Voice-Enabled Intelligent Virtual Agents for People With Amnesia: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Older adults often have increasing memory problems (amnesia), and approximately 50 million people worldwide have dementia. This syndrome gradually affects a patient over a period of 10-20 years. Intelligent virtual agents may support people with amnesia. OBJECTIVE: This study aims to identify state-of-the-art experimental studies with virtual agents on a screen capable of verbal dialogues with a target group of older adults with amnesia. METHODS: We conducted a systematic search of PubMed, SCOPUS, Microsoft Academic, Google Scholar, Web of Science, and CrossRef on virtual agent and amnesia on papers that describe such experiments. Search criteria were (Virtual Agent OR Virtual Assistant OR Virtual Human OR Conversational Agent OR Virtual Coach OR Chatbot) AND (Amnesia OR Dementia OR Alzheimer OR Mild Cognitive Impairment). Risk of bias was evaluated using the QualSyst tool (University of Alberta), which scores 14 study quality items. Eligible studies are reported in a table including country, study design type, target sample size, controls, study aims, experiment population, intervention details, results, and an image of the agent. RESULTS: A total of 8 studies was included in this meta-analysis. The average number of participants in the studies was 20 (SD 12). The verbal interactions were generally short. The usability was generally reported to be positive. The human utterance was seen in 7 (88%) out of 8 studies based on short words or phrases that were predefined in the agent's speech recognition algorithm. The average study quality score was 0.69 (SD 0.08) on a scale of 0 to 1. CONCLUSIONS: The number of experimental studies on talking about virtual agents that support people with memory problems is still small. The details on the verbal interaction are limited, which makes it difficult to assess the quality of the interaction and the possible effects of confounding parameters. In addition, the derivation of the aggregated data was difficult. Further research with extended and prolonged dialogues is required.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».