En respuesta a las dificultades de comunicación de los pacientes como el gesto (ELA), Google ha desarrollado una herramienta de comunicación auxiliar llamada Speakfaster. Utiliza inteligentemente el modelo de lenguaje grande (LLM) y el contexto de diálogo. Esta tecnología innovadora no solo logró resultados notables en los experimentos de simulación, sino que también verificó su efectividad en los experimentos reales de pacientes con ELA, y proporcionó una nueva forma de mejorar la calidad de vida de los pacientes.
Con la dificultad de la comunicación diaria en pacientes como los trastornos del movimiento como la Felviasis (ELA), la comunicación auxiliar tradicional a menudo no puede resolver la fatiga ocular y los altos costos de tiempo aportados por el funcionamiento ocular frecuente durante el tipo de movimiento ocular. Para resolver este problema, el equipo de investigación de Google ha desarrollado una interfaz de usuario (UI) llamada SpeakFaster, que utiliza modelos de idiomas grandes (LLM) y contexto de diálogo para ayudar a los pacientes con ELA a mejorar significativamente la eficiencia de la comunicación.
SpeakFaster usa las primeras letras ingresadas por el usuario y se expandió a una frase completa basada en la conversación. El método tradicional. El LLM de ajuste fino combina tres rutas de entrada diferentes, para que los usuarios puedan encontrar fácilmente la frase correcta incluso con la falla de predicción inicial, acelerando así la velocidad de entrada y reduciendo las operaciones innecesarias.
Además, los estudios han demostrado que Speakfaster no solo logró claves significativas en el experimento de simulación, sino que también mejoró la velocidad de tipificación en los experimentos de los pacientes con ELA. Aunque la curva de aprendizaje inicial es ligeramente empinada, la mayoría de los usuarios pueden alcanzar una velocidad de escritura cómoda después de 15 ejercicios.
En comparación con la tecnología existente, SpeakFaster proporciona métodos de comunicación más eficientes y precisos para pacientes con trastornos motores mediante la combinación de predicción de IA y métodos de entrada alternativos percibidos por contexto, lo que mejora en gran medida su participación social y su calidad de vida.
La aparición de Speakfaster ha traído una nueva esperanza a los pacientes con ELA. En el futuro, se espera que tecnologías similares se mejoren aún más para proporcionar más servicios de comunicación auxiliar de alta calidad para pacientes con más trastorno motor.