Socioeconomic assessment of investments in dental anthropomorphic robots for practical training of dentistry students

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

BACKGROUND: Robotics is a rapidly evolving area, especially in medical education, where robots improve the results of training and professional qualification of physicians. Dental anthropomorphic robot (DARs) are valuable tools that assist dentistry students in acquiring practical skills, expanding theoretical knowledge, and improving nonverbal communication skills. Given the current practical training issues, the use of such robots becomes increasingly relevant. However, high production and implementation costs require a detailed economic evaluation to assess the practicality of such devices.

AIM: To perform a socioeconomic assessment of investments in DARs for practical training of dentistry students.

MATERIALS AND METHODS: A socioeconomic assessment of the use of DARs for practical training of dentistry students at a medical college was performed. The assessment focused on the cost-benefit analysis of implementing DARs for practical training. Cost-effectiveness was assessed using the net present value (NPV), profitability index (PI), internal rate of return (IRR), and payoff period. The data were acquired from the Dentistry training program of the Russian University of Medicine. The data included training costs, robot purchase and maintenance costs, and organization of studies.

RESULTS: The use of one robot per 10 students results in a positive NPV of 54,279,963 rubles, with a PI of 5.52, an IRR of 70.79%, and a payoff period of approximately one and two years, respectively. These findings confirm the economic efficiency of the project. When using one robot per one student, the values are negative, indicating the economic inefficiency of this scenario.

CONCLUSION: The study showed that the use of DARs for practical training of dentistry students results in a high economic efficiency. High NPV, PI, and IRR values confirm the profitability of the project. Moreover, the robot improves practical skills by increasing the accuracy and speed of dental procedures.

作者简介

Oleg Tsarevskiy

Bauman Moscow State Technical University

编辑信件的主要联系方式.
Email: t1sarevskiy@yandex.ru
ORCID iD: 0009-0000-8602-6305
SPIN 代码: 7244-1376
俄罗斯联邦, 5 2nd Baumanskaya street, 105005 Moscow

Dmitriy Grachev

Russian University of Medicine

Email: dr.grachev@mail.ru
ORCID iD: 0000-0002-5758-7485
SPIN 代码: 2307-4380

MD, Cand. Sci. (Medicine), Associate Professor

俄罗斯联邦, Moscow

Alexander Yuzhakov

Perm National Research Polytechnic University

Email: uz@at.pstu.ru
ORCID iD: 0000-0003-1865-2448
SPIN 代码: 4820-8360

Dr. Sci. (Engineering), Professor

俄罗斯联邦, Perm

Nataliya Astashina

Academician Ye.A. Vagner Perm State Medical University

Email: astashina.nb@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-1135-7833
SPIN 代码: 6119-8171

MD, Dr. Sci. (Medicine), Professor

俄罗斯联邦, Perm

Kamalutdin Akhmedov

Russian University of Medicine

Email: kama05doc@gmail.com
ORCID iD: 0009-0000-5195-3942
SPIN 代码: 8229-7763
俄罗斯联邦, Moscow

Sergey Arutyunov

Russian University of Medicine

Email: sa.arutyunov@mail.ru
ORCID iD: 0009-0005-7605-5715
SPIN 代码: 4682-1730
俄罗斯联邦, Moscow

参考

  1. Bano S, Atif K, Mehdi SA. Systematic review: Potential effectiveness of educational robotics for 21 st century skills development in young learners. Education and Information Technologies. 2024;29:11135–11153. doi: 10.1007/s10639-023-12233-2
  2. Stasevych M, Zvarych V. Innovative robotic technologies and artificial intelligence in pharmacy and medicine: paving the way for the future of health care — a review. Big Data and Cognitive Computing. 2023;7(3):147. doi: 10.3390/bdcc7030147
  3. Ahmad P, Alam MK, Aldajani A, et al. Dental robotics: a disruptive technology. Sensors (Basel). 2021;21(10):3308. doi: 10.3390/s21103308
  4. Bernauer SA, Zitzmann NU, Joda T. The use and performance of artificial intelligence in prosthodontics: a systematic review. Sensors (Basel). 2021;21(19):6628. doi: 10.3390/s21196628
  5. Battista A. An activity theory perspective of how scenario-based simulations support learning: a descriptive analysis. Adv Simul (Lond). 2017;2:23. doi: 10.1186/s41077-017-0055-0
  6. Isaksson J, Krabbe J, Ramklint M. Medical students’ experiences of working with simulated patients in challenging communication training. Adv Simul (Lond). 2022;7(1):32. doi: 10.1186/s41077-022-00230-3
  7. Koolivand H, Shooreshi MM, Safari-Faramani R, et al. Comparison of the effectiveness of virtual reality-based education and conventional teaching methods in dental education: a systematic review. BMC Med Educ. 2024;24(1):8. doi: 10.1186/s12909-023-04954-2
  8. Thurzo A, Strunga M, Urban R, et al. Impact of artificial intelligence on dental education: a review and guide for curriculum update. Educ Sci. 2023;13(2):150. doi: 10.3390/educsci13020150
  9. Wang K, Sang GY, Huang LZ, et al. The effectiveness of educational robots in improving learning outcomes: a meta-analysis. Sustainability. 2023;15(5):4637. doi: 10.3390/su15054637
  10. Astashina NB, Baidarov AA, Arutyunov SD, et al. Development of the “Anthropomorphic dental robot” complex with elements of artificial intelligence to simulate medical manipulations and doctor-patient communication. Perm Medical Journal. 2022;39(6):62–70. EDN: CNJATY doi: 10.17816/pmj39662-70
  11. Arutyunov SD, Yuzhakov AA, Kharakh YaN, et al. Interactive digital platform and cyberphysical systems of medical education. Parodontologiya. 2022;27(4):318–326. EDN: VTOFWY doi: 10.33925/1683-3759-2022-27-4-318-326
  12. Arutyunov SD, Yuzhakov AA, Kharakh YaN, et al. Dental simulator based on a robotic complex with an integrated smart jaw. Russian Journal of Dentistry. 2023;27(1):63–70. EDN: LMGDRW doi: 10.17816/dent115139
  13. Yuzhakov AA, Arutyunov SD, Astashina NB, et al. Development of an anthropomorphic dental simulator based on the Robo-C robot. Vestnik IZHGTU imeni M.T. Kalashnikova. 2023;26(4):13–22. EDN: TGHLJC doi: 10.22213/2413-1172-2023-4-13-22
  14. Arduengo M, Sentis L. The robot economy: here it comes. International Journal of Social Robotics. 2021;13(5):937–994. EDN: YNKDDZ doi: 10.1007/s12369-020-00686-1
  15. Turchetti G, Palla I, Pierotti F, Cuschieri A. Economic evaluation of da Vinci-assisted robotic surgery: a systematic review. Surg Endosc. 2012;26(3):598–606. doi: 10.1007/s00464-011-1936-2
  16. Mahdi QS, Saleh IH, Hashim G, Loganathan GB. Evaluation of robot professor technology in teaching and business. Information Technology in Industry. 2021;9(1):1182–1194. doi: 10.17762/itii.v9i1.255

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
2. Fig. 1. Anthropomorphic dental robot patient.

下载 (827KB)
3. Fig. 2. The process of using an anthropomorphic dental patient robot.

下载 (1MB)

版权所有 © Eco-Vector, 2024

Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0国际许可协议的许可。
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».