Smart-Computing-Modelle, Sensoren und Indikatoren für frühdiagnostische Sprach- und Sprachdefizite in der Kinderkommunikation (SmartSpeech)

In den letzten Jahren hat die Integration digitaler und mobiler Technologien in Gesundheit und Bildung neue Möglichkeiten für die Überwachung und Bewertung eröffnet. Diese Studie wird auf diesen Fortschritten aufbauen, indem sie Modelle für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen implementiert, die eine Entscheidungsfindung in Echtzeit und personalisiertes Feedback ermöglichen. Durch die Automatisierung kritischer Aspekte des Diagnoseprozesses wird dieses System dazu beitragen, die Lücke zwischen traditionellem klinischem Fachwissen und modernster Technologie zu schließen und letztendlich die Frühinterventionsbemühungen zu verbessern.

Bei der SmartSpeech-Studie handelt es sich um eine klinische Studie, die darauf abzielt, ein automatisiertes Entscheidungssystem zu entwickeln und zu validieren, um das Screening und die Früherkennung von Sprachentwicklungsstörungen und Sprachschwierigkeiten bei kleinen Kindern zu verbessern. Diese Studie richtet sich an typisch und atypisch (neurologische Entwicklungsstörungen) entwickelnde Kinder und konzentriert sich in erster Linie auf Teilnehmer im Vorschul- und Grundschulalter. Das System wird intelligente Computermodelle, biometrische Sensoren und frühe diagnostische Indikatoren für Sprach- und Sprachdefizite nutzen, um Ärzten ein robustes Werkzeug zur Identifizierung potenzieller Entwicklungsprobleme zur Verfügung zu stellen.

Zwei primäre Forschungsfragen treiben den Versuch voran:

1. Gibt es Unterschiede zwischen sich normal entwickelnden und neurologischen Entwicklungsstörungen bei Kindern, wenn sie sich mit dem in der Studie verwendeten Serious Game beschäftigen?
2. Wenn solche Unterschiede festgestellt werden, können die gesammelten Daten dann genutzt werden, um ein automatisiertes Entscheidungssystem zu trainieren, das aufgrund von Sprach- und Sprachdefiziten genau zwischen typischen und neurologischen Entwicklungsstörungen bei Kindern unterscheidet?

Um Sprech- und Sprachentwicklungsfähigkeiten und deren Ausprägungen zu bewerten, wird das interdisziplinäre Team ein Serious Game (SG) entwerfen, das auf Theorien basiert, die Sprache und Sprache sowie psychomotorische, kognitive, psychoemotionale und Hörfähigkeiten messen. In jeder Domäne wird die Leistung spezifischer Aufgaben innerhalb der SG-Aktivitäten für den Teilnehmer bewertet.

Um die Fragen dieser Studie zu beantworten, werden Daten von sich normal entwickelnden Kindern mit Daten von sich nicht normal entwickelnden Kindern verglichen und analysiert, ob das KI-System mehrere Datenpunkte über Bewertungsbereiche hinweg synthetisieren kann, um ein umfassendes Diagnoseprofil zu erstellen.

Die Teilnehmer werden über einen offenen Aufruf rekrutiert, der über private und öffentliche Gesundheits- und Bildungseinrichtungen in ganz Griechenland verteilt wird. Der Rekrutierungsprozess konzentriert sich auf Eltern von Kindern im Alter von 4 bis 12 Jahren, die sich normal und nicht normal entwickeln. Die Eltern werden zu Informationstreffen eingeladen, bei denen die Ziele, Verfahren und ethischen Richtlinien der Studie ausführlich erläutert werden.

Während dieser Sitzungen erhalten die Eltern umfassende Informationen über den Zweck der Studie, einschließlich der spezifischen Rolle des in der Studie entwickelten Serious Games. Die Art des Spiels, die erwartete Beteiligung ihrer Kinder und die Datenerhebungsmethoden werden im Detail besprochen, um Transparenz zu gewährleisten. Eltern werden gebeten, eine informierte schriftliche Einwilligung für die Teilnahme ihrer Kinder unter vollständiger Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung und ethischer Erwägungen abzugeben. Diese Schritte sind unerlässlich, um sicherzustellen, dass die Rechte und die Privatsphäre der Teilnehmer während der gesamten Studie geschützt werden. Eltern stellen außerdem die Entwicklungsgeschichte ihres Kindes in einem im System eingebetteten Online-Fragebogen zur Verfügung.

In die Studie werden typisch entwickelte Kinder im Vorschul- und Schulalter sowie sich nicht typisch entwickelnde Kinder einbezogen. Kinder mit anderen Erkrankungen oder unter Medikamenteneinnahme, die möglicherweise die Ergebnisse beeinflussen könnten, werden nicht berücksichtigt.

Nach einem Informationsgespräch und der schriftlichen Zustimmung der Eltern tragen die Teilnehmer eine Smartwatch und nehmen an einem Serious Game teil (vom Forschungsteam entworfen und entwickelt). Kinder spielen die SG unter der direkten Aufsicht von Ärzten. Dieses Spiel soll verschiedene Entwicklungsbereiche bewerten, darunter Sprache, Sprache, psychomotorische Fähigkeiten, kognitive Funktionen, psychoemotionales Verhalten und Hörfähigkeiten. Das Spiel erfasst Sprach- und Sprachdaten durch Gameplay-Interaktionen sowie Sensordaten vom tragbaren Gerät und der Tablet-Kamera (Augenverfolgung und Herzfrequenzvariabilität).

Dieser spielbasierte Ansatz sammelt auf natürliche und ansprechende Weise verschiedene Datenpunkte und gewährleistet so eine umfassende Bewertung der Sprech- und Sprachfähigkeiten des Kindes.

Das System erstellt seine Datensätze für die Analyse zur Erkennung der Sprach- und Sprachentwicklung und speist die Daten in die ausgewählten Algorithmen der künstlichen Intelligenz ein. Die Studie wird kommunikative, psychomotorische, kognitive und psychoemotionale Fähigkeiten durch gezielte Aktivitäten messen. Die Reaktionen während des Spiels werden ausgewertet und so das Entwicklungsprofil des Teilnehmers erstellt.

Dieser strukturierte und ethische Rekrutierungsprozess gewährleistet die vollständige Einhaltung von Datenschutz- und ethischen Standards und sorgt gleichzeitig für ein aktives Engagement von Eltern und Kindern. Durch die Einbeziehung persönlicher Aufsicht und Echtzeitüberwachung während des Spiels wird die Studie die Qualität und Integrität der für die Analyse gesammelten Daten gewährleisten.

In Verbindung mit Sensoren der Smartwatch erfasst das SG Echtzeitdaten, darunter:

• Spielantworten
• Sprachantworten
• Blickdaten von der Tablet-Kamera
• Herzfrequenzvariabilität (erfasst über die Smartwatch)

Diese multimodalen Daten werden mithilfe von Algorithmen für neuronale Netze/maschinelles Lernen verarbeitet, um Sprach- und Sprachfähigkeiten in verschiedenen Entwicklungsstadien zu klassifizieren. Der Einsatz dieser fortschrittlichen KI-Modelle wird es dem System ermöglichen:

• Identifizieren Sie Sprachmuster/Sprachdefizite.
• Unterscheiden Sie zwischen typisch und nicht typisch entwickelten Kindern.
• Erstellen Sie individuelle Diagnoseprofile für jeden Teilnehmer.

Abschließend erfolgt eine Bewertung und Verifizierung des intelligenten Systems.