Evaluation of an Engagement-Aware Recommender System for People with Dementia

Künstliche Intelligenz und Ethik im Gesundheitswesen – Spagat oder Symbiose?

“…B. hel-fen, die verbleibenden sprachlichen und kommunikativen Fähigkeiten einer er-kranktenPersonzu unterstützen [27][28][29][30]. Ebenso könnten diese Systeme lernen zu erkennen, durch welche Angebote und Anregungen die an Demenz erkrankte Person wieder zu mehr aktiver Teilnahme (englisch: "Engagement") am Alltagsgeschehen angeregt werden könnte [31][32][33][34].…”

“…Es besteht somit ein dringender Bedarf an Gesundheitsförderung sowie primärer und sekundärer Prävention für diese Bevölkerungsgruppe. Da jedoch bis heute keine Heilungsmöglichkeiten für Demenz bekannt sind, darf die Prävention auf tertiärer Ebene nicht bagatellisiert werden [32,43] Zur individualisierten Auswahl geeigneter Aktivierungsinhalte schätzt I-CARE fortlaufend Aktivierungszustände und das Engagement der Nutzer:innen mittels maschineller Lernverfahren ein. Diese Analyse erfolgt anhand multimodaler Daten.…”

“…Seit 2015 wird an der Universität Bremen ein KI-System zur Unterstützung von MmD entwickelt, welches ursprünglich im Rahmen des „I-CARE“ Projekts (2015–2018) entstanden ist. Bei der Konzeption, Umsetzung und Nutzung des „I-CARE-Systems“ [ 32 , 38 – 40 ] haben sich die beteiligten Teams an die Grundsätze und Leitlinien des EAD gehalten. Auch in den weiterführenden Forschungen arbeiten die Teams konsequent daran, die Student:innen für die ethischen Überlegungen im Zusammenhang mit KI-Systemen im Allgemeinen und mit adaptiven Assistenzsystemen im Besonderen zu sensibilisieren, indem diese Themen in der Lehre und in der Ausbildung besprochen werden.…”

“…Es besteht somit ein dringender Bedarf an Gesundheitsförderung sowie primärer und sekundärer Prävention für diese Bevölkerungsgruppe. Da jedoch bis heute keine Heilungsmöglichkeiten für Demenz bekannt sind, darf die Prävention auf tertiärer Ebene nicht bagatellisiert werden [ 32 , 43 ]. Die tertiäre Prävention bei Demenz zielt darauf ab, die Lebensqualität von MmD und ihren Betreuer:innen positiv zu beeinflussen, indem die negativen Auswirkungen der Krankheitssymptome gemildert werden.…”

“…Der Datensatz, der für das Training des I-CARE-Systems zur Erkennung von En-gagement verwendet wurde, bestand aus multimodalen Daten älterer Menschen mit Demenz, inklusive Video, Audiound Biosignaldaten wie der über das E4-Armband erfassten Hautleitfähigkeit. Zum jetzigen Zeitpunkt[32] muss das System jedoch als voreingenommen betrachtet werden, da der Trainingsdatensatz nur aus deutschsprachigen Teilnehmer:innen mit heller Hautfarbe besteht. Es wird daher ein noch größerer und diverserer Datensatz benötigt, der Menschen verschiedener Ethnien und Nationalitäten umfasst, um diesem wichtigen Grundsatz vollends gerecht zu werden.Gleichberechtigung.…”