هوش مصنوعی در گفتار درمانی و درمان های گفتار و زبان و بلع - نورسایی

هوش مصنوعی (AI) به عنوان فناوری از تحول آفرین گفت: همچنین هوش مصنوعی در ارزیابی و درمان اختلالات گفتار. بیماران را تحلیل کرده و اختلالاتی مانند آپراکسی، دیزآرتری، اختلالات رشدی زبان و شکاف کام را شناسایی می‌کند.

مزایای هوش مصنوعی برای آسیب‌شناسی آسیب‌شناسان گفتار و زبان

• افزایش بهره‌وری بالینی: فناوری‌های هوش مصنوعی درزمینه گزارش‌نویسی و مستندسازی، زمان‌های مصنوعی را برای روش‌هایی که به طور مستقیم با مراجعان می‌کنند. می‌بخشد.
• پشتیبانی از تصمیم گیری بالینی: پلتفرم‌هایی مانند ChatGPT به آسیب‌شناسان کمک می‌کند تا در تشخیص اخلاق و طراحی درمان، گزینه‌های متنوع‌تری را بررسی کنند. تخصصی، ازجمله مواردی است که متخصصان گفتاردرمانی را درمورد استفاده از هوش مصنوعی نگران کرده است. بر اساس نظرسنجی‌ها:
  1. ۵۰ متخصصان از هوش مصنوعی در تشخیص و برنامه‌ریزی درمان استفاده می‌کنند.
  2. ۲۵٪ آن را در توانبخشی سودمند می‌دانند. انقلابی مثبت در حوزه گفتاردرمانی ایجاد کند.

     کاربرد هوش مصنوعی در درمان اختلالات بلع (دیسفاژی)

     هوش مصنوعی (Artificial Intelligence) به عنوان یکی از فناوری‌های نوین، نقش مهمی در تحول روش‌های درمانی در حوزه آسیب‌شناسی گفتار و زبان ایفا کرده است. یکی از زمینه های برجسته کاربرد این فناوری، درمان اختلالات بلع یا دیسفاژی است؛ مشکلی که چندین مشکل از سکته مغزی یا بیماری‌های عصبی بروز می‌کند و کیفیت زندگی بیماران را تحت تأثیر قرار می‌دهد.

     توانبخشی بلع با کمک مصنوعی مصنوعی

     مطالعات جدید نشان داده‌اند که از بازی‌های ویدیویی استفاده می‌شود که از هوش مصنوعی بر توانبخشی بلع بسیار قوی استفاده می‌شود. این بازی‌کاتها با طراحی طرحی و هدفمند، زیر را برای مشتریان فراهم کرده‌اند:

  3. افزایش مصرف خوراکی از دهان: بیماران پس از استفاده از این بازی‌ها، می‌توانند در مصرف خوراکی‌ها و آشامیدن‌ها بیشتر مصرف کنند. در طول تمرینات، به بیماران کمک می‌کند تا پیشرفت خود را انجام دهند و انگیزه بیشتری برای ادامه درمان داشته باشند.
  4. کاهش عوارض جانبی: کاهش وزن، عوارض و مشکلات تغذیه از این ابزارها استفاده می‌شود.
  5. است؟
     1. شخصی‌سازی درمان: الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تمرینات را بر اساس نیازهای خاص هر بیمار تنظیم کنند. بهینه‌سازی کنند.

     نقش مصنوعی در تشخیص و مدیریت اختلالات صوتی

     هوش مصنوعی (AI) به‌عنوان ابزاری نوین در آسیب‌شناسی گفتار و زبان، به‌ویژه در حوزه آسیب‌های صوتی، کاربردهای آسیب‌های ایجاد شده است. یکی از مهم‌ترین کاربردهای آن، تشخیص تشخیص تشخیص صدا و تشخیص صداهای دیسفونیک و غیردیسفونیک است.

     تشخیص اختلالات صوتی با الگوریتم‌های ماشین

     مطالعات جدید تشخیص داده‌شده که سیستم‌های مبتنی بر ماشین می‌توانند با دقت بالا، صداها را از صداهای پات تشخیص دهند. در یکی از این پژوهش‌ها، سیستمی طراحی شد که قادر است تشخیصات صوتی را به‌صورت کامل روی دستگاه‌های تلفن همراه انجام دهد. این فناوری نه‌تنها دقت استفاده را دارد، دسترسی به خدمات تشخیصی را برای بیماران می‌کند.

     پردازش تصویری صوتی و تصویری برای تشخیص اختلال گفتاری

     در مطالعه‌های دیگر با عنوان «تشخیص اختلال هوشمند گفتاری با استفاده از سیستم‌های اطلاعاتی صوت»، از ترکیب‌های صوتی و تصویری برای تفکیک افراد سالم از افراد دارای اختلال گفتاری است. نتایج این تحقیق نشان داد که:

     • دقت تشخیص سیستم بیش از ۹۲٪ است.
     • تنها در ۷٪ موارد نیاز به تکرار آزمایش وجود دارد.

     دقت این روش باعث کاهش خطر و افزایش سرعت ارزیابی بالینی می‌شود. گفتاری

  6. کاهش خطای انسانی در ارزیابی‌های بالینی
  7. امکان استفاده از ابزارهای قابل حمل مانند موبایل
  8. تسهیل غربالگری در مناطق کم‌برخوردار

  نقش مصنوعی در ارزیابی ارزیابی و درمان اختلالات اکتسابی زبان (آفازی و دمانس)

  هوشمندی‌ها این در درمان اختلالات اکتسابی زبانی مانند آفازی و دمانس، تحولی چشمگیر ایجاد می کند.

  این اختلال معمولاً در اثر آسیب‌های عصبی مانند سکته مغزی یا بیماری‌های تحلیل‌برنده مغز به وجود می‌آیند و گروه‌های زبانی بیماران را تحت تأثیر قرار می‌دهند. هوش مصنوعی که قابلیت تبدیل متن به تصویر را دارد.

  • دقت بالا در تبدیل مفهوم به تصویر: از میان ۲۰۰ مفهوم هدف، ۱۸۹ مورد (۹۴.۵٪) با موفقیت به تصویر تبدیل شدند و پیام‌ها را به اسم‌های مختلف انجام دادند. افعال و جملات کامل، با دقت بیشتر به تصویر تبدیل شدند.
  • چالش در تبدیل جملات کامل: تبدیل ساختارهای پیچیده‌تر زبانی مانند جملات، نیازمند الگوریتم‌های پیشرفته‌تر و پردازش عمیق‌تر است. فراهم می‌کند.
  • افزایش درک مفاهیم زبانی: تصاویر تولید شده به بیماران کمک می‌کنند تا ارتباط بهتری با مفاهیم زبانی ثابت کنند.
  • پشتیبانی از درمان‌های فردمحور: هوش مصنوعی می‌تواند درمانی را بر اساس نیازهای خاص هر بیمار تنظیم کند.