Monitoramento de Saúde Cognitiva Engajador para Idosos
Um sistema inovador junta notícias e avaliações cognitivas para idosos.
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Índice
A população do mundo tá envelhecendo. Relatórios recentes mostram que uma porcentagem crescente de pessoas tem mais de 65 anos, e o número de pessoas com 80 anos ou mais tá aumentando rápido. Muitos idosos vivem sozinhos, o que pode causar sentimentos de solidão. Uma preocupação significativa pra essa faixa etária é a deficiência cognitiva. Essa condição afeta muitos adultos mais velhos e provavelmente vai se tornar mais comum nos próximos anos.
A deficiência cognitiva inclui problemas com memória, raciocínio e comunicação. Isso pode afetar o funcionamento diário e a qualidade de vida. Por isso, identificar sinais precoces de declínio cognitivo e monitorar sua progressão é crucial pra planejar tratamentos e manter a independência dos pacientes. Os métodos atuais de avaliação da Saúde Cognitiva geralmente dependem de testes manuais feitos por profissionais de saúde. Esses testes podem ser demorados e causar estresse em quem tá sendo avaliado.
Pra resolver esses desafios, a gente propõe um novo sistema inteligente que engaja os idosos com Notícias interessantes enquanto também monitora a saúde cognitiva deles sem que percebam. Esse sistema funciona como um chatbot que pode conversar com os usuários sobre tópicos de notícias que eles gostam. Durante essas conversas, o sistema faz perguntas sutis pra avaliar as Habilidades Cognitivas dos usuários. O objetivo é criar uma experiência amigável e divertida enquanto coleta informações úteis sobre o estado mental deles.
Visão Geral do Sistema
Nosso sistema de conversa é feito pra interagir com usuários idosos enquanto os entretém com notícias. Através de perguntas e respostas automatizadas, o sistema pode coletar dados sobre a saúde cognitiva do usuário. Esse duplo propósito visa entreter enquanto também atua como uma ferramenta de detecção precoce de deficiência cognitiva.
O sistema usa a tecnologia mais recente em processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina. Ele gera perguntas automáticas baseadas nas notícias apresentadas e avalia as respostas dadas pelos usuários. Comparando as respostas dos usuários com as corretas, o sistema pode ajudar a determinar as capacidades cognitivas deles.
Pra garantir que o sistema seja fácil de usar, ele é projetado pra operar de forma simples. Os usuários idosos o percebem como um assistente útil que lê notícias em voz alta. Durante a conversa, eles respondem a perguntas que ajudam a avaliar sua compreensão e memória. Esse approach visa reduzir a ansiedade e melhorar a Experiência do Usuário.
Importância de Lidar com Deficiência Cognitiva
Conforme as pessoas envelhecem, a probabilidade de sofrer com deficiência cognitiva aumenta. Em 2015, cerca de 50 milhões de pessoas eram afetadas por distúrbios cognitivos, e esse número deve aumentar significativamente no futuro. Avaliações regulares da saúde cognitiva são importantes, mas muitas vezes ineficientes, já que os métodos tradicionais exigem avaliações presenciais por profissionais de saúde.
Essa situação cria dois problemas principais: o peso sobre os cuidadores que devem realizar essas avaliações e o estresse que os usuários podem sentir ao serem testados. O sistema que propomos visa mudar essa dinâmica permitindo avaliações cognitivas contínuas e informais enquanto mantém os usuários engajados e entretidos.
Soluções Atuais e Lacunas
As ferramentas atuais pra monitorar a saúde cognitiva geralmente envolvem set-top boxes e soluções de telecuidado que não são totalmente conversacionais. A maioria depende de perguntas pré-definidas e métodos de teste manuais. Isso pode levar à falta de interesse dos usuários e fazer com que as avaliações pareçam mais testes do que conversas amigáveis.
Enquanto alguns sistemas existentes no domínio do telecuidado começaram a incorporar recursos inteligentes, ainda faltam a capacidade de se comunicar naturalmente com os usuários idosos. Essa falta de engajamento pode reduzir a eficácia das ferramentas de avaliação cognitiva.
Nossa solução preenche essa lacuna criando um agente conversacional que usa conteúdo de notícias em tempo real pra engajar os usuários, fazendo com que as avaliações pareçam menos formais e mais como uma conversa agradável.
Como o Sistema Funciona
O sistema funciona coletando artigos de notícias de fontes confiáveis e usando-os pra interagir com os usuários. Ele apresenta informações e faz perguntas relacionadas ao conteúdo compartilhado. As perguntas são cuidadosamente projetadas pra avaliar vários aspectos da cognição, como memória e atenção.
Recuperação de Notícias: O sistema busca notícias recentes de um serviço nacional de notícias. Ele classifica as notícias em tópicos que provavelmente interessem os usuários idosos, como política e esportes. O sistema resume os artigos e os apresenta em um formato amigável.
Geração de Perguntas: Depois de apresentar as notícias, o sistema cria perguntas. Essas perguntas podem ser de múltipla escolha ou abertas, permitindo que os usuários respondam com suas próprias palavras. Essa variedade ajuda a reduzir o estresse geralmente associado às formas tradicionais de avaliação.
Avaliação das Respostas: O sistema avalia as respostas do usuário em relação às respostas corretas. Isso é feito usando uma pontuação de similaridade que indica quão próximas as respostas dos usuários estão das esperadas.
Feedback e Interação: O sistema gera uma interface amigável que guia os usuários durante a conversa. Ele usa pistas visuais pra indicar quando o sistema está falando e quando é a vez do usuário responder, o que ajuda a manter os usuários engajados.
Lidando com a Complexidade: O sistema é projetado pra lidar com as complexidades da linguagem natural, incluindo variações no uso da linguagem entre os idosos. Ele faz isso através de algoritmos avançados que processam fala e texto.
Testes Experimentais
Pra validar a eficácia do sistema, testes foram realizados com um grupo de participantes idosos. Esses indivíduos estavam em diferentes estágios de saúde cognitiva, desde saudáveis (sem deficiência) até aqueles com deficiência cognitiva leve ou severa.
Os testes tinham como objetivo avaliar não apenas as habilidades cognitivas, mas também como os usuários se sentiam confortáveis durante o processo de avaliação. Os participantes interagiram com o sistema em várias sessões, fornecendo feedback sobre suas experiências.
Resultados e Descobertas
Os resultados da fase de testes mostraram resultados promissores. Participantes saudáveis se saíram significativamente melhor do que aqueles com déficits cognitivos. O sistema foi capaz de diferenciar com precisão entre os níveis de saúde cognitiva com base nas respostas dos usuários.
Avaliação Cognitiva: Usuários sem deficiência cognitiva tiveram uma média de pontuações de similaridade maiores em comparação àqueles com problemas cognitivos. Essa descoberta sugere que o sistema é eficaz em detectar variações no desempenho cognitivo.
Experiência do Usuário: Muitos participantes relataram se sentir relaxados durante suas interações com o sistema. Isso indica que o formato da conversa e o engajamento através do conteúdo de notícias podem mitigar a ansiedade frequentemente sentida durante avaliações formais.
Impacto do Foco e Estresse: Os resultados destacaram que o foco do usuário teve um impacto significativo no desempenho. Aqueles que estavam mais focados tendiam a responder corretamente, enquanto o estresse afetou negativamente o desempenho, especialmente em usuários com desafios cognitivos.
Direções Futuras
Embora os testes iniciais indiquem sucesso, ainda há espaço pra melhorias. Os próximos passos envolvem aprimorar recursos empáticos pra tornar o sistema mais suportivo pros usuários. Incorporar encorajamento em tempo real durante as sessões também pode melhorar o engajamento e a experiência geral.
Resumindo, nosso sistema de conversa inteligente tem o potencial de transformar a forma como as deficiências cognitivas são monitoradas em idosos. Ao misturar entretenimento com avaliação, podemos oferecer um serviço vital que promove tanto a saúde cognitiva quanto o bem-estar da nossa população envelhecida.
Conclusão
Num mundo cada vez mais envelhecendo, encontrar métodos inovadores e eficazes pra monitorar a saúde cognitiva é crucial. Nosso novo sistema de conversa se propõe a fazer exatamente isso, oferecendo uma maneira amigável e envolvente de manter os idosos informados enquanto também acompanha suas habilidades cognitivas. À medida que continuamos a refinar e aprimorar o sistema, nosso objetivo é garantir que ele sirva como uma ferramenta valiosa tanto pros usuários quanto pros cuidadores.
Com pesquisas e desenvolvimentos contínuos, nossa meta é fornecer um recurso de apoio que beneficie a vida dos idosos e ajude a manter sua saúde cognitiva num mundo em mudança.
Título: Automatic detection of cognitive impairment in elderly people using an entertainment chatbot with Natural Language Processing capabilities
Resumo: 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.
Autores: Francisco de Arriba-Pérez, Silvia García-Méndez, Francisco J. González-Castaño, Enrique Costa-Montenegro
Última atualização: 2024-05-28 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2405.18542
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2405.18542
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.
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Ligações de referência
- 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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