The use of anthropomorphic robots for developing empathic disposition as a personal trait among medical university students: a literature review.

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Objective. The aim of this literature review is to analyze the psychological mechanisms that influence the development of empathy in medical students through interaction with humanoid robots. This study seeks to identify the factors that contribute to the formation of empathy as a personal trait in future physicians.

Main Points. Empathy is a crucial aspect of medical practice, fostering trustful relationships between doctors and patients. Recent research indicates that humanoid robots can be an effective tool for enhancing empathetic skills in medical students. Interaction with these robots activates the same neural networks as human-to-human interactions, including the anterior cingulate cortex, the medial prefrontal cortex, and the mirror neuron system. Cognitive and affective processes, such as emotional intelligence, imitation, and behavioral modeling, play a significant role in shaping empathy. Personal characteristics, such as openness to experience and extraversion, also have a notable impact on students’ ability to empathize when interacting with robots.

Conclusion. Anthropomorphic robots can be effectively integrated into educational programs to foster the development of empathy in students. They provide a safe environment for practicing communication and technical skills, while also encouraging emotional engagement and social cognition. Further research may help refine current technologies and methodologies, allowing for a deeper understanding of the neurobiological foundations of empathy in the context of human-robot interaction.

About the authors

M. S. Galstyan

Russian university of medicine

Author for correspondence.
Email: galstyan.mariam17@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-3372-5775

Assistant of the Department of Orthopedic Dentistry and Digital Technologies of N.D. Yushchuk Scientific and Educational Institute of Continuing Professional Education

Russian Federation, Moscow

S. D. Arytyunov

Russian university of medicine

Email: galstyan.mariam17@gmail.com
ORCID iD: 0000-0001-6512-8724

DSc (Medicine), Professor, Head of the Department of Orthopedic Dentistry and Digital Technologies of N.D. Yushchuk Scientific and Educational Institute of Continuing Professional Education

Russian Federation, Moscow

I. N. Kharakh

Russian university of medicine

Email: galstyan.mariam17@gmail.com
ORCID iD: 0009-0007-2881-8196

Student of the Medical Faculty of N.A. Semashko Scientific and Educational Institute of Clinical Medicine

Russian Federation, Moscow

A. S. Molchanov

Russian university of medicine

Email: galstyan.mariam17@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1411-1225

PhD (Pedagogics), Professor, Head of the Department of Psychology and Pedagogical Activity Technologies of A.P. Chekhov Scientific and Educational Institute of Social, Humanitarian and Economic Sciences

Russian Federation, Moscow

N. B. Astashina

E.A. Vagner Perm State Medical University

Email: galstyan.mariam17@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-1135-7833

DSc (Medicine), Head of the Department of Orthopedic Dentistry

Russian Federation, Perm

A. A. Baydarov

Perm National Research Polytechnic University

Email: galstyan.mariam17@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3888-3358

PhD (Technology), Associate Professor of the Department of Automation and Telemechanics

Russian Federation, Perm

A. A. Yuzhakov

Perm National Research Polytechnic University

Email: galstyan.mariam17@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-1865-2448

DSc (Technology), Professor, Head of the Department of Automation and Telemechanics

Russian Federation, Perm

References

  1. Богуш Е.А., Речкин А.В. Эмпатия – способность медицинского работника, влияющая на уровень удовлетворенности пациентов медицинской помощью. Медсестра 2021; (8): 13–18. doi: 10.33920/med-05-2108-02 / Bogush E.A., Rechkin A.V. Empathy – the ability of a medical worker affecting the level of patient satisfaction with medical care. Medsestra 2021; (8): 13–18. doi: 10.33920/med-05-2108-02 (in Russian).
  2. Fernandez A.V., Zahavi D. Basic empathy: Developing the concept of empathy from the ground up. Int. J. Nurs. Stud. 2020; 110: 103695. doi: 10.1016/j.ijnurstu.2020.103695
  3. Decety J. Empathy in Medicine: What It Is, and How Much We Really Need It. Am. J. Med. 2020; 133 (5): 561–566. doi: 10.1016/j.amjmed.2019.12.012
  4. Zhang X., Li L., Zhang Q., Le L.H., Wu Y. Physician Empathy in Doctor-Patient Communication: A Systematic Review. Health Commun. 2023; 39 (5): 1027–1037. DOI: 10.1080/ 10410236.2023.2201735
  5. Ветлужская М.В., Абрамова А.А., Сердакова К.Г., Быкова Е.Е., Хамматова Р.С., Шурупова Р.В. Особенности эмоционального интеллекта и эмпатических способностей у студентов. Интеграция образования 2019; 23 (3): 404–422. doi: 10.15507/1991-9468. 096.023.201903.404-422 / Vetluzhskaya M.V., Abramova A.A., Serdakova K.G., Bykova E.E., Khammatova R.S., Shurupova R.V. Features of emotional intelligence and empathic abilities in students. Integratsiya obrazovaniya 2019; 23 (3): 404–422. doi: 10.15507/1991-9468.096.023.201903.404-422 (in Russian).
  6. Кубекова А.С., Сергеева М.А. Связь эмпатии и личностных свойств у студентов медицинского университета. Мир науки. Педагогика и психология 2022; 10 (3). eLIBRARY ID: 49447208 / Kubekova A.S., Sergeeva M.A. The relationship between empathy and personality traits in medical university students. Mir nauki. Pedagogika i psikhologiya 2022; 10 (3). eLIBRARY ID: 49447208 (in Russian).
  7. Зорин К.В. Этико-деонтологическое воспитание и профессиональное развитие студентов-медиков: аспекты проблемы. Медицинское образование и профессиональное развитие 2020; 11 (3): 187–193. eLIBRARY ID: 44034339 / Zorin K.V. Ethical and deontological education and professional development of medical students: aspects of the problem. Meditsinskoe obrazovanie i professional'noe razvitie 2020; 11 (3): 187–193. eLIBRARY ID: 44034339 (in Russian).
  8. Арутюнов С.Д., Южаков А.А., Хаарах Я.Н., Безукладников И.И., Асташина Н.Б., Байдаров А.А. Интерактивная цифровая платформа и киберфизические системы медицинского образования. Пародонтология 2022; 27 (4): 318–326. doi: 10.33925/1683-3759-2022-27-4-318-326 / Arutyunov S.D., Yuzhakov A.A., Kharakh Ya.N., Bezukladnikov I.I., Astashina N.B., Baidarov A.A. Interactive digital platform and cyber-physical systems of medical education. Parodontologiya 2022; 27 (4): 318–326. doi: 10.33925/1683-3759-2022-27-4-318-326 (in Russian).
  9. Арутюнов С.Д., Южаков А.А., Харах Я.Н., Безукладников И.И., Байдаров А.А., Асташина Н.Б. Стоматологический симулятор на базе робототехнического комплекса с интегрированной смарт-челюстью. Российский стоматологический журнал 2023; 27 (1): 63–70. doi: 10.17816/dent115139 / Arutyunov S.D., Yuzhakov A.A., Kharakh Ya.N., Bezukladnikov I.I., Baidarov A.A., Astashina N.B. Dental simulator based on a robotic complex with an integrated smart jaw. Rossiyskiy stomatologicheskiy zhurnal 2023; 27 (1): 63–70. doi: 10.17816/dent115139 (in Russian).
  10. Асташина Н.Б., Байдаров А.А., Арутюнов С.Д., Южаков А.А., Кокоулин А.Н., Валихметова К.Р., Майоров П.В., Шамарина А.М., Лазарьков П.В., Вронский А.С., Харах Я.Н. Разработка комплекса «Антропоморфный стоматологический робот» с элементами искусственного интеллекта для имитации врачебных манипуляций и коммуникации «врач – пациент». Пермский медицинский журнал 2022; 39 (6): 62–70. doi: 10.17816/pmj39662-70 / Astashina N.B., Baidarov A.A., Arutyunov S.D., Yuzhakov A.A., Kokoulin A.N., Valikhmetova K.R., Mayorov P.V., Shamarina A.M., Lazarkov P.V., Vronsky A.S., Kharakh Ya.N. Development of the "Anthropomorphic Dental Robot" complex with artificial intelligence elements for simulating medical procedures and "doctor-patient" communication. Perm medical journal 2022; 39 (6): 62–70. doi: 10.17816/pmj39662-70 (in Russian).
  11. Южаков А.А., Арутюнов С.Д., Асташина Н.Б., Байдаров А.А., Безукладников И.И., Сторожев С.А. Разработка антропоморфного стоматологического симулятора на базе робота Robo-C. Вестник ИжГТУ имени М.Т. Калашникова 2023; 26 (4): 13–22. doi: 10.22213/2413-1172-2023-4-13-22 / Yuzhakov A.A., Arutyunov S.D., Astashina N.B., Baidarov A.A., Bezukladnikov I.I., Storozhev S.A. Development of an anthropomorphic dental simulator based on the Robo-C robot. Vestnik IzhGTU imeni M.T. Kalashnikova 2023; 26 (4): 13–22. doi: 10.22213/2413-1172-2023-4-13-22 (in Russian).
  12. Yang W., Xie Y. Can robots elicit empathy? The effects of social robots’ appearance on emotional contagion. Computers in Human Behavior: Artificial Humans. 2024; 2. doi: 10.1016/j.chbah.2024.100049
  13. Arís N., Orcos L. Educational Robotics in the Stage of Secondary Education: Empirical Study on Motivation and STEM Skills. Education Sciences 2019; 9 (2): 73. doi: 10.3390/educsci9020073
  14. Park S., Whang M. Empathy in Human–Robot Interaction: Designing for Social Robots. International Journal of Environmental Research and Public Health 2022; 19 (3): 1889. doi: 10.3390/ijerph19031889
  15. Захарова Е.А., Ежова Ю.М., Раков Н.А. Эмпатия как основа коммуникации врач-пациент: современное состояние проблемы. Психология. Историко-критические обзоры и современные исследования 2019; 8 (3–1): 119–138. EDN: JIOZZG / Zakharova E.A., Ezhova Yu.M., Rakov N.A. Empathy as the basis of doctor-patient communication: the current state of the problem. Psikhologiya. Istoriko-kriticheskie obzory i sovremennye issledovaniya 2019; 8 (3–1): 119–138. EDN: JIOZZG (in Russian).
  16. Henschel A., Hortensius R., Cross E.S. Social Cognition in the Age of Human-Robot Interaction. Trends in Neurosciences. 2020; 43 (6): 373–384. doi: 10.1016/j.tins.2020.03.013
  17. Frank C., Kraeutner S.N., Rieger M., Lo L., Sigrist R., Holmes P.S. Learning motor actions via imagery–perceptual or motor learning? Psychological Research. 2024; 88: 1820–1832. doi: 10.1007/s00426-022-01787-4
  18. Yalçın Ö.N., DiPaola S. Modeling empathy: building a link between affective and cognitive processes. Artif. Intell. Rev. 2020; 53: 2983–3006. doi: 10.1007/s10462-019-09753-0
  19. Bru-Luna L.M., Martí-Vilar M., Merino-Soto C., Cervera-Santiago J.L. Emotional Intelligence Measures: A Systematic Review. Healthcare. 2021; 9 (12): 1696. doi: 10.3390/healthcare9121696
  20. Seyitoğlu F., Ivanov S. Robots and emotional intelligence: A thematic analysis. Technology in Society 2024; 77. doi: 10.1016/j.techsoc.2024.102512
  21. Liew T.W., Pang W.M., Leow M.C., Tan S.M. Anthropomorphizing malware, bots, and servers with human-like images and dialogues: the emotional design effects in a multimedia learning environment. Smart Learn. Environ 2022; 9: 5. doi: 10.1186/s40561-022-00187-w
  22. Baksh F., Zorec M.B., Kruusamäe K. Open-Source Robotic Study Companion with Multimodal Human–Robot Interaction to Improve the Learning Experience of University Students. Applied Sciences 2024; 14 (13): 5644. doi: 10.3390/app14135644
  23. Szabóová M., Sarnovský M., Maslej Krešňáková V., Machová K. Emotion Analysis in Human–Robot Interaction. Electronics 2020; 9 (11): 1761. doi: 10.3390/electronics9111761
  24. Toichoa Eyam A., Mohammed W.M., Martinez Lastra J.L. Emotion-Driven Analysis and Control of Human-Robot Interactions in Collaborative Applications. Sensors 2021; 21 (14): 4626. doi: 10.3390/s21144626
  25. Alsharari N.M., Alshurideh M.T. Student retention in higher education: the role of creativity, emotional intelligence and learner autonomy. International Journal of Educational Management 2021; 35: 233–247. doi: 10.1108/IJEM-12-2019-0421
  26. Shafait Z., Yuming Z., Meyer N., Sroka W. Emotional Intelligence, Knowledge Management Processes and Creative Performance: Modelling the Mediating Role of Self-Directed Learning in Higher Education. Sustainability 2021; 13 (5): 2933. doi: 10.3390/su13052933
  27. Morgante E., Susinna C., Culicetto L., Quartarone A., Lo Buono V. Is it possible for people to develop a sense of empathy toward humanoid robots and establish meaningful relationships with them? Frontiers in Psychology 2024; 15: 1391832. doi: 10.3389/fpsyg.2024. 1391832
  28. Bandura A., Ross D., Ross S.A. Transmission of aggressions through imitation of aggressive models. Journal of Abnormal and Social Psychology 1961; 63: 575–582. doi: 10.1037/h0045925
  29. Khozin K., Tobroni T., Rozza D.S. Implementation of Albert Bandura’s Social Learning Theory in Student Character Development. International Journal of Advanced Multidisciplinary 2024; 3 (1): 102–112. doi: 10.38035/ijam.v3i1.543
  30. Ziouzios D., Rammos D., Bratitsis T., Dasygenis M. Utilizing Educational Robotics for Environmental Empathy Cultivation in Primary Schools. Electronics 2021; 10 (19): 2389. doi: 10.3390/electronics10192389
  31. Konijn E.A., Hoorn J.F. Differential Facial Articulacy in Robots and Humans Elicit Different Levels of Responsiveness, Empathy, and Projected Feelings. Robotics 2020; 9 (4): 92. doi: 10.3390/robotics9040092
  32. Eldardeer O., Gonzalez-Billandon J., Grasse L., Tata M., Rea F. A Biological Inspired Cognitive Framework for Memory-Based Multi-Sensory Joint Attention in Human-Robot Interactive Tasks. Front. Neurorobot 2021; 15: 648595. doi: 10.3389/fnbot.2021.648595
  33. Oberauer K. Working Memory and Attention – A Conceptual Analysis and Review. J. Cogn. 2019; 2 (1): 36. doi: 10.5334/joc.58
  34. Dong A., Jong M.S., King R.B. How Does Prior Knowledge Influence Learning Engagement? The Mediating Roles of Cognitive Load and Help-Seeking. Front. Psychol. 2020; 11: 591203. doi: 10.3389/fpsyg.2020.591203
  35. Chia K.H., Tan D.M.K. Neural correlates of the big five personality traits: Understanding the brain basis of openness, conscientiousness, extroversion, agreeableness, and neuroticism. The Asian Educational Therapist 2024; 2 (2): 43–59.
  36. Forgas-Coll S., Huertas-Garcia R., Andriella A., Andriella S. Does the Personality of Consumers Influence the Assessment of the Experience of Interaction with Social Robots? Int. J. of Soc. Robotics 2024; 16: 1167–1187. doi: 10.1007/s12369-022-00935-5
  37. Trentini C., Tambelli R., Maiorani S., Lauriola M. Gender Differences in Empathy During Adolescence: Does Emotional Self-Awareness Matter? Psychological Reports 2022; 125 (2): 913–936. doi: 10.1177/0033294120976631
  38. Chang W., Wang H., Yan G., Lu Z., Liu C., Hua C. EEG based functional connectivity analysis of human pain empathy towards humans and robots. Neuropsychologia 2021; 151: 107695. doi: 10.1016/j.neuropsychologia. 2020.107695
  39. Chin J.H., Haring K.S., Kim P. Understanding the neural mechanisms of empathy toward robots to shape future applications. Front. Neurorobot 2023; 17: 1145989. doi: 10.3389/fnbot.2023.1145989
  40. Huang T.-X., Ishi H., Sato-Shimokawara E., Yamaguchi T. Observation of Robots with Different Expressions on Education Application Towards Entrainment Robots. Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics 2022; 34: 522–526. doi: 10.3156/jsoft.34.1_522
  41. Staffa M., D'Errico L., Sansalone S., Alimardani M. Classifying human emotions in HRI: applying global optimization model to EEG brain signals. Front. Neurorobot 2023; 17: 1191127. doi: 10.3389/fnbot.2023.1191127
  42. Malinowska J.K. Can I Feel Your Pain? The Biological and Socio-Cognitive Factors Shaping People’s Empathy with Social Robots. Int. J. of Soc. Robotics 2022; 14: 341–355. doi: 10.1007/s12369-021-00787-5
  43. Spatola N., Wudarczyk O.A. Ascribing emotions to robots: Explicit and implicit attribution of emotions and perceived robot anthropomorphism. Computers in Human Behavior 2021; 124: 106934. doi: 10.1016/j.chb.2021.106934
  44. Маликова Т.В., Новикова Т.О., Пирогова Д.Г. Переживание утраты детьми дошкольного возраста. Педиатрия 2018; 9: 111–117. doi: 10.17816/PED96111-117 / Malikova T.V., Novikova T.O., Pirogov D.G. Grief and bereavement of preschool children. Pediatrician (St. Petersburg) 2018; 9: 111–117. doi: 10.17816/PED96111-117 (in Russian).
  45. Kim B., de Visser E., Phillips E. Two uncanny valleys: Re-evaluating the uncanny valley across the full spectrum of real-world human-like robots. Computers in Human Behavior 2022; 135: 107340. doi: 10.1016/j.chb.2022.107340
  46. Янушевич О.О., Ташкинов А.А., Минаева Н.В., Арутюнов С.Д., Асташина Н.Б., Байдаров А.А., Безукладников И.И., Южаков А.А. Стоматологический антропоморфный робот. Новая эра в имитации врачебных манипуляций и клинического приема. CATHEDRA – КАФЕДРА. Стоматологическое образование 2021; (78): 54–57. EDN: USYKQC / Yanushevich O.O., Tashkinov A.A., Minaev N.V., Arutyunov S.D., Astashina N.B., Baidarov A.A., Bezukladnikov I.I., Yuzhakov A.A. Dental anthropomorphic robot. A new era in simulating medical procedures and clinical reception. CATHEDRA – KAFEDRA. Stomatologicheskoe obrazovanie 2021; (78): 54–57. EDN: USYKQC (in Russian).
  47. Bandura A., Ross D., Ross S.A. Transmission of aggressions through imitation of aggressive models. Journal of Abnormal and Social Psychology 1961; 63: 575–582.
  48. Alam B.F., Bashir R., Nayab T., Hussain T., Babar B.Z., Jan S.H., Fahim F. Evaluating empathy level amongst the dental students using jefferson scale of physician empathy- health professional students. BMC Oral Health. 2024; 24: 516. doi: 10.1186/s12903-024-04267-w

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2024 Eco-Vector


 


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».