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越來越多的成年人正在使用由AI驅動的語音助手設備來幫助進行藥物管理，但并非所有設備都是相同的。根據《自然》雜志上發表的新研究報告，谷歌助手的表現超過了同行，包括亞馬遜的Alexa和蘋果的Siri語音助手。

來自生命科學的獨立，全方位服務營銷和商業化機構Klick Health的研究人員使用46位參與者的語音，研究了三種語音助手設備的理解。

這項研究強調了在估計有46%的美國人使用語音助手時，該技術在醫療保健目標方面的效果如何。這些界面也越來越多地用于收集健康信息，這些信息可能對家中的患者有幫助，但也存在一些建議不正確或不一致的風險。過去的研究表明，患者不能依靠語音助手來獲得醫療建議和良好的信息。

問題的一部分是語音助手在詢問藥物時可能無法識別其他人的語音。

“如果語音助手在被問到各種藥物時最初不能識別不同人的講話，那么設備隨后的任何響應都將不可避免地是不準確的，” Klick行為科學家，該研究的合著者Adam Palanica博士等人。 。寫道。

因此，研究人員著手確定設備-Alexa，Google Assistant或Siri-如何理解全美分配最多的50種藥物中的非專利藥和品牌藥。前50大藥物約占美國總配藥量的40%，2016年約18億次配藥。

這項研究顯示，Google助手的效果最佳，品牌藥物的理解準確度為91.8%，非專利藥物名稱的理解準確度為84.3%。通用品牌的準確性甚至高于完全正確的參與者發音的數量––55.6%。

Siri的表現差得多，品牌名稱準確度為58.5%，通用名稱準確度為51.2%。此外，與各種口音類型相比，Google助手的準確度差異不大，而理解率的差異為8%至11%。

Alexa的理解能力最差，但響應時間最短。

研究人員推測，谷歌的準確性可能在于它能夠過濾語音以提高理解能力，而不是語音助手。

“導致這種結果的一個潛在原因是，與Siri或Alexa相比，Google在收聽特定查詢時似乎可以更好地編輯語音。也就是說，Google會追溯編輯文本，以消除參與者語音記錄中的口吃和任何不必要的“‘ ， ’和‘ um ’等”，Palanica及其同事寫道。

相比之下，Siri和Alexa似乎保留了這些詞，這會造成誤解。

這些發現凸顯了語音助手中理解語音的廣泛重要性，特別是隨著AI系統繼續用于醫療保健用途。

“如果AI系統無法首先識別用戶的語音，那么它將在嘗試執行的其他所有后續任務中失敗，” Palanica等人。說過。

“數字語音助手正在成為收集健康信息的流行工具，因此缺乏理解力使他們面臨提供不良，前后不一致以及潛在危險建議的風險，” Klick Labs副總裁兼研究合著者Yan Fossat說。在一份聲明中。“我們對研究的某些理解率感到鼓舞，但需要做更多的工作來確保人們的健康和安全。”