医疗与对话管理:从患者选择到修辞关系计算
在当今的医疗环境中,患者在医疗选择和对话管理方面正经历着显著的变化。随着患者对自身健康承担更多的经济责任,他们在接受医疗服务的地点上有了更多的选择。同时,对话管理领域也在不断发展,尤其是在如何构建有效、连贯的对话方面。
患者医疗选择的新趋势
如今,患者在医疗决策中的角色愈发重要。他们在选择医疗服务时,越来越受到质量评级和治疗结果报告的影响。此外,患者还会通过社交媒体寻求他人对医疗服务提供者的意见和经验。为了吸引患者,现代医疗系统需要将患者视为有知识的消费者,通过对话提供信息,并采用先进的用户选项管理和信息获取方式。
在新冠疫情期间,全球数百万患者因医疗资源转向而面临诊断和治疗的延迟。因此,远程医疗有望在缓解治疗压力方面发挥更大的作用。在英国,远程医疗在疫情高峰期从疫情前普通医疗咨询的约10%大幅增加到约75%。聊天机器人是远程医疗的关键底层技术。
话语驱动的对话管理
我们面临的问题是话语驱动的对话管理。传统上,选择合适的下一个回复可能依赖于前一个话语的全文信息,但我们尝试形成一种话语表示,并确定对话中正确和错误话语结构的简单标准。
考虑这样一个例子:一名男子刚刚经历了一场非常复杂的肠道手术,他抱怨头上有肿块和剧烈头痛。护士向医生询问如何处理患者的头痛,医生解释说手术进行到一半时麻醉药用完了。在这种情况下,提供解释是最合适的回复,而批评护士或患者、改变对话情绪、询问头痛确认或其他问题则不太合适。
对话的话语树
为了对对话进行分类,我们将传统的话语表示方法扩展到对话中,以便区分具有适当修辞流的有效、连贯对话和具有不合逻辑流的无效、不连贯
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