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沟通是有效医疗保健的核心组成部分，影响着许多患者和医生的结果，但分析和教学都很复杂且具有挑战性。基于人类的编码和审计系统耗时且成本高昂；因此，人们对将人工智能应用于这一主题非常感兴趣，通过使用监督和无监督学习算法的机器学习。在本文中，我们介绍了健康沟通、它对患者和健康专业人员结果的重要性，以及支持这一领域对严格经验数据的需求。然后，我们讨论了历史交互编码系统和在健康环境中应用人工智能 (AI) 自动化此类编码的最新发展。最后，我们讨论了人工智能编码的可靠性和有效性的现有证据、人工智能在沟通训练和审计中的应用，以及该领域的局限性和未来方向。总之，机器学习的最新进展使得准确的文本转录以及对韵律、停顿、能量、语调、情感和沟通风格的分析成为可能。研究已证实机器学习算法具有中等至良好的可靠性，可与人工编码相媲美（或更佳），并已确定沟通变量与患者满意度之间存在一些预期和意外的关联。最后，人们尝试将人工智能应用于沟通技巧培训，以提供审核和反馈，并通过使用虚拟形象。这看起来很有希望提供保密且易于访问的培训，但最好将其用作基于人类的培训的辅助手段。© 2020 由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
使用人工智能分析和教授医疗保健领域的沟通
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