論文の概要: Looking into the Future of Health-Care Services: Can Life-Like Agents Change the Future of Health-Care Services?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00495v1
- Date: Sat, 01 Feb 2025 17:11:49 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-05 15:05:10.948982
- Title: Looking into the Future of Health-Care Services: Can Life-Like Agents Change the Future of Health-Care Services?
- Title(参考訳): 医療サービスの未来を考える:ライフライクなエージェントは医療サービスの未来を変えることができるか?
- Authors: Mohammad Saleh Torkestani, Robert Davis, Abdolhossein Sarrafzadeh,
- Abstract要約: 調査によると、情報検索者の40%未満は、オンライン情報によって健康に関する決定が下されたことを示唆している。
基本的なコンピュータスキル、インタラクションの欠如、ほとんどの検索エンジンと社会問題で対面する顔のない複数のWebサイトを検索すると、私たちは前述の問題を克服する特殊なライフライクなエージェントを開発しました。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License:
- Abstract: Time constraints on doctor patient interaction and restricted access to specialists under the managed care system led to increasingly referring to computers as a medical information source and a self-health-care management tool. However, research show that less than 40% of information seekers indicated that online information helped them to make a decision about their health. Searching multiple web sites that need basic computer skills, lack of interaction and no face to face interaction in most search engines and some social issues, led us to develop a specialized life-like agent that would overcome mentioned problems.
- Abstract(参考訳): 医師との相互作用の時間的制約と、管理されたケアシステムの下での専門医へのアクセス制限により、コンピュータを医療情報ソースとセルフヘルス管理ツールとして、ますます言及するようになった。
しかし、調査の結果、オンライン情報提供者の40%未満は、オンライン情報が彼らの健康に関する決定に役立ったことを示唆している。
基礎的なコンピュータスキル、インタラクションの欠如、ほとんどの検索エンジンにおける対面インタラクションの欠如、社会問題などを必要とする複数のWebサイトを検索することで、私たちは、前述の問題を克服する特殊なライフライクなエージェントを開発することができた。
関連論文リスト
- A Study on Internet of Things in Women and Children Healthcare [0.0]
IoT(Internet of Things)は、患者のデータを絶え間なく収集する機能を持つ。
医師は、合併症を避けるために患者を早期に診断することができ、必要に応じてさらなる修正を提案することができる。
本稿では,女性や子どもの医療分野におけるIoTに関するいくつかの方法,実践,プロトタイプについて述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-14T17:34:00Z) - Yes, this is what I was looking for! Towards Multi-modal Medical
Consultation Concern Summary Generation [46.42604861624895]
マルチモーダル・メディカル・コンシューム・サマリ・ジェネレーションの新しい課題を提案する。
患者のジェスチャーや表情などの非言語的手がかりは、患者の懸念を正確に識別するのに役立つ。
マルチモーダル・メディカル・コンシューム・サマリー・ジェネレーション・コーパスを構築。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-10T12:56:47Z) - Voice-Based Conversational Agents and Knowledge Graphs for Improving
News Search in Assisted Living [4.492444446637856]
生活支援のための知識グラフと会話エージェントを組み合わせた革新的なソリューションを提案する。
グラフデータベースを利用してセマンティックなニュースデータを構築することで、ケア依存者が関連するニュースを簡単に発見し、パーソナライズされたレコメンデーションを提供するのに役立つ。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-24T21:49:27Z) - Multi-task Learning for Personal Health Mention Detection on Social
Media [70.23889100356091]
本研究では、マルチタスク学習フレームワークを用いて、利用可能な注釈付きデータを活用し、メインタスクのパフォーマンスを向上させる。
我々は、感情検出を補助タスクとして利用することで、感情情報を対象タスクに組み込むことに重点を置いている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-12-09T23:49:00Z) - Semantic Web in Healthcare: A Systematic Literature Review of
Application, Research Gap, and Future Research Avenues [0.0]
この体系的な文献レビューは、医療システムにおけるセマンティックウェブの過去の知見を評価し、批判することを目的としている。
65の論文を見て、eサービス、病気、情報管理、フロンティア技術、規制条件の5つのテーマを思いついた。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-19T23:41:45Z) - What Do End-Users Really Want? Investigation of Human-Centered XAI for
Mobile Health Apps [69.53730499849023]
説明可能なAI(XAI)を評価するために,ユーザ中心のペルソナ概念を提案する。
分析の結果,ユーザの人口統計や性格,説明のタイプ,影響説明の嗜好が示された。
私たちの洞察は、対話的で人間中心のXAIを実践的な応用に近づけます。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-07T12:51:27Z) - Mental Illness Classification on Social Media Texts using Deep Learning
and Transfer Learning [55.653944436488786]
世界保健機関(WHO)によると、約4億5000万人が影響を受ける。
うつ病、不安症、双極性障害、ADHD、PTSDなどの精神疾患。
本研究では、Redditプラットフォーム上の非構造化ユーザデータを分析し、うつ病、不安、双極性障害、ADHD、PTSDの5つの一般的な精神疾患を分類する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-03T11:33:52Z) - Medical Visual Question Answering: A Survey [55.53205317089564]
VQA(Medicical Visual Question Answering)は、医療用人工知能と一般的なVQA課題の組み合わせである。
医療用VQAシステムは,医療用画像と自然言語による臨床的に関連性のある質問を前提として,妥当かつ説得力のある回答を予測することが期待されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-11-19T05:55:15Z) - Digital Twins, Internet of Things and Mobile Medicine: a Review of
Current Platforms to Support Smart Healthcare [0.0]
スマートヘルスケア」は、現代医療が直面する急激な問題を解決するための多くのアプローチを提供する。
本稿では,現代医療の主な課題を概観し,デジタル双生児,モノのインターネット,モバイル医療の領域における既存のアプローチと技術を分析する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-22T13:01:39Z) - Retrieving and ranking short medical questions with two stages neural
matching model [3.8020157990268206]
インターネットユーザーの80%が、オンライン上で健康に関する質問をしている。
医学分野における代表的な質問や回答は、医療データマイニングに有用な原資料である。
問合せレベルの医療質問のセマンティックマッチングのための新しい2段階フレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-11-16T07:00:35Z) - Assessing the Severity of Health States based on Social Media Posts [62.52087340582502]
ユーザの健康状態の重症度を評価するために,テキストコンテンツとコンテキスト情報の両方をモデル化する多視点学習フレームワークを提案する。
多様なNLUビューは、ユーザの健康を評価するために、タスクと個々の疾患の両方に効果を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-09-21T03:45:14Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。