論文の概要: MemoryCompanion: A Smart Healthcare Solution to Empower Efficient
Alzheimer's Care Via Unleashing Generative AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.14730v1
- Date: Mon, 20 Nov 2023 19:41:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-03 13:41:51.951632
- Title: MemoryCompanion: A Smart Healthcare Solution to Empower Efficient
Alzheimer's Care Via Unleashing Generative AI
- Title(参考訳): memorycompanion:創発的aiを解き放つことによって、効率的なアルツハイマー病治療を促進するスマートヘルスケアソリューション
- Authors: Lifei Zheng, Yeonie Heo, Yi Fang
- Abstract要約: 本稿では,アルツハイマー病(AD)患者とその介護者向けに開発された,先駆的なデジタルヘルスソリューションであるMemoryCompanionについて紹介する。
MemoryCompanionはパーソナライズされたケアのパラダイムを示し、音声のクローズニングと会話によるインタラクションを促進する。
私たちの方法論は、その革新的な設計に基づいており、この領域に固有の介護と技術的な課題の両方に対処しています。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 8.741075482543991
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With the rise of Large Language Models (LLMs), notably characterized by GPT
frameworks, there emerges a catalyst for novel healthcare applications. Earlier
iterations of chatbot caregivers, though existent, have yet to achieve a
dimension of human-like authenticity. This paper unveils `MemoryCompanion' a
pioneering digital health solution explicitly tailored for Alzheimer's disease
(AD) patients and their caregivers. Drawing upon the nuances of GPT technology
and prompt engineering, MemoryCompanion manifests a personalized caregiving
paradigm, fostering interactions via voice-cloning and talking-face mechanisms
that resonate with the familiarity of known companions. Using advanced
prompt-engineering, the system intricately adapts to each patient's distinct
profile, curating its content and communication style accordingly. This
approach strives to counteract prevalent issues of social isolation and
loneliness frequently observed in AD demographics. Our methodology, grounded in
its innovative design, addresses both the caregiving and technological
challenges intrinsic to this domain.
- Abstract(参考訳): gptフレームワークを特徴とする大規模言語モデル(llm)の台頭に伴い、新たな医療アプリケーションへの触媒が出現する。
初期のチャットボットの介護者は存在するものの、人間のような真正さの次元をまだ達成していない。
本稿では,アルツハイマー病(AD)患者とその介護者を対象とした,先駆的なデジタルヘルスソリューションであるMemoryCompanionを紹介する。
メモリコンパニオンは、gpt技術とプロンプトエンジニアリングのニュアンスに基づき、身近な仲間の親密さに共鳴する音声クローニングと会話によるインタラクションを促進する、パーソナライズされたケアサベーションパラダイムを示している。
高度なプロンプトエンジニアリングを用いて、システムは患者の異なるプロファイルに複雑に適応し、その内容とコミュニケーションスタイルをキュレートする。
このアプローチは、AD人口統計でよく見られる社会的孤立と孤独の一般的な問題に対処する試みである。
私たちの方法論はその革新的なデザインに根ざしており、このドメインに内在する注意深い課題と技術的な課題の両方に対処しています。
関連論文リスト
- Multimodal Fusion with LLMs for Engagement Prediction in Natural Conversation [70.52558242336988]
我々は,不関心や混乱の兆候を検出することを目的として,言語的および非言語的手がかりを精査することにより,ダイアディック的相互作用における係り合いを予測することに焦点を当てた。
本研究では,カジュアルなダイアディック会話に携わる34人の参加者を対象に,各会話の最後に自己報告されたエンゲージメント評価を行うデータセットを収集する。
大規模言語モデル(LLMs)を用いた新たな融合戦略を導入し,複数行動モダリティをマルチモーダル・トランスクリプトに統合する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-13T18:28:12Z) - Towards Privacy-Aware and Personalised Assistive Robots: A User-Centred Approach [55.5769013369398]
この研究は、フェデレートラーニング(FL)のようなユーザー中心のプライバシーに配慮した技術のパイオニアである。
FLは機密データを共有せずに協調学習を可能にし、プライバシとスケーラビリティの問題に対処する。
この作業には、スマート車椅子アシストのためのソリューションの開発、ユーザの独立性の向上、幸福感の向上が含まれる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-23T13:14:08Z) - A Revolution of Personalized Healthcare: Enabling Human Digital Twin
with Mobile AIGC [54.74071593520785]
モバイルAIGCは、ヒューマンデジタルツイン(HDT)と呼ばれる新興アプリケーションのキーとなる技術である
モバイルAIGCによって強化されたHDTは、まれな疾患データを生成し、高忠実なデジタルツインをモデル化し、多目的テストベッドを構築し、24/7のカスタマイズ医療サービスを提供することで、パーソナライズされたヘルスケアに革命をもたらすことが期待されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-22T15:59:03Z) - AD-AutoGPT: An Autonomous GPT for Alzheimer's Disease Infodemiology [19.175068769088366]
我々は、アルツハイマー病に関するデータ収集、処理、分析を自律的に行うことのできるAD-AutoGPTと呼ばれる新しいツールを開発した。
我々は2022年6月以降、アルツハイマー協会、BBC、マヨクリニック、国立老化研究所など、さまざまなニュースソースからの包括的データを照合した。
このAD-AutoGPTの公衆衛生への応用は、複雑な健康物語に対するデータ豊富な理解を促進するAIの変革の可能性を示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-16T16:35:59Z) - Leveraging Pretrained Representations with Task-related Keywords for
Alzheimer's Disease Detection [69.53626024091076]
アルツハイマー病(AD)は高齢者に特に顕著である。
事前学習モデルの最近の進歩は、AD検出モデリングを低レベル特徴から高レベル表現にシフトさせる動機付けとなっている。
本稿では,高レベルの音響・言語的特徴から,より優れたAD関連手がかりを抽出する,いくつかの効率的な手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-14T16:03:28Z) - Evaluating the Possibility of Integrating Augmented Reality and Internet
of Things Technologies to Help Patients with Alzheimer's Disease [0.0]
本研究では,IoT(Internet of Things)とAR(Augmented Reality)の概念によって実現された,AAL(Ambient Assisted Living)リアルタイムシステムに関する予備的な結果を報告する。
このシステムには2つの主要なセクションがある: スマートフォンまたはウィンドウアプリケーションは、介護者が自宅の患者の状態をモニターし、もし患者が危険にさらされている場合は通知することを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-01-20T20:39:32Z) - Investigating the Potential of Artificial Intelligence Powered
Interfaces to Support Different Types of Memory for People with Dementia [22.89233407347665]
もっとも難しい課題の1つは、認知症の患者のアクセシビリティの変動をサポートすることである。
我々は,認知症に関連する異なる種類のメモリのインタフェースをパーソナライズするためのAIベースのシステム設計の今後の方向性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-19T17:31:45Z) - Conformer Based Elderly Speech Recognition System for Alzheimer's
Disease Detection [62.23830810096617]
アルツハイマー病(AD)の早期診断は、予防ケアがさらなる進行を遅らせるのに不可欠である。
本稿では,DementiaBank Pitt コーパスをベースとした最新のコンバータに基づく音声認識システムの開発について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-23T12:50:55Z) - Multi-modal fusion with gating using audio, lexical and disfluency
features for Alzheimer's Dementia recognition from spontaneous speech [11.34426502082293]
本論文は、自発音声(ADReSS)によるアルツハイマー認知症への挑戦である。
本研究の目的は、音声データからアルツハイマー病の重症度の自動予測を支援する方法を開発することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-17T17:20:57Z) - A Preliminary Study of a Two-Stage Paradigm for Preserving Speaker
Identity in Dysarthric Voice Conversion [50.040466658605524]
変形性音声変換(DVC)における話者同一性維持のための新しいパラダイムを提案する。
変形性音声の質は統計VCによって大幅に改善される。
しかし, 変形性関節症患者の通常の発話は, ほとんど収集できないため, 過去の研究は患者の個性を取り戻すことはできなかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-02T18:41:03Z) - Alzheimer's Dementia Recognition through Spontaneous Speech: The ADReSS
Challenge [10.497861245133086]
InterSPEECH 2020のADReSS Challengeでは、アルツハイマー認知症の自動認識に対する異なるアプローチを比較可能な共有タスクを定義している。
ADReSSは、年齢と性別の面で音響的に前処理されバランスが取れた、ベンチマーク音声データセットを研究者に提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-14T23:25:09Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。