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数字化养老案例:欧洲-日本智慧老龄化虚拟教练项目

供稿人:倪炜瑜供稿时间:2025-03-13 16:28:46关键词:数字,智慧,虚拟,老龄化,养老

人口老龄化是21世纪最紧迫的社会问题之一。由于生活水平的提高、医疗保健的改善、医疗进步和对健康问题认识的提高,预期寿命在上个世纪迅速增加。尽管2019冠状病毒病导致预期寿命下降,但在欧盟,2022年,女性和男性的预期平均寿命分别为83.3岁和77.9岁(欧盟统计局),而在日本,2023年女性的预期平均寿命为87.14岁,男性为81.09岁(日本厚生劳动省)。在这种情况下,利用智能技术支持老年人健康和积极地度过老年生活,可以为预防和促进健康提供新的概念性解决方案。

欧洲-日本智慧老龄化虚拟教练(European-Japanese Virtual Coach for Smart Ageinge-VITA)是由欧盟和日本信息产业部联合资助的项目。22个欧洲和日本的合作伙伴将为居住在社区的老年人开发一个社会技术指导系统。根据用户的需求和能力,虚拟教练将通过促进身体活动、认知训练和与周围社区其他人的社交互动,为用户在家养老提供智能支持,推动老年人在家中实现健康、积极的老龄化,并减少老年人被社会排斥的风险。

e-VITA虚拟教练项目通过结合两个领域最先进的合作伙伴和专业知识,并遵循社会5.0(日本)和数字欧洲(欧盟)的概念,提供基于“欧洲制造”和“日本制造”的卓越技术解决方案。e-VITA虚拟教练将通过不同的技术,为老年人提供个性化的建议和干预措施,以实现家庭智能生活环境中的可持续健康。项目核心技术由以下几部分组成:

  • 多模态数据融合:整合可穿戴设备(如Holter传感器)、环境传感器(温湿度监测)和家庭行为传感器,实时分析老年人的生理状态、活动模式及居住环境。
  • 情感检测系统(EDS:通过语音分析识别用户情绪(如愤怒、悲伤、喜悦),并调整对话策略。例如,德国版本支持6种情绪分类,日本版本扩展至9种(包括信任惊讶)。
  • 知识图谱(KG:构建中央与本地化知识库,存储健康知识、用户个人数据及环境信息,支持个性化推荐。例如,根据用户性别推荐适合的体检项目。
  • 对话系统:基于开源框架RASA开发,结合自然语言处理和规则引擎,实现自然交互。系统通过知识图谱查询生成动态回复,并整合情感反馈以增强共情能力。

e-VITA虚拟教练系统的技术架构基于先进的大数据分析和社交情感计算技术,能够实现以下功能:

  • 预防性风险检测:通过收集和分析用户日常生活环境中的数据,检测潜在的健康风险。
  • 个性化推荐:根据用户的具体健康需求,提供个性化的建议和指导。
  • 情感感知:利用情感检测技术,对用户的情绪状态进行感知和响应。
  • 多设备集成:整合多种智能设备,如传感器、机器人和智能手机,实现无缝的互联互通和交互。

e-VITA项目在法国、德国、意大利和日本进行了实地测试,涉及140多名老年人。测试结果显示,虚拟教练在增强老年人的身体、情感和社会福祉方面具有显著效果。e-VITA项目计划继续推进技术开发和市场应用,如整合3D全息投影和增强现实技术,并探索商业化路径,与更多的欧洲和日本合作伙伴合作,将虚拟教练系统推广到更广泛的地区,特别是在医疗和护理人员短缺的农村地区,为老年人提供更多的支持和帮助。

参考文献:

1CORDISEuropean-Japanese Virtual Coach for Smart Ageing[EB/OL]https://cordis.europa.eu/project/id/101016453.访问于20250312

2EU-Japan Centre for Industrial CooperationEU-Japanese virtual coach in development [EB/OL]https://www.eu-japan.eu/news/eu-japanese-virtual-coach-development.访问于20250312

3Kreiner, J. (2000). History, Present State and Future Perspectives of European-Japanese Cooperation in Culture, Economy and Science. In: Philipp Franz von Siebold and His Era. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-04001-0_14.访问于20250312

4McTear, M. et al. (2022). Empowering Well-Being Through Conversational Coaching for Active and Healthy Ageing. In: Aloulou, H., Abdulrazak, B., de Marassé-Enouf, A., Mokhtari, M. (eds) Participative Urban Health and Healthy Aging in the Age of AI. ICOST 2022. Lecture Notes in Computer Science, vol 13287. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-09593-1_21 .访问于20250312

5Jokinen, K., Homma, K., Matsumoto, Y., Fukuda, K. (2022). Integration and Interaction of Trustworthy AI in a Virtual Coach – An Overview of EU-Japan Collaboration on Eldercare. In: Takama, Y., et al. Advances in Artificial Intelligence. JSAI 2021. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol 1423. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-96451-1_17.访问于20250312