هوش مصنوعی در تشخیص و درمان اختلالات زبانی انگلیسی: از Dyslexia تا Aphasia با استفاده از Deep Learning

این مطالعه به بررسی کاربرد هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در تشخیص و درمان اختلالات زبانی انگلیسی می پردازد. اختلالات زبانی شامل طیف وسیعی از مشکلات از جمله نارساخوانی (Dyslexia)، آفازیا (Aphasia)، اختلالات پردازش شنوایی، و مشکلات گفتاری هستند که میلیون ها نفر در سراسر جهان را تحت تاثیر قرار می دهند. پیشرفت های اخیر در حوزه یادگیری عمیق و شبکه های عصبی مصنوعی امکانات جدیدی برای تشخیص زودهنگام، ارزیابی دقیق، و طراحی مداخلات درمانی شخصی سازی شده فراهم آورده است. این تحقیق با استفاده از روش مرور نظام مند ادبیات و تحلیل داده های موجود، فناوری های مختلف هوش مصنوعی را در این حوزه بررسی می کند. نتایج نشان می دهد که الگوریتم های یادگیری عمیق قادر به تشخیص الگوهای پیچیده در داده های زبانی هستند و می توانند دقت تشخیص را به طور قابل توجهی افزایش دهند. شبکه های عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکه های عصبی بازگشتی (RNN) در پردازش داده های صوتی و متنی عملکرد موثری نشان داده اند. همچنین، سیستم های هوش مصنوعی توانایی ارائه بازخورد فوری و تنظیم مداخلات درمانی بر اساس پیشرفت فردی را دارند. با این حال، چالش هایی نظیر نیاز به داده های آموزشی کیفی، مسائل حریم خصوصی، و ضرورت همکاری بین رشته ای وجود دارد. این مطالعه پیشنهاد می کند که ادغام فناوری های هوش مصنوعی با روش های سنتی درمان می تواند نتایج بهتری در مقایسه با استفاده انحصاری از هر یک از این روش ها ارائه دهد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، یادگیری عمیق ، اختلالات زبانی ، نارساخوانی ، آفازیا ، پردازش زبان طبیعی ، شبکه های عصبی ، تشخیص زودهنگام