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摘要 — 人工智能 (AI) 在社会中发挥着重要作用,包括如何做出至关重要、往往改变生活的决定。因此,近年来,人们对可解释人工智能 (XAI) 的兴趣日益浓厚,它是一种揭示通常被描述为黑匣子中的流程和操作的手段,黑匣子是一个通常不透明的系统,其决策难以被最终用户理解。本文介绍了一个有 20 名参与者(计算机科学和平面设计专业学生)参加的设计思维研讨会的结果,我们试图调查用户在与 AI 系统交互时的心理模型。参与者使用两个角色,被要求同情 AI 驱动的招聘系统的两个最终用户,识别用户体验中的痛点并构思这些痛点的可能解决方案。这些任务用于探索用户对 AI 系统的理解、AI 系统的可理解性以及如何向最终用户解释这些系统的内部工作原理。我们发现,视觉反馈、分析和比较、特征突出显示以及事实、反事实和主要推理解释可用于改善用户对人工智能系统的心理模型。
Periyaswamy Jayaseeli 1 、GK Scindia 2 、Jeyaraj Jeyakhar 3 、S. Ramya Malini 4 1 印度泰米尔纳德邦韦洛尔医学院附属医院物理医学与康复系助理教授。 2 印度泰米尔纳德邦马杜赖医学院物理医学与康复系助理教授。 3 印度泰米尔纳德邦 Pudukottai 医学院物理医学与康复系助理教授。 4 印度泰米尔纳德邦卡鲁尔医学院暨医院物理医学与康复系助理教授。 摘要背景:颈部疼痛是一个常见问题,年发病率约为 15%。颈痛是颈部疼痛的另一个名称。学生长时间阅读、写作和使用电脑工作,使他们成为颈部疼痛的高危人群。本研究旨在调查肌肉能量技术和麦肯基锻炼对患有机械性颈痛的学生的影响。材料和方法:这种准实验研究设计包括政府韦洛尔医学院和医院的 30 名患者,为期一年。A 组接受肌肉能量技术,B 组接受麦肯基锻炼,C 组接受静态拉伸。训练六周后进行后测测量。治疗时间为每次 15-20 分钟,每周 3 次,持续 6 周。结果:三组之间的 VAS 和 NDI 评分有显著差异(p<0.05)。后测平均值显示所有三组均有所改善,肌肉能量技术组的改善更大。A 组的 VAS 和 NDI 值低于其他两组。结论:我们的研究表明,这三种治疗方法可有效减轻疼痛和残疾。然而,肌肉能量技术在减轻机械性颈痛患者的疼痛和残疾方面表现出更好的效果。
一般不良事件 n = 1,315 n = 1,312 n = 1,309 n = 1,305 n =2,252 n = 2,264 肌痛 56.9 15.2 49.0 11.2 35.1 9.9 3 级肌痛 e 8.9 0.9 5.3 0.8 2.8 0.4 疲劳 57.0 19.8 45.7 16.8 36.6 14.4 3 级疲劳 e 8.5 1.8 5.0 0.8 3.5 0.8 头痛 50.6 21.6 39.6 15.6 29.0 11.8 3 级头痛 e 6.0 1.7 3.7 0.2 1.5 0.4 寒战 35.8 7.4 30.3 5.7 19.5 4.9 寒战,3 级 e 6.8 0.2 4.5 0.3 2.2 0.3 发烧 27.8 3.0 23.9 3.4 14.3 2.7 发烧,3 级 f 0.4 0.2 0.5 0.2 0.1 0.1 GI g 24.3 10.7 16.7 8.7 13.5 7.6 GI,3 级 e 2.1 0.7 0.9 0.6 1.2 0.4 为了确保安全性,总疫苗接种队列包括所有至少接种 1 剂记录剂量的受试者(n)。a 7 天包括接种疫苗当天和随后的 6 天。 b 50 至 59 岁和 60 至 69 岁受试者的数据基于 ZOE -50。70 岁及以上受试者的数据基于 ZOE-50 和 ZOE-70 的汇总数据。c 安慰剂是盐水溶液。d 3 级疼痛:定义为静息时明显疼痛;妨碍正常日常活动。e 3 级肌痛、疲劳、头痛、发抖、胃肠道:定义为妨碍正常活动。f 发烧定义为口服、腋窝或鼓膜途径≥37.5°C,或直肠途径≥38°C;3 级发烧定义为>39.0°C g GI = 胃肠道症状,包括恶心、呕吐、腹泻和/或腹痛。
树立榜样,实现你希望看到的改变。如果每个人都把患者或公民放在第一位,那么就会产生巨大的累积效应。除此之外,我总是强调倾听患者心声的重要性。如果我们要解决阻碍因素和痛点,了解他们的实际体验至关重要。我们在每次会议上的口头禅都是“患者在哪里?”。如果你牢牢记住这一点,并围绕生活经验建立证据基础,你将能够制定优先改进计划。”
通过 2014 年开展的国家药房格局研究,发现了各种痛点、挑战和机遇,这促使卫生部首席药剂师办公室在 2015 年构思和制定了国家药房战略 (NPS)。NPS 是一项为期 10 年的计划,与卫生部的关键战略医疗保健转变密切相关,即从医院到社区、从质量到价值以及从医疗保健到健康。