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這篇論文介紹了SpeakFaster,一個創新的輔助與替代溝通(AAC)介面,利用大型語言模型(LLMs)來提升文字輸入效率。使用者可以以簡化方式輸入文字,減少57%的動作需求,這在離線模擬中得到證實。針對19位非AAC參與者的初步研究顯示,打字速度影響不大。對兩位因肌萎縮側索硬化症的用戶進行的測試顯示,文字輸入速度提升29%至60%。這些結果顯示LLM在AAC及其他介面中的應用前景廣闊。 PubMed DOI


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這項研究探討大型語言模型(LLMs)在粒子加速器自動調整的應用,傳統上需要專業的優化和機器學習知識。研究顯示,LLMs能透過簡單的自然語言提示有效調整加速器子系統,並與先進的優化技術如貝葉斯優化和強化學習進行比較。結果顯示,LLMs能處理複雜的非線性數值優化,顯示其在日常操作中簡化自動調整算法的潛力,並可能促進自動化技術在加速器系統的應用。 PubMed DOI

盲人使用應用程式時,常需記住各種快捷鍵和導航方式,這讓他們感到困擾。為了解決這個問題,我們推出了Savant,一種創新的輔助技術,利用大型語言模型(LLMs),讓盲人用螢幕閱讀器能以自然語言與任何應用程式互動。Savant能根據用戶指令自動化重複任務,提升互動靈活性,無需精確指定控制元件名稱。針對11位盲人參與者的研究顯示,Savant在互動效率和可用性上明顯優於現有方法。 PubMed DOI

這項研究探討大型語言模型(LLMs)如何協助輔助科技(AT)從業人員為有障礙的個體選擇合適產品。研究利用Keplo這個AI平台,分析亞馬遜上的顧客評論,評估三款主流產品和三種輔助科技。分析提供了使用者人口統計、使用模式、優缺點及設計改進建議。結果顯示,LLMs能有效提取有價值的見解,幫助AT從業人員做出明智推薦,但也強調了LLM分析的局限性,從業人員需批判性評估顧客評論以確保相關性。 PubMed DOI

這項研究探討了如何有效測量失語症患者的溝通變化,使用了簡短的交易成功評估(BATS)和故事重述的自動化分析。研究比較了三種大型語言模型(GPT-4、GPT-4o 和 Llama-3-70B)在評分故事重述主要概念的表現,並與人類評分者進行對比。結果顯示,LLM的評分與人類評分高度相關,顯示這些模型能可靠評估故事重述。研究建議,自動化工具可減輕臨床評分負擔,並改變失語症介入和研究的方法。 PubMed DOI

語言和言語障礙對溝通能力造成挑戰,影響學業和社交。ChatGPT等AI工具在協助這些障礙者方面展現潛力,透過增強和替代溝通技術及言語治療應用程式,能有效支持他們的需求。未來需持續研究,確保這些AI工具在臨床上可負擔且可及,以改善言語和語言障礙者的溝通能力。 PubMed DOI

大型語言模型像 ChatGPT 正在改變重症醫學,能自動化病歷、協助決策、個人化溝通,還能整理非結構化資料。不過,目前還有資訊正確性、倫理和醫師AI素養等挑戰。結合傳統機器學習可降低風險,導入時要謹慎並加強醫師訓練,才能提升照護品質。 PubMed DOI

大型語言模型常會產生看似正確但其實錯誤的回答,這跟人類接受性失語症很像。研究發現,LLMs的內部運作和失語症患者大腦的資訊處理方式很相似,特別是在狀態轉換和停留時間上。這種分析方法未來有機會幫助改進LLMs,也可能應用在失語症診斷上。 PubMed DOI

這項研究提出 ABCD 系統,利用兩個 AI(AI 臨床醫師和 AI 失語症患者)自動模擬語言治療對話,省時又省錢,不需真人參與。系統用 GPT-4o 和語音工具打造,zero-shot 提示效果最好。ABCD 有助於開發和測試失語症治療 AI,突破臨床研究瓶頸,未來應用潛力大。 PubMed DOI

這篇病例報告指出,失語症患者在醫師協助下,透過ChatGPT提升寫作能力,不僅句子變多、錯誤減少,還變得更有自信且能獨立完成寫作。一年後仍持續使用,顯示AI工具對提升書寫溝通和參與生活很有幫助,尤其對熟悉科技的人效果更明顯。 PubMed DOI

這項研究用大型語言模型(LLM)來自動辨識自閉症語言障礙的關鍵特徵,在零樣本情境下,表現比傳統方法好,敏感度和陽性預測值都提升超過10%。LLM能穩定偵測出十種重要語言特徵,顯示它有潛力成為協助自閉症診斷和個人化治療規劃的有效工具。 PubMed DOI