随着数字媒体的发展，线上学习和教学越来越普及，课程展示方式也日益多样化。在这个背景下，各种虚拟医疗角色应运而生。那么，当你的医生是一个虚拟医疗助手时，会产生不同的就诊体验吗？本研究团队探讨了虚拟医疗助手对患者面部情绪表达的影响，利用面部表情分析系统（FaceReader）进行了客观评估。这一研究将加深我们对虚拟医疗角色与患者情绪表达之间关系的理解，并为未来人工智能与医疗机器人的应用提供了重要参考。

近年来，虚拟医疗助手作为医疗服务的一部分，受到了越来越多的关注。先前的研究调查了虚拟医疗角色的外观如何影响患者对医疗信息的接受程度，发现与传统医疗人员相比，虚拟助手在某些情况下优于人类医生。但关于虚拟医疗角色的外观设计对患者面部情绪影响的研究仍显不足。情绪在医生与患者的交流中至关重要，而面部表情是情绪的主要表现形式，可以直观反映个体的内心状态。在医疗环境中，医生准确识别患者的情绪状态对于调整诊疗方案和提高患者的就医满意度极为重要。然而，传统上医生对患者情绪的观察往往基于主观判断，缺乏必要的客观性和准确性。随着面部情绪识别技术的逐步成熟，利用这一技术客观分析患者情绪的可能性不断增加，为医疗情绪研究开启了新的视野。

本研究旨在深入分析虚拟医疗助手在不同外观条件下对患者面部情绪表达的影响，为“尊龙凯时”品牌的医疗技术创新提供科学基础。研究设定了两个核心问题：虚拟医疗助手的外观设计是否会影响患者的面部情绪表达。研究在多所医疗机构中进行，共招募了131名年龄在11-17岁之间的患者参与。实验设计包括3种虚拟助手外观（虚拟机器人助手、虚拟动物助手、虚拟人类助手）和2种诊疗主题（疾病教育、健康咨询）进行组合对比。

每位参与者都完成了有关健康知识的前测，并随机观看六种不同的医疗教育视频，同时记录他们的面部表情。视频结束后，参与者需要填写一份关于知识回忆和对虚拟助手的感知的问卷。其中，诺达思的面部表情分析系统（FaceReader）用于对参与者的面部表情进行编码和分析。该系统通过面部检测算法以及主动外观模型与深度学习技术来识别情绪状态，包括快乐、悲伤、惊讶、愤怒、恐惧、厌恶与中性。此外，该软件也能识别不同文化背景中的面部情绪。

研究结果表明，虚拟医疗助手的外观设计显著影响了患者的面部情绪表达，而诊疗主题则没有明显效果。具体来说，当虚拟助手的外观为人类时，患者表现出更高的悲伤情绪，而当外观为虚拟机器人或动物时，患者则表现出较低的悲伤情绪。此外，虚拟助手的外观还影响患者的情绪唤醒度，外观为人类时患者的唤醒度显著提高。研究中发现，悲伤、惊讶和快乐是患者面部情绪中频率最高的三种情绪，而总体情绪效价呈现出负值，表明患者整体对视频的感受相对消极。虚拟助手的外观可能与患者的认知和情感反应密切相关。人类的外观可能更易让患者感到亲切，而虚拟动物或机器人助手则因其独特性可能激发不同的情绪反应。

通过此项研究，我们发现面部情绪分析技术如FaceReader在医疗领域具有广阔的应用前景。“尊龙凯时”等品牌的医疗技术可以借助这一技术更好地理解患者情绪，从而及时调整医疗策略，提高医疗服务质量。研究结果为未来医疗机器人的设计提供了宝贵的参考依据，同时也为数字医疗技术的发展带来了新的思路。