评估无声智能语音助手在护理home中的安全框架
人工智能
2026-03-26 v1 计算与语言
摘要
人工智能 (AI) 正在增加地被探索用于健康和社会护理，以减少行政工作负担，并让员工能够花更多时间用于患者护理。本文评估了设计用于支持 residential care homes 中日常活动的语音启用 Care Home Smart Speaker，包括对居民记录、提醒和日程安排任务的语音访问。提出了面向安全性的评估框架，全面检验系统，结合基于 Whisper 的语音识别与检索增强生成 (RAG) 方法（混合、稀疏和稠密）。通过受监督的护理home试验和受控测试，我们评估了 330 条语音转录，涵盖 11 个护理类别，其中包括 184 条包含提醒的交互。这些评估关注（i）居民和护理类别的正确识别，（ii）提醒的识别与提取，以及（iii）在不确定性下的端到端日程安排正确性（包括安全延迟/澄清）。鉴于护理home 的安全关键性，还特别关注在噪声环境和多样化语音 Accent 中的可靠性，支持置信度评分、澄清提示和人类在回路监督。 在最佳配置 (GPT-5.2) 中，居民 ID 和护理类别匹配达到 100%（95% 置信区间: 98.86-100），而提醒识别达到 89.09%（95% 置信区间: 83.81-92.80），但未遗漏提醒（100% 召回），仅有部分误报。通过日历集成实现的端到端日程安排达到 84.65% 的提醒计数精确一致（95% 置信区间: 78.00-89.56），表明在将非正式口语指令转换为可操作事件方面仍存在边缘情况。这些发现表明，语音启用系统在谨慎评估并恰当设防的情况下，可以支持准确的文件记录、有效的任务管理以及在护理home 环境中可信赖的 AI 应用。
引用
@article{arxiv.2603.23625,
title = {Evaluating a Multi-Agent Voice-Enabled Smart Speaker for Care Homes: A Safety-Focused Framework},
author = {Zeinab Dehghani and Rameez Raja Kureshi and Koorosh Aslansefat and Faezeh Alsadat Abedi and Dhavalkumar Thakker and Lisa Greaves and Bhupesh Kumar Mishra and Baseer Ahmad and Tanaya Maslekar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.23625},
year = {2026}
}