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虚拟人类与健康叙事创作:技术与应用探索

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发布时间: 2025-08-21 00:37:39 阅读量: 2 订阅数: 8
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虚拟代理与智能交互系统进展

### 虚拟人类与健康叙事创作:技术与应用探索 在当今科技不断发展的时代,虚拟人类技术在各个领域的应用越来越广泛,尤其是在医疗培训和健康叙事创作方面展现出了巨大的潜力。本文将深入探讨虚拟人类在医疗角色扮演训练和健康叙事创作中的应用,包括系统设计、实验研究以及相关的结果分析。 #### 虚拟医疗角色扮演训练系统 ##### 问题顺序的确定 为了让虚拟角色扮演伙伴(虚拟医学生)能像真正的新手医学生一样提问,系统需要确定问题的顺序。具体步骤如下: 1. **预处理交互日志**:系统对交互日志进行预处理,找出每个选定问题(或语义相似问题)在所有交互日志中出现的时间。 2. **归一化处理**:根据问题在交互过程中的使用进度对这些时间值进行归一化。由于访谈时长从 5 分钟到 90 分钟不等,归一化处理非常重要。 3. **确定顺序**:系统使用这些归一化值的平均值来确定问题的顺序。这种方法能自动将问题排列成与真实医学生大致相似的顺序,并且角色扮演训练器创建者为专家提供了一个界面,用于验证和修正问题顺序。在测试场景中,验证 71 个问题的顺序大约需要 30 分钟。 ##### 角色扮演伙伴的模拟 虚拟人物工厂提供了一个基于文本聊天的网页浏览器界面,用户可以通过该界面与虚拟人类进行交互。为了模拟角色扮演交互,该界面增加了一些额外的功能,以实现对角色扮演伙伴的有效训练。具体交互过程如下: 1. **提问与回答**:虚拟角色扮演伙伴(虚拟医学生)提出问题,用户(标准化患者)输入基于文本的回答。 2. **查看正确答案**:如果用户不知道问题的答案,可以将鼠标悬停在“查看正确答案”框上,系统将显示问题回答虚拟人类针对当前问题给出的答案。这为用户提供了一种练习组织回答和深入学习案例的方式,而不仅仅是死记硬背。 ##### 试点研究 - **研究目的**:评估角色扮演训练器创建者的可用性、可接受性和学习效果。 - **研究方法**: - **参与者**:佛罗里达大学医学院的 5 名标准化患者与虚拟医学生进行了医疗访谈,并获得了相应的报酬。 - **流程**:参与者在戴尔 D400 笔记本电脑上使用 Internet Explorer 7 填写预调查问卷,进行访谈,然后填写后调查问卷。 - **研究结果**: - **准备和信心**:五名参与者中有三名在与虚拟医学生交互后,准备和信心有所提高。 - **可用性和有用性**:参与者报告的可用性评分为 6.3 ± 0.9,有用性评分为 4.5 ± 1.7。 - **研究讨论**:研究结果表明,使用虚拟医学生培训标准化患者具有潜力。部分参与者在交互后感觉准备更充分、更有信心,但有用性评分的标准差较高,表明不同用户对系统的有用性评价存在差异。未来的研究可以扩大用户数量,以确定哪些用户能从该系统中获得更大的收益。 #### 健康叙事创作工具的设计研究 ##### 研究背景 讲故事在健康行为改变的团体咨询中起着核心作用,具有重要的心理和激励作用。研究团队计划利用个人改变叙事的力量,在在线系统中促进年轻非裔美国女性的“孕前护理”。在开发这个系统时,面临着多个设计选择,其中最初的重点是为用户提供何种类型的故事创作工具。 ##### 相关工作 许多研究人员已经探索了具身对话代理在讲故事中的应用,开发了各种创作工具,使非程序员能够创建故事或讲故事系统。例如: - **SAGE 系统**:Umaschi 和 Cassell 开发的 SAGE 系统用于从儿童那里引出故事,系统界面允许儿童使用分支对话表示法创作故事,交互式故事由一个对话兔子角色讲述。 - **StoryMat 系统**:Cassell 和 Ryokai 开发的 StoryMat 系统通过物理位置提示、音频提示和语音记录等方式,从学龄前儿童那里引出故事。 - **Wide Ruled 系统**:Skorupski 和 Mateas 开发的 Wide Ruled 系统使非程序员能够创建基于 AI 计划驱动的交互式讲故事系统。 - **Comic Chat**:基于头像的 CMC 系统通常为用户提供对其头像的言语和非言语行为的一定控制,例如 Comic Chat 允许用户使用漫画条隐喻进行在线交流,并可以操纵角色的非言语行为,如情绪状态。 ##### 初始设计研究 为了确定最终用户对具身对话代理讲述他们故事的控制程度和类型的需求,研究团队进行了一项实验,比较了五种不同版本的故事创作和重述工具。 - **工具类型**: 1. **TEXT**:作者在文本编辑框中输入故事,故事仅以文本形式显示,作为基线控制条件。 2. **AGENT**:作者在文本编辑框中输入故事,由具身对话代理“Gladys”讲述,非言语行为(如扬眉、点头、眼神移动、姿势改变)使用 BEAT 自动生成,韵律由文本到语音引擎的默认规则生成,代理始终保持中性面部表情。 3. **FACE**:与 AGENT 类似,但作者可以指定在讲述故事的不同部分时使用的替代面部表情(除了中性表情外,还有快乐和悲伤/担忧的表情)。 4
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人工智能和大数据领域有超过10年的工作经验,拥有深厚的技术功底,曾先后就职于多家知名科技公司。职业生涯中,曾担任人工智能工程师和数据科学家,负责开发和优化各种人工智能和大数据应用。在人工智能算法和技术,包括机器学习、深度学习、自然语言处理等领域有一定的研究
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