Monitoraggio della salute cognitiva per gli anziani
Un sistema innovativo combina notizie e valutazioni cognitive per gli anziani.
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Indice
La popolazione mondiale sta invecchiando. Rapporti recenti mostrano che una percentuale crescente di persone ha più di 65 anni, e il numero di quelli con 80 anni e oltre sta aumentando rapidamente. Molti anziani vivono da soli, il che può portare a sentimenti di solitudine. Una preoccupazione significativa per questo gruppo di età è il deterioramento cognitivo. Questa condizione colpisce molti adulti più anziani ed è probabile che diventi più comune nei prossimi anni.
Il deterioramento cognitivo include problemi di memoria, pensiero e comunicazione. Può influenzare il funzionamento quotidiano e la qualità della vita. Pertanto, identificare i segni precoci di declino cognitivo e monitorarne la progressione è fondamentale per la pianificazione del trattamento e per mantenere l'indipendenza del paziente. I metodi attuali per valutare la Salute Cognitiva si basano spesso su test manuali condotti da professionisti sanitari. Questi test possono richiedere tempo e possono causare stress per le persone sottoposte a valutazione.
Per affrontare queste sfide, proponiamo un nuovo sistema intelligente che coinvolge gli anziani con Notizie interessanti mentre monitora anche la loro salute cognitiva senza che se ne accorgano. Questo sistema funziona come un chatbot conversazionale che può chiacchierare con gli utenti su argomenti di notizie che piacciono a loro. Durante queste conversazioni, il sistema sottopone agli utenti domande per valutare le loro capacità cognitive. L'obiettivo è creare un'esperienza amichevole e coinvolgente raccogliendo informazioni utili sullo stato mentale degli utenti.
Panoramica del Sistema
Il nostro sistema conversazionale è progettato per interagire con gli utenti anziani tenendoli intrattenuti con le notizie. Attraverso domande e risposte automatizzate, il sistema può raccogliere dati sulla salute cognitiva dell'utente. Questo duplice scopo mira a intrattenere mentre funge anche da strumento di rilevamento precoce per il deterioramento cognitivo.
Il sistema utilizza la tecnologia più recente nel trattamento del linguaggio naturale e apprendimento automatico. Genera domande automatiche basate sugli articoli di notizie presentati e valuta le risposte fornite dagli utenti. Confrontando le risposte degli utenti con quelle corrette, il sistema può aiutare a determinare le capacità cognitive degli utenti.
Per garantire che il sistema sia facile da usare, è progettato per funzionare in modo semplice. Gli utenti anziani lo percepiscono come un assistente utile che legge le notizie ad alta voce. Durante la conversazione, rispondono a domande che aiutano a valutare la loro comprensione e memoria. Questo approccio mira a ridurre l'ansia e migliorare l'esperienza dell'utente.
Importanza di Affrontare il Deterioramento Cognitivo
Con l'età, aumenta la probabilità di sperimentare un deterioramento cognitivo. Nel 2015, circa 50 milioni di persone erano colpite da disturbi cognitivi, e questo numero è destinato a crescere significativamente in futuro. Valutazioni regolari della salute cognitiva sono importanti, ma spesso inefficaci, poiché i metodi tradizionali richiedono valutazioni di persona da parte di professionisti sanitari.
Questa situazione crea due problemi principali: il peso sui caregiver che devono condurre queste valutazioni e lo stress che gli utenti possono provare quando vengono testati. Il sistema che proponiamo mira a cambiare questa dinamica consentendo valutazioni cognitive informali e continuative mantenendo gli utenti coinvolti e intrattenuti.
Soluzioni Attuali e Lacune
Gli strumenti attuali per monitorare la salute cognitiva spesso implicano set-top box e soluzioni di teleassistenza che non sono completamente conversazionali. La maggior parte si basa su domande preimpostate e metodi di test manuali. Questo può portare a una mancanza di interesse da parte degli utenti e può far sentire le valutazioni più come test piuttosto che chiacchierate amichevoli.
Sebbene alcuni sistemi esistenti nel dominio della teleassistenza abbiano iniziato ad incorporare funzionalità intelligenti, mancano ancora della capacità di comunicare in modo naturale con gli utenti anziani. Questa mancanza di coinvolgimento può ridurre l'efficacia degli strumenti di valutazione cognitiva.
La nostra soluzione colma questa lacuna creando un agente conversazionale che utilizza contenuti di notizie in tempo reale per coinvolgere gli utenti, rendendo le valutazioni meno formali e più simili a una piacevole conversazione.
Come Funziona il Sistema
Il sistema funziona raccogliendo articoli di notizie da fonti affidabili e utilizzandoli per coinvolgere gli utenti. Presenta informazioni e segue con domande relative al contenuto condiviso. Le domande sono progettate con attenzione per valutare vari aspetti della cognizione, come memoria e attenzione.
Recupero di Notizie: Il sistema recupera le notizie recenti da un servizio di notizie nazionale. Classifica le notizie in argomenti che è probabile interessino gli utenti anziani, come politica e sport. Il sistema riassume gli articoli e li presenta in un formato user-friendly.
Generazione di Domande: Dopo aver presentato gli articoli di notizie, il sistema crea domande. Queste domande possono essere a scelta multipla o aperte, permettendo agli utenti di rispondere con le proprie parole. Questa varietà aiuta a ridurre lo stress spesso associato a forme tradizionali di valutazione.
Valutazione delle Risposte: Il sistema valuta le risposte dell'utente rispetto alle risposte corrette. Questo viene realizzato utilizzando un punteggio di somiglianza che indica quanto le risposte degli utenti corrispondano alle risposte attese.
Feedback e Interazione: Il sistema genera un'interfaccia amichevole che guida gli utenti attraverso la conversazione. Utilizza segnali visivi per indicare quando il sistema sta parlando e quando è il turno dell'utente di rispondere, il che aiuta a mantenere gli utenti coinvolti.
Gestione della Complessità: Il sistema è progettato per gestire le complessità del linguaggio naturale, comprese le variazioni nell'uso della lingua tra gli anziani. Lo fa attraverso algoritmi avanzati che elaborano il parlato e il testo.
Test Sperimentali
Per convalidare l'efficacia del sistema, sono stati condotti test con un gruppo di partecipanti anziani. Questi individui si trovavano in diversi stadi di salute cognitiva, da sani (senza deterioramento) a quelli che sperimentano un deterioramento cognitivo lieve o grave.
I test miravano a valutare non solo le capacità cognitive, ma anche quanto gli utenti si sentissero a loro agio durante il processo di valutazione. I partecipanti hanno interagito con il sistema in più sessioni, fornendo feedback sulle loro esperienze.
Risultati e Riscontri
I risultati della fase di test hanno mostrato esiti promettenti. I partecipanti sani hanno avuto prestazioni significativamente migliori rispetto a quelli con deterioramenti cognitivi. Il sistema è stato in grado di distinguere accuratamente tra i livelli di salute cognitiva in base alle risposte degli utenti.
Valutazione Cognitiva: Gli utenti senza deterioramenti cognitivi hanno ottenuto punteggi di somiglianza mediamente più alti rispetto a quelli con problemi cognitivi. Questo risultato suggerisce che il sistema è efficace nel rilevare le variazioni nelle prestazioni cognitive.
Esperienza dell'Utente: Molti partecipanti hanno riportato di sentirsi rilassati durante le loro interazioni con il sistema. Questo indica che il formato conversazionale e il coinvolgimento attraverso il contenuto delle notizie possono potenzialmente mitigare l'ansia spesso avvertita durante le valutazioni formali.
Impatto di Concentrazione e Stress: I risultati hanno evidenziato che la concentrazione degli utenti ha avuto un impatto significativo sulle prestazioni. Coloro che erano più concentrati tendevano a rispondere correttamente alle domande, mentre lo stress ha influenzato negativamente le prestazioni, in particolare negli utenti con sfide cognitive.
Direzioni Future
Sebbene i test iniziali indichino un successo, c'è ancora margine di miglioramento. I prossimi passi prevedono di migliorare le caratteristiche empatiche per rendere il sistema più supportivo per gli utenti. Incorporare incoraggiamenti in tempo reale durante le sessioni potrebbe anche migliorare il coinvolgimento e l'esperienza complessiva.
In sintesi, il nostro sistema conversazionale intelligente ha il potenziale di trasformare il modo in cui sono monitorati i deterioramenti cognitivi negli individui anziani. Combinando intrattenimento con valutazione, possiamo fornire un servizio vitale che promuove sia la salute cognitiva che il benessere della nostra popolazione anziana.
Conclusione
In un mondo in invecchiamento sempre più rapido, trovare metodi innovativi ed efficaci per monitorare la salute cognitiva è cruciale. Il nostro nuovo sistema conversazionale si propone di fare proprio questo offrendo un modo amichevole e coinvolgente per tenere informati gli anziani mentre teniamo traccia anche delle loro capacità cognitive. Con la continua ricerca e sviluppo, il nostro obiettivo è fornire una risorsa di supporto che migliori la vita degli individui anziani e li aiuti a mantenere la loro salute cognitiva in un mondo che cambia.
Titolo: Automatic detection of cognitive impairment in elderly people using an entertainment chatbot with Natural Language Processing capabilities
Estratto: Previous researchers have proposed intelligent systems for therapeutic monitoring of cognitive impairments. However, most existing practical approaches for this purpose are based on manual tests. This raises issues such as excessive caretaking effort and the white-coat effect. To avoid these issues, we present an intelligent conversational system for entertaining elderly people with news of their interest that monitors cognitive impairment transparently. Automatic chatbot dialogue stages allow assessing content description skills and detecting cognitive impairment with Machine Learning algorithms. We create these dialogue flows automatically from updated news items using Natural Language Generation techniques. The system also infers the gold standard of the answers to the questions, so it can assess cognitive capabilities automatically by comparing these answers with the user responses. It employs a similarity metric with values in [0, 1], in increasing level of similarity. To evaluate the performance and usability of our approach, we have conducted field tests with a test group of 30 elderly people in the earliest stages of dementia, under the supervision of gerontologists. In the experiments, we have analysed the effect of stress and concentration in these users. Those without cognitive impairment performed up to five times better. In particular, the similarity metric varied between 0.03, for stressed and unfocused participants, and 0.36, for relaxed and focused users. Finally, we developed a Machine Learning algorithm based on textual analysis features for automatic cognitive impairment detection, which attained accuracy, F-measure and recall levels above 80%. We have thus validated the automatic approach to detect cognitive impairment in elderly people based on entertainment content.
Autori: Francisco de Arriba-Pérez, Silvia García-Méndez, Francisco J. González-Castaño, Enrique Costa-Montenegro
Ultimo aggiornamento: 2024-05-28 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2405.18542
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.18542
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
Si ringrazia arxiv per l'utilizzo della sua interoperabilità ad accesso aperto.
Link di riferimento
- https://doi.org/10.1007/s12652-022-03849-2
- https://population.un.org/wpp
- https://afaga.com
- https://televescorporation.com/areas-de-
- https://www.doro.com/es-es/care
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- https://zenbo.asus.com
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- https://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka