Crédito: domínio público UNSPLASH/CC0
As deficiências de fala e linguagem afetam mais de um milhão de crianças a cada ano, e identificar e tratar essas condições antecipadamente é a chave para ajudar essas crianças a superá -las. As clínicas que lutam com o tempo, os recursos e o acesso precisam desesperadamente de ferramentas para diagnosticar os danos à fala mais rapidamente e precisos.
Marisha Speights, professora assistente da Northwestern University, construiu uma linha de dados para treinar ferramentas clínicas de inteligência artificial para a revisão infantil. Ela apresentou seu trabalho na 188ª reunião conjunta da Sociedade Acústica da América e do 25º Congresso Internacional de Acústica, realizada de 18 a 23 de maio.
As ferramentas de reconhecimento de fala e diagnóstico clínicas baseadas em IA são usadas por vários anos, mas essas ferramentas geralmente são treinadas e são usadas exclusivamente em sesters adultos. Isso os torna inadequados para o trabalho clínico envolvendo crianças. Novas ferramentas de IA devem ser desenvolvidas, mas não há métodos de dados grandes com figuras infantis gravadas para que essas ferramentas sejam treinadas, em parte para construir esses métodos de dados é um desafio.
“Há um equívoco comum de que a coleta de discursos de crianças é tão simples quanto com adultos – mas, na realidade, requer um processo muito mais controlado e sensível ao desenvolvimento”, disse Speights.
“Ao contrário do discurso adulto, o número de crianças é muito variado, distinto acústico e sub -representado na maioria das empresas educacionais”.
Para remediar isso, Speights e seus colegas começaram a coletar e analisar grandes volumes das gravações de fala das crianças para construir esse método de dados. Mas eles rapidamente perceberam um problema: coleção, processamento e comentários de milhares de amostras de fala são difíceis sem exatamente o tipo de ferramentas automatizadas que eles tentaram construir.
“É um pouco de captura-22”, disse Speights. “Precisamos de ferramentas automatizadas para dimensionar a coleta de dados, mas precisamos de grandes métodos de dados para treinar essas ferramentas”.
Em resposta, os pesquisadores criaram um pipeline de cálculo para transformar dados de fala bruta em um método de dados úteis para treinar ferramentas de IA. Eles reuniram uma seleção representativa de crianças em todo o país, verificaram transcrições e melhorar a qualidade do som com seu software personalizado e forneceram uma plataforma que permite comentários detalhados de especialistas.
O resultado é um método de dados de alta qualidade que pode ser usado para educar a IA clínica, o que oferece aos especialistas acesso a um poderoso conjunto de ferramentas para diagnosticar muito mais facilidade.
“Patologistas, clínicas de saúde e professores que falam de fala poderão usar sistemas movidos a IA para sinalizar problemas de fala falada no passado, especialmente em lugares onde o acesso a especialistas é limitado”, disse Speights.
Fornecido pela Sociedade Acústica da América
Citar: Para estabelecer as bases para o diagnóstico de lesões de fala em crianças com ferramentas clínicas de IA (2025, 19 de maio), em 19 de maio de 2025 de https://medicalxpress.com/news/2025-05-laying- goundwork-peech-impairments- Childrements.html
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