MEMOR-E：面向阿尔茨海默病辅助机器人的上下文学习与微调LLM个性化

阿尔茨海默病（Alzheimer's disease）是一种神经退行性疾病，其特征是记忆与语言能力的渐进性衰退，降低患者日常生活的独立性，这促使了社交辅助机器人支持的发展。本文提出MEMOR-E，这是一款配备交互式平板界面的移动四足机器人，通过用药提醒、日常作息引导、面向记忆的互动以及陪伴来协助患者与照护者。我们评估了对大语言模型（LLM）进行微调以模拟与病程阶段一致的认知行为、并在标准神经心理学语言任务上解读应答的可行性，所用数据来自235名阿尔茨海默病患者的音频转录文本以及合成生成的健康对照组。我们还报告了在LLM中使用上下文学习（ICL）的研究结果，其中第二个LLM生成了按认知领域和严重程度划分的认知错误摘要。我们的结果表明，MEMOR-E能够生成具有阶段感知性、非诊断性的认知摘要，以支持个性化辅助交互；同时可解释AI机制将模型输出转化为透明、人类可读的证据，从而实现照护者监督和可信赖的人机交互。