54、精神科与养老场景下的机器人应用观察

精神科与养老场景下的机器人应用观察

1 精神科医生对机器人辅助诊断的看法

1.1 机器人可承担的诊断任务

精神科医生认为机器人在一些简单的诊断任务或筛查工作中能发挥作用。例如,患者填写筛查表格这类不需要专业精神科知识且流程相对简单的工作,机器人可以胜任。有医生举例,患者只需填写表格,无需真正见到医生。还有医生建议让机器人协助提问,但仅处理明确的答案,像患者明确表示“不,我从未有过自杀念头”这种情况。另外,机器人还可处理一些“简单”的任务,如患者用药后的随访、评估睡眠模式,或进行简单检查以评估多动症症状、血压、心率和体重等。

1.2 机器人对患者的反应方式

对于机器人应如何对患者做出反应,精神科医生看法不一。有的医生认为,除了必要的言语反应以促进对话外,机器人应该“以富有同情心的方式做出反应,有面部表情,也说些话”;而另一些医生则觉得,机器人除了必要的对话外不应有过多反应,因为如果机器人做出反应或露出悲伤的表情,可能会让患者感觉“怪异”。

1.3 研究问题探讨

1.3.1 机器人作为诊断工具的有效性

总体而言,精神科医生认为机器人作为精神科医疗的诊断工具并非十分有用,但在简单诊断任务或筛查方面有一定价值。他们除了担心患者对机器人的接受度,还担忧机器人的有效性。虽然机器人可以承担访谈的责任,但精神科医生仍需具备监督整个过程的能力,同时又不想全程监控访谈,因为这样效率不高。当提及机器人存储的某些记录(如答案记录、行为总结或视频片段)可能有助于诊断过程时,医生们表示在做出诊断前仍需检查这些记录或亲自见到患者,所以从提高诊断效率的角度来看,他们认为这些记录价值不大。

1.3
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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