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虚拟现实人机界面为经历听觉言语幻觉的人提供心理治疗:开发和可用性研究
在本文中，我们提出了一个人类- - - - - -人类我们开发的接口，用于治疗有言语幻听的病人。由于系统的可用性是其临床应用的先决条件，我们系统地寻求非患者用户[16]的输入。在混合技能等级的用户中，我们试图确定专业背景和治疗技能对治疗系统使用的影响。
米沙打烙印，斯蒂芬·T·艾格，诺亚Hurlimann，Erich Seifritz，罗伯特·W·萨姆纳，Stefan检查者，Stephane Magnenat
JMIR Serious Games 2021;9(2):e26820
屏幕凝视和对话在医生-病人-计算机交互中的自动分类:计算人种学算法的发展和验证
在分类器和人类使用具有P值的2尾独立t检验对编码器进行评估。表2显示了分类器和人类编码器。分类器的整体准确率略低于编码器(分类器:0.83;人类编码器:0.85);然而，分类器的准确率与分类器的准确率没有显著差异人类编码器(t18=0.6, P= 0.55)。
萨玛Helou，维多利亚Abou-Khalil，里卡多。雅克布奇，Elie elhelou，肯Kiyono
[J] .中国医学信息学报，2013;23(5):551 - 557
人的存在与移动技术对大学生防晒意向影响的实验研究:受试者间研究
的操纵人类出席是通过一个3点问题(1=不同意，2=中立，3=同意)来评估的，这个问题要求参与者在多大程度上同意他们看到了一个人类网站上的图。
Zhaomeng妞妞，大卫·郑，艾略特·J·库布斯，杰罗德·L·斯台普顿
[j] .移动医疗与健康;2019;7(8):e13720
统计分析第一阶段的目标是评估AIA得分与平均水平持平或高于平均水平的程度人类转录者(即听者)。如上所述，3名听者将同一位说话者的句子用正字法抄写下来，他们的数据被浓缩成每个句子的百分比准确度测量，总结了每个句子的单词百分比人类听众正确转录。
吉玛Moya-Gale，斯蒂芬·J·沃尔什，此前Goudarzi
[J] .中国医学信息学报，2010;24(10):563 - 567
众包的时候人类标签与机器学习的输出一致，90%的准确率超过了单独使用任何一种方法。我们的研究提供了关键的经验证据，少量的人类标签和机器学习可以是对健康虚假信息的有效信息反应。错误信息被定义为“不正确或误导性的信息”。
我们收集了与健康相关的文件的难度等级人类注释。我们在AMT (Amazon.com, Inc .， Seattle, WA, USA)上招募了用户，让他们根据自己感知到的难度来阅读和评价成对的文档。我们筛选了来自美国的AMT用户，并且在先前的任务中支持率至少为95%。每位读者都在电脑屏幕上看到20对随机选择的文件。
辅助机器人行为对患者心理属性印象的影响:基于图像的人机交互研究
在研究的第二步中，我们扩展了对社交机器人对……的影响的调查人类-人类与其他环境的关系:节食、学习和工作培训。大多数关于机器人临床应用的研究侧重于患者的健康结果(见[1])或患者对机器人的接受程度(见bb0)。
Meia Chita-Tegmark，珍妮特·M·阿克曼，马提亚Scheutz
医学与互联网杂志，2019;21(6):e13729
使用基于注意的深度神经阅读器进行生物医学文本理解的初步研究:设计和实验分析
我们选择了包含“人类和“癌症”，发表于2016年1月1日至12月31日之间。为人类评估者，我们雇佣了来自三个不同背景的六个人。第一组由两名具有计算机科学背景的本科生组成。第二组由两名生物信息学专业的研究生组成。
Seongsoon金，Donghyeon公园，Yonghwa崔，Kyubum李，Byounggun金，Minji全，走入金，Aik Choon Tan，Jaewoo康
中华医学杂志，2018;6(1):2 - 6