Untuk mengatasi kesulitan komunikasi yang dihadapi pasien dengan gangguan pergerakan seperti ALS, Google telah mengembangkan alat komunikasi tambahan yang disebut SpeakFaster. Ini secara cerdik menggunakan model bahasa besar (LLM) dan konteks dialog untuk secara signifikan mengurangi jumlah penekanan tombol dan biaya waktu pengetikan gerakan mata dengan memprediksi masukan pengguna dan mengembangkannya menjadi frasa lengkap, dan secara signifikan meningkatkan efisiensi komunikasi. Teknologi inovatif ini tidak hanya mencapai hasil luar biasa dalam eksperimen simulasi, namun juga memverifikasi keefektifannya dalam eksperimen pasien ALS yang sebenarnya, sehingga memberikan cara baru untuk meningkatkan kualitas hidup pasien.
Karena pasien dengan gangguan pergerakan seperti ALS menghadapi kesulitan dalam komunikasi sehari-hari, alat bantu komunikasi tradisional seringkali tidak dapat secara efektif mengatasi kelelahan mata dan biaya waktu yang tinggi yang disebabkan oleh seringnya operasi kunci selama pengetikan gerakan mata. Untuk mengatasi masalah ini, tim peneliti Google mengembangkan antarmuka pengguna (UI) yang disebut SpeakFaster, yang menggunakan model bahasa besar (LLM) dan konteks percakapan untuk membantu pasien ALS meningkatkan efisiensi komunikasi secara signifikan.
SpeakFaster mengurangi jumlah penekanan tombol yang diperlukan oleh pengetikan gerakan mata hingga 57% dengan memprediksi akronim yang dimasukkan oleh pengguna dan mengembangkannya menjadi frasa lengkap berdasarkan konteks percakapan, dan meningkatkan kecepatan input teks sebesar 29% hingga 60% dibandingkan dengan pengetikan tradisional. metode. LLM sistem yang disempurnakan menggabungkan tiga jalur masukan berbeda, memungkinkan pengguna dengan mudah menemukan frasa yang sesuai bahkan ketika prediksi awal gagal, sehingga mempercepat masukan dan mengurangi operasi yang tidak perlu.
Selain itu, penelitian menunjukkan bahwa SpeakFaster tidak hanya mencapai penghematan kunci yang signifikan dalam eksperimen simulasi, namun juga meningkatkan kecepatan mengetik dalam eksperimen dengan pasien ALS. Khususnya dalam skenario skrip, kecepatan input pasien ALS meningkat sebesar 61,3%. Meskipun kurva pembelajaran awal agak curam, sebagian besar pengguna dapat mencapai kecepatan mengetik yang nyaman setelah 15 latihan.
Dibandingkan dengan teknologi yang ada, SpeakFaster memberi pasien gangguan gerak sarana komunikasi yang lebih efisien dan akurat dengan menggabungkan prediksi AI yang sadar konteks dan metode masukan alternatif, sehingga sangat meningkatkan partisipasi sosial dan kualitas hidup mereka.
Munculnya SpeakFaster telah membawa harapan baru bagi pasien ALS. Metode komunikasinya yang efisien dan nyaman telah secara efektif meningkatkan kualitas hidup dan partisipasi sosial pasien. Kedepannya, teknologi serupa diharapkan dapat lebih ditingkatkan untuk memberikan layanan bantuan komunikasi yang lebih baik bagi lebih banyak pasien dengan gangguan pergerakan.