論文の概要: The use of Artificial Intelligence for Intervention and Assessment in Individuals with ASD
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02747v1
- Date: Mon, 05 May 2025 15:58:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.734957
- Title: The use of Artificial Intelligence for Intervention and Assessment in Individuals with ASD
- Title（参考訳）: ASD患者に対する人工知能の介入・評価への応用
- Authors: Aggeliki Sideraki, Christos-Nikolaos Anagnostopoulos,
- Abstract要約: 特に、高度な機械学習技術とデータ分析を利用して、早期診断におけるAIの役割に焦点を当てている。
本稿では、AIを活用した介入技術について検討し、教育ロボットと適応通信ツールを強調した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper explores the use of Artificial Intelligence (AI) as a tool for diagnosis, assessment, and intervention for individuals with Autism Spectrum Disorder (ASD). It focuses particularly on AI's role in early diagnosis, utilizing advanced machine learning techniques and data analysis. Recent studies demonstrate that deep learning algorithms can identify behavioral patterns through biometric data analysis, video-based interaction assessments, and linguistic feature extraction, providing a more accurate and timely diagnosis compared to traditional methods. Additionally, AI automates diagnostic tools, reducing subjective biases and enabling the development of personalized assessment protocols for ASD monitoring. At the same time, the paper examines AI-powered intervention technologies, emphasizing educational robots and adaptive communication tools. Social robotic assistants, such as NAO and Kaspar, have been shown to enhance social skills in children by offering structured, repetitive interactions that reinforce learning. Furthermore, AI-driven Augmentative and Alternative Communication (AAC) systems allow children with ASD to express themselves more effectively, while machine-learning chatbots provide language development support through personalized responses. The study presents research findings supporting the effectiveness of these AI applications while addressing challenges such as long-term evaluation and customization to individual needs. In conclusion, the paper highlights the significance of AI as an innovative tool in ASD diagnosis and intervention, advocating for further research to assess its long-term impact.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,自閉症スペクトラム障害(ASD)患者の診断,評価,介入のための手段として,人工知能(AI)の利用について検討する。
特に、高度な機械学習技術とデータ分析を利用して、早期診断におけるAIの役割に焦点を当てている。
近年の研究では、ディープラーニングアルゴリズムは、バイオメトリックデータ分析、ビデオベースのインタラクションアセスメント、言語的特徴抽出を通じて行動パターンを識別し、従来の方法よりも正確でタイムリーな診断を可能にすることが示されている。
さらに、AIは診断ツールを自動化し、主観的バイアスを低減し、ASD監視のためのパーソナライズされたアセスメントプロトコルの開発を可能にする。
同時に、教育ロボットと適応コミュニケーションツールを強調し、AIを活用した介入技術について検討する。
NAOやKasparのような社会ロボットアシスタントは、学習を強化する構造的かつ反復的な相互作用を提供することで、子供の社会的スキルを高めることが示されている。
さらに、AI駆動のAAC(Augmentative and Alternative Communication)システムにより、ASDを持つ子供たちはより効果的に自己表現でき、一方、機械学習チャットボットはパーソナライズされた応答を通じて言語開発をサポートする。
この研究は、長期的な評価や個人のニーズへのカスタマイズといった課題に対処しながら、これらのAIアプリケーションの有効性を支持する研究結果を示す。
結論として、ASD診断と介入における革新的なツールとしてのAIの重要性を強調し、その長期的な影響を評価するためのさらなる研究を提唱する。
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