2023 年の ADHD 介入における新たな進歩 - 人工知能から仮想現実まで
皆さんこんにちは、私はADHDの研究に専念している研究者のタオ兄弟です（タオ兄弟のADHD対処法は2年後の卒業時に共有される予定です）
テクノロジーの急速な発展に伴い、ADHDへの介入方法も常に改善されています
今日は、2023 年に発表された ADHD 介入に関する 3 つの最新研究について説明し、ADHD の理解と治療にテクノロジーがどのように役立つかを見ていきます。
ADHD介入における人工知能の使用
まず、M. Sibley らによって行われた研究を見てみましょう[1]。
この研究は、思春期の ADHD の行動治療のための人工知能とデジタル技術に基づいたコミュニティ実装モデルを開発しました。
この新しいモデルの機能には、介入の整合性の監視とフィードバックのための AI の使用に加え、マニュアル、ワークシート、ヒント、ビデオなどのデジタル リソースが含まれます。
プロジェクトの主な機能は次のとおりです:
監督のタスクシフト: 監督責任を専門家から政府機関のディレクターに移します。
定期的な技術サポート: トレーニングと実装をサポートするために 2 週間ごとに提供されます
AI モニタリングとフィードバック: MI の整合性を確保し、フィードバックを提供するために使用される人工知能テクノロジー
AI 生成コンテンツの忠実度指標: プロジェクト コンテンツの精度と有効性を評価するために使用されます
デジタルリソース: マニュアル、ワークシート、ヒント、ビデオなどのリソースを臨床医のダッシュボードに提供します。
フィードバックの視覚的表示: バッジとグラフを使用してフィードバックを表示します。
信頼関係構築セッションを追加: マニュアルコンテンツの前に実行します。
暫定的な結果は、このモデルをコミュニティベースで実装することが実現可能であり、組織の受け入れと参加があることを示しています
示唆: この研究は、ADHD 介入を実施するための、テクノロジーを活用した新しいアプローチを提供します。このアプローチは、専門家リソースへの依存を減らしながら介入の効率を高める可能性があります。
2. インクルーシブ教育を受けているADHDの子供の注意力の問題
この研究の主な目的は、インクルーシブ教育現場で特定されたADHD生徒の不注意行動に基づいて介入プログラムを開発することです
調査ではケーススタディ手法が使用されました。研究者はチェックリストとインタビューを使用して研究を実施しました。 4 つのインクルーシブ教育プログラム全体で、不注意な行動を示した参加者は 3 人だけでした。この研究では、3 つのケースが次の点で同様の特徴を持っていることがわかりました:
細部への注意力の欠如: 学校の課題やその他の活動中に、細部に十分な注意を払わなかったり、怠慢を示したりする
集中力の低下: 宿題を終わらせるときも、ゲームをするときも、集中するのが難しいです
指示に従うことができない: 指示どおりに課題を完了できず、宿題、仕事、または職場での責任を完了できない。
重要なものを保持するのが難しい: ケース 1 とケース 3 はどちらも、タスクやアクティビティに必要な重要なものを保持するのが困難でした
外部刺激によって気が散りやすい: この点では、ケース 2 とケース 3 は同じように動作します。 書き直された内容: 外部刺激によって気が散りやすい: この点では、ケース 2 とケース 3 は同様の状況を示しています
この研究は、インクルーシブ教育プログラムが介入手順を強化し、ADHD の生徒の保護者と協力して関連する活動を継続することを推奨しています。
示唆: 研究は、ADHD を持つ子どもの不注意行動を特定して対応し、インクルーシブ教育現場でこれらの生徒に適切なサポートを提供することの重要性を強調し、これらの子どもたちに対する効果的な介入を開発するための基礎を提供します。
3. 注意欠陥多動性障害 (ADHD) 患者の処理速度と作業記憶に対する仮想現実の影響
最後に、Filipa Cunha らによる研究を見てみましょう[3]。
この研究では、ADHD 症状のある生徒の処理速度と作業記憶に対する仮想現実ベースの介入の効果を評価しました。
合計 25 人の成人参加者があり、参加者は受動的コントロール グループと介入グループの 2 つのグループに分けられ、Enhance VR アプリの仮想現実ベースのゲームを使用して 10 セッションの介入を完了しました。
その結果、仮想現実認知トレーニングを受けたグループは処理速度が向上したことが示されましたが、作業記憶の改善は明らかではありませんでしたが、これは将来的に長期的な介入の可能性をもたらしました。
影響: 仮想現実は、認知トレーニングを実施する楽しくインタラクティブな方法を提供し、ADHD を持つ個人の注意と関与をより簡単に引き付けることができます。
もう一度要約する必要があります
これらの研究を通じて、人工知能から仮想現実に至るまで、テクノロジーが ADHD の治療と介入においてますます重要な役割を果たしていることがわかります。
これらの進歩は、新しい治療法を提供するだけでなく、ADHD の研究と理解に新たな道を切り開きます
親と成人ADHD患者の皆様、自信を持ってください。タオ兄弟は、2019 年に成人型 ADHD と診断されてから、近年、社会が ADHD に対する認識と受け入れを深め、サポートリソースがますます豊富になっているとはっきりと感じました
♀️
今後、ADHDは確実に良くなっていきますが、ADHDの子供には未来がなく、生きていけないのではないかと心配する親も多いです。
最後に、すべてのADHDerが最終的には幸せな人生を送れることを願っています。
全文完成しました！
参考文献を参照してください（クリックしてスライドして表示します）
1. シブリー、M. H.、ビックマン、L.、アトキンス、D.、タナナ、M.、コックス、S.、オルティス、M.、... & ペイジ、T. F. (2023)モデル: 人工知能とデジタル技術の活用。 「認知と行動の実践」
2.de los Reyes E R. インクルーシブ教育プログラムにおける ADHD の子供の不注意行動: 介入プログラムの基礎 [J]、膜科学と技術の国際ジャーナル、2023 年
3. Cunha, F.、Campos, S.、Simões-Silva, V.、Brugada-Ramentol, V.、Sá-Moura, B.、Jalali, H.、... & Trigueiro, M.J. (2023)。 ADHD 患者の処理速度と作業記憶に対する仮想現実介入の効果に関する前向き研究、Frontiers in Virtual Reality、4、1108060。
以上が2023 年の ADHD 介入における新たな進歩 - 人工知能から仮想現実までの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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Rag と Sem-Rag を使用したコンテキスト拡張 AI コーディング アシスタント
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検索強化生成およびセマンティック メモリを AI コーディング アシスタントに組み込むことで、開発者の生産性、効率、精度を向上させます。 JanakiramMSV 著者の EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG から翻訳。基本的な AI プログラミング アシスタントは当然役に立ちますが、ソフトウェア言語とソフトウェア作成の最も一般的なパターンに関する一般的な理解に依存しているため、最も適切で正しいコードの提案を提供できないことがよくあります。これらのコーディング アシスタントによって生成されたコードは、彼らが解決する責任を負っている問題の解決には適していますが、多くの場合、個々のチームのコーディング標準、規約、スタイルには準拠していません。これにより、コードがアプリケーションに受け入れられるように修正または調整する必要がある提案が得られることがよくあります。
微調整によって本当に LLM が新しいことを学習できるようになるのでしょうか: 新しい知識を導入すると、モデルがより多くの幻覚を生成する可能性があります
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
大規模言語モデル (LLM) は巨大なテキスト データベースでトレーニングされ、そこで大量の現実世界の知識を取得します。この知識はパラメータに組み込まれており、必要なときに使用できます。これらのモデルの知識は、トレーニングの終了時に「具体化」されます。事前トレーニングの終了時に、モデルは実際に学習を停止します。モデルを調整または微調整して、この知識を活用し、ユーザーの質問により自然に応答する方法を学びます。ただし、モデルの知識だけでは不十分な場合があり、モデルは RAG を通じて外部コンテンツにアクセスできますが、微調整を通じてモデルを新しいドメインに適応させることが有益であると考えられます。この微調整は、ヒューマン アノテーターまたは他の LLM 作成物からの入力を使用して実行され、モデルは追加の実世界の知識に遭遇し、それを統合します。
GenAI および LLM の技術面接に関する 7 つのクールな質問
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
AIGC について詳しくは、51CTOAI.x コミュニティ https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou を参照してください。これらの質問は、インターネット上のどこでも見られる従来の質問バンクとは異なります。既成概念にとらわれずに考える必要があります。大規模言語モデル (LLM) は、データ サイエンス、生成人工知能 (GenAI)、および人工知能の分野でますます重要になっています。これらの複雑なアルゴリズムは人間のスキルを向上させ、多くの業界で効率とイノベーションを推進し、企業が競争力を維持するための鍵となります。 LLM は、自然言語処理、テキスト生成、音声認識、推奨システムなどの分野で幅広い用途に使用できます。 LLM は大量のデータから学習することでテキストを生成できます。
新しい科学的で複雑な質問応答ベンチマークと大規模モデルの評価システムを提供するために、UNSW、アルゴンヌ、シカゴ大学、およびその他の機関が共同で SciQAG フレームワークを立ち上げました。
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
編集者 |ScienceAI 質問応答 (QA) データセットは、自然言語処理 (NLP) 研究を促進する上で重要な役割を果たします。高品質の QA データ セットは、モデルの微調整に使用できるだけでなく、大規模言語モデル (LLM) の機能、特に科学的知識を理解し推論する能力を効果的に評価することもできます。現在、医学、化学、生物学、その他の分野をカバーする多くの科学 QA データ セットがありますが、これらのデータ セットにはまだいくつかの欠点があります。まず、データ形式は比較的単純で、そのほとんどが多肢選択式の質問であり、評価は簡単ですが、モデルの回答選択範囲が制限され、科学的な質問に回答するモデルの能力を完全にテストすることはできません。対照的に、自由回答型の Q&A
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