論文の概要: AI-Augmented Behavior Analysis for Children with Developmental
Disabilities: Building Towards Precision Treatment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10635v1
- Date: Sun, 21 Feb 2021 16:15:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-02-23 20:36:55.726006
- Title: AI-Augmented Behavior Analysis for Children with Developmental
Disabilities: Building Towards Precision Treatment
- Title（参考訳）: 発達障害児に対するAIによる行動分析 : 精密治療に向けて
- Authors: Shadi Ghafghazi, Amarie Carnett, Leslie Neely, Arun Das, Paul Rad
- Abstract要約: AI-Augmented Learning and Applied Behavior Analytics(AI-ABA)プラットフォームを提供し、パーソナライズされた治療と学習計画を提供します。
自動データ収集と分析とともに体系的な実験を定義することで、AI-ABAは自己規制的行動を促進することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0324247356209835
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autism spectrum disorder is a developmental disorder characterized by
significant social, communication, and behavioral challenges. Individuals
diagnosed with autism, intellectual, and developmental disabilities (AUIDD)
typically require long-term care and targeted treatment and teaching. Effective
treatment of AUIDD relies on efficient and careful behavioral observations done
by trained applied behavioral analysts (ABAs). However, this process
overburdens ABAs by requiring the clinicians to collect and analyze data,
identify the problem behaviors, conduct pattern analysis to categorize and
predict categorical outcomes, hypothesize responsiveness to treatments, and
detect the effects of treatment plans. Successful integration of digital
technologies into clinical decision-making pipelines and the advancements in
automated decision-making using Artificial Intelligence (AI) algorithms
highlights the importance of augmenting teaching and treatments using novel
algorithms and high-fidelity sensors. In this article, we present an
AI-Augmented Learning and Applied Behavior Analytics (AI-ABA) platform to
provide personalized treatment and learning plans to AUIDD individuals. By
defining systematic experiments along with automated data collection and
analysis, AI-ABA can promote self-regulative behavior using reinforcement-based
augmented or virtual reality and other mobile platforms. Thus, AI-ABA could
assist clinicians to focus on making precise data-driven decisions and increase
the quality of individualized interventions for individuals with AUIDD.
- Abstract（参考訳）: 自閉症スペクトラム障害は、社会的、コミュニケーション的、行動的課題を特徴とする発達障害である。
自閉症、知的障害、発達障害(auidd)と診断される個人は通常、長期のケアと治療と教育を必要とする。
AUIDDの効果的な治療は、訓練された応用行動分析者(ABA)が行う効率的で慎重な行動観察に依存している。
しかし、このプロセスは、臨床医にデータの収集と分析、問題行動の特定、分類的結果の分類と予測のためのパターン分析の実行、治療に対する応答性の仮説化、治療計画の効果の検出など、ABAを過大評価する。
臨床意思決定パイプラインへのデジタル技術の統合と人工知能(AI)アルゴリズムによる自動意思決定の進歩は、新しいアルゴリズムと高忠実度センサーを使用して教育と治療を強化することの重要性を強調しています。
本稿では、AI-Augmented Learning and Applied Behavior Analytics(AI-ABA)プラットフォームを紹介し、AUIDD個人に対してパーソナライズされた治療と学習計画を提供する。
自動データ収集と分析とともに体系的な実験を定義することで、AI-ABAは強化ベースの拡張現実や仮想現実やその他のモバイルプラットフォームを使用した自己規制行動を促進することができる。
これにより、AI-ABAは、臨床医が正確なデータ駆動意思決定に集中し、AUIDDの個人に対する個別の介入の質を高めることができる。
関連論文リスト
- Towards Privacy-aware Mental Health AI Models: Advances, Challenges, and Opportunities [61.633126163190724]
精神病は、社会的、個人的コストがかなり高い広範囲で不安定な状態である。
近年の人工知能(AI)の進歩は、うつ病、不安障害、双極性障害、統合失調症、外傷後ストレス障害などの病態を認識し、対処するための大きな可能性を秘めている。
データセットやトレーニング済みモデルからの機密データ漏洩のリスクを含むプライバシー上の懸念は、これらのAIシステムを実際の臨床環境にデプロイする上で、依然として重要な障壁である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-01T15:10:02Z) - Advancements in Machine Learning and Deep Learning for Early Detection and Management of Mental Health Disorder [1.1779072208948291]
本研究は,精神疾患の早期診断と治療のための機械学習(ML)およびディープラーニング(DL)手法の開発について概説する。
特に行動評価、遺伝子およびバイオマーカー分析、うつ病、双極性障害、統合失調症などの疾患の診断のための医療画像に重点を置いている。
MLとDLは、方法論上の不整合、データ統合の課題、倫理的懸念に対処しながら、診断精度と治療結果を改善するかを強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-09T01:59:49Z) - Towards Next-Generation Medical Agent: How o1 is Reshaping Decision-Making in Medical Scenarios [46.729092855387165]
本稿では,医療用AIエージェントのバックボーンLSMの選択について検討する。
我々の研究結果は、o1の診断精度と一貫性を高める能力を示し、よりスマートでより応答性の高いAIツールへの道を開いた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-16T18:19:53Z) - Explainable Artificial Intelligence for Medical Applications: A Review [42.33274794442013]
本稿では、説明可能な人工知能(XAI)に関する最近の研究をレビューする。
視覚、オーディオ、マルチモーダルの観点からの医療実践に焦点を当てている。
我々は、将来の研究者や医療専門家に支援とガイダンスを提供することを目的として、これらのプラクティスを分類し、合成することに努めます。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-15T11:31:06Z) - Artificial intelligence techniques in inherited retinal diseases: A review [19.107474958408847]
遺伝性網膜疾患(英: InheritedRetinal disease、IRD)は、進行性視力低下を引き起こす多様な遺伝性疾患群であり、労働年齢層の視覚障害の主要な原因である。
人工知能(AI)の最近の進歩は、これらの課題に対する有望な解決策を提供する。
このレビューは既存の研究を統合し、ギャップを特定し、IRDの診断と管理におけるAIの可能性の概要を提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-10T03:14:51Z) - AI-Driven Healthcare: A Survey on Ensuring Fairness and Mitigating Bias [2.398440840890111]
AIアプリケーションは、診断精度、治療のパーソナライゼーション、患者の結果予測を大幅に改善した。
これらの進歩は、実質的な倫理的・公正性の課題ももたらした。
これらのバイアスは、医療提供の格差をもたらし、異なる人口集団の診断精度と治療結果に影響を与える可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-29T02:39:17Z) - Application of Artificial Intelligence in Supporting Healthcare Professionals and Caregivers in Treatment of Autistic Children [0.552480439325792]
本稿では、自閉症スペクトラム障害(ASD)管理における医療従事者と介護者の能力を高める人工知能の可能性について検討する。
自閉症児と非自閉症児の日常活動における顔および身体の表情を解析するための高度なアルゴリズムを開発した。
本研究は, ASDの診断, 治療, 包括的管理を改善するためのAIの変革的可能性を強調する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-12T00:34:40Z) - A Survey of Artificial Intelligence in Gait-Based Neurodegenerative Disease Diagnosis [51.07114445705692]
神経変性疾患(神経変性疾患、ND)は、伝統的に医学的診断とモニタリングのために広範囲の医療資源と人的努力を必要とする。
重要な疾患関連運動症状として、ヒトの歩行を利用して異なるNDを特徴づけることができる。
人工知能(AI)モデルの現在の進歩は、NDの識別と分類のための自動歩行分析を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-21T06:44:40Z) - Emotional Intelligence Through Artificial Intelligence : NLP and Deep Learning in the Analysis of Healthcare Texts [1.9374282535132377]
本論文は,医療関連テキストにおける感情評価における人工知能の利用に関する方法論的考察である。
我々は、感情分析を強化し、感情を分類し、患者の結果を予測するためにAIを利用する多くの研究を精査する。
AIの倫理的応用を保証すること、患者の機密性を保護すること、アルゴリズムの手続きにおける潜在的なバイアスに対処することを含む、継続的な課題がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-14T15:58:13Z) - Leveraging Pretrained Representations with Task-related Keywords for
Alzheimer's Disease Detection [69.53626024091076]
アルツハイマー病(AD)は高齢者に特に顕著である。
事前学習モデルの最近の進歩は、AD検出モデリングを低レベル特徴から高レベル表現にシフトさせる動機付けとなっている。
本稿では,高レベルの音響・言語的特徴から,より優れたAD関連手がかりを抽出する,いくつかの効率的な手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-14T16:03:28Z) - Review of Machine Learning Algorithms for Brain Stroke Diagnosis and
Prognosis by EEG Analysis [50.591267188664666]
ストローク(Strokes)は、アメリカ合衆国の成人障害の主要な原因である。
脳-コンピュータインタフェース(Brain-Computer Interfaces、BCI)は、患者の神経経路の回復または電子補綴器との効果的なコミュニケーションを支援する。
さまざまな機械学習技術とアルゴリズムをBCI技術と組み合わせることで、脳卒中治療にBCIを使うことは、有望で急速に拡大する分野であることを示している。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-06T19:50:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。