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3 articles, page 1 sur 1, triés par date de publication.

Filtres actifs
Neurodéveloppement×Intelligence artificielle×7 jours×
Classification multiaxialeCombinez un trouble, une fonction, une population, un contexte ou une intervention.
Profils et populations d’intérêt1
Professionnels1
Fonctions et dimensions cliniques4
Langage expressif2Audition1Parole et phonologie1Pragmatique et communication sociale1
Conditions associées et santé globale1
Troubles psychotiques1
Population et étape de vie2
Adolescence2Enfance2
Contextes de vie et facteurs environnementaux3
Études supérieures1Formation professionnelle1Hôpital1
Évaluation, intervention et accompagnement5
Intelligence artificielle3Instrument d’évaluation2Évaluation diagnostique1Formation des professionnels1Repérage et dépistage1
Type et statut de la publication5
Résumé uniquement3Accès ouvert2Prépublication2Étude de performance diagnostique1Validation d’instrument1
Limites méthodologiques repérées3
Limites non déterminées3Généralisation limitée1Petit échantillon1
Fiabilité source
Source tier 22Source tier 11
Résumé
Avec résumé3
Date
7 jours30 jours90 jours
Tri
RécentAncien
Effacer
Intelligence artificielleSource tier 2

Ce qu'il faut vérifier avant d'utiliser des patients virtuels basés sur l'IA dans la formation en psychologie clinique : un audit par ablation de quatre personasWhat to check before using AI-based virtual patients in clinical psychology training: an ablation audit of four personas

ProfessionnelsÉtudes supérieuresFormation professionnelleIntelligence artificielleFormation des professionnels
Non déterminableRobustesse méthodologiquePsyArXiv via Europe PMC — preprints a signalerSourceDOIRéférence disponible

Cet article (préprint PsyArXiv, sans résumé disponible) porte sur l'utilisation de patients virtuels générés par intelligence artificielle dans la formation en psychologie clinique. Il propose un audit par ablation de quatre personas, c'est-à-dire une méthode consistant à retirer ou modifier systématiquement des composants de ces agents conversationnels pour...

Troubles psychotiquesSource tier 2

Perplexité linguistique des grands modèles de langage dans la psychose à début dans l'enfance : caractéristiques uniques et tendances développementalesLarge language model linguistic perplexity in childhood onset psychosis: unique features and developmental trends

Langage expressifPragmatique et communication socialeTroubles psychotiquesEnfanceAdolescence
Non déterminableRobustesse méthodologiquePsyArXiv via Europe PMC — preprints a signalerSourceDOIRéférence disponible

Aucun résumé n'est disponible pour ce preprint déposé sur PsyArXiv (DOI 10.64898/2026.09.17.26363314). Le titre indique une étude portant sur la « perplexité linguistique » mesurée par de grands modèles de langage (LLM) chez des enfants présentant une psychose à début précoce, avec une analyse de caractéristiques linguistiques distinctives et de leur évoluti...

Parole et phonologieSource tier 1

Diagnostic de l'hypernasalité assisté par intelligence artificielle à partir d'échantillons de parole évalués par le CAPS-A-AM dans la dysfonction vélopharyngée pédiatriqueArtificial Intelligence-Based Hypernasality Diagnosis Using CAPS-A-AM Rated Speech Samples in Pediatric Velopharyngeal Dysfunction.

Parole et phonologieLangage expressifAuditionEnfanceAdolescence
Non déterminableRobustesse méthodologiquePubMed — neurosciences cognitives developpementalesSourceDOIRéférence disponible

Cette étude prospective monocentrique a développé un algorithme préliminaire de détection de l'hypernasalité par apprentissage automatique à partir de spectrogrammes mel de voyelles hautes (/i/ et /u/) extraits de voyelles soutenues, de mots isolés et de phrases, chez 40 enfants âgés de 2 à 17 ans présentant une dysfonction vélopharyngée, des conditions asso...