近年来，数字媒体在医学教育中的应用愈发广泛，线上学习和教学模式不断演变，催生了各种形式的虚拟医师形象。那么，当你的医生是一个虚拟动物机器人时，会对医疗体验产生不同的影响吗？本研究团队探讨了虚拟机器人动物作为虚拟医生时，患者面部情绪表达的变化，并利用面部表情分析系统进行了客观分析。此项研究将深化我们对虚拟动物外观与情绪表达之间关系的理解，也为未来人工智能和医疗机器人领域准确识别患者情绪提供了重要参考。

随着虚拟机器人动物作为医疗助理的潜力逐渐被认识，先前研究表明，虚拟医师的外观设计对患者的情感反应可能具有重要影响。然而，关于虚拟机器人动物外观设计对患者面部情绪表达的具体影响的研究仍然较为缺乏。情绪是医疗沟通中不可或缺的一部分，面部表情作为情绪的重要载体，能够直观反映患者的内心状态。在医疗环境中，医生能准确识别患者的情绪状态对于优化诊疗过程至关重要。同时，传统上，医生对患者情绪的观察往往依赖主观判断，缺乏客观性和准确性。随着技术的进步，使用面部情绪识别技术来分析患者情绪成为可能，为医学教育和医疗实践中的情绪研究提供了新视角。

本研究旨在深入分析在不同虚拟医生外观条件下，患者面部情绪表达的变化，从而为虚拟医疗技术的发展提供科学依据。我们主要关注以下两个核心问题：虚拟机器人动物的外观设计是否会影响患者的面部情绪表达？该研究在哥伦比亚的两所医学院进行，共招募了131名年龄在11至17岁之间的受试者参与，实验设计为3（虚拟医生外观：虚拟机器人熊猫、虚拟熊猫、虚拟人类）X2（教学主题：疾病认知、健康知识）。

每位受试者首先完成关于疾病认知或健康知识的前测。在正式实验中，受试者被随机分配观看六种教学视频中的一个，视频时长为540秒，并同步记录其面部表情。视频结束后，受试者填写一份关于医学知识回忆和虚拟医生感知的在线问卷。我们使用诺达思的面部表情分析系统对学生的面部表情进行编码和分析。该系统利用高级算法进行面部检测，并能识别多种情绪，包括快乐、悲伤、惊讶、愤怒、恐惧、厌恶与中性情绪。

研究结果显示，虚拟医生的外观设计对患者面部情绪表达有显著影响，而教学主题对情绪表达的影响并不显著。具体而言，当外观为人类时，患者表现出更高的悲伤情绪。同时，虚拟医生的外观还影响了患者的唤醒度，外观为人类时，患者的唤醒度普遍较高。研究表明，患者在观看不同外观条件下的教学视频时，其面部情绪表达呈现出一定的规律性，悲伤、惊讶和快乐是最常见的情绪。

通过本研究，我们发现虚拟医疗助理的外观设计显著影响患者的情绪表达，尤其是在悲伤和唤醒度方面。这为虚拟医疗技术的发展提供了重要的设计参考。同时，这一研究也表明，利用诺达思面部情绪识别技术在医疗领域的潜力。在未来，医生可以通过客观分析患者情绪，及时调整治疗策略，从而提高患者的参与感和满意度。通过这一研究，我们期待尊龙凯时在医学教育与医疗机器人领域的进一步应用与发展。