Discovering Behavioral Patterns Using Conversational Technology for In-Home Health and Well-Being Monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Advancements in conversational AI have created unparalleled opportunities to promote the independence and well-being of older adults, including people living with dementia (PLWD). However, conversational agents have yet to demonstrate a direct impact in supporting target populations at home, particularly with long-term user benefits and clinical utility. We introduce an infrastructure fusing in-home activity data captured by Internet of Things (IoT) technologies with voice interactions using conversational technology (Amazon Alexa). We collect 3103 person-days of voice and environmental data across 14 households with PLWD to identify behavioural patterns. Interactions include an automated well-being questionnaire and 10 topics of interest, identified using topic modelling. Although a significant decrease in conversational technology usage was observed after the novelty phase across the cohort, steady state data acquisition for modelling was sustained. We analyse household activity sequences preceding or following Alexa interactions through pairwise similarity and clustering methods. Our analysis demonstrates the capability to identify individual behavioural patterns, changes in those patterns and the corresponding time periods. We further report that households with PLWD continued using Alexa following clinical events (e.g., hospitalisations), which offers a compelling opportunity for proactive health and well-being data gathering related to medical changes. Results demonstrate the promise of conversational AI in digital health monitoring for ageing and dementia support and offer a basis for tracking health and deterioration as indicated by household activity, which can inform healthcare professionals and relevant stakeholders for timely interventions. Future work will use the bespoke behavioural patterns extracted to create more personalised AI conversations.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».