Laura E Barnes

school弗吉尼亚大学bar_chart全球第 #2463 名

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Wang 等人用上下文感知LLM从407名癌症生存者的24,183条数字日记推断情感状态，实现约73%的平衡准确率，为即时自适应干预提供新方法。

Wang 等人开发 CommSense 可穿戴计算框架，结合智能手表和自然语言处理客观实时评估医患沟通质量，试点研究验证其在姑息治疗场景中的技术可行性和良好接受度。

Wang等人利用腕带传感器结合多任务机器学习检测社交焦虑个体的虚拟社交情境，可识别情境存在性、群体规模、评价程度与阶段，准确识别情境类型，为社交焦虑干预提供支持。

Mendu 等人提出社交媒体话语心理健康分析综合框架，通过对103名大学生私人Facebook消息的分析，揭示时间行为和语言使用与焦虑、孤独及人格特质的关联，分类准确率显著提升。

Nobles 等人通过分析有自杀意念者的短信并结合临床访谈重建时间线，建立预测模型以识别自杀风险期，助力预防自杀。

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