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智能手机和手表不仅有助于收集用户数据（可穿戴设备可以在用户环境中检测传感器数据），还能帮助用户实现个人健康目标。例如，它们可以向用户传达与健康相关的信息（例如，移动通知）。因此，说服技术可以情境化：它们可以在通知被关注且不会被忽略的可能性更高的环境中发布。这是朝着广泛可用的医疗决策支持系统迈出的一步，通过多模式界面提供健康干预。我们试图通过说服的方法是引导人们朝着某些方向发展：全神贯注并掌握完整的信息以实现自我控制，例如，通过智能手机通知、增强现实眼镜或机器人伴侣。这种方法假设用户的选择不会被阻止、隔离或增加负担。两种不同的选择架构方法是相关的：第一种是由 Thaler 和 Sunstein 2009 提出的，其关键主张是，真实的人会系统地犯错误，人们经常会犯错误，而这些错误是普遍存在的偏见、启发式和谬误的结果。例如，当人们根据一个例子被想起的难易程度来预测事件发生的频率时；或者当人们很可能继续采取一种行动，因为它是传统上所追求的行动，即使这种行动可能显然
医疗保健系统的说服性人工智能技术
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