KI-Chatbots und psychische Gesundheit
Die Pandemie, die Rezession und der Krieg in Europa sind alles Faktoren, die zu Negativität und Depression beitragen. Der Zugang zu hochwertiger psychiatrischer Versorgung ist jedoch von Land zu Land unterschiedlich. In einigen Bereichen kann es schwierig sein, qualifizierte Fachkräfte zu finden, oder das Angebot kann geringer sein als die Nachfrage. All dies hat zur schnellen Beliebtheit der Apps von Anbietern für psychische Gesundheit beigetragen. Andere technologische Fortschritte, wie etwa Chatbots mit künstlicher Intelligenz, könnten eine Schlüsselrolle in der Zukunft der psychischen Gesundheitsversorgung spielen. Werfen wir einen Blick auf die Vorteile und Grenzen dieser Technologie. + Investoren haben beeindruckende 1,5 Milliarden US-Dollar in Startups im Bereich der psychischen Gesundheit in den Vereinigten Staaten investiert.
In den Vereinigten Staaten gibt es über 10 „Unicorns“ für psychische Gesundheit (Unternehmen mit einem Wert von 1 Milliarde US-Dollar).
Das sind tolle Schritte. Es muss jedoch folgende Frage gestellt werden: Wie effektiv sind diese Anwendungen? Wie effektiv sind insbesondere diejenigen, die künstliche Intelligenz einsetzen?
Vorteile von Chatbots mit künstlicher Intelligenz
- Chatbots mit künstlicher Intelligenz werden in vielen Branchen eingesetzt, in denen der Kundenservice von entscheidender Bedeutung ist. Untersuchungen zeigen, dass manche Menschen lieber mit Chatbots interagieren als mit echten Menschen. Chatbots können Informationen sofort präsentieren und sind rund um die Uhr verfügbar.
- 1. Anonym
Auch in der psychischen Gesundheitsversorgung sind diese Vorteile wichtig. Dieselben Vorteile sind aber auch in der psychischen Gesundheitsversorgung wichtig. Darüber hinaus meiden viele Menschen die Kontaktaufnahme mit Anbietern für psychische Gesundheit, weil sie befürchten, beurteilt zu werden, insbesondere wenn es um sensible Themen geht. Chatbots helfen nachweislich dabei, diese Angst zu überwinden und denen zu helfen, die sie brauchen. Chatbots werden für ihre Anonymität hoch gelobt. Manchen Patienten fällt es beispielsweise leichter, sich einem Bildschirm gegenüber zu öffnen als einer realen Person.
2. Prompte Unterstützung
Ein weiterer Anwendungsfall sind Menschen, die zu ungewöhnlichen Arbeitszeiten arbeiten. Menschen, die in der Nachtschicht arbeiten, haben oft Schwierigkeiten, einen Therapeuten zu finden, der ihnen entgegenkommt. Für Menschen, die unter Depressionen, Angstzuständen und Panikattacken leiden, ist rechtzeitige Unterstützung wichtig.
3. Niedrigere Kosten
Schließlich wird der Zugang zu psychiatrischer Versorgung für viele immer noch als Luxus angesehen. In den USA beispielsweise kann eine einstündige Beratung durch einen Fachmann zwischen 65 und 250 US-Dollar kosten. Wenn man bedenkt, dass eine wirksame Behandlung der psychischen Gesundheit in der Regel ein bis drei Stunden pro Woche dauert und mindestens mehrere Monate in Anspruch nimmt, ist es leicht zu verstehen, dass dieser Prozess für viele Menschen unzugänglich ist. Chatbots können die Kosten für Beratungen senken, indem sie Reise- und Telefonkosten senken.
Einschränkungen von Chatbots
Trotz dieser Vorteile gibt es einige Einschränkungen bei der Verwendung von Chatbots. Der größte Nachteil liegt in den technischen Einschränkungen von KI-Systemen. Noch heute haben Chatbots oft Schwierigkeiten, die Nuancen der menschlichen Sprache zu verstehen.
1. Emotionen lesen
Für die Therapie ist es entscheidend, nicht nur das Gesagte, sondern auch die zugrunde liegenden Gefühle und Emotionen richtig zu lesen, um erfolgreich die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Die meisten KI-Systeme können diese beiden Aufgaben einfach nicht so gut bewältigen wie Menschen. Emotionen können durch Bild- oder Spracherkennung wahrgenommen werden, da sie stark kontextabhängig sind. Für einen Chatbot ist es jedoch schwierig, sich allein anhand von Textnachrichten zu lokalisieren.
Daher können wir die Fähigkeit des Chatbots nicht beurteilen, klare und angemessene Antworten auf Patientenanfragen zu geben und zu kommunizieren und das Problem auf den Punkt zu bringen, was bei der Meldung lebensbedrohlicher Situationen nicht akzeptabel ist.
2. Datenschutz
Ein weiteres großes Thema im Zusammenhang mit dem Einsatz von Chatbots im Gesundheitswesen ist der Datenschutz. Entwickler müssen wirksame Maßnahmen ergreifen, um sicherzustellen, dass der Datenaustausch die Benutzer keinen Datenschutzrisiken aussetzt.
Wie können Anbieter Chatbots verbessern?
Künstliche Intelligenz in der psychischen Gesundheitsversorgung kann das Leben von Millionen Menschen verändern. Hier sind einige umsetzbare Erkenntnisse, die Ihnen helfen, sicherzustellen, dass Sie die Bedürfnisse Ihrer Benutzer erfüllen:
- Verbessern Sie Ihre Prozesse zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).
- Selbstüberwachtes Lernen in künstlicher Intelligenz kann dazu beitragen, die Fähigkeit von Chatbots zu verbessern, Patienten zu verstehen. Es kombiniert das Beste aus überwachtem und unüberwachtem Lernen und ermöglicht es dem Programm, mithilfe eines anderen Teils der Eingabe zu lernen, was ein Teil der Eingabe bedeutet. Dies gilt perfekt für NLP.
- Machen Sie es sich zur goldenen Regel, Kennzahlen zum Gesprächserfolg zu sammeln und diese regelmäßig zu überwachen. Durch das Sammeln von Aufzeichnungen fehlgeschlagener Gespräche können Sie die Fehler Ihres Systems verfolgen und es kontinuierlich verbessern.
- Sie können auch Umfragen nach der Konversation erstellen, in denen Benutzer die Konversation bewerten können.
- Lassen Sie die Menschen mitmachen.
- Da Sie wissen, dass Chatbots nicht immer perfekt funktionieren, stellen Sie sicher, dass Benutzer mit Kommunikationsproblemen bei Bedarf die Möglichkeit haben, mit einem menschlichen Fachmann in Kontakt zu treten.
Nutzen Sie die Vorteile
Durch die Implementierung modernster KI-Methoden, die Verwendung effektiver Überwachungsmetriken und -analysen und die Einbeziehung von Menschen bei Bedarf können Sie KI-Chatbots nutzen, um Vorteile für die psychische Gesundheit zu erzielen wie z wie Anonymität, zeitnaher Support und reduzierte Kosten für Benutzer.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKI-Chatbots und psychische Gesundheit. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

Notepad++7.3.1
Einfach zu bedienender und kostenloser Code-Editor

SublimeText3 chinesische Version
Chinesische Version, sehr einfach zu bedienen

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)

Heiße Themen



Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen

Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird

Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert

Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren

Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist

Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten

Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S

Laut Nachrichten dieser Website vom 1. August hat SK Hynix heute (1. August) einen Blogbeitrag veröffentlicht, in dem es ankündigt, dass es am Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 teilnehmen wird, der vom 6. bis 8. August in Santa Clara, Kalifornien, USA, stattfindet viele neue Technologien Generation Produkt. Einführung des Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage), früher Flash Memory Summit (FlashMemorySummit), hauptsächlich für NAND-Anbieter, im Zusammenhang mit der zunehmenden Aufmerksamkeit für die Technologie der künstlichen Intelligenz wurde dieses Jahr in Future Memory and Storage Summit (FutureMemoryandStorage) umbenannt Laden Sie DRAM- und Speicheranbieter und viele weitere Akteure ein. Neues Produkt SK Hynix wurde letztes Jahr auf den Markt gebracht
