言语病理学是医学科学的一个领域，基于声音产生的机制以及交流障碍的评估、治疗和预防。近年来，AI 辅助技术在开发治疗诸如口吃或中风后无法控制特定肌肉等影响言语条件的方案中发挥了关键作用。
加州大学洛杉矶分校（UCLA）的生物工程师创造了一种设备，能够以惊人的准确性将喉部肌肉运动转化为语音。这种小型、非侵入性的设备为声带功能障碍者提供了有希望的替代方案，在康复期间提供了一种有效的沟通方式。
言语病理学、AI 和可穿戴设备
从医疗保健专业人员和医学研究人员到像伊萨卡学院在线言语病理学项目的学生和毕业生，都可以证明伦理使用的非生成式AI模型所带来的巨大进步。AI独特的快速高效分析、编译和根据数据分析趋势产生结果的能力，在磁致伸缩现象中发挥了重要作用。磁致伸缩描述了材料在应变下磁性能的变化。利用这一概念和AI辅助技术，加州大学洛杉矶分校生物工程助理教授陈俊领导的研究团队取得了一项有希望的突破。
该可穿戴设备由生物相容性硅胶和铜感应线圈组成，通过肌肉运动产生电信号。当人们说话时，声带和喉咙肌肉的运动会扭曲设备的磁场，导致磁致伸缩现象。此时，设备中的传感器检测喉部肌肉运动，产生电信号，这些信号被人工智能模型读取、解释并产生输出，最终实现有效的语音输出，使声带功能障碍者重新获得语音功能。
该设备已在八名成年人身上进行了测试，显示出近95%的句子翻译准确率。研究团队计划通过机器学习扩展设备的词汇量，并在有言语障碍的人群中进行测试。这项非侵入性技术为当前解决方案提供了一个有希望的替代方案，将进一步测试和扩展，以帮助那些有言语障碍的人。
AI 在言语治疗中的应用
近年来，言语病理学技术发展迅速。自动语音识别软件和应用程序已经存在多年，并成为亮点。然而，AI 模型在言语病理学（以及一般医学）中的一个巨大优势在于它可以利用的数据量。为了工作，AI 必须根据用户输入的数据进行“训练”。然后，AI 可以存储并记住所有这些信息，并根据用于训练它的数据生成相关数据或输出。当然，人类也可以做到这一点，但这需要花费数小时甚至数天的时间来整理测试结果，记录相关数据，然后进行比较和检查。
AI 可以在几分钟内处理数据并生成相关统计数据、图表或结果。此外，由于AI可以连接到音频设备，它可以在更早阶段识别出人类可能无法察觉的缺陷和异常。一些公司已经在客户中利用言语病理学AI。
最后，几十年来，AI一直奇迹般地帮助制定和发展言语治疗客户的治疗计划。凭借其收集、存储、记忆、回忆、分类和总结统计数据的强大能力，AI可以以前所未有的速度和效率浏览患者记录，并确定准确且适用的治疗计划，考虑患者的全部病史。
医学领域中AI的未来
尽管AI最近备受关注，但重要的是要了解批评的背景。使用生成式AI模型（利用原始作品生成新作品的AI）在许多领域是一个有争议的话题，但需要注意的是，这里和医疗行业中使用的AI并不是生成式的，它只是一个简化复杂过程的工具。
这不是一个获取信息然后尝试生成原创作品的AI；而是一个获取数据然后快速分析并交付数据结果的AI。它就像是Excel中制作图表或表格的智能版本。更重要的是，这个AI正在帮助人们。医学领域的AI带来了更准确和更快的治疗，并提高了医院和医疗机构的效率。
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