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高等教育中的人工智能聊天机器人 - 在线和数字学习
David Schuff：当然。如果我使用聊天功能生成考试题目，我不会直接将其复制粘贴到考试中，而是会根据我所知道的内容进行验证。我会确保问题有意义。这是一项很好的技能，或者说是学生应该具备的一项非常重要的技能，如果他们从 ChatGPT 获得答案，他们应该能够做到，他们不应该只是听信其言，他们应该根据他们所知道的内容进行三角测量，就像他们用 Google 搜索某些东西或去 StackOverflow 查找某些东西时，他们不应该只相信其表面意思。
chirp聊天机器人用于壁内
董事办公室（OD）尼克·安德拉德（Nick Andrade）| nick.andrade@nih.gov |培训专家，数据科学策略办公室伊夫林·博茨威| botchwaye@od.nih.gov |数据科学策略办公室计划分析师Philip Chiang | chiangpt@od.nih.gov |校内研究办公室布莱恩特·詹（Bryant Jen）办公室专家| jenb2@od.nih.gov |室内研究办公室Nitin Kumar办公室专业经理| kumarn6@od.nih.gov |壁内研究办公室基础设施系统官员Etan Kuperberg | etan.kuperberg@nih.gov |卫生科学政策分析师，校外研究办公室Alison Lin博士| alison.lin@nih.gov |培训，劳动力倡议和社区参与（两次）部门负责人，数据科学办公室策略Steevenson Nelson博士| nelsons2@od.nih.gov |程序总监Rashod Qaim | qaimra@od.nih.gov |机器学习工程师，执行办公室卡洛斯·桑切斯（Carlos Sanchez）| sanchezc3@od.nih.gov |执行办公室的计划官克里斯·索尔兹（Chris Sowards）| chris.sowards@nih.gov |信息系统安全官，信息技术办公室Ylang Tsou | tsouyh@od.nih.gov |壁内研究办公室荣誉荣誉办公室| zhouh5@od.nih.gov |计划官员，执行办公室
基于人工智能的聊天机器人促进健康行为改变：系统评价
背景：基于人工智能 (AI) 的聊天机器人可以提供个性化、引人入胜且按需的健康促进干预措施。目的：本系统评价的目的是评估人工智能聊天机器人促进健康行为改变的可行性、有效性和干预特征。方法：在 7 个书目数据库（PubMed、IEEE Xplore、ACM 数字图书馆、PsycINFO、Web of Science、Embase 和 JMIR 出版物）中全面搜索 1980 年至 2022 年发表的评估人工智能聊天机器人改变行为的可行性或有效性的实证文章。对已确定的文章进行筛选、提取和分析，遵循 PRISMA（系统评价和荟萃分析的首选报告项目）指南。结果：在纳入的 15 项研究中，有几项证明了 AI 聊天机器人在促进健康生活方式（n=6，40%）、戒烟（n=4，27%）、治疗或药物依从性（n=2，13%）和减少药物滥用（n=1，7%）方面具有很高的功效。然而，在可行性、可接受性和可用性方面，结果好坏参半。选定的行为改变理论和专家咨询被用于制定 AI 聊天机器人的行为改变策略，包括目标设定、监控、实时强化或反馈以及按需支持。在聊天机器人平台上收集实时用户聊天机器人交互数据，例如用户偏好和行为表现，以确定提供个性化服务的方式。AI 聊天机器人通过可访问的设备和平台（例如智能手机和 Facebook Messenger）部署，展示了可扩展性的潜力。参与者还报告说，AI 聊天机器人提供了一个非评判性的敏感信息交流空间。然而，由于内部有效性存在中度至高度风险、对人工智能技术的描述不足以及普遍性受限，因此需要谨慎解读报告的结果。结论：人工智能聊天机器人已证明健康行为改变干预措施在大量不同人群中的有效性；然而，未来的研究需要采用强有力的随机对照试验来得出明确的结论。
Intellistatcan：Gen-AI聊天机器人用于获取统计信息
StatCan website GenAI Chat Bot (IntelliStatCan) using Retrieval-Augmented Generation (RAG) Infrastructure • Back-end: Data Analytics as a Service Development Environment + Production • Front-end: Webapp hosted in Kubernetes AI Engine • MS Azure OpenAI Model API service (Model as a service): GPT 3.5 Turbo 16K vs. GPT-4 Omni • Azure AI Search (formerly Cognitive搜索）数据•生产：PDF中的18,000多个网站出版物，英语和法语•每天添加出版物•排除：表格数据和非文本媒体（图形，视频等）技术堆栈 - 请参阅附件A
在开放LLMS上应用检索功能的一代，以支持高血压患者的医疗聊天机器人
抽象疾病管理，特别是对于慢性病或老年人，涉及持续监测，生活方式调整和频繁的医疗互动，需要有效的家庭护理解决方案。为了满足这些需求，聊天机器人技术已成为支持患者自主管理健康的有前途的工具。在这种情况下，聊天机器人必须提供及时，准确的信息和持续的善解人意支持，以维持患者的参与度。此外，数据隐私问题需要避免第三方自然语言处理和发电服务。为了满足这些需求，在本文中，我们建议开发聊天机器人，以支持患者管理慢性病，重点关注高血压。特别是，由于隐私要求，我们使用开源大型语言模型来避免专有系统。鉴于他们的性能基于最先进的指标，我们不竞争第三方服务，因此我们结合了检索增强发电（RAG）技术，建立了一个知识库，并通过医学专业人员的投入来提高模型性能。我们评估了七个开源型号，其中包括两个在医疗领域进行的专门培训。我们的结果表明，抹布可显着提高性能，超过没有抹布的专门医疗域模型。这种方法提供了一种有希望的解决方案，用于独立安全地管理慢性条件。
医疗保健聊天机器人 - AI驱动的医疗保健聊天机器人...
1教授，2名学生，3名学生，4学生1学生1计算机科学与工程系，1帕瓦伊工程学院，印度泰米尔纳德邦Namakkal。摘要：该项目提出了AI驱动的医疗保健聊天机器人，旨在提供个性化的实时医疗支持和主动的健康管理。利用高级自然语言处理（NLP）和深度学习算法，聊天机器人可以有效地解释和响应用户输入，以满足一系列医疗保健需求，包括健康监控，常规检查，远程医疗咨询和保险指南。通过充当虚拟医疗保健助理，该系统旨在弥合用户与基本保健服务之间的差距，从而增强对医疗信息和资源的可访问性。聊天机器人的核心功能包括持续的健康监测，使用户能够跟踪生命体征，症状和生活方式习惯。通过常规评估，该系统评估一般福祉，标记潜在的健康问题，并为适当的行动提供建议。对于远程医疗，它支持与医疗保健专业人员的虚拟咨询，以确保及时获得医疗建议。此外，聊天机器人简化了复杂的保险流程，提供了有关覆盖范围，索赔和报销的分步指南。通过机器学习和连续的用户互动，AI模型随着时间的推移增强了其响应能力和准确性，提供了全面和直观的体验。无论是协助慢性病管理还是预防性护理，聊天机器人都促进了一种积极的健康方法，使个人能够独立管理自己的福祉。该项目旨在使医疗保健访问权力民主化，使所有用户都可以使用高质量的医疗支持，无论其位置或医疗专业水平如何。关键字：医疗保健，医疗保健聊天机器人，自然语言处理（NLP），医学深度学习，实时医疗支持，健康监测，远程医疗咨询，虚拟医疗保健助理，主动健康管理，患者参与，慢性病管理，预防医疗保健，保险指导，重要的签名监测。
使用聊天机器人和人工智能的指南
基于人工智能（AI）的语言模型可能是科学工作，学术研究和研究的非常有用的工具。这可能涉及集思广益并获得感兴趣的主题，科学报告和论文的初始结构以及摘要，校正和表达援助，翻译等。提高澄清，可理解性和科学工作的完整性。但是，使用基于AI的语言模型和聊天机器人需要仔细检查输出文本的逻辑，上下文，事实和来源保真度，因此需要一定水平的用户专业知识来评估AI输出。AI的使用不会从对内容的责任中释放出任何用户，如果AI输出在科学写作中使用。使用AI-AD生成的文本和内容迫使学生完全记录并披露AI对他们的科学工作的贡献（报告，论文等）根据下面的准则。
AI聊天机器人：未来有什么挑战？
AI聊天机器人正在彻底改变数字工具，但它们遇到了相当大的障碍。这项研究调查了聊天机器人开发和利用中的道德，技术和社会学挑战，利用了结合定性分析和定量调查的混合方法方法。主要发现强调了诸如上下文误解，数据隐私漏洞，算法偏见以及诸如误解和操纵之类的道德困境之类的挑战。该研究强调了道德AI框架的必要性，并增强了培训算法以减轻这些危险。限制涵盖了行业特定和地理重点，表明未来的研究应探讨AI Chatbot集成的更广泛的含义和可持续解决方案。
卷积和图像识别聊天机器人
工程和技术，哥伦比特摘要： - 深度学习和自然语言处理（NLP）快速进步使创建可以使用对话式图像识别聊天机器人作为最杰出的复杂应用程序的算法成为可能。这个项目就是通过与NLP的图像识别互动来创建聊天机器人，以在用户与他们想使用自然语言查询的图像之间进行自然对话。该系统不仅使用预训练的卷积神经网络（CNN）进行图像分类和对象检测，还用于引擎和自然语言处理（NLP）模型来理解和处理用户的意图。使用这些满足的技术，聊天机器人可以分析单词的要求并准确地响应人们的要求，例如通过将产品列入单词列表中或摘要图像所遵循的内容。建议的方法本身旨在确保聊天机器人将通过用户反馈扩展。该项目与AI与用户进行对话或其图像在实践中进行交互时，体现了图像识别技术的有效性，从客户支持，教育和交互式媒体的领域，包括OUT实例或高实例允许，并将其包含在数组中。
使用机器学习的医疗聊天机器人
本文介绍了有关医疗领域中聊天机器人的研究。随着健康问题变得越来越普遍，医疗保健部门是当今全球最大的重点领域之一。主要目标是使用医疗行业的聊天机器人概念，以告知消费者有关医生，药物和其他相关主题的信息。此聊天机器人在人工智能，机器学习和自然语言处理方面工作。在聊天机器人中，我们在用户和应用程序之间创建了一个连接，用户可以通过输入健康问题来提出问题，而聊天机器人则使用文本和/或图像进行响应。与聊天机器人有关的专家系统可以根据用户的症状和医生的信息推荐药物。为了开发此模型，我们采用了一种监督的学习方法，利用多转交谈数据集进行培训。通过此聊天机器人，我们可以探索有关不同疾病的方法，并且可以知道其治愈方法。医疗聊天机器人还提供健康提示。这些聊天机器人非常有用，并且可以在人们对医疗领域的意识中提高意识。拟议的聊天机器人正在以更好的准确性工作。使用分类算法有监督的机器学习。已经分析了机器学习算法的疾病预测。随机森林分类器和支持向量机可产生最佳结果。