研究人工智能在预测感知失声水平方面的作用
Saeed Saeedi1, Mahshid Aghajanzadeh2
1Independent Researcher in Laryngology, Voice Pathology, and Speech-Language Pathology, Tehran, Iran.
概括
像ChatGPT和Perplexity AI这样的人工智能 (AI) 聊天机器人没有显著的能力来评估患者的语音病理或语音障碍水平. 当前的人工智能模型尚未成为语音护理团队确定感知失声严重程度的可靠工具.
科学领域:
- 耳鼻喉科 耳鼻喉科 耳鼻喉科
- 语音语言病理学 语言病理学
- 人工智能在医学中的应用
背景情况:
- 语音障碍或听力障碍影响着相当一部分人群.
- 准确评估语音障碍的严重程度对于有效的治疗计划至关重要.
- 人工智能 (AI) 在临床诊断中的潜力正在迅速扩大.
研究的目的:
- 评估AI聊天机器人 (ChatGPT和Perplexity AI) 在评估听障感知水平方面的能力.
- 将这些AI模型的性能与专家的听觉感知评估进行比较.
主要方法:
- 50名患有失声症的成人门诊患者提供了人口统计数据,语音自我评估和声学测量.
- 这些信息被输入到ChatGPT和PerplexityAI中,以确定感知到的语音障碍水平.
- 统计分析,包括科恩的卡帕和相关系数,用于比较.
主要成果:
- 专家评估和人工智能聊天机器人评估之间没有统计学意义上的一致性 (p=0.429).
- 在ChatGPT和PerplexityAI提供的诊断之间观察到较低的正相关性 (rs = 0.30,p=0.03).
结论:
- 目前的人工智能聊天机器人表现出有限的能力,无法准确确定听障的感知水平.
- 人工智能模型还不适合协助语音护理团队诊断或评估失声症严重程度.
- 需要进一步的研究来探索AI在语音病理学评估中的潜力.
