Alex Mariakakis

school多伦多大学bar_chart全球第 #384 名

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Alex Mariakakis 最新论文

Li 等人研究利用大语言模型驱动的对话代理进行诊前信息收集，设计患者驱动的诊前摘要以提升患者信心和医患协作能力。

Bhattacharjee 等人通过八周短信项目识别出个人责任、职业义务等情境干扰因素，并提出结构化目标设定等设计方案，为数字心理健康工具的参与度优化提供新思路。

Bhattacharjee 等人采用大型语言模型创建个性化叙事干预，帮助年轻人应对心理困境，在346名年轻用户中验证了AI增强故事在促进反思和减少负面信念方面优于传统人类编写内容。

Li 等人比较临床预咨询中聊天机器人、问卷和人类信息收集效果，发现 LLM 与巫师优于问卷但追问能力不及人类巫师。

Lin 等人研究发现用户对使用智能手表等消费级设备进行月经追踪的接受度较高，但关注数据准确性，为多模式月经追踪设备设计提供用户洞察。

Liaqat 等人开发 COVIDFree@Home 平台，利用异步消息功能监测 350 多名 COVID-19 患者，使住院预测模型的 AUROC 从 0.53 提升至 0.59，提升远程患者监测质量。

Bhattacharjee 等人对 15 名大学生和 6 名专家访谈，表明 LLM 需提供结构化步骤和适应性提问以管理学业拖延。

Li等人对33名门诊患者研究发现，AI和模拟预咨询聊天机器人同样受欢迎，但后续问题范围和同理心程度影响患者对彻底性和真诚度的评价，强调需设定期望。

Sadprasid 等人开发 BreathPurr-suade 空闲游戏，通过游戏激励机制促进深呼吸练习，四周研究表明其依从性优于标准呼吸指南。

Lin 等人通过访谈30名月经者并设计概念验证界面，验证了五项促进月经数据探索的功能设计需求，涵盖预测展示、信号可视化和周期比较等能力。

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