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AI集成设计中的行为科学
1。引言行为科学在设计上的应用具有深厚的历史根源，可以追溯到19世纪末和20世纪初，当研究人员开始系统地研究人类的行为和认知：Max Wertheimer对视觉感知的开创性研究，对设计有深远的影响，强调了设计的重要性，强调了人们对人们的感知和解释视觉刺激的重要性（Wertheimereri（Wertheimerer）（Werimererer）（werimerererererererererererererererererererererererererererererer erserer ,， 191222），191222）。20世纪中叶对操作条件的见解已经引导了设计思维，尤其是在创建通过加强来激发所需行为的系统，这是Drederding（2012）和Wenker（2022）探讨的概念。唐纳德·布罗德本特（Donald Broadbent）对选择性关注的研究严重影响了强调相关信息的用户界面的发展，从而减少了认知超负荷（Broadbent，1958）。Norman（2013）所阐明的心理模型概念在创建直观且与用户期望保持一致的界面方面至关重要。虽然行为科学原则长期以来一直是指导设计，但人们可能会争辩说，随着AI驱动系统的出现，其相关性有所提高。AI在自主系统中的出现，例如自动驾驶汽车，智能家居和AI驱动的聊天机器人，带来了从运输到医疗保健的行业的范式转变。这些系统旨在用最少的人类输入自主发挥作用，它依靠复杂的算法来决策。在这种情况下，人机相互作用（HMI）迅速发展，在仍然需要人类监督的系统中至关重要（De Fazio等，2022）。AI的整合扩大了了解人类行为设计有效相互作用的需求（Cross＆Ramsey，2021）。例如，研究表明，过度的系统反馈会淹没用户，从而降低了自动化的性能和过度依赖自动化问题，即“户外”问题（Endley＆Kiris，1995）。这种见解已被证明在设计自动驾驶汽车和智能家居中的AI集成界面至关重要（Choi＆Ji，2015; Lee等，2015）。同样，AI聊天机器人和虚拟助手依靠理解用户意图和对话动态，在其中人类语言处理的研究为界面设计提供了信息，并突出了用户倾向以拟人化AI
第11届行为神经病学研讨会
主席神经心理学主管神经心理学高级顾问共同导演记忆中央瑞士中央记忆中央瑞士部门神经放射科Lucerne Cantonal Hospital Lucerne Psychiatry Psychiatry Psychiatry Ag Lucerne Kantonspital
气候变化和行为健康
在2002年至2012年之间使用疾病控制和预防中心（CDC的）行为风险因素监视系统（BRFS）的一项研究发现，平均最高温度大于30°C（86°F）的平均最高温度将精神健康问题的可能性大于10°C至15°C（50°C）（59°F），而59°C的平均平均水平增加了1％。 2018）。如果在美国人口中推断出来，这一数字将转化为30天内报告心理健康问题的200万人。研究发现，温度逐渐变化对心理健康的影响是暴露于卡特里娜飓风所产生的影响的一半（Obradovich等，2018）。Liu等人对文献的荟萃分析。（2021）发现，行为健康相关的发病率和死亡率随温度升高而增加。Thompson等人的荟萃分析。（2023）显示，平均每月温度的每1°C每1°C每1°C的自杀发生率增加1.5％，而在平均每日温度平均温度每1°C的尝试和完成自杀的发生率增加1.7％。
陆军的行为科学-DTIC
研发（R＆D）计划致力于提高其对陆军面临的实际挑战的反应。越来越多地作为陆军在陆军活动和系统中人类组成部分的主要研究中心，陆军研究所继续扩大其行为科学的研究。军事社会学，经济学，人口统计学和政治学在该计划中的作用要比五年前的真实角色更大，并增强了更传统的学科，例如心理衡量，数学，计算机科学和心理学。第7章中列举和概述的五个研发区仍然是应用程序的一般框架：结构和装备力量；伙计力量训练力量；发展力；并保持力量准备。下面讨论的四项努力代表了当前和预计的研发工作，希望这对陆军学说，程序和政策产生积极而持久的影响。
治疗计划 - 行为健康
______________________________________________________________________________/__/____临床医生/凭证的签名日期签名提供者日期我审查了案件和治疗/服务计划。我批准其实施。______________________________________________/__/__患者的签名（如果不到14岁以下）日期
端到端揭示的行为簇
使用头部安装的微型显微镜在体内钙像中实现了几周来自由表现动物的神经种群的跟踪活动。先前的研究着重于从神经元种群中推断行为，但是在内窥镜数据中提取过量荧光的神经元信号具有挑战性。存在分析管道包括利益区域（ROI）识别区域，可能会因假否定性而失去相关信息或从假阳性引入意外偏见。这些方法通常需要进行参数调整的先验知识，并且需要耗时以进行实施。在这里，我们开发了一个端到端解码器，以直接从原始的微观镜面图像预测行为变量。我们的框架几乎不需要用户输入，并且胜过需要ROI提取的现有解码器。我们表明，神经/背景残差带有与行为相关的附加信息。视频分析进一步揭示了残留物与细胞之间的最佳解码窗口和动力学。至关重要的是，显着性图揭示了我们解码器中视频分解的出现，并确定代表不同行为方面的不同集群。一起，我们提出了一个框架，该框架对微观镜面成像的解码行为有效，并可能有助于发现各种成像研究的功能聚类。
神经反馈治疗行为健康障碍
由脑电图仪和计算机记录和处理；同时呈现（“反馈”）给患者，通常以视觉表示（例如，球上下移动以表示快波和慢波活动）或视频游戏的形式呈现。对理想活动的反馈可能包括声音或视觉提示（例如，笑脸）、分数或增加对电脑游戏的控制。不良活动也通过类似的方式被阻止。指导患者使用反馈来调节他们的大脑活动。疗程持续 30 到 60 分钟，最多安排 25 节疗程。治疗师通常会在场促进学习（例如，询问患者似乎成功的策略，鼓励患者尝试不同的策略，直到找到成功的策略）。指导患者在疗程之间在家练习策略。这些仪器几乎可以立即向用户提供“反馈”信息。这些信息的呈现以及思维、情绪和行为的变化，可以支持学习一套导致理想生理变化的技能。随着时间的推移，这种变化可能会持续下去，或者学到的技能可以在不继续使用仪器的情况下应用。BioNeuro 反馈已用于治疗患有焦虑症和创伤后应激障碍的儿童和成人。它通常在门诊环境中进行，通常不作为独立治疗提供，而是与其他疗法（如心理治疗和药物管理）结合使用。针对行为状况的 BioNeuro 反馈通常不符合循证治疗的标准。虽然尚无定论，但使用神经反馈治疗焦虑症主要基于观察历史和病例报告。对神经反馈有最有力的证据。在全国公认的文献中，关于 Neurosound/Biosound 治疗在 Neurofeedback CPT 代码下应用于计费的有效性的科学证据较弱。CABH 不会根据 Neurofeedback CPT 代码授权 Neurosound/Biosound。编码含义本临床政策参考当前程序术语 (CPT ® )。CPT ® 是美国医学协会的注册商标。所有 CPT 代码和说明均受 2017 年美国医学协会版权保护。保留所有权利。CPT 代码和 CPT 说明来自当前手册，此处包含的代码并非包罗万象，仅供参考。本临床政策中引用的代码仅供参考，可能不支持医疗必要性。包含或排除任何代码并不保证覆盖范围。提供商应在提交报销承保服务索赔之前参考最新的专业编码指导来源。
大脑连接组学和行为研究
摘要背景：自闭症谱系障碍 (ASD) 的异质性阻碍了生物标志物的开发，从而推动了亚型划分工作。大多数亚型划分研究将患有 ASD 的个体分为不重叠的 (分类) 亚组。然而，ASD 的持续个体间变异表明需要采用维度方法。方法：采用贝叶斯模型将患有 ASD 的个体的静息状态功能连接 (RSFC) 分解为多个异常 RSFC 模式，即分类亚型，以下称为“因素”。重要的是，该模型允许每个个体以不同程度表达一个或多个因素 (维度亚型划分)。该模型应用于来自两个多站点存储库的 306 名患有 ASD 的个体 (5.2 – 57 岁)。事后分析将因素与症状和人口统计学联系起来。结果：分析得出三个因素，具有可分离的全脑低 RSFC 和高 RSFC 模式。大多数参与者表达了多个（分类）因素，表明个体内存在多种亚型。所有因素都具有涉及默认模式网络的异常 RSFC，但不同因素之间的方向性（RSFC 过低或过高）不同。因素 1 与核心 ASD 症状有关。因素 1 和 2 与不同的合并症症状有关。年龄较大的男性参与者优先表达因素 3。这些因素在控制分析中表现稳健，与智商或头部运动无关。结论：至少存在三个具有可分离的全脑 RSFC 模式、行为和人口统计学特征的 ASD 因素。因素间异质性默认模式网络 RSFC 过低和过高可能解释了先前报告的不一致。这些因素区分了核心 ASD 和合并症症状——这是 ASD 中一个不太受重视的异质性领域。这些因素在不同程度的 ASD 患者中共同表达，从而协调了 ASD 异质性的分类和维度视角。