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。
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