Enhancing Digital Reminder Systems for Dementia Care: Exploring Generative AI for Task Verification and Caregiver Support Through Co‐Design
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Caregivers of people living with dementia (PLwD) face significant stress, exacerbated by the challenges of verifying task completion despite the use of digital reminder systems. Generative AI, such as GPT, offers a potential solution by improving task verification and supporting caregiver decision-making. This feasibility study evaluated an AI-powered task verification system integrated with a digital reminder framework for PLwD. It explored (1) whether GPT can generate high-quality follow-up questions tailored to PLwD through few-shot prompting, (2) the accuracy of the system in flagging concerning responses, and (3) how to balance automation with caregiver control. METHOD: An anonymized dataset of 64 reminders was used to simulate interactions between caregivers, PLwD, and the AI system. GPT-generated follow-up questions were evaluated for quality with and without contextual information. A flagging mechanism classified responses as High, Medium, or Low concern, with critical categories including mealtime, personal safety, and daily hygiene. Simulated caregiver feedback was incorporated to refine question quality and system adaptability to keep AI-generated interactions relevant, clear, and minimally intrusive. Additionally, two EPLED (Engagement of People with Lived Experience of Dementia) members were involved in the design process, providing insights into the evaluation methods, few-shot examples, and usability of the system's responses. RESULT: Contextual information and caregiver feedback improved follow-up question clarity, specificity, and relevance, reducing ambiguity in PLwD responses. The flagging mechanism demonstrated high accuracy, particularly for safety-critical tasks such as medication and fall prevention reminders, while non-urgent tasks, such as leisure activities, presented greater subjectivity. Simulated caregiver feedback and EPLED members' input played a crucial role in adapting the system to individual needs and evaluating whether it genuinely reduces caregiver stress or simply redistributes their responsibilities. CONCLUSION: This study demonstrates the feasibility of integrating generative AI into dementia care. Context, caregiver input, and EPLED members' perspectives significantly improved task verification and decision support. By enhancing reminder effectiveness and refining caregiver alerts, AI-assisted verification has the potential to reduce caregiver stress and improve PLwD support. Future research should focus on real-world validation, user-centered customization, and scalability to optimize caregiver workload reduction and long-term adoption in home care settings.
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 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 | 0,008 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».