在临床实践中，准确识别患者情绪并做出恰当回应，对提升治疗效果和患者满意度至关重要。日本筑波大学的研究团队在《IEEE Access》发表研究，提出一种非接触式“多模态情绪识别”系统，能够更精准地捕捉患者情绪。 该系统融合语音、对话内容及生理信号等多种信息，通过非接触方式采集心率、呼吸等生理数据，结合语言特征进行综合分析。研究团队模拟了医生与受过癌症治疗场景训练的“模拟患者”之间的咨询过程，将医生与AI系统的情绪识别结果，与患者自我报告的情绪进行对比。结果显示，AI系统的识别准确率高于医生，表明其在情绪感知方面具备超越人类专家的潜力。 尽管医生通常被视为具备高度共情能力，但该研究显示，AI通过整合多源信息，能够更全面、客观地识别情绪变化。此外，非接触式技术有效减轻了患者在检测过程中的身体和心理负担，使情绪数据采集更自然、无干扰。 这项技术有望成为医生的有力辅助工具，帮助其更准确理解患者情绪，从而降低长期临床工作中常见的“共情疲劳”风险。研究团队计划进一步优化系统，并推动其在真实医疗环境中的应用，未来还将拓展至老年照护、心理健康支持等领域，为智慧医疗提供新支持。