持人员获取反馈，或者间接从指示支持成功的参数(例如，通话时长、访问什么数据、提供的什么建议等)获取反馈。该反馈可用于评估所提供的支持是否成功解决了潜在问题。此外，可以获取关于所提供支持的效率水平的反馈。在一些实施例中，该反馈用于更新支持人员识别逻辑和/或冲突解决逻辑。可以进行附加更新以适应新的医疗系统、特征、程序等。可以手动执行更新，例如由管理员修改由“如果-则”条件语句组成的决策树。可替代地，如果使用分类器类型的机器学习算法来执行支持人员识别，则可以基于历史数据以监督方式更新这些机器学习算法。历史数据可以从以前记录的支持电话中获取。
107.转向图6a和6b，该图示出了根据一个或多个实施例的用于识别适当支持人员的一组规则的示例。在示例(600a、600b)中，一系列条件语句用于实现支持人员识别逻辑。条件语句旨在确保确定有资格处理支持请求的支持人员。在该示例中，条件语句以基本上反映使用医疗系统执行的程序的工作流的顺序排列。然后基于支持人员对医疗系统的熟悉程度、当前用医疗系统执行的步骤、当前涉及的部件和/或其他方面等来识别支持人员。
108.在该示例中，第一项测试验证医疗系统是否被帘布覆盖。覆盖帘布可以由医疗系统中用于检测覆盖帘布部件与系统的附着的传感器检测为系统内部上下文，或者由检测医疗系统附近的帘布的传感器检测为系统外部上下文(例如，照相机可以检测医疗系统的任何操纵器臂上是否存在覆盖帘布)。如果尚未被帘布覆盖的系统不存在，但系统具有即将使用的数据(例如，通过调度信息、系统的先前用户数据输入等)，则医疗系统可被确定为在设置过程中。在这个阶段，没有患者在场，也没有任何医疗程序即将开始。因此，选择支持人员a，支持人员a可以是受过训练以在没有医疗程序进行时处理医疗系统的问题的技术人员。
109.第二项测试验证医疗系统的所有子系统是否已连接。这可能包括验证医疗系统的各个部件之间的网络连接，以确保它们能够正确通信。当发现并非所有子系统都连接时，可以选择支持人员a。支持人员a可能能够建立连接。
110.第三项测试验证医疗系统是否处于无菌区。例如，医疗系统的存在出于各种原因需要不同的考虑：在无菌区内保持无菌状态可能是必不可少的。此外，当医疗系统处于无菌区时，很可能程序即将开始。患者已被镇静，甚至可能已经切开了一个切口。因此，通常希望找到问题的解决方案，从而允许执行而不是中止该程序。当无菌区中不存在医疗系统时，可以选择支持人员a。
111.在完成第一项、第二项和/或第三项测试之后，可以执行附加测试以确定问题是否需要专家而不是通才。例如，与特定器械相关的问题可能需要器械或医疗系统的其他部件的专业知识。如果需要专家，可以选择支持人员a1，而不是支持人员a。
112.第四项测试验证插管是否与医疗系统的操纵器臂对接。当插管对接时，该程序被认为正在进行中。类似地，当切开切口或可能已通过插管插入器械时，该程序被认为正在进行中。当插管尚未对接时，可以选择支持人员b。与支持人员a相比，支持人员b需要熟悉涉及患者在场以及医疗系统部件处于无菌区的程序。通过选择知识渊博的支持人员b而不是支持人员a，成功解决潜在问题的可能性应该会增加，以避免不得不中止计划的程序。可以执行附加测试以确定问题是否需要专家而不是通才。如果需要专家，可以选择支持人员b1，而不是支持人员b。
113.第五项测试验证医疗系统支持的器械是否或最近是否被本地操纵或远程操纵。在各种实施例中，这样的使用或这样的远程操纵是程序正在进行的指示。在远程操作之前，该程序尚未进行，但可能已将器械插入患者体内。因此，如果未检测到远程操作，则可选择支持人员c。支持人员c可以接受培训以处理涉及插入患者体内的器械的情况。可以执行附加测试以确定问题是否需要专家而不是通才。如果需要专家，则可以选择支持人员c1，而不是支持人员c。
114.第六项测试验证程序是否已经结束。这可以例如基于所有插管都已脱离、医疗系统已从无菌区移除等来确定。当程序仍在进行时可以选择支持人员d。支持人员d可能已接受过培训，以便能够在程序中途提供协助。因此，与基于他们对医疗系统的熟悉程度取得资格的支持人员a、b和c不同，支持人员d是基于对正在执行的程序的熟悉程度来选择的。此外，支持人员d通常也熟悉医疗系统。可以执行附加测试以确定问题是否需要专家而不是通才。如果需要专家，可以选择支持人员d1，而不是支持人员d。当程序结束时，可以选择支持人员n。支持人员n可能具有评估所报告问题的一般背景。问题可能会在以后得到解决。可以执行附加测试以确定问题是否需要专家而不是通才。如果需要专家，可以选择支持人员n1，而不是支持人员n。
115.本领域技术人员将理解支持人员识别逻辑的配置取决于许多因素。因此，本公开不限于图6a和6b所示的示例。
116.尽管已经针对有限数量的实施例描述了本发明，但是受益于本公开的本领域技术人员将理解，可以设计出不脱离本文公开的本发明范围的其他实施例。因此，本发明的范围应仅由所附权利要求限制。