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革新电子医疗：人工智能混合聊天机器人在医疗保健解决方案中的变革作用
引言：人工智能 (AI) 与医疗保健的融合，尤其是通过混合聊天机器人，正在重塑行业，提升服务交付、患者参与度和临床疗效。这些聊天机器人将人工智能与人工输入相结合，在诊断、慢性病管理和心理健康支持等领域提供智能、个性化的互动。然而，在信任、数据安全、系统集成和用户体验方面仍然存在差距，阻碍了其广泛应用。关键挑战包括患者出于对数据隐私和医疗建议准确性的担忧而不愿信任人工智能，以及将聊天机器人融入现有医疗保健基础设施的困难。本综述旨在评估混合人工智能聊天机器人在改善医疗保健疗效、降低成本和增强患者参与度方面的有效性，同时识别其应用障碍，例如文化适应性和信任问题。本综述的创新之处在于它全面探讨了技术进步以及影响聊天机器人接受度的社会情感因素。
聊天机器人技术与客户体验及满意度关系研究
本文深入探讨了聊天机器人作为提升客户体验的关键推动者所发挥的关键作用。聊天机器人被视为快速便捷的协助提供者，被认为是客户互动转型的主要贡献者。它们的影响体现在实时信息传递、交易操作的执行以及常见问题的有效解决上。本文讨论的核心问题是：“客户服务聊天机器人如何影响用户体验和满意度？”主要目标是通过对现有文献进行深入评估并仔细研究影响聊天机器人采用和使用的各种因素，为理解这一新兴现象做出重大贡献。所采用的研究方法依赖于全面的文献综述，包括对 21 篇专门挑选的文章进行批判性分析，以确定它们与研究领域的相关性。这种方法可以涵盖各种观点，并提供当前趋势的全景视图。本文提出的一致结果强调，聊天机器人对客户体验产生了重大的积极影响。强调了它们提供快速和个性化帮助的能力，以及它们对减少人为错误的重大贡献。因此，聊天机器人被认为是优化客户旅程和提高整体满意度的宝贵工具。总之，本文提倡在旅游行业精心设计聊天机器人。这种设计应该以深入了解特定客户需求以及聊天机器人如何有效地补充人机交互为中心。通过明智地实施聊天机器人，企业可以致力于在旅游业提供全面、一致和有益的客户体验。关键词：人工智能、聊天机器人技术、客户体验、客户满意度、客户服务。分类 JEL：M 31 论文类型：理论研究
在线基于聊天机器人的票务系统
摘要。基于在线聊天机器人的票务系统旨在增强用户体验，并简化为各种活动，服务和旅行预订门票的过程。传统的票务系统通常涉及冗长的过程，从而导致用户挫败感和效率低下。此系统利用高级聊天机器人技术提供对话界面，使用户可以与票务平台无缝交互。系统的核心功能包括实时票务预订，活动查询，付款处理以及通过自然语言接口对用户查询的支持。通过利用机器学习算法和自然语言处理，聊天机器人有能力了解用户意图并提供个性化响应，从而促进用户友好的互动。本文讨论了系统的设计和实现，突出显示了其架构，用户界面以及与付款网关和数据库的后端集成。进行了一系列可用性测试和案例研究，以评估该系统在现实情况下的有效性，与传统方法相比，衡量用户满意度和效率提高。调查结果表明，基于在线聊天机器人的票务系统大大减少了购买票购买所需的时间，同时增强了用户的参与度和满意度。这项研究为票务行业的AI驱动解决方案的不断发展而做出了贡献，展示了自动化的潜力，以提高运营效率和客户体验
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
聊天机器人研究综合文献计量文献综述：趋势，框架和新兴应用
摘要 - 本研究旨在通过研究各个领域的关键趋势，框架和有影响力的应用来对聊天机器人研究进行全面的文献计量文献综述。它试图绘制聊天机器人技术的演变，确定有影响力的作品，并分析研究重点如何随着时间的流逝而变化，尤其是向AI-wired驱动的聊天机器人框架转移。从Scopus数据库中编辑了扩展的数据集，并使用N-Gram参考分析，网络映射和时间趋势可视化进行了文献计量分析。使用Biblioshiny的R Studio进行了分析，允许识别主题群集，以及在Chatbot研究中从基于规则的基于规则的检索到高级检索和生成语言模型范式的发展。聊天机器人研究从2020年到2024年都显着增长，出版物的数量不断增加，全球合作的增加，由美国，中国和新兴地区（例如东南亚）贡献。主题分析强调了从基础AI和NLP技术转变为精神健康聊天机器人和电子商务系统等专业应用程序，强调了实用和以用户为中心的解决方案。聊天机器人体系结构（包括生成AI）的进步已证明了该领域的跨学科性质和轨迹，对复杂的，上下文感知的对话系统。该分析主要使用了Scopus的数据，这可能会限制包括研究的广度。鼓励未来的研究集成来自其他来源的数据，例如科学（WOS）和PubMed，以对该领域有更全面的了解。
聊天机器人繁殖新植物品种
越来越多的大学实验室，初创企业和技术巨头（例如Meta，Google和Microsoft）正在为生物技术和基因工程创造生成人工智能（AI）工具。他们采用了聊天机器人或诸如dall-e的图像发生器等聊天机器人中使用的扩散和大型语言模型的AI体系结构，并用蛋白质和基因组序列训练它们的“语言”。这导致工具正在从根本上改变遗传工程用来干预生物的遗传物质的方式。配备了改进的描述性功能，新的AI模型使模拟基因工程对计算机的影响成为可能。由于它们的生成能力，AI模型甚至可以设计功能性DNA和RNA序列以及蛋白质，并且该进化尚未产生，并且在技术术语中尚未产生“新到自然”。
当聊天机器人培育出新品种时
大学实验室、初创企业和 Meta、谷歌和微软等科技巨头正在越来越多地为生物技术和基因工程开发生成人工智能 (AI) 工具。为此，他们采用了聊天机器人（如 ChatGPT）或图像生成器（如 DALL-E）中使用的扩散和大型语言模型的 AI 架构，并使用生物学“语言”——蛋白质和基因组序列对它们进行训练。这创造了显著改变利用基因工程操纵生物体基因组成的方式的工具。新的人工智能模型具有更强大的描述能力，可以模拟计算机上基因工程的效果。凭借其生成能力，人工智能模型甚至可以设计功能性 DNA 和 RNA 序列以及进化尚未产生的蛋白质，用技术术语来说，这些蛋白质是“自然界中新出现的”。
政府面向公共的人工智能（AI）聊天机器人（大语言模型）
此用例构成了很高的风险，尤其是与公众在聊天机器人中输入的信息以及聊天机器人提供的信息有关。Luis应该进行风险评估，并广泛咨询（包括与他的法律团队），以确定聊天机器人是否是该任务的最佳解决方案。如果路易斯继续开发和部署聊天机器人，他将需要非常注意法律和道德考虑，包括访问可能跨越管辖区（即国家/国际）的信息隐私要求。
聊天早期指南专业人士
自COVID-19大流行以来，在27-30个月的儿童健康审查中，报告的发育问题一直有所增加。据报道的最高关注点是语言，语言和传播发展，在多重剥夺的地区（苏格兰公共卫生）中发现了最高水平。
利用AI驱动的聊天机器人为高中生的心理健康支持
摘要 - 本文探讨了AI-power聊天机器人应对高中学生面临的心理健康挑战的潜力。随着青少年焦虑，抑郁和压力的增加，传统的心理健康支持系统通常由于污名化，有限的可及性和资源限制而缺乏。这项研究强调了自然语言处理的进步（NLP）如何使聊天机器人能够提供可扩展的24/7，非判断性支持，适用于个人需求。本文研究了将这些工具集成到学校课程中的策略，包括针对文化和年龄特定环境的定制，与教育者和心理健康专业人员的合作以及解决数据隐私等道德问题。通过对案例研究的分析，发现表明聊天机器人可改善可及性，减少污名并促进早期干预措施，最终增强心理健康成果。结论强调需要采用多学科方法来确保这些工具的成功。它要求教育者，开发人员和心理健康从业人员之间的合作，以最大程度地影响他们在教育环境中的影响。本文强调了AI驱动的聊天机器人在为高中生创造一个无污名的环境方面的变革潜力。索引术语 - AI驱动的聊天机器人，青少年心理健康，自然语言处理，减少污名，早期干预，学校计划，数据隐私，心理健康可及性。