論文の概要: Computational Language Assessment in patients with speech, language, and
communication impairments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.20046v1
- Date: Wed, 31 May 2023 17:20:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-01 15:04:50.971796
- Title: Computational Language Assessment in patients with speech, language, and
communication impairments
- Title（参考訳）: 音声・言語・コミュニケーション障害患者における計算言語評価
- Authors: Charalambos Themistocleous
- Abstract要約: 音声、言語、コミュニケーションの症状は、早期発見、診断、治療計画、神経認知疾患の進行のモニタリングを可能にする。
計算言語アセスメント(C.L.A.)は従来の手作業による神経学的アセスメントよりも改善されていると論じる。
C.L.A.は、機械学習、自然言語処理、信号処理を用いて、認知症高齢者および高リスク者における音声、言語、コミュニケーションの神経認知的評価を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Speech, language, and communication symptoms enable the early detection,
diagnosis, treatment planning, and monitoring of neurocognitive disease
progression. Nevertheless, traditional manual neurologic assessment, the speech
and language evaluation standard, is time-consuming and resource-intensive for
clinicians. We argue that Computational Language Assessment (C.L.A.) is an
improvement over conventional manual neurological assessment. Using machine
learning, natural language processing, and signal processing, C.L.A. provides a
neuro-cognitive evaluation of speech, language, and communication in elderly
and high-risk individuals for dementia. ii. facilitates the diagnosis,
prognosis, and therapy efficacy in at-risk and language-impaired populations;
and iii. allows easier extensibility to assess patients from a wide range of
languages. Also, C.L.A. employs Artificial Intelligence models to inform theory
on the relationship between language symptoms and their neural bases. It
significantly advances our ability to optimize the prevention and treatment of
elderly individuals with communication disorders, allowing them to age
gracefully with social engagement.
- Abstract（参考訳）: 言語、言語、コミュニケーション症状は、神経認知疾患の早期発見、診断、治療計画、および監視を可能にする。
それにもかかわらず、従来の手動神経学評価(音声と言語の評価基準)は、臨床医にとって時間とリソースを消費する。
計算言語アセスメント(C.L.A.)は従来の手作業による神経学的アセスメントよりも改善されている。
機械学習、自然言語処理、および信号処理を用いて、c.l.a.は認知症に対する高齢者および高リスク者における言語、言語、およびコミュニケーションの神経認知的評価を提供する。
私は...
at-riskおよび言語障害集団における診断、予後、治療効果の促進、およびiii。
幅広い言語から患者を評価するのが 簡単になります
また、c.l.a.は言語症状と神経基盤の関係についての理論を伝えるために人工知能モデルを使用している。
コミュニケーション障害のある高齢者の予防と治療を最適化し、社会的関与により優雅に老化できる能力を大幅に向上させます。
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