非传染性疾病对公共卫生构成重大负担[gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba]并透过自我管理实践加以最佳控制[gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba］．为此目的，已开发了数字卫生技术，以协助个人以可扩展的方式和低成本管理疾病[gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba］．在其他类型的支持中[gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba]，数字健康工具可以促进按需提供自我信息(例如，决策支持或信息查找设备)。gydF4y2Ba

商用语音助手(VAs)可以用于智能手机和智能音箱，它们在我们的日常生活中越来越多地出现。事实上，在2018年，发达经济体和新兴经济体中分别有76%和45%的人拥有智能手机。gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba]， 6640万美国人拥有智能音箱[gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba］．此外，尽管1.48亿美国成年人将语音搜索用于一般用途[gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba]， 1,910万人使用VAs用于与健康相关的目的，例如收集有关症状、药物、治疗方案或医疗机构的信息[gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba］．因此，虚拟助理不仅是可扩展的，而且还显示出相当大的渗透率。gydF4y2Ba

此外，VAs利用基于语音的交互，这使得信息查找比经典方法(例如，桌面web搜索[gydF4y2Ba 11gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba])。当使用者忙于工作时，情况尤其如此[gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba-gydF4y2Ba 17gydF4y2Ba]，缺乏读写能力[gydF4y2Ba 18gydF4y2Ba]，或患有视觉、运动或认知障碍[gydF4y2Ba 19gydF4y2Ba-gydF4y2Ba 24gydF4y2Ba]，无法访问显示设备(如智能手机、台式机或平板电脑)上的信息。因此，VAs是为慢性患者提供方便获取非传染性疾病管理信息的强大替代方案。问题仍然是，它们能在多大程度上应对与健康有关的问题，以促进非传染性疾病的管理。gydF4y2Ba

之前的研究调查了VAs的可靠性，并评估了他们为患者提供与健康相关的可靠回答的能力。这些因素包括身心健康、人际暴力[gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba]、性健康[gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba]、戒烟[gydF4y2Ba 27gydF4y2Ba]、一般健康及生活方式提示[gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba]、疫苗[gydF4y2Ba 29gydF4y2Ba]，上瘾[gydF4y2Ba 30.gydF4y2Ba]、产后抑郁症[gydF4y2Ba 31gydF4y2Ba]，以及COVID-19 [gydF4y2Ba 32gydF4y2Ba］．不同研究的评估方法各不相同。可靠性是根据在安全危急情况下提供帮助的能力来评估的。gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba]，即与官方来源相比的信息正确性[gydF4y2Ba 31gydF4y2Ba]，即在寻求帮助时引导使用者接受现有治疗或治疗转诊服务的倾向[gydF4y2Ba 30.gydF4y2Ba]，或回应背后来源的可靠性[gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 27gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 29gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 32gydF4y2Ba］．所有这些研究都报告了相当糟糕的表现，这并不奇怪，因为这种现象也在其他领域被观察到，如与购物有关的问题[gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba］．然而，很难断定哪种VA是最可靠的。例如，谷歌Assistant在戒烟信息传递方面似乎比Apple Siri更可靠[gydF4y2Ba 27gydF4y2Ba]，一般生活方式提示的表现则相反[gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba］．此外，谷歌Assistant和Apple Siri在疫苗相关问题上都比Amazon Alexa更可靠[gydF4y2Ba 29gydF4y2Ba］．因此，目前尚不清楚哪一种退伍军人事务部最能支持慢性疾病患者获取非传染性疾病管理信息。gydF4y2Ba

这项研究评估了常见的Vas(如亚马逊Alexa、苹果Siri和谷歌Assistant)根据专家网络资源口头回答与非传染性疾病管理相关问题的能力。特别是，我们通过gydF4y2Ba 反应率gydF4y2Ba和gydF4y2Ba 源类型gydF4y2Ba．在前人研究的基础上，我们控制了gydF4y2Ba 开发人员gydF4y2Ba(如亚马逊，苹果和谷歌)和互动gydF4y2Ba 形态gydF4y2Ba(即语音交互和多模式交互)[gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba]，并将测量结果与网络搜索结果进行比较[gydF4y2Ba 27gydF4y2Ba］．这种比较使我们能够将VAs的可靠性相对于标准的消费者可访问的信息检索方法。与咨询医疗专业人员相比，进行网络搜索可能并不总是最好的解决方案[gydF4y2Ba 33gydF4y2Ba]，但越来越多的病人在网上搜寻资料[gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba］．因此，我们将网络搜索作为健康信息查询的参考方法。gydF4y2Ba

因此，我们试图回答以下研究问题:gydF4y2Ba

我们操纵了3个独立变量:相互作用gydF4y2Ba 形态gydF4y2Ba、软件gydF4y2Ba 开发人员gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 非传染性疾病gydF4y2Ba．我们将3×3×6分式设计设置为3gydF4y2Ba 模式gydF4y2Ba(即gydF4y2Ba 声音只有gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 语音和显示gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 只显示gydF4y2Ba), 3gydF4y2Ba 开发人员gydF4y2Ba(即gydF4y2Ba 亚马逊gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 苹果gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 谷歌gydF4y2Ba)及6gydF4y2Ba 疾病gydF4y2Ba年代(gydF4y2Ba 肺癌、慢性阻塞性肺病、糖尿病、心血管疾病、慢性肾病、脑血管意外等。gydF4y2Ba)．为gydF4y2Ba 只显示gydF4y2Ba模态，我们只包括开发者gydF4y2Ba 谷歌gydF4y2Ba．因变量是gydF4y2Ba 反应率gydF4y2Ba(即所提供的语音应答的百分比)和gydF4y2Ba 源类型gydF4y2Ba(即gydF4y2Ba 专家gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 商业gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 众包gydF4y2Ba,或gydF4y2Ba 不是说gydF4y2Ba）gydF4y2Ba ．gydF4y2Ba

为了衡量不同VAs的可靠性，我们评估了gydF4y2Ba 反应率gydF4y2Ba和gydF4y2Ba 源类型gydF4y2Ba．为了评估应答率，我们计算了无错误语音应答的百分比。具体地说,一个反应是包括如果(1)VA没有明显错误,如系统错误(例如,一个错误的执行命令),一个自然语言处理(NLP)错误(即用户的话语误解),或一个意图的错误(例如,用户的话语理解,但会导致一个不支持的命令或不适当的执行),和(2)响应voice-delivered没有提示用户获取信息与显示设备进行交互。例如，如果一个VA要回复gydF4y2Ba 以下是我的发现gydF4y2Ba并在屏幕上显示结果，我们认为这个响应没有提供。请注意，我们利用VA来提供可访问的、免提的健康相关信息。因此，我们有意只考虑那些能让无法与显示器互动的人受益的反应。gydF4y2Ba

在gydF4y2Ba 只显示gydF4y2Ba条件，我们计算gydF4y2Ba 反应率gydF4y2Ba通过包括在一个网络搜索特色片段的形式提供的所有回应。特色片段是谷歌搜索结果列表上方的一个独特框，包含对类似问题的搜索查询(什么、如何、何时等)的文本回答。一个片段包含一个标题，一个答案的摘要，以及一个到网络资源的链接[gydF4y2Ba 34gydF4y2Ba］．我们选择了这种方法来比较VAs说出所选回答的能力与网络搜索在拉出回答问题的最佳信息源方面的能力。gydF4y2Ba

源类型的分类是基于Alagha和Helbing的工作[gydF4y2Ba 29gydF4y2Ba]和博伊德和威尔逊[gydF4y2Ba 27gydF4y2Ba到gydF4y2Ba 专家gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 商业gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 众包gydF4y2Ba,或gydF4y2Ba 不是说gydF4y2Ba．gydF4y2Ba 表1gydF4y2Ba提供这些类别的描述和示例。特别是阿拉加和赫尔宾[gydF4y2Ba 29gydF4y2Ba]用分数评估虚拟助理的回答，并将网络资源分类为gydF4y2Ba 政府gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 希思非营利gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 商业gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 众包gydF4y2Ba,或gydF4y2Ba 不是说gydF4y2Ba．如果网络资源被归类为gydF4y2Ba 政府gydF4y2Ba和gydF4y2Ba 希思非营利gydF4y2Ba(他们定义为gydF4y2Ba 专家资源gydF4y2Ba)，回答将得一分，否则将不得分。按照这种方法，我们合并了gydF4y2Ba 政府gydF4y2Ba和gydF4y2Ba 希思非营利gydF4y2Ba我们称之为gydF4y2Ba 专家gydF4y2Ba和considgydF4y2Ba egydF4y2Ba红色的来源gydF4y2Ba 可靠的gydF4y2Ba因为他们始终如一地保证高质量的信息。此外，我们通过探索主要网站或通过寻找可靠性评估的第三方来源来验证可靠性(例如，Verywell Health被描述为经过医生验证并与克利夫兰诊所合作，或者Cancer.net提供来自美国临床肿瘤学会的患者信息)。gydF4y2Ba

继Kvedar等人[gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba]，我们的目标是涵盖涉及被认为是主要死亡原因的疾病的非传染性疾病。因此，我们选择了阿尔茨海默病(AD)、LCA、COPD、DM(1型和2型)、CVD、CKD和CVA的问题。至于癌症，我们决定采用LCA，因为它是最常见的癌症类型，对两性都有影响[gydF4y2Ba 35gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

问题的选择分为两个步骤。首先，我们通过收集来自卫生组织、政府、医疗非营利组织和其他公认的健康相关网站(如mayoclinic.org、nia.nih.gov、everydayhealth.com、webmd.com)的常见问题(FAQs)来生成问题。在相关的情况下，我们寻找或复制了各种疾病的普遍问题。例如，当我们发现问题的时候gydF4y2Ba 是gydF4y2Ba 阿尔茨海默病基因?gydF4y2Ba在nia.nih.gov和gydF4y2Ba 肺癌是遗传的吗?gydF4y2Ba在foxchase.org上，我们搜索了对应的词(例如，gydF4y2Ba 中风是遗传的吗?gydF4y2Ba在saebo.com上)，或者为其他疾病随意创建一个(例如，gydF4y2Ba 慢性肾病是遗传的吗?gydF4y2Ba)．这个过程让我们获得了一个更全面的问题库。gydF4y2Ba

其次，我们要求执业医学专家思考他们与患有相关类型慢性疾病的患者进行的医疗咨询，并根据李克特量表(5分制)对生成的场相关问题的发生频率进行评分(即，1=从不，2=很少，3=有时，4=经常，5=总是)。如果他们认为有必要，专家们还可以随意添加手动遗漏的常见问题。针对每种疾病，我们招募了2名专家，共进行了14次评估。我们故意让医学专家根据绝对频率对问题进行评分，而不是要求，例如，指出gydF4y2Ba N个最常见的问题gydF4y2Ba，因为我们想避免选择偏差。评估导致我们对AD的问题数量不足。这可以解释为这样一个事实，我们要求专家选择患者会向他们的医生询问的问题，在AD的情况下，信息交换更多地发生在医生和护理人员之间，而患者往往较少参与。gydF4y2Ba 36gydF4y2Ba］．专家们主动提出的意见证实了这种倾向。因此，经过共同作者之间的激烈讨论，我们排除了与AD相关的问题。接下来，我们列出了所有其他疾病中最常见的10个问题。如果任何问题导致了同一问题的不同形式，则只包括最简单形式的问题(例如，我们赞成gydF4y2Ba COPD患者能活多久?gydF4y2Ba在gydF4y2Ba COPD患者的预期寿命是多少?gydF4y2Ba)．如果评分没有产生10个问题，我们定义了进一步的选择步骤。如果问题超过10个，我们倾向于wh问题(即需要提供信息的问题，而不是“是”或“否”)，并删除最模糊的问题(例如，我们排除了)gydF4y2Ba 为什么我呼吸困难?gydF4y2Ba慢性阻塞性肺病)。如果问题少于10个，我们会按照上面提到的标准，将评分较低的问题纳入其中。gydF4y2Ba 表2gydF4y2Ba显示验证过程之前和之后包含的问题数量(请参阅中所选问题的完整列表)gydF4y2Ba 多媒体附件1gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

该实验于2021年2月18日至3月4日在瑞士苏黎世联邦理工学院的一间会议室进行。每个VA设备被放置在桌子上并分别进行测试。两位实验者坐在桌子的两端。一名实验者通过文本到语音转换程序将问题提交到每个设备[gydF4y2Ba 37gydF4y2Ba笔记本电脑(联想ThinkPad X1 Carbon Gen 8，联想集团有限公司)。经过初步测试后，我们决定使用语速为每分钟150个单词的女声。为了让VA能够充分检测到问题，我们在距离VA设备约10厘米的地方通过一组2个扬声器(Sony Vaio VGP-SP1, Vaio Corporation)播放问题。gydF4y2Ba

另一名实验者通过用户帐户(智能音箱)或截屏(显示设备)记录语音响应和网络资源。为了备份语音响应，我们使用了一台录音机(Philips DVT4010, Koninklijke Philips N.V.)。gydF4y2Ba

所选问题按随机顺序播放。在gydF4y2Ba 只能gydF4y2Ba和gydF4y2Ba voice-and-displaygydF4y2Ba在手动启动时，文本转语音程序将播放适当的唤醒关键字(例如，“嘿Alexa”，“嘿Siri”或“Hey谷歌”)，然后是一个问题。在出现错误的情况下(请参阅度量方法部分)，我们首先重播问题，然后(如果必要的话)使用男性声音再次播放问题。在出现持续错误的情况下，其中一名实验者手动提问。该协议允许我们确保对问题的响应能力不依赖于输入质量。如果这些尝试都没有产生语音响应，我们认为没有提供响应。在gydF4y2Ba 只显示gydF4y2Ba情态，问题被直接输入到网页搜索引擎的文本框中。gydF4y2Ba

鉴于执业医学专家的参与，我们与苏黎世联邦理工学院伦理委员会验证了我们的研究提案(EK 2020-N-173)。该程序于2020年12月21日毫无保留地获得批准。gydF4y2Ba

使用R Version 1.2 (RStudio, Inc.)来计算频率和描述性统计。gydF4y2Ba

为了便于比较，所有结果(响应率和源类型)都以百分比显示。gydF4y2Ba

为了理解所检查的VAs在多大程度上能够提供答案，我们计算了开发人员和模式的回复率。研究结果总结在gydF4y2Ba 表4gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

将网络资源分类为gydF4y2Ba 商业gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 众包gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 专家gydF4y2Ba,gydF4y2Ba 不是说gydF4y2Ba允许我们获得跨开发人员和模式的语音响应的可靠性水平。研究结果总结在gydF4y2Ba 表5gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

此外，我们想指出的是，所有无错误的回答都涉及到有意义的回答的合成，没有一个导致VA建议使用语音应用程序来回答问题(例如，Alexa Skill或谷歌Action)。gydF4y2Ba

我们的目的是验证在提供取决于所讨论的非传染性疾病的答案的能力方面是否存在一种模式。由于情态的影响是最小的，我们提出的结果gydF4y2Ba 只能gydF4y2Ba形态。因此，我们计算了提供答案的百分比gydF4y2Ba 开发人员gydF4y2Ba和gydF4y2Ba 疾病gydF4y2Ba．gydF4y2Ba 表6gydF4y2Ba总结结果。gydF4y2Ba

通过计算跨开发人员的源类型的比例，可以评估VAs中信息可靠性模式的存在。我们提出的结果gydF4y2Ba 只能gydF4y2Ba形态。gydF4y2Ba 表7gydF4y2Ba总结了我们的结果。gydF4y2Ba

谷歌的回复率和专家来源率最高，因此谷歌Assistant将是回答非传染性疾病管理问题最可靠的工具。然而，专家来源的比例因疾病而异。gydF4y2Ba

尽管我们尽了最大的努力，但我们的研究仍存在一些局限性。gydF4y2Ba

首先，出于技术原因，我们为亚马逊Alexa使用了智能显示屏，而不是智能手机。在模态之间的源类型比例中观察到的相似性可以通过使用两种类型的家庭设备来解释。这种相似性可能反映了亚马逊Alexa模式之间信息提供的一致性，这是可取的。然而，未来的研究应该通过比较亚马逊Alexa应用程序和亚马逊智能音箱之间的可靠性来复制这一结果。这将支持在亚马逊Alexa中没有交互模式的影响。gydF4y2Ba

其次，为了控制时间对响应的影响，我们的目标是限制尽可能多地测试va的时间窗口。因此，考虑到提交的问题数量很高(即每个设备60个问题，导致总共提交420个问题)，我们没有多次提交相同的问题。然而，我们进行了事后测试-重测信度评估，对每个NCD随机选择一个问题，并将每个问题提交给所有VAs 10次。我们的结果显示声音反应或来源类型没有变化。然而，正如之前的研究所观察到的，VAs并不总是提供相同的反应[gydF4y2Ba 29gydF4y2Ba]，未来的研究应考虑在回应更广泛的关于纳入的非传染性疾病的问题时，VAs的测试-再测试信度。gydF4y2Ba

第三，问题是通过在健康相关网站上寻找常见问题页面来选择的，但很难判断是否所有相关问题都包括在内。正如我们分享的问题列表(见gydF4y2Ba 多媒体附件1gydF4y2Ba)，我们希望未来的研究能够确定是否需要测试其他相关问题。gydF4y2Ba

第四，根据Alagha和Helbing的工作对源类型进行了分类。gydF4y2Ba 29gydF4y2Ba]和博伊德和威尔逊[gydF4y2Ba 27gydF4y2Ba到gydF4y2Ba 专家gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 商业gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 众包gydF4y2Ba,或gydF4y2Ba 不是说gydF4y2Ba,而gydF4y2Ba 专家gydF4y2Ba消息人士表示gydF4y2Ba 政府gydF4y2Ba和gydF4y2Ba 希思非营利gydF4y2Ba来源(gydF4y2Ba 29gydF4y2Ba］．我们considgydF4y2Ba egydF4y2Ba红之类的来源gydF4y2Ba 大多数gydF4y2Ba 可靠的gydF4y2Ba因为他们始终保证高质量的信息。然而，尽管不说明信息来源使患者难以判断回答的可信度，gydF4y2Ba 商业gydF4y2Ba和gydF4y2Ba 众包gydF4y2Ba在某些情况下，信息源仍然可以提供正确的信息。例如，来自wikipedia.com (gydF4y2Ba 众包gydF4y2Ba)在质量上有很大的差别[gydF4y2Ba 41gydF4y2Ba在某些情况下，仍然可以提供可靠的信息。gydF4y2Ba 商业gydF4y2Ba资料来源也可能包含部分可靠的资料[gydF4y2Ba 42gydF4y2Ba]，尽管会更倾向于营销目的[gydF4y2Ba 43gydF4y2Ba］．未来的研究应该直接调查所提供信息的可靠性，而不仅仅是来源类型，以便对其可靠性有更细致的了解。gydF4y2Ba

第五，关于AD的常见问题被评价为很少被患者问到。由于有关AD的信息交换更多地发生在医生和护理人员之间，而患者往往较少参与[gydF4y2Ba 36gydF4y2Ba]，未来的研究应该包括护理人员的问题，以评估反应和gydF4y2Ba 专家gydF4y2Ba与此疾病相关的常见问题的来源率。gydF4y2Ba

最后，问题由瑞士医生验证，因此可能不能代表患者在其他现实中最常见的问题。未来的研究应与其他国家的专业人员验证测试问题，以确保其在不同国家的相关性。gydF4y2Ba

与心血管疾病、癌症、慢性呼吸道疾病和糖尿病等非传染性疾病相关的并发症是死亡的主要原因，占2016年全球所有死亡人数的71%和74% [gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba]及2019年[gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba),分别。因此，预防这些并发症或其恶化对生存至关重要。采用自我管理解决方案是最好的预防措施[gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba］．VAs可通过培养患者的健康素养，通过有效和可获取的信息传递，支持自我管理[gydF4y2Ba 44gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 45gydF4y2Ba)即…的能力gydF4y2Ba 获得gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 过程gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 理解gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 沟通与健康相关的信息gydF4y2Ba达到有利于积极健康行为的程度[gydF4y2Ba 46gydF4y2Ba])。例如，一个患有慢性呼吸道疾病的人可以向他们的VA询问戒烟策略并将其付诸实践，他就有更高的机会戒烟并缓解他们的健康状况。我们的研究结果表明，亚马逊Alexa和谷歌Assistant能够通过纯语音交互提供可靠的健康信息，尽管这种能力在非传染性疾病之间有所不同。gydF4y2Ba

与标准的消费者可访问的信息查找方法(即网络搜索)相比，这项研究提供了证据，证明了Vas(如亚马逊Alexa、苹果Siri和谷歌Assistant)对与非传染性疾病管理相关的问题提供可靠的语音回答的能力。我们与执业医疗专业人员验证了非传染性疾病相关的问题，向每个VA提交了一组60个问题，并评估了回复率和来源类型。我们回答了第一个研究问题(即gydF4y2Ba 响应率取决于开发人员和模式吗?gydF4y2Ba)，发现谷歌Assistant回答了大部分问题，Apple Siri回答的问题最少。模态的作用很小，而谷歌Assistant和Apple Siri的响应频率略高gydF4y2Ba 只能gydF4y2Bamodality和亚马逊AlexagydF4y2Ba voice-and-displaygydF4y2Ba形态。此外，我们回答了我们的第二个研究问题(即，gydF4y2Ba 源类型依赖于开发人员和模式吗?gydF4y2Ba)，发现谷歌Assistant的大部分响应都是基于gydF4y2Ba 专家gydF4y2Ba信息来源，甚至超过网络搜索片段。此外，亚马逊Alexa不太可靠，但提供了gydF4y2Ba 专家gydF4y2Ba50%以上的时间来源。最后，苹果Siri是最不可靠的，提供了相当大的百分比gydF4y2Ba 众包gydF4y2Ba来源或通常根本不提供来源。亚马逊Alexa和苹果Siri也提供了类似的功能gydF4y2Ba 专家gydF4y2Ba来源，而谷歌助手这样做更频繁地在gydF4y2Ba 只能gydF4y2Ba形态。因此，变异似乎更受gydF4y2Ba 开发人员gydF4y2Ba比gydF4y2Ba 形态gydF4y2Ba．最后，回答我们的第三和第四个研究问题(即，gydF4y2Ba 反应率取决于开发者和疾病吗?gydF4y2Ba和gydF4y2Ba 源类型依赖于开发人员和疾病吗?gydF4y2Ba)，我们观察到尽管疾病之间有轻微的差异，但谷歌Assistant总体上显示出明显的优势。尽管谷歌Assistant似乎是询问非传染性疾病相关问题的一个很好的选择，但大量的gydF4y2Ba 商业gydF4y2Ba尤其是慢性阻塞性肺病。向患者提供未经证实或非循证的信息，即使没有危险，也可能适得其反。因此，我们呼吁卫生组织与谷歌、亚马逊和苹果等科技公司合作，确保向非传染性疾病患者提供公开可靠(即专家)的病情管理信息。最后，由于VAs背后的算法不断变化，未来的研究应该建立这些结果的时间一致性。gydF4y2Ba

总之，我们的贡献主要体现在以下几个方面。首先，据我们所知，之前没有研究评估了三种最常见的VAs在回答非传染性疾病相关问题时的可靠性。其次，我们通过提交问题对选定的VAs进行测试，这些问题由执业医学专家根据其医疗咨询中的发生频率进行验证。第三，我们通过对每个VA的智能音箱和显示设备进行测试，系统地控制视觉显示的效果。最后，由于之前的研究仍然相当初步，缺乏透明的方法报告[gydF4y2Ba 47gydF4y2Ba]，我们的目标是尽可能准确地报告我们的方法，希望刺激未来对VAs检索与健康相关的可靠信息的能力的知情研究。gydF4y2Ba