Designing technologies to support dynamic dementia care ecosystems: a humanistic model to guide AI AgeTech innovation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The increasing digitization of society necessitates that persons engage with technology to maintain health, access care, and participate in social activities. Technological innovations that aim to support persons living with dementia and their care partners are increasingly integrating artificial intelligence (AI), such as smart homes, assistive robots, and intelligent wheelchairs - three examples of "AI AgeTech". Ethical discussions related to AI-enabled technologies have addressed individual-level issues (e.g., privacy, informed consent) and society-level issues (e.g., bias, equity). The dynamic and relational natures of dementia care, however, necessitate a nuanced understanding that addresses how these innovations may influence, and be influenced by, evolving care needs, relationships, and arrangements within dynamic care ecosystems. METHOD: A working group of 13 experientially-diverse researchers and knowledge users (i.e., persons living with dementia, family care partners, health care professionals, and AI/technology entrepreneurs) engaged in three co-creation workshops to explore how AI AgeTech may shape, and be shaped by, evolving dementia care ecosystems (i.e., care actors, inter-actor relationships, care practices and arrangements). Workshop activities employed visual experience probes - including personas, care maps, scenarios of different care ecosystems, and videos demonstrating the different examples of AI AgeTech - to stimulate and guide discussion and collaborative knowledge synthesis. RESULT: A preliminary guiding model for designing AI AgeTech innovation was synthesized. Integrating conceptualizations of 'humanism' from geriatrics, social robotics, and AI ethics, this model delineates specific attributes, values, and design orientations to guide innovation design for and with dementia care ecosystems. Uniquely, AI-enabled systems are not merely tools but, rather, semi-autonomous care actors that are likely to reshape the care relationships and practices within the ecosystems in which they are deployed. CONCLUSION: Designing AI-enabled technologies to support dementia care ecosystems requires a humanistic, relational understanding beyond the current discourses of AI and technology ethics. This model provides actionable guidance for researchers and technology and service innovators seeking to enhance dementia care in a future increasingly shaped by AI.
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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 | 0,011 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,029 |
| Communication savante | 0,009 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».