DOI: https://doi.org/10.2196/65776
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40080043
تاريخ النشر: 2024-10-29
المؤلف: Brooke H. Wolfe وآخرون
الموضوع الرئيسي: التدخلات الرقمية في الصحة النفسية
نظرة عامة
تبحث الورقة البحثية في تفاعل كبار السن مع تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI)، خاصة في سياق رفاههم ودعم حياتهم اليومية. مع زيادة عدد كبار السن الذين يعيشون بمفردهم، تصبح الحاجة إلى رعاية صحية فعالة وترابط اجتماعي أمرًا بالغ الأهمية. تستخدم الدراسة طرقًا مختلطة مع 28 مشاركًا، بمتوسط عمر 71 عامًا، الذين أكملوا مقابلات واستطلاعات حول استخدامهم للتكنولوجيا ومواقفهم تجاه الذكاء الاصطناعي. تكشف النتائج أن معظم المشاركين على دراية بالتكنولوجيا، وخاصة الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر، ويعبرون عن اهتمام قوي بميزات مثل تذكير المواعيد، والمساعدة في حالات الطوارئ، ومراقبة الصحة التي تقدمها روبوتات الدردشة الذكية.
على الرغم من الفوائد المحتملة للذكاء الاصطناعي، تحدد الدراسة حواجز كبيرة أمام التبني، بما في ذلك المخاوف بشأن الخصوصية، والاعتماد على التكنولوجيا، والالتزام المطلوب لتعلم أنظمة جديدة. تم تصنيف مواقف المشاركين تجاه التكنولوجيا إلى ثلاث توجهات: متبني التكنولوجيا، الحذر من التكنولوجيا، ومقاومي التكنولوجيا، مما يشير إلى طيف من الاستعداد للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي. تختتم الدراسة بأن هناك حاجة ملحة لتطوير أنظمة ذكاء اصطناعي مخصصة وصديقة للشيخوخة يمكن أن تتكامل بسلاسة في حياة كبار السن. الحوار المستمر بين المطورين وكبار السن وشبكات دعمهم أمر ضروري لإنشاء حلول تكنولوجية شاملة وداعمة.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على زيادة متوسط العمر المتوقع عالميًا وزيادة عدد كبار السن، المتوقع أن يصل إلى 1.4 مليار بحلول عام 2030. يشكل هذا التحول الديموغرافي تحديات كبيرة في ضمان رفاهية الأفراد الأكبر سنًا، العديد منهم يفضلون العيش المستقل ولكنهم يحتاجون إلى المساعدة في المهام اليومية والترابط الاجتماعي. أظهرت دمج الذكاء الاصطناعي (AI) في الرعاية الصحية والرعاية وعدًا، خاصة في دعم كبار السن من خلال مراقبة الصحة، وتذكير الأدوية، والرفقة عبر وكلاء المحادثة.
ومع ذلك، تواجه تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي بين كبار السن عدة عقبات، بما في ذلك نقص سهولة الاستخدام لأولئك الذين لديهم خبرة رقمية محدودة، ومخاوف بشأن الأمان والخصوصية، والبحث غير الكافي حول فعالية هذه الأدوات على المدى الطويل. تهدف هذه الدراسة إلى التحقيق في الاستخدام الحالي، والتحديات، واحتياجات كبار السن فيما يتعلق بتقنيات الذكاء الاصطناعي، مع تركيز خاص على روبوتات الدردشة الخاصة بالرعاية. تهدف النتائج إلى إبلاغ تطوير أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تكون مخصصة وأكثر ملاءمة لتعزيز رفاهية كبار السن.
طرق البحث
توضح قسم “طرق البحث” التصميم التجريبي والتقنيات التحليلية المستخدمة في الدراسة. استخدم الباحثون نهجًا كميًا، حيث تم استخدام التحليلات الإحصائية لتقييم البيانات التي تم جمعها من تجارب مختلفة. تضمنت المنهجيات المحددة تجارب محكومة، حيث تم التلاعب بالمتغيرات بشكل منهجي لمراقبة تأثيراتها على النتائج المعنية.
شملت جمع البيانات مقاييس نوعية وكمية، مما يضمن فهمًا شاملاً للظواهر قيد التحقيق. تم إجراء التحليل باستخدام برامج إحصائية متقدمة، مما سهل تطبيق الاختبارات المناسبة لتحديد أهمية النتائج. تم تصميم الطرق بدقة لضمان إمكانية إعادة الإنتاج والموثوقية، مع الالتزام بالبروتوكولات المعمول بها في هذا المجال.
النتائج
تكشف نتائج الدراسة التي شملت 28 مشاركًا من كبار السن (متوسط العمر 71 عامًا، SD 5.5) عن رؤى مهمة حول ديموغرافياتهم، واستخدامهم للتكنولوجيا، وإدراكهم للصحة. كانت الغالبية من المشاركين من النساء (57%) ومتزوجات أو تعيش مع شركاء (61%). حدد معظمهم أنفسهم كأشخاص بيض (89%) وكانوا إما عاطلين عن العمل أو متقاعدين (75%). اختلفت مستويات التعليم، حيث أكمل 43% منهم التعليم الثانوي أو بعض التعليم الجامعي، بينما كان 57% خريجي جامعات. أفاد المشاركون بمعدل حالة صحية قدرها 4 (SD 0.9) على مقياس من 1 (سيء) إلى 5 (ممتاز)، مع 32% يشيرون إلى قيود في الأنشطة بسبب حالات جسدية. تم تقييم الشعور بالوحدة ورضا الحياة أيضًا، مما أسفر عن متوسط درجات قدرها 4 (SD 1.6) و4 (SD 0.7) على التوالي. ومن الجدير بالذكر أن 64% لديهم خبرة سابقة مع روبوتات الدردشة الذكية، و75% استخدموا تطبيقات تكنولوجية متنوعة، بما في ذلك وسائل التواصل الاجتماعي والتسوق عبر الإنترنت.
سلطت النتائج النوعية الضوء على أن كبار السن يستخدمون التكنولوجيا بشكل أساسي للتفاعل الاجتماعي، والترفيه، وإدارة الصحة، مما يتماشى مع الأبحاث السابقة. أعرب المشاركون عن اهتمامهم بتقنيات الذكاء الاصطناعي التي يمكن أن تساعد في المهام اليومية، مثل تذكير المواعيد ومراقبة الصحة، بينما أشاروا أيضًا إلى حواجز أمام التبني، بما في ذلك المخاوف بشأن الخصوصية وصعوبات التعلم المتصورة. تؤكد الدراسة على أهمية التصميم المتمركز حول المستخدم في تطوير التكنولوجيا لكبار السن، داعية إلى نهج تشاركي يشملهم في عملية التصميم. بالإضافة إلى ذلك، تشير إلى أن تبني التكنولوجيا يختلف بين كبار السن، متأثرًا بعوامل مثل العمر والتعليم، مما يشير إلى أن الحلول المخصصة ضرورية لاستيعاب احتياجات المستخدمين المتنوعة وتعزيز قبول التكنولوجيا.
المناقشة
تسلط المناقشة الضوء على تفاعل كبار السن مع تقنيات الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية والرعاية، مشددة على إمكاناتها لتعزيز الالتزام بالأدوية وتخفيف الشعور بالوحدة عندما تكون مخصصة لاحتياجاتهم. على الرغم من أن كبار السن عمومًا يستخدمون التكنولوجيا أقل من الفئات العمرية الأصغر، من المتوقع أن تحسن التقدم في نماذج اللغة الكبيرة متعددة الوسائط، مثل ChatGPT، من سهولة استخدام هذه التقنيات وتخصيصها. تظهر مبادرات مثل SeniorTalk وElliQ جهودًا لإنشاء أدوات ذكاء اصطناعي تلبي احتياجات كبار السن، مع التركيز على احتياجاتهم للرفقة وإدارة الصحة. ومع ذلك، يجب التعامل مع تنفيذ مثل هذه التقنيات بحذر لاحترام حقوق وكرامة الأفراد الأكبر سنًا، حيث لم تدمج الأبحاث الحالية تفضيلاتهم ومخاوفهم بالكامل في تطوير التكنولوجيا.
تكشف الدراسة أيضًا أن الدعم الاجتماعي من خلال الذكاء الاصطناعي أمر حاسم لكبار السن، حيث يعاني جزء كبير منهم من الشعور بالوحدة والعزلة الاجتماعية، مما يمكن أن يؤدي إلى نتائج صحية سلبية. تم استخدام نهج مختلط لجمع رؤى من 28 مشاركًا تتراوح أعمارهم بين 65 عامًا وما فوق بشأن استخدامهم الحالي للتكنولوجيا، والتكامل التكنولوجي المرغوب، والتحديات التي يواجهونها. تشير النتائج إلى أنه بينما يستخدم العديد من كبار السن الأجهزة الرقمية للتفاعل الاجتماعي، والترفيه، وإدارة الصحة، فإنهم يعبرون عن مخاوف بشأن تعلم تقنيات جديدة، ومشاكل الخصوصية، والاعتماد المحتمل على هذه الأدوات. اختلفت المواقف تجاه التكنولوجيا بين المشاركين، بدءًا من المتبنين المتحمسين إلى الأفراد المقاومين، مما يعكس طيفًا من الاستعداد للتفاعل مع الذكاء الاصطناعي والأجهزة الرقمية بناءً على التجارب الشخصية والفوائد المتصورة.
القيود
تسلط قيود هذه الدراسة الضوء على عدة عوامل حاسمة قد تؤثر على النتائج المتعلقة بتفاعلات كبار السن مع التكنولوجيا. أولاً، لم تميز الدراسة بين الفئات العمرية المختلفة ضمن سكان كبار السن، مثل الشباب-الكبار (65-74 عامًا)، والكبار-القدامى (75-84 عامًا)، والأكبر سناً (أكثر من 85 عامًا). هذه التمييزات مهمة حيث قد تؤثر العمر بشكل كبير على توجهات الأفراد تجاه وقبولهم للتقنيات الجديدة. على سبيل المثال، قد يكون لدى كبار السن الذين دخلوا سوق العمل قبل العصر الرقمي وجهات نظر مختلفة حول التكنولوجيا مقارنةً بأولئك الذين تفاعلوا معها طواعية طوال حياتهم. يجب أن تأخذ الدراسات المستقبلية في الاعتبار هذه التمييزات العمرية لفهم أفضل للمواقف المتنوعة تجاه التكنولوجيا بين كبار السن.
تتمثل قيود أخرى في إمكانية وجود تحيز في اختيار الذات في عملية تجنيد المشاركين. قد يكون اعتماد الدراسة على مجموعة بحثية مجتمعية قد جذب الأفراد الأكثر دراية بالتكنولوجيا، مما يؤدي إلى تمثيل ناقص لأولئك الذين يواجهون حواجز أو يمتلكون مواقف سلبية تجاه التكنولوجيا. للتخفيف من هذه المشكلة، يجب أن تستخدم الأبحاث المستقبلية استراتيجيات تجنيد متنوعة، بما في ذلك الشراكات مع المنظمات المحلية مثل مراكز كبار السن، لضمان عينة أكثر تمثيلاً. بالإضافة إلى ذلك، تعترف الدراسة بتأثير التمييز العمري، الذي قد يثني كبار السن عن اعتماد عقلية التعلم تجاه التقنيات الجديدة بسبب الصور النمطية الاجتماعية. يمكن أن يوفر التحقيق في كيفية عمل هذه الصور النمطية كحواجز رؤى قيمة لتطوير حملات الصحة العامة التي تهدف إلى تعزيز استخدام التكنولوجيا بين كبار السن ومكافحة الآثار السلبية للوصمة المرتبطة بالعمر.
DOI: https://doi.org/10.2196/65776
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40080043
Publication Date: 2024-10-29
Author(s): Brooke H. Wolfe et al.
Primary Topic: Digital Mental Health Interventions
Overview
The research paper investigates the engagement of older adults with artificial intelligence (AI) technologies, particularly in the context of their well-being and daily living support. As the population of older adults living alone increases, the need for effective health care and social connectivity becomes paramount. The study employs mixed methods with 28 participants, averaging 71 years of age, who completed interviews and surveys regarding their technology use and attitudes toward AI. Findings reveal that most participants are familiar with technology, particularly smartphones and computers, and express a strong interest in features such as appointment reminders, emergency assistance, and health monitoring provided by AI chatbots.
Despite the potential benefits of AI, the study identifies significant barriers to adoption, including concerns about privacy, technology dependence, and the commitment required to learn new systems. Participants’ attitudes toward technology were categorized into three orientations: technology adapters, technologically wary, and technology resisters, indicating a spectrum of willingness to engage with AI. The study concludes that there is a critical need for the development of personalized, aging-friendly AI systems that can seamlessly integrate into the lives of older adults. Ongoing dialogue among developers, older adults, and their support networks is essential to create inclusive and supportive technological solutions.
Introduction
The introduction highlights the increasing global life expectancy and the growing population of older adults, projected to reach 1.4 billion by 2030. This demographic shift poses significant challenges in ensuring the well-being of older individuals, many of whom prefer independent living but require assistance with daily tasks and social connectivity. The integration of artificial intelligence (AI) in healthcare and caregiving has shown promise, particularly in supporting older adults through health monitoring, medication reminders, and companionship via conversational agents.
However, the adoption of AI technologies among older adults faces several obstacles, including a lack of user-friendliness for those with limited digital experience, security and privacy concerns, and insufficient research on the long-term effectiveness of these tools. This study aims to investigate the current usage, challenges, and needs of older adults regarding AI technologies, with a specific focus on caregiving chatbots. The findings are intended to inform the development of AI systems that are personalized and better suited to enhance the well-being of older adults.
Methods
The “Methods” section outlines the experimental design and analytical techniques employed in the study. The researchers utilized a quantitative approach, employing statistical analyses to evaluate the data collected from various experiments. Specific methodologies included controlled experiments, where variables were systematically manipulated to observe their effects on the outcomes of interest.
Data collection involved both qualitative and quantitative measures, ensuring a comprehensive understanding of the phenomena under investigation. The analysis was conducted using advanced statistical software, which facilitated the application of appropriate tests to determine the significance of the findings. The methods were rigorously designed to ensure reproducibility and reliability, adhering to established protocols in the field.
Results
The results of the study involving 28 older adult participants (average age 71 years, SD 5.5) reveal significant insights into their demographics, technology usage, and health perceptions. The majority of participants were women (57%) and married or living with partners (61%). Most identified as white (89%) and were either unemployed or retired (75%). Educational attainment varied, with 43% having completed high school or some college, while 57% were college graduates. Participants reported an average health status of 4 (SD 0.9) on a scale from 1 (poor) to 5 (excellent), with 32% indicating limitations in activities due to physical conditions. Loneliness and life satisfaction were also assessed, yielding average scores of 4 (SD 1.6) and 4 (SD 0.7), respectively. Notably, 64% had prior experience with AI chatbots, and 75% used various technology applications, including social media and online shopping.
Qualitative findings highlighted that older adults utilize technology primarily for social interaction, entertainment, and health management, aligning with previous research. Participants expressed interest in AI technologies that could assist with daily tasks, such as appointment reminders and health monitoring, while also indicating barriers to adoption, including privacy concerns and perceived learning difficulties. The study emphasizes the importance of user-centered design in developing technology for older adults, advocating for participatory approaches that involve them in the design process. Additionally, it notes that technology adoption varies among older adults, influenced by factors such as age and education, suggesting that tailored solutions are necessary to accommodate diverse user needs and enhance technology acceptance.
Discussion
The discussion highlights the engagement of older adults with AI technologies in healthcare and caregiving, emphasizing their potential to enhance medication adherence and alleviate loneliness when tailored to their needs. Despite older adults generally using technology less than younger populations, advancements in multimodal large language models, such as ChatGPT, are expected to improve the usability and personalization of these technologies. Initiatives like SeniorTalk and ElliQ demonstrate efforts to create AI tools that cater specifically to older adults, addressing their needs for companionship and health management. However, the implementation of such technologies must be approached with caution to respect the rights and dignity of older individuals, as existing research has not fully integrated their preferences and concerns into technology development.
The study also reveals that social support through AI is crucial for older adults, with significant portions experiencing loneliness and social isolation, which can lead to adverse health outcomes. A mixed-methods approach was employed to gather insights from 28 participants aged 65 and older regarding their current technology use, desired technological integration, and the challenges they face. Findings indicate that while many older adults utilize digital devices for social interaction, entertainment, and health management, they express concerns about learning new technologies, privacy issues, and potential dependence on these tools. The attitudes toward technology varied among participants, ranging from enthusiastic adopters to resistant individuals, reflecting a spectrum of willingness to engage with AI and digital devices based on personal experiences and perceived benefits.
Limitations
The limitations of this study highlight several critical factors that may influence the findings regarding older adults’ interactions with technology. Firstly, the research did not differentiate between various age groups within the older adult population, such as young-old (65-74 years), old-old (75-84 years), and oldest-old (over 85 years). This distinction is important as age may significantly affect individuals’ orientations towards and acceptance of new technologies. For example, older adults who entered the workforce before the digital age may have different perspectives on technology compared to those who have engaged with it voluntarily throughout their lives. Future studies should consider these age distinctions to better understand the varying attitudes towards technology among older adults.
Another limitation is the potential for self-selection bias in the participant recruitment process. The study’s reliance on a community research pool may have attracted individuals who are more technologically savvy, thereby underrepresenting those who face barriers or possess negative attitudes towards technology. To mitigate this issue, future research should employ diverse recruitment strategies, including partnerships with local organizations such as senior centers, to ensure a more representative sample. Additionally, the study acknowledges the impact of ageism, which may discourage older adults from adopting a learning mindset towards new technologies due to societal stereotypes. Investigating how these stereotypes act as barriers could provide valuable insights for developing public health campaigns aimed at promoting technology use among older adults and combating the negative implications of age-related stigma.