An Integrated Social Robot and Virtual Assistant Solution to Support Medical Management for Older Adults
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Introduction The global aging population leads to increased demand for professional caregivers and innovative assistive technologies. Traditional aids such as canes and hearing devices have long supported older adults, but emerging solutions involving robotics and AI open new opportunities for enhanced care and independence. Objectives This study aimed to design and evaluate an assistive solution that integrates a social robot and a virtual assistant to support older adults in managing medical treatments and daily schedules. Methods An assistive system was developed combining a social robot and a virtual assistant. Its potential was assessed through an exploratory evaluation involving seven older adults who interacted with the solution in simulated care and schedule management scenarios. Data were collected through structured interviews to capture participants' perceptions and experiences. Results The developed solution supported effective interaction between users and the technologies, despite minor usability challenges during initial use. Participants were generally able to complete tasks such as medication reminders, appointment management, and basic conversational interactions, although some required occasional assistance or clarification. Evaluation The participants expressed positive feedback regarding usability and perceived usefulness. The combined use of social robots and virtual assistants was considered intuitive and supportive, especially in reducing cognitive load and fostering adherence to treatment routines. Conclusion The integrated assistive solution presents a promising approach to supporting older adults' independence and well‐being. By combining social presence with functional assistance, it contributes to bridging the gap between human‐centered care and technological innovation.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle