De behoefte aan robots in de langdurige zorg groeit niet alleen door de vergrijzing en personeelstekorten, maar ook door de toenemende wens om langer thuis te wonen. Helaas sluiten sociale zorgrobots nog niet altijd goed aan bij de behoeften van ouderen. Volgens onderzoeker Bob Hofstede is personalisatie de sleutel tot bredere acceptatie. Om dat goed te onderzoeken, verliet hij zijn bureau en ging hij observeren in de praktijk.
In de langdurige zorg wordt al ervaring opgedaan met sociale robots, zowel intramuraal als in de thuissituatie. Vanuit Vilans is verkend hoe deze robots momenteel worden ingezet. Ondanks veel varianten en hybride vormen onderscheidt Hofstede drie hoofdtypen.
De digitale zorgassistent: een sociale robot die ondersteuning biedt in de dagstructuur en gezelschap. Deze robot herinnert gebruikers bijvoorbeeld aan medicatie, maaltijden of activiteiten en helpt bij dagplanning. “Dit type robot biedt enige vorm van interactie, maar die is tot nu toe nog niet wat ouderen ervan verwachten” zegt Hofstede.
De knuffelrobot, vaak in de vorm van een dier zoals een zeehond, hond of kat. “Zo’n robot kan bij de cliënt op schoot bewegen en geluidjes maken,” vervolgt Hofstede. Deze robots hebben meestal geen spraakfunctie en worden vooral ingezet voor ontspanning en welzijn, met name bij mensen met dementie.
De stimulerings- en revalidatierobots, die cliënten ondersteunen bij cognitieve oefeningen of fysieke bewegingen. Deze worden in Nederland nog relatief weinig toegepast binnen de ouderenzorg.
Verwachtingen versus werkelijkheid
Bij Vilans heeft Hofstede meerdere onderzoeken en verkenningen afgerond over zorgrobots. Hieruit blijkt een duidelijk verschil tussen wat de robot kan en wat de eindgebruiker verwacht. “Ouderen verwachten met een zorgrobot hele gesprekken te kunnen voeren,” legt Hofstede uit. “Om die reden is het gebruik in de praktijk waarschijnlijk nog minder groot dan het zou kunnen zijn”.
Bij ontwikkelingen als Siri, Google Home of ChatGPT kan al meer, dus het is begrijpelijk dat mensen dit ook van sociale robots verwachten, stelt Hofstede. “Zover is het echter nog niet, al wordt inmiddels wel gewerkt aan integratie van grote taalmodellen als ChatGPT.”
Context: thuis of in verpleeghuis
Voor zijn promotieonderzoek voerde Hofstede observatiestudies uit bij ouderen thuis en bij cliënten in intramurale zorgsettings. Hij observeerde hoe mensen daadwerkelijk omgaan met verschillende typen robots en wat daarin wel en niet werkt. Hij keek naar de setting (thuis of verpleeghuis), het type robot, persoonlijke voorkeuren, en de invloed van deze factoren op de interactie.
“Je ziet de verschillen tussen het leven intra- en extramuraal terug in de interactie,” vertelt hij. “Intramuraal leeft iemand op een zorggroep, wat voor veel afleiding door achtergrondgeluiden zorgt.”
Een pratende zorgassistent (robot) verliest het daardoor vaak van de omgevingsprikkels. In die setting blijkt een knuffelrobot effectiever. Hofstede: “Die maakt oogcontact en soms kleine bewegingen of geluidjes. Dat houdt de aandacht vast”. Thuis, waar minder afleiding is, werkt een sprekende zorgassistent juist beter. Dat vraagt volgens Hofstede om bewustere keuzes in implementatie én ontwerp.
Robot als sociale deelnemer
Dat ouderen de robot echt als ‘maatje’ kunnen zien, blijkt uit een voorbeeld in de thuissituatie. Een dagstructuurrobot geeft vaak een soort belletje voordat die gaat praten. “Bij een oudere vrouw thuis zag ik dat zij dan haar vinger in de lucht stak”, vertelt Hofstede. “Zo van: ‘Stil, nu moeten we luisteren’. Zij zag de robot echt als een sociale deelnemer aan het gesprek.”
Tegelijkertijd bleek datzelfde belletje niet altijd te werken. Als de gebruiker niet in dezelfde kamer is, wordt het belletje en het daaropvolgende bericht gemist. “Dat is op te lossen door de robot te koppelen aan aanwezigheidsdetectie. Of aan de sensoren van leefpatroonmonitoring om de robot nóg slimmer te maken.”
Zo kan een robot bijvoorbeeld bij maaltijdherinneringen rekening houden met activiteit in de keuken, of controleren of een herinnering is opgevolgd. Dit soort contextbewustzijn vergroot niet alleen de effectiviteit, maar voorkomt ook irritatie.
Kleine aanpassing, groot effect
Personalisatie hoeft niet altijd technisch complex te zijn. Zo hield Hofstede bij implementatie van een robot vooraf interviews met ouderen om wat informatie over hun leven te krijgen. “Bij een Ajax-fan heb ik op basis hiervan in zijn robot de herinnering ingevoerd ‘Vanavond is de Champions League wedstrijd van Ajax'. Dat vond die man helemaal geweldig. Het is een simpele vorm van personalisatie die veel teweegbrengt.”
Ook bij het herhalen van berichten merkt de onderzoeker individuele verschillen op. “De een vindt dit belangrijk en een ander juist ergerlijk.” Toch is het nog niet mogelijk dit soort dingen zelf naar wens in te stellen. Hetzelfde geldt voor specifieke medicatieschema’s, bijvoorbeeld een uur voor of na het eten, die zijn vaak nog moeilijk in te bouwen. “Dat is dus een call to action voor de ontwerpers.”
Huidige mogelijkheden
Hoewel nog veel ontwikkelwerk nodig is, kunnen zorgorganisaties vandaag al stappen zetten. Personalisatie begint vaak in de samenwerking tussen zorgmedewerker en cliënt. “Denk aan het kiezen van een mannen- of vrouwenstem, of het volume. En stem de lengte van berichten af op het cognitief niveau van de cliënt,” geeft Hofstede als voorbeelden. Ook kan het samen met de cliënt instellen van meldingen, herhalingen en toon van communicatie veel verschil maken.
Houd verder rekening met de context, benadrukt Hofstede. In drukke intramurale settings kan het helpen om interacties met de robot op de eigen kamer te laten plaatsvinden of op andere manieren afleiding te beperken. En: betrek cliënten altijd actief bij de keuze voor wel of geen robot, niet elk type past bij iedereen.
Rol van ontwikkelaars en AI
Er ligt ook een rol voor AI met de doorontwikkeling van spraakmodules en via de koppeling van de robot met andere technologieën zoals stresssensoren en leefpatroonmonitoring. “We moeten proberen de robot te verrijken met zoveel mogelijk context van de gebruiker “, aldus Hofstede. “Denk bijvoorbeeld aan iemand die in een ander land is opgegroeid. Bij dementie kan iemand dan terugkeren naar de moedertaal. Met de ontwikkeling van AI moet een robot daarop in kunnen spelen door diezelfde taal te spreken. Hetzelfde geldt voor spreken in dialect en het aanpassen op culturele achtergrond of communicatiestijl.”
Meer ontwikkelingen zijn mogelijk om de robot slimmer te maken, schetst Hofstede. “Even wachten met praten als iemand in gesprek is, want tijdens de observaties raakte een van de ouderen hier zichtbaar geïrriteerd door. Niet praten als iemand een dutje doet, tenzij wakker worden voor een afspraak juist nodig is. Uitgaan van hoe iemand zelf spreekt: de een stelt een beetje speelse communicatie op prijs, de ander wil juist meer formeel worden aangesproken.”
Communicatie en taal zijn natuurlijk niet de enige onderwerpen waarin voor sociale robots nog ontwikkeling mogelijk is. Het uiterlijk en ontwerp kan bijvoorbeeld ook nog worden verbeterd. “Maar op het onderdeel personalisatie van communicatie en taal, waarop ik focus, is nog weinig gedaan”, zegt Hofstede, “terwijl grote taalmodellen juist veel ruimte bieden voor verdere ontwikkeling. Ontwikkelaars willen graag een product bieden dat aansluit bij de behoefte van de potentiële gebruiker, maar ik weet niet of communicatie en taal daarbij bovenaan de prioriteitenlijst staan.”
Vervolgstap
In het kader van zijn promotieonderzoek richt Hofstede zich het komende jaar op ouderen in verschillende zorgcontexten. “De behoeften van ouderen met een migratieachtergrond staan hierbij centraal: het doel is dat zorgrobots net zo goed op culturele verschillen leren inspelen als zorgmedewerkers dat doen.” Hofstede wil deze personalisatie uiteindelijk in de praktijk testen met ouderen, om te onderzoeken hoe dit landt en in hoeverre het de acceptatie daadwerkelijk vergroot.
