AI chatbots dan kesihatan mental
Pandemik, kemelesetan dan peperangan di Eropah adalah semua faktor yang menyumbang kepada negatif dan kemurungan. Walau bagaimanapun, akses kepada penjagaan kesihatan mental yang berkualiti berbeza-beza di seluruh negara. Di sesetengah kawasan, mungkin sukar untuk mencari profesional yang berkelayakan, atau penawaran mungkin lebih rendah daripada permintaan. Semua ini telah menyumbang kepada populariti pesat aplikasi penyedia kesihatan mental. Kemajuan teknologi lain, seperti chatbots kecerdasan buatan, mungkin memainkan peranan penting dalam penjagaan kesihatan mental masa depan. Mari kita lihat kelebihan dan batasan teknologi ini.
Penjagaan Kesihatan Mental
Selain apl penyedia kesihatan mental dan chatbot AI, Terdapat lain yang mengagumkan langkah-langkah dalam kesihatan mental:
- Menjelang akhir tahun 2020, pelabur teroka telah mencurahkan $1.5 bilion yang mengagumkan ke dalam syarikat permulaan berkaitan kesihatan mental di Amerika Syarikat.
- Terdapat lebih 10 unicorn kesihatan mental (syarikat bernilai $1 bilion) di Amerika Syarikat.
- 124 tawaran permulaan kesihatan mental ditutup tahun lepas, berbanding 69 pada 2016.
Ini adalah langkah yang bagus. Walau bagaimanapun, soalan berikut mesti ditanya: Sejauh manakah keberkesanan aplikasi ini? Khususnya, sejauh manakah keberkesanan mereka yang menggunakan kecerdasan buatan?
Faedah AI Chatbots
AI chatbots digunakan dalam banyak industri di mana perkhidmatan pelanggan adalah penting. Penyelidikan menunjukkan bahawa sesetengah orang lebih suka berinteraksi dengan chatbots daripada berinteraksi dengan orang sebenar. Chatbots boleh menyampaikan maklumat serta-merta dan tersedia 24/7.
1. Tanpa Nama
Dalam penjagaan kesihatan mental, kelebihan ini juga penting. Tetapi kelebihan yang sama ini juga penting dalam penjagaan kesihatan mental. Selain itu, ramai orang mengelak daripada menghubungi penyedia kesihatan mental kerana takut diadili, terutamanya apabila ia berkaitan dengan isu sensitif. Chatbots telah terbukti membantu mengatasi ketakutan ini dan memberikan bantuan kepada mereka yang memerlukannya. Chatbots sangat dipuji kerana tidak mahu dikenali. Sebagai contoh, sesetengah pesakit mendapati lebih mudah untuk membuka skrin berbanding orang sebenar.
2. Sokongan segera
Satu lagi kes penggunaan adalah untuk orang yang bekerja bukan waktu tradisional. Orang yang bekerja syif malam sering menghadapi masalah mencari ahli terapi yang boleh menampung mereka. Bagi orang yang mengalami kemurungan, kebimbangan dan serangan panik, sokongan tepat pada masanya adalah penting.
3. Kos yang lebih rendah
Akhirnya, akses kepada penjagaan kesihatan mental masih dianggap sebagai kemewahan oleh ramai. Sebagai contoh, di Amerika Syarikat, perundingan satu jam dengan profesional boleh menelan kos antara $65 dan $250. Memandangkan rawatan kesihatan mental yang berkesan biasanya berlangsung dari satu hingga tiga jam seminggu dan mengambil masa sekurang-kurangnya beberapa bulan, adalah mudah untuk memahami bahawa proses ini tidak boleh diakses oleh ramai orang. Chatbots boleh menurunkan harga perundingan dengan memotong bil perjalanan dan telefon.
Penghadan Chatbots
Walaupun manfaat ini, terdapat beberapa pengehadan untuk menggunakan chatbots. Kelemahan terbesar terletak pada batasan teknikal sistem AI. Malah pada hari ini, chatbots sering bergelut untuk memahami nuansa bahasa manusia.
1. Membaca emosi
Untuk terapi, membaca dengan betul bukan sahaja tentang apa yang diperkatakan, tetapi juga tentang membaca perasaan yang mendasari dan emosi, yang penting untuk berjaya memperoleh hasil yang diinginkan. Kebanyakan sistem AI tidak dapat mengendalikan kedua-dua tugas ini serta manusia. Emosi boleh dirasai melalui pengecaman imej atau pertuturan kerana ia sangat bergantung kepada konteks. Tetapi sukar untuk chatbot untuk mengesan dirinya hanya bergantung pada mesej teks.
Akibatnya, kami tidak dapat menentukan keupayaan chatbot untuk memberikan respons yang jelas dan sesuai kepada permintaan pesakit dan untuk berkomunikasi dan memahami inti isu, yang tidak boleh diterima apabila melaporkan situasi yang mengancam nyawa.
2. Privasi
Satu lagi isu utama yang berkaitan dengan penggunaan chatbots dalam penjagaan kesihatan ialah privasi. Pembangun mesti mengambil langkah yang berkesan untuk memastikan perkongsian data tidak mendedahkan pengguna kepada sebarang risiko privasi.
Bagaimanakah pembekal boleh menambah baik chatbots?
Kecerdasan buatan dalam penjagaan kesihatan mental boleh mengubah kehidupan berjuta-juta orang. Berikut ialah beberapa cerapan yang boleh diambil tindakan untuk membantu anda memastikan anda memenuhi keperluan pengguna anda:
- Tingkatkan proses pemprosesan bahasa semula jadi (NLP) anda.
- Pembelajaran penyeliaan kendiri dalam kecerdasan buatan boleh membantu meningkatkan keupayaan chatbots untuk memahami pesakit. Ia menggabungkan pembelajaran terbaik diselia dan tidak diselia, membolehkan program mempelajari maksud satu bahagian input menggunakan bahagian input yang lain. Ini terpakai dengan sempurna untuk NLP.
- Jadikan peraturan emas untuk mengumpul metrik kejayaan perbualan dan memantaunya dengan kerap. Dengan mengumpul rekod perbualan yang gagal, anda boleh menjejaki kelemahan sistem anda dan terus memperbaikinya.
- Anda juga boleh membuat tinjauan pendapat selepas perbualan di mana pengguna boleh menilai perbualan.
- Libatkan manusia.
- Memandangkan anda tahu chatbots tidak akan berfungsi dengan sempurna sepanjang masa, pastikan pengguna yang mengalami masalah komunikasi mempunyai keupayaan untuk berhubung dengan profesional manusia jika perlu.
Ambil manfaat daripada manfaat
Dengan melaksanakan kaedah AI terkini, menggunakan metrik dan analitik pemantauan yang berkesan, dan melibatkan manusia apabila perlu , anda AI chatbots boleh dimanfaatkan untuk membawa manfaat kesihatan mental seperti tidak mahu dikenali, sokongan tepat pada masanya dan pengurangan kos untuk pengguna.
Atas ialah kandungan terperinci AI chatbots dan kesihatan mental. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas





Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 1 Ogos, SK Hynix mengeluarkan catatan blog hari ini (1 Ogos), mengumumkan bahawa ia akan menghadiri Global Semiconductor Memory Summit FMS2024 yang akan diadakan di Santa Clara, California, Amerika Syarikat dari 6 hingga 8 Ogos, mempamerkan banyak produk penjanaan teknologi baru. Pengenalan kepada Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage), dahulunya Sidang Kemuncak Memori Flash (FlashMemorySummit) terutamanya untuk pembekal NAND, dalam konteks peningkatan perhatian kepada teknologi kecerdasan buatan, tahun ini dinamakan semula sebagai Sidang Kemuncak Memori dan Penyimpanan Masa Depan (FutureMemoryandStorage) kepada jemput vendor DRAM dan storan serta ramai lagi pemain. Produk baharu SK hynix dilancarkan tahun lepas
