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小編發(fā)現(xiàn)不少朋友對(duì)于 Google助手在藥物支持方面位居人工智能驅(qū)動(dòng)設(shè)備榜首 這方面的信息都比較感興趣,小編就針對(duì) Google助手在藥物支持方面位居人工智能驅(qū)動(dòng)設(shè)備榜首 整理了一些相關(guān)方面的信息 在這里分享給大家。
越來越多的成年人正在使用由AI驅(qū)動(dòng)的語音助手設(shè)備來幫助進(jìn)行藥物管理,但并非所有設(shè)備都是相同的。根據(jù)《自然》雜志上發(fā)表的新研究報(bào)告,谷歌助手的表現(xiàn)超過了同行,包括亞馬遜的Alexa和蘋果的Siri語音助手。
來自生命科學(xué)的獨(dú)立,全方位服務(wù)營銷和商業(yè)化機(jī)構(gòu)Klick Health的研究人員使用46位參與者的語音,研究了三種語音助手設(shè)備的理解。
這項(xiàng)研究強(qiáng)調(diào)了在估計(jì)有46%的人使用語音助手時(shí),該技術(shù)在醫(yī)療保健目標(biāo)方面的效果如何。這些界面也越來越多地用于收集健康信息,這些信息可能對(duì)家中的患者有幫助,但也存在一些建議不正確或不一致的風(fēng)險(xiǎn)。過去的研究表明,患者不能依靠語音助手來獲得醫(yī)療建議和良好的信息。
問題的一部分是語音助手在詢問藥物時(shí)可能無法識(shí)別其他人的語音。
“如果語音助手在被問到各種藥物時(shí)最初不能識(shí)別不同人的講話,那么設(shè)備隨后的任何響應(yīng)都將不可避免地是不準(zhǔn)確的,” Klick行為科學(xué)家,該研究的合著者Adam Palanica博士等人。 。寫道。
因此,研究人員著手確定設(shè)備-Alexa,Google Assistant或Siri-如何理解全美分配最多的50種藥物中的非專利藥和品牌藥。前50大藥物約占總配藥量的40%,2016年約18億次配藥。
這項(xiàng)研究顯示,Google助手的效果最佳,品牌藥物的理解準(zhǔn)確度為91.8%,非專利藥物名稱的理解準(zhǔn)確度為84.3%。通用品牌的準(zhǔn)確性甚至高于完全正確的參與者發(fā)音的數(shù)量––55.6%。
Siri的表現(xiàn)差得多,品牌名稱準(zhǔn)確度為58.5%,通用名稱準(zhǔn)確度為51.2%。此外,與各種口音類型相比,Google助手的準(zhǔn)確度差異不大,而理解率的差異為8%至11%。
Alexa的理解能力最差,但響應(yīng)時(shí)間最短。
研究人員推測(cè),谷歌的準(zhǔn)確性可能在于它能夠過濾語音以提高理解能力,而不是語音助手。
“導(dǎo)致這種結(jié)果的一個(gè)潛在原因是,與Siri或Alexa相比,Google在收聽特定查詢時(shí)似乎可以更好地編輯語音。也就是說,Google會(huì)追溯編輯文本,以消除參與者語音記錄中的口吃和任何不必要的“' , '和' um '等”,Palanica及其同事寫道。
相比之下,Siri和Alexa似乎保留了這些詞,這會(huì)造成誤解。
這些發(fā)現(xiàn)凸顯了語音助手中理解語音的廣泛重要性,特別是隨著AI系統(tǒng)繼續(xù)用于醫(yī)療保健用途。
“如果AI系統(tǒng)無法首先識(shí)別用戶的語音,那么它將在嘗試執(zhí)行的其他所有后續(xù)任務(wù)中失敗,” Palanica等人。說過。
“數(shù)字語音助手正在成為收集健康信息的流行工具,因此缺乏理解力使他們面臨提供不良,前后不一致以及潛在危險(xiǎn)建議的風(fēng)險(xiǎn),” Klick Labs副總裁兼研究合著者Yan Fossat說。在一份聲明中。“我們對(duì)研究的某些理解率感到鼓舞,但需要做更多的工作來確保人們的健康和安全。”
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