AīCare: An Affordable, Reliable, and Intelligent Senior Care Ecosystem
Notice bibliographique
Résumé
Global population aging has become an issue nowadays, which will eventually lead to a huge senior care market in the future. Currently, with the current senior care services and product, several critical issues exist which prevents seniors from getting care. The top reported problem includes the lack of professionals, overpriced services or products, insufficient attention to seniors’ mental needs, and insufficient government regulations. In this paper, a senior care ecosystem, named AīCare, was proposed to revolutionize the future senior care industry. The AīCare senior care ecosystem combined exponential technologies, such as IoT, robotics, and AI, to deliver affordable, reliable, and intelligent senior care services and products. The project was systematically planned and designed utilizing the Purpose Launchpad, coupled with business development tools provided by the Purpose Alliance. A low-fidelity prototype of this ecosystem was conceptualized as part of the innovation process. To substantiate the proposed hypotheses, two experimental cycles were implemented across China and Canada. The feedback acquired from these experiments continuously refines our ideas and directs the way for future development in this crucial sector. Our senior care ecosystem is not designed to entirely supplant the existing workforce of senior care professionals. Rather, our objective is to provide dependable and effective aids to complement their efforts, thereby enhancing their capability to cater to individuals requiring additional attention. This innovative approach intends to amplify the efficacy of current systems and contributes significantly towards the evolution of senior care, ultimately augmenting the quality-of-care provision.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».