横滨国立大学环境与信息科学研究科副教授 Keisuke Shima 和 Milus Co., Ltd. 共同开发了一个系统,该系统使用心电图传感器和 AI 来可视化医生在手术过程中的情绪。

 该系统使用专有的 AI 情绪估计模型,通过连接到医生胸部的心电图传感器的波形,将手术期间的情绪可视化。凭经验可知,情绪会极大地影响人的表现,因此在救生手术中将医生的情绪形象化尤为重要。

 通过使用该系统,通过人工智能对手术过程中医生的情绪进行预估,结果发现虽然手术开始时情绪比较平静,但在手术后半段紧张情绪有所减轻,手术时场到达大脑。据观察,表达的情绪数量增加了。至于情绪的起伏,证实当受试者紧张时,起伏之间的间隔会缩短。这些数据对于心理学家的心理分析也很有用。

 该系统可以可视化经验丰富的医生在手术过程中如何控制他们的情绪,并提取出即使是经验丰富的医生也会紧张的手术阶段。预计可以共享基于客观数据的知识。

 除了外科医生情绪的可视化外,情绪估计技术有望有广泛的应用,如人的情绪表达、老年痴呆症的早期检测等医学应用。未来,AI情绪预估系统将被反复评估和完善,旨在应用于各种场景。

参考:[横滨国立大学] 使用 AI 和心电图传感器可视化医生在手术过程中的情绪 (PDF)

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