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基于AI的医学聊天机器人疾病模型
摘要 - 在医疗保健领域，人工智能（AI）和自然语言处理（NLP）技术的整合显着提高了医疗援助的可及性和效率。本研究介绍了一种新型医学聊天机器人的发展，旨在简化疾病鉴定和分类的过程。聊天机器人利用JSON格式提供的疾病信息，采用先进的NLP技术来有效地理解用户查询。通过实施长的短期记忆（LSTM）分类器，该系统将输入数据分为相关疾病类别，具有很高的准确性和可靠性。该方法包括几个关键阶段。最初，将包含疾病细节的JSON输入进行解析和预处理以提取相关特征并确保数据质量。随后，使用NLP算法来解释用户输入，从而促进用户和聊天机器人之间的无缝交互。LSTM分类器在全面的疾病模式数据集中培训，有效地对输入信息进行了分类，从而可以快速准确地诊断。此外，研究通过合并用于直观相互作用的平板电脑接口来解决用户界面方面。此接口是一个用户友好的平台，用于输入查询并从聊天机器人那里接收信息丰富的响应。系统的设计优先考虑可访问性和用户体验，以确保具有不同技术水平的个人可以从其功能中受益。通过全面的测试程序（包括绩效评估和用户反馈分析）评估了开发的医疗聊天机器人的功效。结果证明了系统准确识别和分类疾病的能力，从而增强了医学诊断和决策过程。
开发一种生成AI驱动的聊天机器人用于分析Maude数据库
摘要。本文提供了一个聊天机器人，简化了与Maude数据库中与医疗设备相关的不良事件的开放记录。聊天机器人由生成AI技术提供动力，启用计数和搜索查询。聊天机器人使用OpenFDA API和GPT-4模型来解释用户的自然语言查询，生成适当的API调用并汇总不良事件报告。聊天机器人还提供了一个可下载的链接指向原始报告。该模型在生成准确的API调用方面的性能通过训练并改进了几乎没有查询 - url对的示例。此外，通过人类专家评级评估了基于内容的摘要的质量。这项倡议是使患者安全数据可访问，可复制且易于管理的重要一步。
使用Amazon的医疗保健相关提示的RAG聊天机器人...
自然语言处理（NLP）用于大语言模型（LLM）的抽象应用继续随着域生成AI（Genai）的技术进步而继续发展。数据的巨大爆炸，可扩展的计算能力和机器学习创新的可用性，LLM，都导致生成AI（Genai）变得越来越流行。基本模型LLM涉及的主要挑战是它们幻觉的趋势。LLMS中的幻觉是指不一致的不一致的输出，有时是不正确的信息或响应。这是因为大多数LLM经过大量通用数据训练，并且必须使用特定于域和外部数据来增强用于Genai任务，例如聊天机器人，问答，摘要和文本生成。为了应对幻觉的挑战，本研究将以PDF文件的形式利用特定领域的医疗保健数据以及FM来创建检索增强生成（RAG）Chatbot。本研究利用了亚马逊基岩的基础基础模型，Llama 2。我们的特定领域的医疗保健数据来自相关和可靠的来源。使用Python开发了RAG聊天机器人，并使用Rouge和Meteor，评估自动生成的文本评估指标对响应进行了评估。评估是基于三种情况：响应小于250个字符，超过250个字符以及来自多个LLM的响应。关键字 - LLM，亚马逊基岩，Genai，基础模型，Llama2，幻觉。我们的发现提供了有力的证据，表明具有特定数据的基础模型（FMS）可以提高模型在为患者提供可靠的医学知识时的质量。
利用人工智能和深度的智能聊天机器人系统
将建立一组预定义的对话来模仿两个人之间的传统对话。现代聊天机器人更加复杂，具有语言处理功能，可以从用户输入中学习。它们将访问 API 以向用户提供新闻、天气、时间等信息。它们甚至将完全通过聊天机器人界面处理订单和进行预订。人们经常交替使用聊天机器人、虚拟个人助理、自动化和人工智能等术语。但是，人工智能聊天机器人和普通聊天机器人之间存在一个关键区别——要知道人工智能和自动化之间的区别。 Drift 的聊天机器人遵循预先设定的规则。换句话说，他们坚持脚本，以便销售和营销团队可以回答向客户销售所需的相同问题。如果您记住我们的剧本，您将了解这个过程是如何工作的。用户通过选择他们希望建立的对话类型来开始机器人构建过程。基于规则的聊天机器人并非被编程为对语言变化作出回应，而是需要一个结构化的对话，通过将用户输入与编程答案相匹配来回答特定问题。人工智能聊天机器人被指示或多或少独立工作，采用称为自然语言处理 (NLP) 的过程与人工智能相结合，因此人类数据的注释。人工智能聊天机器人随着时间的推移变得越来越聪明。2. 目标：本文的主要目标是形成一个基于 AIML 的智能聊天机器人，它可以允许一个人
梅林项目：马来西亚学生接受人工智能聊天机器人
COVID-19 疫情加速了高等教育机构的教育格局，这些机构主要以面对面授课为主。在马来西亚，许多大学将课程转换为在线课程，以应对疫情期间在家工作的挑战，使用网络技术和混合学习方法。但是，在确保学生的注意力和保留率得到维持以及在线学习时为他们提供足够的支持和支架方面存在挑战。因此，开展了 MERLIN 项目，以开发虚拟学习助手，为在线课程之外的学生提供在线支持。该项目使用具有自然语言处理 (NLP) 功能的人工智能 (AI) 技术开发了一个聊天机器人，模拟聊天机器人与学生之间的类似人类的对话。学习环境中的内容是媒体丰富的，并映射到 Mayer 的 12 条多媒体学习原则。收集了 102 名学生的数据，以了解他们的看法和反馈。结果表明，学生发现聊天机器人有助于他们的学习过程，并提高了他们对课程材料的理解。提出了一个使用人工智能聊天机器人作为学习助手的概念学习框架，以改善学生在新常态下的在线学习体验。
使用 lex 和 AWS 的对话式 AI 聊天机器人
印度卡纳塔克邦班加罗尔 Jayanagar 贾那大学计算机科学与 IT 学院 摘要 基于人工智能的治疗应用。因此，远程医疗将迅速彻底地将面对面护理转变为患者的远程咨询。因此，它开发了一个基于自然语言处理 (NLP) 的多语言对话机器人，为慢性病患者提供免费的初级医疗保健教育、信息和建议。这项研究介绍了一种新颖的计算机应用程序，充当个人虚拟医生，经过精心设计和广泛训练，可以像人类一样与患者互动。该应用程序与无服务器架构相关，它通过提供预防措施、家庭疗法、互动咨询会议、医疗保健提示和症状来汇总医生的服务，涵盖印度农村最流行的疾病。本文提出了一种用于在印度提供远程医疗的对话机器人，以增加患者获得医疗知识的机会，并利用人工智能来弥合人类医疗服务提供者的供需差距。这种人工智能应用减少了获得医疗设施的障碍，并实现了远程智能咨询，从而可以及时获得护理和优质治疗，从而有效地帮助社会。
AI聊天机器人由人工智能提供的患者护理
摘要：人工智能（AI）改变了患者与医疗保健系统互动并经验护理的方式。该项目是实施AI聊天机器人，以帮助从头到尾进行更直接和个性化的患者护理。它使用自然语言处理（NLP）来理解和回答患者对症状，医学使用，预约时间表以及与健康相关的问题的各种主题的问题，由聊天机器人提出的聊天机器人将使用机器学习算法来连续学习用户互动，这意味着从根本上可以改善其准确性和相关性。该系统易于使用，确保具有不同技术技能的患者可以使用它。聊天机器人也是一种分类工具，它可以标记需要紧急医疗护理的患者，并尽快将他们与医生联系起来。健康替代了解决方案，并弥合了患者与医疗保健提供者之间的差距，减少医务人员和应用程序参与度的工作量提供了良好的患者。通过彻底的测试和验证，聊天机器人提出了提高医疗保健效率，自我管理和最终结果的潜力。这些结果强调了AI聊天机器人的最新进展如何改变患者与现代医疗保健的互动方式，并支持新的综合护理策略。关键字：AI聊天机器人，患者护理，NLP，机器学习算法，症状分析，药物查询，预约时间表，分类工具，医疗保健效率，自我管理，自我管理，综合护理策略，用户互动学习以及减少医务人员的工作量。1。引言人工智能（AI）已成为医疗保健部门的变革力量，提供创新的解决方案，以增强患者护理，简化行政流程和支持临床决策。AI在医疗保健中最有希望的应用之一是智能聊天机器人的发展，这使患者与医疗保健提供者之间无缝沟通。随着远程医疗和数字健康平台的兴起，AI驱动的聊天机器人可以彻底改变患者体验，在症状分析，药物询问和预约时间表等领域提供即时，个性化的帮助。向AI驱动的患者护理的这种转变对于解决对医疗服务的日益增长的需求以及减轻过度劳累的医疗专业人员的负担至关重要。将自然语言处理（NLP）集成到聊天机器人系统中已大大改善
人工智能聊天机器人交互中的归属感、隐私问题和自我披露
本文试图研究是什么促使个人在与人工智能 (AI) 聊天机器人互动的背景下进行自我披露，以及这种互动的结果会是什么，特别是当个人认为他们是在与人类或人工智能互动时，在自我披露、社交存在感和亲密度方面是否存在差异。此外，假设用户的“归属感 (NTB)”性格特征会在聊天机器人互动的性质和评估方面带来有意义的差异。为此，采用了 2（感知的人性：人工智能聊天机器人或人类）x 2（NTB：高、低）x 2（隐私问题：高、低）受试者间实验设计（N=646）。结果显示，感知的人性在自我披露、社交存在感和亲密度方面没有显著影响：无论参与者认为与人工智能还是人类交流，他们体验到的互动都相似。该研究还解释了 NTB 如何影响个人与人工智能的互动。未发现隐私问题有显著的调节作用。根据人工智能代理服务的近期发展，讨论了这些结果的含义。
ai模仿和人类尊严：聊天机器人用作违反自尊的
本文调查了人类与AI驱动的聊天机器人的互动如何冒犯人的尊严。当前的聊天机器人，由大语言模型（LLM）驱动，模仿人类语言行为，但缺乏真正的人际际尊重所必需的道德和理性能力。人类倾向于拟人化聊天机器人 - 的确，聊天机器人似乎是故意设计的，以引起这种反应。结果，人类对聊天机器人的行为类似于道德药物之间互动的典型行为。借鉴了尊严的二人关系说明，我们认为以这种方式与聊天机器人进行交互与用户的挖掘不兼容。我们表明，由于第二个人的尊重是基于对二个人道德权威的相互认可，因此鉴于缺乏互惠性，以传达第二个人的尊重的方式行事以道德上有问题。因此，这种聊天机器人的互动等于微妙但有明显的侵犯自尊的行为 - 我们有责任表现出自己的尊严。我们通过讨论四个实际的聊天机器人用例（信息检索，客户服务，咨询和陪伴）来说明这一点，并提出，与聊天机器人进行这种互动的社会压力越来越多，迄今对人类尊严的威胁不足。