[TD‐P‐015]: LUDWIG: A CONVERSATIONAL ROBOT FOR PEOPLE WITH ALZHEIMER'S
Notice bibliographique
Résumé
Assistive robotics are being produced to improve the quality-of-life for people with Alzheimer's disease (AD), including aid in activities of daily living. Recently, computer programs based on the statistics of human dialogue have been shown to reduce the cost of hand-crafting complex dialogue systems. Of these, one increasingly popular approach is the partially-observable Markov decision process (POMDP). Here, dialogue is represented as statistical relationships between observations (i.e., the words spoken and other linguistic/acoustic aspects of speech), unknown states (e.g., the participant's current level of confusion), and actions that can be performed (i.e., the computer's own speech output). We have recently built POMDPs to detect and avoid trouble-indicating behaviors (TIBs), with 82% and 96.1% accuracy, respectively, in the speech of people with AD. We are developing software that uniquely embodies TIB detection, avoidance, and recovery in dialogue within an on-line assistive robot, called Ludwig. Twelve individuals with AD have been recruited from a clinical care partner. In each of three sessions, participants describe a series of photographs shown on a tablet computer, and answer questions posed by an interviewer. In the first session, the interviewer is a human volunteer. The second session replaces them with the robot Ludwig, controlled remotely. In the third session, we use a completely automated system based on recent work to avoid confusion. At the time of the conference, all three sessions will have been completed for each participant. Preliminary qualitative analysis indicates broad interest in the project, and in Ludwig specifically, but issues related to attention and executive function in participants remain a challenge. Success with the task varies directly with the cognitive status of the older adult with AD, as measured by a mini-mental state exam. Future work must focus on extra-linguistic means of interaction to focus the attention of the older adult with AD. 1. Brodaty H, Connors MH, Xu J, Woodward M, Ames D, Group PS. The course of neuropsychiatric symptoms in dementia: A 3-year longitudinal study. Journal of the American Medical Directors Association. 2015;16(5):380–387. 2. Sadak TI, Katon J, Beck C, Cochrane BB, Borson S. Key neuropsychiatric symptoms in common dementias: prevalence and implications for caregivers, clinicians, and health systems. Research in gerontological nursing. 2014;7(1):44. 3. Steinberg M, Shao H, Zandi P, et al. Point and 5-year period prevalence of neuropsychiatric symptoms in dementia: the Cache County Study. International journal of geriatric psychiatry. 2008;23(2):170. 4. Gitlin LN, Kales HC, Lyketsos CG. Nonpharmacologic management of behavioral symptoms in dementia. JAMA. 2012;308(19):2020–2029. 5. Kales HC, Gitlin LN, Lyketsos CG. State of the Art Review: Assessment and management of behavioral and psychological symptoms of dementia. BMJ: British Medical Journal. 2015;350.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».