의사소통장애의 평가 및 진단에서 인공지능 적용과 성과에 관한 체계적 문헌고찰 (Applications and Performances of Artificial Intelligence in Assessment and Diagnosis of Communication Disorders: A Systematic Review of the Literatures)

서지정보

· 발행기관 : 한국언어청각임상학회
· 수록지 정보 : Communication Sciences and Disorders / 27권 / 3호 / 703 ~ 722페이지
· 저자명 : 강혜원, 강진경, 이수복, 심현섭

초록

배경 및 목적: 본 연구는 최근 5년간 말 · 언어장애 평가 및 진단을 위해 활용된 인공지능의 전반적 연구 동향을 살펴보고 향후 의사소통장애 분야에서의 인공지능 적용에 대한 시사점을 고찰해 보기 위해 시행되었다. 방법: 체계적 문헌고찰 방법에 따라 2016년부터 2021년 8월까지 국외 학술지에 게재된 총 18편의 논문의 질적분석을 실시하고 특성 및 수행력을 중심으로 분석하였다. 결과: 본 연구에서 선정된 18편의 논문은 전반적으로 낮은 비뚤림을 보고하였고 2018년부터 인공지능을 활용한 평가 및 진단 관련 연구가 증가하는 추세를 보였다. 선정된 문헌의 연구 대상 연령대의 경우 주로 아동을 대상으로 실시되었으며, 분석문헌의 대부분은 실험연구를 통해 그것의 실효성을 검증하였다. 평가 및 진단을 위해 추출된 특성은 음향학적 특성이 주로 사용되었고 말하기 과제 및 음소, 단어 수준에서 분석이 이루어졌으며, 인공지능의 수행력 결과는 목적 및 지표에 따라 상이했다. 논의 및 결론: 본 연구에서는 의사소통장애 분야에서 인공지능 기술을 활용하고자 하는 활발한 시도를 확인하였고 실제 임상현장 적용 가능성을 위한 논의가 이루어졌다. 인공지능이 평가 및진단을 목적으로 활용되기 위해서는 언어병리학 전문가의 적극적 참여를 통해 각 대상군의 말·언어적 특성을 기반으로 하는 평가 과제적용이 모색되어야 하며 언어병리학 분야 내 축적된 지식이 반영된 양질의 빅데이터 구축이 선행되어야 한다.

영어초록

Objectives: A systematic review of the literature was undertaken (1) to investigate research trends on how artificial intelligence is being used for assessment and diagnosis in the field of communication disorders and (2) to suggest consideration and a directions for the effective use of artificial intelligence in clinical settings. Methods: A total of 328 articles published in foreign journals between January 2016 and August 2021 were searched using 6 databases and a manual search, and 18 articles were finally selected according to PICO strategy (Population, Intervention, Comparison, Outcome) inclusion and exclusion criteria. Four authors determined the report selection and data extraction. They also independently analyzed the quality of the selected papers using QUADAS-II (Quality Assessment of Diagnostic Accuracy Studies-II). Results: Firstly, the selected studies had a generally low risk of bias. Secondly, the major subjects of studies were children with communication disorders. Thirdly, most of the studies included in the analysis were experimental studies to verify the effectiveness of using artificial intelligence. Lastly, the extracted features for assessment and diagnosis were biased against acoustic features at the levels of phoneme and word in speaking tasks. The performance of artificial intelligence in the selected studies differed according to the research purpose and evaluation metrics. Conclusion: This study suggests that in order for artificial intelligence to be used in the assessment and diagnosis system, it is essential to acquire clinically reliable and high-quality big data on the characteristics of speech and language of people with communication disorders.

참고자료

· 없음