言語聴覚士

米国。同局は、言語聴覚士の雇用が2025年から2035年に193,400人から17%増え、毎年およそ12,500人の求人が生じると予測している。理由として、脳卒中や認知症が増える人口の高齢化、幼い子どもの言語・発話障害への認識の高まり、自閉スペクトラム症の子どもの増加を挙げている。技術には触れていない。

立場のある名指しの人物が、ある日付に、帰属のつく言明として何かを公けに予測した。誰がいつ何を言ったのかが確かめられるまま残るように記録するのであり、そして業務の判断を決して動かさない。予測は観測ではないからである。その価値は後から来る——この記録は、その職業についての証拠と同じページの上に載るので、予測を読む人は、そのあと何が起きたかの記録を隣で読むことになる。それが決算である。この site は、ある予測が当たったかどうかについて何の判定も公表しない。

米国、残存する語音障害のある子ども5人。練習前の活動は人間の臨床家が主導し、ドリル形式の練習はChainingAIによって自動化された。臨床家のいない30分の練習のあと、聞き手は/ɹ/がより正確になったと聞き取り、臨床家の評定とのAIの一致度は、5人中4人について、おおむね人どうしの一致度の範囲内だった。著者らは自分たちのツールを評価している。

実演、ベンチマーク、あるいは論文が、その業務をやれることを示している。技術に何ができるかを更新するのであって、雇用主が何をするかを更新するのではない。

英国イングランド。このガイドラインは、喚語のためのコンピュータによるプログラムやアプリを、対面の言語療法と併せて検討することを推奨している。委員会は、それを対面の療法の代わりではなく、それに加えて提供しうるとし、ほかの目標のためのコンピュータツールは推奨せず、NHSの言語聴覚士はコンピュータによる療法を日常的には使っていないと記している。検討を勧めるものであり、義務ではない。

失敗、撤回、規制、あるいは費用が導入を抑えている。判断を下げる、あるいはその不確かさを広げることがある。

オーストリア、二次医療の病院。病院情報システムに組み込まれた機械学習のツールが、診断名、検査値、投薬から嚥下障害のリスクを予測し、患者を3つのリスク群に分けた。感度は内科の患者で74.2%、高齢患者で44.4%だった。紹介すべき患者を知らせるものであり、嚥下を評価するものではない。

実際の場での小規模な試行。導入の条件が試されていることを教えてくれるのであって、それが成り立つことを教えてくれるのではない——だから一件の試行は単独では決して足りず、独立した二件で足りる。

英国、NHSの言語療法部門21か所、脳卒中後の慢性期の失語症のある人々。喚語は、通常のケアのみより、コンピュータ療法と通常のケアを併用したほうが16.2%多く改善したが、会話は改善しなかった。ソフトウェアを用意したのは言語聴覚士で、ボランティアや療法助手が練習を支え、進み具合を報告した。このソフトウェアはコンピュータによる練習であり、AIではない。

実演、ベンチマーク、あるいは論文が、その業務をやれることを示している。技術に何ができるかを更新するのであって、雇用主が何をするかを更新するのではない。

これから始めるなら、セッションの合間の反復練習はソフトウェアやアプリがより多く担うと見ておこう。それらがしないことを身につけよう。評価、目標の選択、会話と嚥下の療法、そして一人ひとりに合った練習の組み立てである。

ソフトウェア、助手、ボランティアが届ける家庭での練習を監督する仕事が増えると見ておこう。何をどう治療するかを決めるのは、これからもあなたである。

職の形を組み替える

コンピュータでの練習を処方し、監督できるようになる

英国イングランドの脳卒中ガイドラインは、喚語のためのコンピュータプログラムを対面の療法と併せて検討するよう述べるようになり、最大の試験は、療法士が設定すればそれが効くことを示している。

留まって強くする

評価、嚥下、複雑な事例にとどまる

実際の現場でAIがコミュニケーションや嚥下を評価していることを示す記録はなく、米国はこの職の力強い伸びを予測している。

隣へ移る

助手の監督と練習プログラムの運営に移る

練習がソフトウェアや助手へ移るところでは、彼らを訓練し、監督し、進み具合を追う療法士がサービスに必要になる。

現在の証拠を見る限りそうではない。ソフトウェアは反復練習を担うことができ、大規模な試験で喚語を改善したが、会話は改善しなかった。そして英国イングランドのガイドラインは、それを対面の療法の代わりではなく、それと併せて使うよう述べている。米国はこの職の17%の増加を予測している。

私たちはこの問いに年数では答えない。ガイドラインがコンピュータ療法を喚語より先へ広げるかどうか、そして練習の試行を判定するAIが小規模な研究から実際のサービスへ移るかどうかを見ておこう。そのほうが、どんな日付よりも多くを教えてくれる。

語を思い出すことについては、最大の試験で効いた。自己管理型のコンピュータ練習は、喚語を通常のケアより16.2%多く改善した。会話は改善せず、ソフトウェアを設定したのは療法士で、練習を支えたのはボランティアや助手だった。

米国の労働統計機関は、人口の高齢化と子どもの発話障害への認識の高まりを背景に、2025年から2035年に17%の増加を予測しており、技術には触れていない。ソフトウェアが変えるのは、どれだけの人が必要かよりも、練習がどう届けられるかである。