پشتیبانی از خواندن و اظهار نظر صوتی: تأیید پیش نویس هوش مصنوعی

سود:

• توانایی تفسیر اجزای اصلی شنوایی (dB HL، فرکانس، هدایت هوا/رسانایی استخوان، پوشش) و نوع و درجه کاهش شنوایی با تأیید آن با اندازه‌گیری مدرج، نه با طرح هوش مصنوعی.
• توانایی ارائه هوش مصنوعی با داده‌های شنوایی‌گرام در قالب ساختاریافته، تولید پیش‌نویس تفسیر اولیه ایمن و ترجمه زبان تشخیصی به زبان تخصصی
• توانایی تشخیص مشکلات رایج در تفسیر شنوایی‌گرام (پوشاندن معضل، شکاف هوا و استخوان، کوری پیکربندی) قبل از اعلان

ادیوگرام سندی است که شنوایی شناس بیشتر به آن نگاه می کند. ادیوگرام نموداری است که آستانه‌های شنوایی بیمار (کمترین شدت صدایی که می‌توانند بشنوند) را بر اساس فرکانس نشان می‌دهد: در محور افقی فرکانس (بلندی صدا، بر حسب هرتز - هرتز، معمولاً 250 تا 8000 هرتز) و در محور عمودی شدت (بلندی صدا، سطح شنوایی بر حسب H) است. نمودار از بالا به پایین خوانده می شود: هرچه آستانه کمتر باشد (عدد HL dB بیشتر)، کاهش شنوایی بیشتر است. در این بخش یاد می گیریم که چگونه از هوش مصنوعی به عنوان یک تولید کننده پیش نویس خشن برای تفسیر شنوایی گرافی استفاده کنیم، اما چرا باید همیشه تفسیر نهایی را با اندازه گیری کالیبره شده و چشم بالینی تأیید کنید.

اصل اصلی این است: هوش مصنوعی می‌تواند برای شما یک تفسیر دقیق و قابل خواندن پیش‌نویس کند. با این حال، نوع و درجه کاهش شنوایی و نیاز به ماسک با داده های دستگاه کالیبره شده و ارزیابی کارشناسان مشخص می شود. به جای اینکه به هوش مصنوعی بگوییم شنوایی‌گرام را «تفسیر» کند، رویکرد صحیح این است که بگوییم «از اعدادی که من می‌دهم یک طرح کلی ظاهر می‌شود، آن را تأیید می‌کنم».

اجزای اصلی ادیوگرام

بیایید چند مفهوم را برای خواندن صحیح ادیوگرام روشن کنیم. قبل از اینکه آنها را در اختیار هوش مصنوعی قرار دهید، باید هر کدام را در ذهن خود درک کنید.

راه هوایی (HY): صدا از طریق هدفون یا بلندگو وارد گوش خارجی می شود و کل مسیر شنوایی (گوش خارجی- میانی- داخلی) را آزمایش می کند. در ادیوگرام معمولاً «O» برای گوش راست و «X» برای گوش چپ مشخص می‌شود.

هدایت استخوانی (BO): سر ارتعاشی (ویبراتور استخوانی) روی استخوان پشت گوش قرار می گیرد. صدا گوش های خارجی و میانی را دور می زند و به طور مستقیم حلزون (ارگان شنوایی در گوش داخلی) را آزمایش می کند. معمولاً با "<" و ">" در ادیوگرام مشخص می شود.

شکاف هوا و استخوان (AAC): آستانه راه هوایی به طور قابل توجهی بدتر از شکاف استخوانی است. این محدوده نشان می دهد که مانعی در انتقال صدا از گوش بیرونی / میانی وجود دارد، یعنی یک جزء رسانا (منشأ آن از گوش خارجی / میانی) وجود دارد.

پوشاندن: هنگامی که صدا از طریق جمجمه به گوش دیگر (غیر آزمایش نشده) در حین آزمایش یک گوش می رسد، شنوایی متقاطع نامیده می شود. اگر اختلاف بین آستانه دو گوش به اندازه کافی زیاد باشد که باعث این امر شود، با وارد کردن نویز به گوش آزمایش نشده "ماسک" می شود تا آستانه در واقع متعلق به گوش آزمایش شده باشد.

احتیاط: شنوایی گرافی که در آن ماسک در جایی که لازم است انجام نمی شود، ممکن است آستانه را در گوش اشتباه نشان دهد. هوش مصنوعی اعدادی را که می‌دهید همان‌طور که هستند تفسیر می‌کند. شما باید اطمینان حاصل کنید و بررسی کنید که آیا ماسک انجام شده است یا خیر.

نوع و درجه کم شنوایی

دو چیز اصلی وجود دارد که ادیوگرام به شما می گوید: نوع و درجه از دست دادن.

نوع نشان می دهد که ضرر کجاست. اگر رسانش هوا و استخوان با هم ضعیف باشد و هیچ شکافی وجود نداشته باشد، نوع حسی عصبی (منشا گوش داخلی/عصب) در نظر گرفته می شود. اگر راه هوایی ضعیف باشد (در صورت وجود شکاف) در حالی که هدایت استخوانی نزدیک به نرمال باشد، نوع هدایت در نظر گرفته می شود. اگر هر دو با هم باشند از نوع مختلط است.

درجه توصیف می کند که چقدر ضرر وجود دارد و معمولاً بر اساس آستانه های متوسط ​​(طبیعی، خفیف، متوسط، متوسط-شدید، شدید، بسیار شدید) طبقه بندی می شود. جدول زیر یک چارچوب مشترک را ارائه می دهد. با این حال، به محدوده آستانه استفاده شده توسط موسسه و راهنمای فعلی خود تکیه کنید.

مدرک

محدوده آستانه تقریبی (dB HL)

تاثیر احتمالی بر زندگی روزمره

عادی

≤ 20

هیچ مشکل آشکاری وجود ندارد

سبک وزن

21-40

مشکل در صحبت کردن به آرامی / از راه دور

متوسط

41-55

مشکل در صحبت کردن عادی

متوسط-پیشرفته

56-70

نیاز به صحبت با صدای بلند

بعدی

71-90

ارتباط بدون دستگاه بسیار دشوار است

خیلی دور

> 90

ارزیابی دستگاه/ایمپلنت

هوش مصنوعی می تواند این طبقه بندی را به شما یادآوری کند. اما اینکه کدام فرکانس ها میانگین می شوند، اعتبار کالیبراسیون و پایایی آزمایش (همکاری بیمار، روش مناسب سن در کودک) مسئولیت شماست.

گام به گام: پیش تفسیر ایمن ادیوگرام با هوش مصنوعی

1. داده ها را ساختار دهید. آستانه‌های هدایت هوا/استخوان به‌صورت ناشناس، راست/چپ، فرکانس بر حسب فرکانس، بر حسب دسی‌بل HL را جدول کنید.
2. وضعیت پوشش را مشخص کنید. اضافه کنید که کدام آستانه ها پوشانده شده اند. اگر گم شده است، بنویسید "نقاب باید ارزیابی شود".
3. نقش را محدود کنید. به هوش مصنوعی بگویید "تشخیص ندهید، فقط نوع و درجه را از شماره ای که به شما می دهم مشخص کنید، از زبان دقیق استفاده نکنید."
4. پیش نویس را دریافت کنید و آن را تأیید کنید. تفسیر نوع/درجه حاصل را با داده های خواندن و دستگاه خود مقایسه کنید.
5. ادغام با زمینه بالینی ادغام با تاریخچه، اتوسکوپی، تمپانومتری و تست های گفتاری.
6. آن را به زبان متخصص ببرید. پیش نویس را به یک بیانیه معتبر متناسب با زبان گزارش/بیمار تبدیل کنید.

اعلان ضعیف / اعلان قوی

اعلان ضعیف:

شنوایی گرافی این بیمار ضعیف است، گوش راست حدود 60 است. چه نوع دستگاه از دست دادن نیاز دارم؟

داده های ناقص و بدون ساختار، تشخیص مستقیم و درخواست تصمیم گیری دستگاه، بدون پوشش و اطلاعات هدایت استخوان. هوش مصنوعی مجبور است شکاف ها را جبران کند.

اعلان قدرتمند:

نقش شما: دستیار تهیه پیش نویس برای شنوایی شناس. انجام تشخیص؛ فقط نوع و درجه را از اعدادی که می دهم پیش نویس کنید، از زبان "ممکن" استفاده کنید، داده های از دست رفته را به عنوان [بدون داده] علامت بزنید. 1000=30، 2000=45، 4000=50نقاب: اعمال می شود. گوش چپ: [بدون اطلاعات]. وظیفه: نوع احتمالی (محدوده؟) و درجه گوش راست را ترسیم کنید، چه آزمایش اضافی برای تأیید لازم است. بیان کنید که تصمیم با شنوایی شناس است.

اعلان قوی داده های ساختار یافته را ارائه می دهد، نقش ها و مرزها را تعیین می کند، از ساختگی جلوگیری می کند و نیاز به تأیید دارد.

سه کیف کوچک

مورد 1 - گرفتن شکاف. شنوایی شناس داده های HY 1000 هرتز = 50 دسی بل، KY 1000 هرتز = 15 دسی بل را در گوش راست به هوش مصنوعی می دهد. YZ تشریح می‌کند: «شکاف هوا و استخوان تقریباً 35 دسی‌بل، جزء احتمالی نوع رسانا؛ باید با اتوسکوپی و تمپانومتری تأیید شود». متخصص این کار را با اتوسکوپی و تمپانومتری ترکیب می کند و بیمار را به ارزیابی گوش میانی هدایت می کند. هوش مصنوعی پیش نویس را تسریع کرد، تصمیم با کارشناس باقی ماند.

مورد 2 - هشدار پوشش. شنوایی سنج داده های گوش راست را 4000 هرتز = 20 دسی بل، گوش چپ با همان فرکانس = 80 دسی بل وارد می کند و بیان می کند که هیچ پوششی اعمال نمی شود. هوش مصنوعی یادآوری می‌کند که این تفاوت می‌تواند منجر به شنوایی متقاطع شود و آستانه گوش چپ بدون ماسک کردن قابل اعتماد نیست. متخصص آزمایش را با ماسک کردن تکرار می کند. اختلاف 60 دسی بل باعث شد تله ای قابل مشاهده باشد که می توانست نادیده گرفته شود.

مورد 3 - پیشگیری از توهم. یک متخصص فقط داده های گوش راست را وارد می کند اما می گوید "هر دو گوش را تفسیر کنید". AI تمایل دارد مقادیری را برای گوش چپ مناسب کند، که داده نشده است. زمانی که متخصص قانون «دیتای گمشده را بنویسید، بنویسید [بدون داده]» را به فرمان اضافه می کند، هوش مصنوعی گوش چپ را خالی می گذارد. درس: اگر محدودیت تعیین نکنید، مدل شکاف را پر می کند.

الگوهای درخواستی قابل کپی

الگوی پیکربندی داده‌های صوتی آستانه‌های زیر را در یک جدول ناشناس رسم کنید (ردیف فرکانس؛ سمت راست HY، راست KY، KY چپ، ستون KY چپ). سلول‌های گمشده [بدون داده] را بنویسید. داده های خام: [آستانه]

TYPE-RADE DRAFT TEMPLATE نقش شما: دستیار پیش‌نویس پیش‌نویس. از آستانه هایی که داده ام، برای هر گوش (1) یک شکاف هوا-استخوان وجود دارد، (2) نوع ممکن، (3) طرح درجه ممکن با زبان "ممکن" ترسیم شده است. تشخیص قطعی؛ آزمایش اضافی مورد نیاز برای تأیید را مشخص کنید. داده ها: [جدول]

الگوی کنترل ماسک آیا تفاوتی بین دو آستانه گوش که من داده ام وجود دارد که نیاز به ماسک کردن دارد؟ ماسکینگ در کدام فرکانس ها باید ارزیابی شود؟ نتیجه را به عنوان یک لیست ارائه دهید. تصمیم با کارشناس است داده ها: [آستانه]

الگوی ترجمه به زبان متخصص پیش‌نویسی را که در زیر تأیید کرده‌ام به یک پاراگراف واحد به زبان اندازه‌گیری شده و «ممکن»، متناسب با گزارش بالینی، ترجمه کنید. افزودن یافته های ساختگی پیش نویس: [پیش نویس تایید شده]

اشتباهات رایج

• دور زدن مسیر استخوانی فقط خط هوایی را بدهید و نظر نوع خود را بخواهید. نمی توان دید که شکافی وجود دارد یا خیر.
• نادیده گرفتن معضل پوشاندن. پذیرش آستانه به عنوان دقیق بدون ماسک کردن برای تفاوت های بین شنوایی بزرگ.
• کوری پیکربندی فقط به میانگین نگاه کنید و یک بریدگی فرکانس را از دست بدهید (مثلاً بریدگی نویز 4000 هرتز). اگر AI میانگین را برگرداند، جزئیات پنهان می شود.
• درخواست زبان تشخیصی قطعی گفتن به هوش مصنوعی برای "تشخیص"؛ استفاده از پیش نویس به عنوان گزارش نهایی
• تشکیل داده های از دست رفته اجازه دادن به مدل برای پر کردن سلول های خالی در صورت عدم تعیین محدودیت.

به طور خلاصه

شنیداری; این بر اساس مفاهیم فرکانس، dB HL، هدایت هوا / استخوان و پوشش است. هوش مصنوعی می‌تواند از اعداد ساختاری که به آن می‌دهید، یک طرح کلی دقیق از نوع درجه ایجاد کند و مشکلاتی مانند پوشاندن را به شما یادآوری کند. اما نوع، درجه و پایایی آزمون از طریق اندازه‌گیری مدرج و ارزیابی کارشناسی مشخص می‌شود. داده‌ها را به‌صورت ناشناس و ساختار یافته ارائه دهید، موارد گمشده [بدون داده] را چاپ کنید، همیشه پیش‌نویس را با خواندن خود تأیید کنید.

وظیفه کاربردی

آستانه های یک ادیوگرام (ناشناس) که دارید را در جدولی با الگوی «ساختار داده» ترسیم کنید و با الگوی «نوع-درجه پیش نویس» یک تفسیر اولیه دریافت کنید. سپس خواندن مستقل خود را انجام دهید و آن را با پیش نویس هوش مصنوعی مقایسه کنید: از کجا یکسان بیرون آمدید، کجا متفاوت بودید؟ توجه داشته باشید که آیا الزامات پوشش را از دست می دهد یا خیر و نظر تأیید شده نهایی را با الگوی "ترجمه تخصصی" به یک پاراگراف تبدیل کنید.

چک لیست

• [ ] من آستانه ها را به شکلی ناشناس و ساختارمند ارائه کردم.
• [ ] من مسیر هوا و استخوان را با هم برقرار کردم. محدوده را بررسی کردم.
• [ ] من نیاز به ماسک را در نظر گرفتم.
• [ ] من داده های گمشده را به عنوان [بدون داده] علامت گذاری کردم و از ساختگی جلوگیری کردم.
• [ ] من نسخه خطی هوش مصنوعی را با خواندن و زمینه بالینی خودم تأیید کردم.
• [ ] آخرین نظر را با زبان سنجیده و «ممکن» به زبان تخصصی ترجمه کردم.