评估人工智能对预留语言语言病理学家偏好评估的有效性

科学领域:

• 应用行为分析应用行为分析
• 语音语言病理学 语言病理学
• 辅助技术 辅助技术 辅助技术

背景情况:

• 智力和发育障碍 (IDD) 患者在融入中遇到重大障碍,往往与沟通挑战有关.
• 语音语言病理学家 (SLP) 在促进IDD患者的技能发展和包容方面至关重要.
• 偏好评估,如无替代多重刺激 (MSWO),对于提高技能获取和社会互动至关重要,但可能受到培训限制的阻碍.

研究的目的:

• 为了比较人工智能 (AI) 与传统的纸笔方法的有效性,在保鲜服务SLPs中进行自我指导的MSWO培训.
• 评估人工智能培训对实施忠实性和评估持续时间的影响.

主要方法:

• 通过使用基于人工智能或传统的MSWO评估方法,培训了五名保养服务SLP.
• 系统地测量了实施的可靠性和评估的持续时间.
• 随访调查评估了治疗的可接受性和感知到的有效性.

主要成果:

• 人工智能培训导致参与者实现忠诚度显著增加.
• 所有参与者都在使用人工智能时显示得分错误减少.
• 对大多数参与者来说,人工智能显著减少了评估实施的持续时间.

结论:

• 人工智能驱动的自我指导培训提供了一种更有效和高效的方法来教MSWO偏好评估给SLP.
• 在培训中使用人工智能可以提高准确性,减少错误,缩短评估时间,从而提高IDD患者的治疗接受度和治疗结果.
• 人工智能是克服培训障碍和促进IDD个体有意义的包容性的有希望的工具.