نظام مند کاربردهای تشخیصی، درمانی و آموزشی

زمینه و هدف این مطالعه مروری نظام مند پیشرفت های ابزارهای تشخیصی مبتنی بر هوش مصنوعی و فناوری های کمکی را بررسی و تاثیر آنها را بر تشخیص زودهنگام، درمان و پشتیبانی آموزشی اختلال طیف اوتیسم تحلیل می کند. هدف شناسایی، مزایا، چالش های ادغام این فناوری ها و تبیین فرصت های آتی برای بهبود پیامدهای یادگیری و ارتباطی است. مواد و روش ها با پیروی از دستورالعمل PRISMA، مرور ادبیات بر پایه ۲۷ مقاله (۲۰۱۰-۲۰۲۳) از پایگاه هایی چون اسکوپوس، پاب مد و گوگل اسکالر انجام شد. تحلیل بر چهار محور متمرکز بود: سامانه های تشخیصی هوشمند، ربات های درمانی و کمکی، کاربردهای آموزشی و ارتباطی (مانند واقعیت افزوده)، و چالش های اخلاقی و اجرایی. یافته ها ابزارهای هوش مصنوعی پتانسیل قابل توجهی برای تشخیص دقیق و زودهنگام اوتیسم به ویژه با تحلیل داده های رفتاری و فیزیولوژیک نشان دادند. فناوری های کمکی مانند ربات های اجتماعی و پلتفرم های واقعیت افزوده در مشارکت درمانی و پشتیبانی آموزشی موثر بودند. با این حال موانعی چون دسترسی محدود، نگرانی های اخلاقی پیرامون حریم خصوصی داده ها و چالش های ادغام در سیستم های مراقبتی پابرجا است. نتیجه گیری هوش مصنوعی و فناوری های کمکی تحولی چشمگیر در مراقبت از اوتیسم ایجاد کرده اند. موفقیت در پیاده سازی مستلزم پرداختن به چالش های اخلاقی، زیرساختی و فرهنگی است. این مرور بینش های مبتنی بر شواهد و توصیه های عملی برای پژوهشگران، متخصصان بالینی و سیاست گذاران به منظور افزایش تاثیر و برابری این فناوری ها ارائه می دهد.

کلیدواژه ها:

هوش مصنوعی ، فناوری های کمکی ، تشخیص اوتیسم ، مداخلات درمانی ، چارچوب های اخلاقی ، آموزش ویژه