Development of a Generative AI-Based Intelligent Counseling System to Promote Elderly Well-being and Reduce Caregiver Burden at the Community Level
Abstract
This research primarily aims to: (1) develop and deploy a Generative Artificial Intelligence (Generative AI) innovation to establish a health support system for the elderly; (2) enhance the overall quality of life and well-being of older adults; and (3) mitigate the caregiving burden on relatives and caregivers in the Hua Dong and Charoen Phon subdistricts of Nakhon Sawan Province—target areas that have fully transitioned into an aged society. The research methodology integrates Community-Based. Learning (CBL) with proactive technological development across six core activities. This process commenced with a community context survey and analysis, followed by the development of an intelligent chatbot system (Line Bot) implemented on the LINE Official Account (LINE OA) platform. By interfacing with Gemini AI via a webhook architecture, the system enables natural language processing (NLP) interactions and facilitates accurate retrieval from a non-communicable diseases (NCDs) database. The empirical results demonstrate that the developed innovation effectively engaged the target population, with 161 out of 200 targeted elderly individuals successfully registering and utilizing the system (representing an 80.50% adoption rate). Post-implementation data analysis revealed that 54.29% of the users experienced a distinct improvement in their quality of life, while health-related issues decreased by 34.29%. Furthermore, the technology acceptance and system utilization assessment yielded a high level of satisfaction (x̄ = 4.37), indicating that the primary health screening and recommendation tools operate with high efficiency. In conclusion, integrating Generative AI into ubiquitous, daily-use platforms significantly empowers the elderly in health self-management. This approach not only reduces the systemic burden on healthcare personnel and caregivers but also serves as a sustainable benchmark for digital innovation tailored to meet the challenges of an aging society.
References
Alhajj, R. (2025). The role of LLM-powered chatbots in assisting elderly people: systematic review.
Network Modeling Analysis in Health Informatics and Bioinformatics, 15(1), 26. https://doi.org/10.1007/s13721-025-00698-9
Alhur, A. (2024). Redefining healthcare with artificial intelligence (AI): The contributions of ChatGPT,
Gemini, and Co-pilot. Cureus, 16(4), e57795. https://doi.org/10.7759/cureus.57795
Beck, K., Beedle, M., van Bennekum, A., Cockburn, A., Cunningham, W., Fowler, M., & Thomas, D. (2021).
Manifesto for Agile Software Development. Agile Alliance.
Chan, K. H., Oh, L. E., Bao, H., & Lee, E. W. J. (2025). Co-developing SingaporeWALK mobile health app:
Enhancing physical health and mental well-being among current and future older adults through inclusive technology. Digital Health. https://doi.org/10.1177/20552076251390573
Chaipunko, S., Ammawat, W., Oanmun, K., Hongnaphadol, W., Sorasak, S., & Makmee, P. (2024). A pretest-
posttest pilot study for augmented reality-based physical-cognitive training in community-dwelling older adults at risk of mild cognitive impairment. arXiv. Available from: https://arxiv.org/abs/2404.18970
Connolly, T., & Begg, C. (2015). Database Systems: A Practical Approach to Design, Implementation,
and Management (6th ed.). Pearson Education.
Davenport, T. H., Harris, J. G., & Morison, R. (2010). Analytics at Work: Smarter Decisions, Better Results.
Harvard Business Press.
Kantachote, K., & Wiroonsri, N. (2022). Do elderly want to work? Modeling elderly's decision to fight aging
Thailand. arXiv. Available from: https://arxiv.org/abs/2206.00193
Enam, M., Murmu, C., & Dixon, E. (2025). "Artificial Intelligence - Carrying us into the Future": A Study of
Older Adults' Perceptions of LLM-Based Chatbots. International Journal of Human–Computer
Interaction, 41, 13747–13770. https://doi.org/10.1080/10447318.2025.2476710
Fattah, F. H., Salih, A. M., Salih, A. M., Asaad, S. K., Ghafour, A. K., Bapir, R., … Kakamad, F. H. (2025).
Comparative analysis of ChatGPT and Gemini (Bard) in medical inquiry: a scoping review. Frontiers in Digital Health, 7, 1482712. https://doi.org/10.3389/fdgth.2025.1482712
Gupta, A., Sawhney, S., & Ahmed, S. (2024). CareTaker.ai—A Smart Health-Monitoring and Caretaker-
Assistant System for Elder Healthcare. Sensors, 24(24), 7857. https://doi.org/10.3390/s24247857
Sun, S. (2025). Unlocking engagement: exploring the drivers of elderly participation in digital backfeeding
through community education. Frontiers in Psychology, 16, 1524373. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2025.1524373
พรชนก บารมี, วรวรรณ สายงาม, และ เปรมจิตร แจ้งเจนกิจ. (2566). ผลของโปรแกรมสนับสนุนการจัดการตนเองโดย
เภสัชกรผ่านช่องทางไลน์แอปพลิเคชันในผู้ป่วยโรคไตเรื้อรัง. วารสารเภสัชศาสตร์อีสาน, 18(1), 45-58.
https://ejournals.swu.ac.th/index.php/pharm/article/view/15184
ปัญจธรรมเจริญ, น., และ ฝึกฝน, ก. (2566). ความเหลื่อมล้ำและการถูกเอาเปรียบในการเข้าถึงสวัสดิการทางสังคมด้วย
เทคโนโลยีดิจิทัลของผู้สูงอายุ: การวิจัยเชิงคุณภาพ. วารสารวิทยาลัยพยาบาลพระจอมเกล้า จังหวัดเพชรบุรี, 6(3), 46–58
สมุทรอาลัย เล่ห์สิงห์. (2567). การใช้แอปพลิเคชัน LINE เพื่อส่งเสริมความรอบรู้ด้านสุขภาพในผู้ป่วยโรคหัวใจขาด
เลือดเรื้อรัง [วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต, จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย]. Chulalongkorn University Intellectual Repository (CUIR). https://digital.car.chula.ac.th/chulaetd/12850/
สถาบันวิจัยเศรษฐกิจป๋วย อึ๊งภากรณ์. (2566). การสร้างคุณภาพชีวิตที่ดียามชราภาพ โดยเน้นผู้สูงวัยเป็นศูนย์กลาง.
วรเวศม์ สุวรรณระดา.
สำนักงานพัฒนาสังคมและความมั่นคงของมนุษย์จังหวัดนครสวรรค์. (2566). รายงานสถานการณ์ทางสังคมจังหวัด
นครสวรรค์ ประจำปี 2566. กระทรวงการพัฒนาสังคมและความมั่นคงของมนุษย์.
Techsauce. (2563, 20 ตุลาคม). LINE OA กับบทบาทใหม่ในโลก HealthTech ตัวช่วยยกระดับบริการสุขภาพไทย.
https://techsauce.co/pr-news/line-oa-role-in-healthtech
ที่ว่าการอำเภอเก้าเลี้ยว. (2567). รายงานข้อมูลสถิติจำนวนประชากรและกลุ่มเปราะบางในพื้นที่อำเภอเก้าเลี้ยว
ประจำปี งบประมาณ พ.ศ. 2567. ที่ว่าการอำเภอเก้าเลี้ยว จังหวัดนครสวรรค์
ที่ว่าการอำเภอบรรพตพิสัย. (2567). รายงานสรุปข้อมูลสถิติผู้สูงอายุและสวัสดิการสังคมในพื้นที่อำเภอบรรพตพิสัย
ประจำปีงบประมาณ พ.ศ. 2567. ที่ว่าการอำเภอบรรพตพิสัย จังหวัดนครสวรรค์.
องค์การบริหารส่วนตำบลหัวดง. (2566). ข้อมูลสถิติประชากรผู้สูงอายุในพื้นที่ตำบลหัวดงและตำบลเจริญผล.
นครสวรรค์: องค์การบริหารส่วนตำบลหัวดง.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Journal of science and technology RMUTSB

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.