基于严重程度分类的构音障碍：系统综述

构音障碍是一种神经性言语障碍，会显著影响患者的沟通能力与整体生活质量。对构音障碍进行准确、客观的分类并确定其严重程度，对于有效的治疗干预至关重要。虽然言语语言病理学家（SLP）的传统评估很常见，但其往往主观、耗时且因从业者而异。新兴的基于机器学习的模型已展现出提供更客观构音障碍评估的潜力，可提升诊断的准确性与可靠性。本系统综述旨在全面分析当前基于严重程度水平对构音障碍进行分类的方法。具体而言，本综述将聚焦于确定可用于自动患者分类的最有效特征集合与类型，并评估用于此目的的最佳 AI 技术。我们将系统综述关于构音障碍严重程度自动分类的文献。信息来源包括电子数据库与灰色文献。筛选标准将依据与研究问题的相关性建立。数据提取将涵盖所用方法、用于分类提取的特征类型以及所采用的 AI 技术。本系统综述的发现将有助于当前对构音障碍分类的理解，为未来研究提供信息，并支持改进诊断工具的开发。这些发现的启示在提升患者护理与改善构音障碍患者治疗结果方面可能具有重要意义。