ロバート ・V・ハリソン博士、理学博士
著名な聴覚研究者のロバート・ハリソン博士が、研究室から最新の情報と研究をお届けします。「研究室から診療所へ」というタイトルにふさわしく、ボブは、誘発電位と耳音響放射の研究、人工内耳を装着した子供の発話と言語発達の行動研究など、研究室と応用/臨床研究に携わっています。研究室と診療所以外でのボブの関心を少し知るには、ボブのガーデン鉄道にご乗車ください。
ジェフリー・ヒントン（トロント大学名誉教授）が「AIの父」としての役割を認められ、2024年のノーベル物理学賞を受賞したというニュースにより、人工知能（AI）が再び脚光を浴びています。これは、彼の画期的な学術研究に対する当然の報いです。この機会に、聴覚学におけるAIの役割について論じることほど適切なことがあるでしょうか。
AI は、診断プロセス、治療オプション、および全体的な患者ケアを強化することで、聴覚学においてますます重要になっています。聴覚学における AI の主な用途には、次のようなものがあります。
難聴の検出と診断
自動聴力検査: AI 搭載のシステムでは、聴力検査を実施し、難聴をより正確かつ効率的に診断できます。これらのシステムは、訓練を受けた聴覚専門医を必要とせずに一貫した結果を提供できるため、遠隔地やサービスが行き届いていない地域では特に役立ちます。
難聴の早期検出: AI アルゴリズムは、患者の記録からの大規模なデータセットを分析し、微妙なパターンを識別し、従来の検査方法では明らかにならなかった難聴の早期警告を提供するためにますます使用されるようになっています。
補聴器技術
適応型補聴器: AI は、さまざまな環境に自動的に適応する、よりインテリジェントな補聴器の開発に使用されています。これらのデバイスは、機械学習を使用してユーザーの周囲を分析し、設定を適応させて音声認識とノイズ低減を最適化できます。
パーソナライズされたサウンド処理: AI アルゴリズムは、聴覚入力をより効果的に処理し、ユーザー固有の聴覚プロファイルに基づいてサウンドの増幅とフィルタリングをパーソナライズします。
人工内耳
音声処理の改善: AI は、音声の処理方法とユーザーへの伝達方法を改善することで、人工内耳のパフォーマンスを強化します。機械学習を使用して刺激パターンを調整し、人工内耳を装着した人の音知覚の質を向上させることができます。
音声認識: AI アルゴリズムは、人工内耳のユーザーにとって一般的な課題である、騒がしい環境での音声認識を改善することで、人工内耳のユーザーを支援します。
耳鳴りの管理
耳鳴りサウンドセラピー: AI は、耳鳴り管理のためのサウンドセラピーアプリの開発に活用されています。これらのアプリは、個人の特定の症状に基づいて、耳鳴りの知覚を隠したり軽減したりするように設計されたカスタマイズされたサウンドを生成できます。
予測モデリング: AI は耳鳴り患者のデータを分析して、さまざまな治療アプローチの成功を予測し、個別の治療計画を提供することもできます。
遠隔聴覚学
リモート診断とモニタリング: AI は、リモート診断と補聴器の調整を可能にすることで、遠隔聴覚検査サービスを促進します。患者はクリニックを訪問することなく、聴覚検査を受け、聴覚専門医からリアルタイムのフィードバックを受け取ることができます。
患者モニタリング: AI システムは患者データを追跡し、補聴器のパフォーマンスに関するリアルタイムのフィードバックを提供して、問題があれば警告を発したり、最適化を提案したりします。これは、補聴器の継続的なケアと管理に特に役立ちます。
音声言語処理
強化された音声認識: AI によって音声認識技術が向上し、聴覚障害を持つ人が音声テキスト変換アプリケーションを使用してコミュニケーションしやすくなります。この技術は、聴覚に障害を持つ人のアクセシビリティとコミュニケーションを改善するために不可欠です。
リアルタイムの字幕: AI による音声認識は会話中のライブ字幕に使用でき、聴覚障害のある人が社会的な交流やイベントにさらに積極的に参加するのに役立ちます。
AIベースの聴覚トレーニング
聴覚リハビリテーション: AI は、特に補聴器や人工内耳を装着した後の個人の聴覚スキルを向上させるのに役立つ、パーソナライズされた聴覚トレーニング プログラムを作成するために使用されています。これらのプログラムは、ユーザーの進歩に合わせて難易度を調整できます。
データ分析と研究
予測分析: AI は患者データを分析して結果を予測し、傾向を特定し、個別の治療の推奨を提供できます。これにより、聴覚専門医はより情報に基づいた決定を下し、各患者の特定のニーズに合わせて介入を調整できます。
ゲノム研究: AI を遺伝子研究に適用すると、遺伝と難聴の関連性を特定でき、遺伝性の聴覚障害と潜在的な治療法についての理解が深まります。
要約すると、 AI は診断精度の向上、補聴器技術の強化、パーソナライズされた治療オプションの提供によって聴覚学に革命を起こす可能性を秘めています。プロセスを自動化し、介入の精度を向上させることで、AI は難聴の診断と管理の方法を変革しています。
聴覚学における AI の価値をさらに実証するために、上記のレビューの多くは AI アルゴリズム (ChatGPT) によって生成されたことを認めなければなりません。
著者について
ロバート V. ハリソン博士、理学博士
ロバート V. ハリソンは、トロント大学耳鼻咽喉科・頭頸部外科の教授兼副部長（研究担当）です。また、カナダのトロントにある小児病院の聴覚科学研究所、神経科学および精神衛生プログラムのディレクターも務めています。
リンク先はCanadian Audiologistというサイトの記事になります。（原文：英語）