痴呆症是一种影响全球数百万人的疾病，随着全球人口老龄化，这一问题变得尤为突出。传统上，痴呆症的护理主要依赖药物治疗、心理疗法以及家属和护理人员的支持。然而，如今痴呆症护理的方式正开始以意想不到的方式发生变化。
研究人员正在探索技术，尤其是机器人和人工智能（AI），在支持人类护理方面可以发挥更深层次的作用。
一个值得注意的例子是英国伦敦帝国理工学院与位于金奈的精神分裂症研究基金会（SCARF）之间的合作。一个团队正在研究社交机器人如何帮助那些患有痴呆症的人群。这项研究的目的不仅是提供陪伴，还包括检测早期认知衰退的迹象。
社交机器人的使用
该研究旨在利用语音识别和“社交机器人”来检测早期认知衰退的迹象。社交机器人是指通过遵循社会行为和规则与人类互动和交流的机器人。伦敦帝国理工学院生物机电一体化教授Ravi Vaidyanathan领导了这项研究。他表示，这个想法是让痴呆症患者与这些机器人互动，并通过这些互动监控他们的认知健康状况。
Vaidyanathan教授解释说：“我们正在研究如何利用语音交互来诊断痴呆症。通过随时间收集数据，人工智能可以帮助医生发现早期预警信号。”他相信，这项技术有可能识别出言语中的变化，如犹豫、难以找到词语或语调的变化，这些都可能表明痴呆症的早期阶段。“如果我们能让人们与机器人互动并享受这种互动，我们就能创建一个更丰富的数据集，这可能会导致更准确的诊断，”他补充道。
到目前为止进行的试点研究据说已经显示出令人鼓舞的结果。在SCARF进行的一项特别研究中，社交机器人被用来与被诊断为痴呆症的参与者进行互动。机器人通过提问简单的问题，比如“你昨晚睡得怎么样？”和“你今天感觉如何？”，与人们展开对话。
SCARF的DEMCARES负责人、咨询精神病学家Sridhar Vaitheshwaran指出了积极的结果，他说：“患有痴呆症的人对机器人表现出真正的兴趣，并进行了有意义的对话。很明显，他们不是把机器人当作一台机器，而是当作一个伴侣。”这一发现突显了机器人缓解许多痴呆症患者感到孤立的潜力。
数据用于早期检测
Vaidyanathan教授指出，这项研究的关键目标不仅是保持患者的参与，还要收集有意义的数据。他说道：“我们正在实时收集数据，因此这不仅仅是让人们参与进来。我们关注的是如何确保这种互动能带来有用的结果。如果我们可以根据这些对话检测出痴呆症的早期迹象，我们就可以为医生提供更好的早期诊断工具。”
他还强调了定期检查的重要性。“通过每天与人们进行对话，我们可以观察到他们言语上的波动，这可能是认知衰退的早期指标。”
扩大规模和数据隐私方面的挑战
然而，在扩大这项研究的过程中，最大的挑战之一在于语言、语音模式和患者参与方面的跨文化差异。通过在不同的文化环境中测试技术，团队希望使人工智能能够适应各种口音、语言细微差别和沟通风格。
虽然社交机器人在痴呆症护理中的潜力令人兴奋，但该项目也面临着数据隐私这一关键问题。
在人工智能的背景下，语音录音和其他个人数据可能会引发重大担忧。Vaitheshwaran教授谈到了伦理研究实践的重要性：“我认为任何研究、从人们那里收集的任何数据都需要受到保护，并且必须是合乎伦理的，我们需要小心处理这些数据。”他补充说，印度医学研究委员会（ICMR）已经制定了关于患者数据使用的全面指南。
“我们的所有研究都经过伦理委员会的严格审查，以确保数据得到合乎道德和安全的处理，”他说。
语音数据的使用，尤其是在医疗保健环境中，带来了独特的隐私挑战。据团队介绍，收集的数据是私下处理的。研究团队和参与者都受到密切监督，以确保一定程度的控制。“但在更广泛的实施过程中，管理这些方面变得更加复杂——这是研究界尚未完全解决的问题，”Vaidyanathan教授表示。他指出，随着研究的进展，在技术更广泛部署过程中维护隐私将是一个持续关注的问题。
早期干预和减轻医生负担
展望未来，Vaidyanathan教授表示，下一步是通过人工智能驱动的语音筛查完善早期痴呆检测技术，这可以在需要进一步评估时提醒医生。最终，他们的目标是通过既有效又用户友好的技术支持临床医生和痴呆症患者。
“我们不仅仅想帮助那些已经被诊断为痴呆症的人。我们希望在他们出现任何明显症状之前识别出风险人群。”他认为，如果能在痴呆症的早期阶段检测出来，那么对于管理疾病和改善患者生活质量将产生重大影响。
团队还希望探索将语音数据与其他诊断方法相结合，例如尿路信息甚至遗传标记。“语音交互只是拼图的一部分，但当与其他诊断工具结合时，我们可以创建一种更全面的方法，”Vaidyanathan教授说道。
这项研究是Vaidyanathan先生及其团队推动创新和科学合作的更广泛计划的一部分。最近，他们推出了Imperial Global India平台，旨在与印度合作伙伴共同开发先进的研究和技术解决方案。该计划专注于解决包括气候变化、抗菌素耐药性、粮食和水安全以及可持续能源在内的关键全球问题。
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