Как обнаружить расстройство речи у ребенка

Исследователи разработали компьютерную систему, способную оказать помощь в своевременной диагностике едва различимых речевых расстройств и нарушений восприятия речи у детей раннего возраста.

speech-disorder-automated-software-neurosceincenews

Одним из ключевых факторов, оказывающих влияние на социальную адаптацию и успешное обучение детей с речевыми расстройствами и нарушениями восприятия речи, является коррекция таких нарушений, проводимая в раннем детстве. Согласно некоторым исследованиям, до 60 процентов детей с речевыми расстройствами и нарушениями восприятия речи не проходят необходимое обследование до детского сада, а в некоторых случаях и позднее.

Исследователи лаборатории компьютерных наук и искусственного интеллекта Массачусетского технологического института, а также института профессий, связанных со здравоохранением при Массачусетской больнице общего профиля, надеются изменить сложившуюся ситуацию с помощью компьютерной системы, которая способна обнаруживать у детей речевые расстройства и нарушения восприятия речи, и, вероятно, ставить детям конкретные диагнозы.

На недавно прошедшей в Сан-Диего конференции по распознаванию речи исследователи сообщили о первых экспериментах, в ходе которых были получены обнадеживающие результаты. По словам автора исследования, Джона Гуттага, специализирующегося в области электротехники, работа над проектом близится к завершению, поскольку в ходе исследования получены убедительные результаты.

Компьютерный скрининг на наличие речевых расстройств и расстройств восприятия речи представляет собой «повествовательный тест», в ходе которого детям показывают ряд изображений, сопровождающихся рассказом, а затем их просят пересказать историю своими словами, после чего система анализирует аудиозапись пересказа.

Джон Гуттаг утверждает, что существует возможность проводить скрининг в полностью автоматическом режиме с помощью таких упрощенных инструментов как планшет или мобильный телефон. Это дает возможность быстро обследовать большое количество детей без существенных финансовых затрат.

Исследователи оценили эффективность новой системы, используя такой стандартный показатель, как «площадь под кривой». Он отражает соотношение между числом детей, которые были правильно идентифицированы, как имеющие расстройства, и числом детей, которые были отнесены к этой группе ошибочно. В медицинской литературе результаты исследований с площадью под кривой около 0,7 обычно считается достаточно точными. Показания новой системы колеблются в диапазоне между 0,74 и 0,86.

Для построения системы тестирования, Джон Гуттаг и Джен Гонг, аспирантка в области электротехники, использовали алгоритмы машинного обучения компьютера. В ходе обучения программа осуществляла обработку больших объемов аудиозаписей детской речи с целью обнаружения в речи детей шаблонов, свидетельствующих о наличии нарушений, а также выявления связи между присутствием в речи ребенка речевых шаблонов и конкретными диагнозами.

Аудиозаписи, которые анализирует компьютер, были собраны Джорданом Грином и Тиффани Хоган, исследователями из Бостонского института профессий, связанных со здравоохранением, которые заинтересованы в разработке наиболее объективных методов оценки результатов скрининга. По словам Грина, специалиста в области языковых патологий, для обнаружения речевых нарушений необходимы более совершенные диагностические средства: «оценка детской речи является чрезвычайно сложным делом, поскольку даже среди типично развивающихся детей наблюдается высокая степень различий в речевом развитии. Можно собрать в одном кабинете пять врачей, которые придут к пяти различным выводам».

В отличие от задержки речевого развития, вызванной анатомическими отклонениями, такими как волчья пасть, речевые расстройства и нарушения восприятия речи имеют под собой различные неврологические основы. Грин объясняет, что они влияют на различные нейронные связи: расстройства речи влияют на моторные связи, в то время как нарушения восприятия речи влияют на нейронные связи, отвечающие за познание и понимание речи.

Грин и Хоган предполагают, что паузы в детской речи, во время которых ребенок пытается подобрать нужное слово или связать слова между собой, являются источником полезных диагностических данных, на изучении которых сосредоточены Гонг и Гуттаг. Ученые выделили тринадцать признаков, присутствие которых в детской речи может свидетельствовать об определенных нарушениях. Система может осуществлять поиск этих признаков, и, изучая закономерности их появления, обнаруживать связь признаков с определенными диагнозами. Такими признаками, например, являются длинные и короткие паузы в речи детей, их количество, соотношение, средняя продолжительность, а также изменение длины пауз.

В базу аудиозаписей, которые анализирует компьютер, вошли как пересказы нормально развивающихся детей, так и детей, у которых были выявлены речевые расстройства и нарушения восприятия речи. Компьютерная система прошла необходимую подготовку для решения трех различных задач: выявления нарушения, обнаружения конкретных речевых расстройств или расстройств восприятия речи на слух.

Исследователям пришлось столкнуться с тем, что возрастной диапазон нормально развивающихся детей был более узким, чем у детей с нарушениями, поскольку нарушения встречаются не так часто. По этой причине для сбора данных ученым пришлось расширить целевую возрастную группу детей с расстройствами. Для решения этой проблемы Джен Гонг использовала такой статистический метод, как «остаточный анализ». Она выявила взаимосвязи между возрастом, полом и звуковыми особенностями речи детей, после чего перепроверила эти данные перед внесением их в компьютерный алгоритм.

Потребность в надежном механизме своевременного выявления у детей раннего возраста языковых нарушений и нарушений восприятия речи обсуждается в течение десятилетий. Автоматизированный подход к выявлению речевых нарушений, разработанный исследователями, может стать прорывом в области их ранней диагностики и коррекции.

 

Текст: Евгения Дмитриева

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

You may use these HTML tags and attributes: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <strike> <strong>