برنامه نویسی سمعک (تناسب) گردش کار و اندازه گیری گوش واقعی

سود:

• توانایی درک فرمول نسخه (NAL-NL2، DSL)، مراحل افزایش، فشرده سازی و برازش و تأیید توصیه هوش مصنوعی با اندازه گیری گوش واقعی (REM)
• امکان استفاده از هوش مصنوعی در رفع اشکال، ترجمه شکایات بیمار به زبان تنظیم و تولید چک لیست
• توانایی اعمال این که تصمیم برازش باید توسط نرم افزار دستگاه و داده های REM تأیید شود و هوش مصنوعی جایگزین اندازه گیری کالیبره شده نیست.

پس از انتخاب دستگاه، فنی ترین و تکراری ترین مرحله کار می آید: فیتینگ (برنامه ریزی سمعک با توجه به کم شنوایی و گوش بیمار). فیتینگ تعیین میزان بهره (میزان تقویت صدا) است که دستگاه در کدام فرکانس می دهد، چگونه صداها را فشرده می کند و چگونه سطوح مزاحم را محدود می کند. در این بخش، ما یاد خواهیم گرفت که چگونه از هوش مصنوعی به عنوان یک دستیار عیب یابی و ارتباط در فرآیند اتصال استفاده کنیم، اما چرا باید همیشه صحت تنظیمات را با اندازه گیری گوش واقعی تأیید کنید. اصل اصلی: هوش مصنوعی می تواند شکایت بیمار را به زبان تنظیم ترجمه کند و چک لیست ایجاد کند. با این حال، تصمیم برازش توسط نرم افزار دستگاه و داده های اندازه گیری گوش واقعی (REM) تأیید می شود، آن را جایگزین اندازه گیری کالیبره نمی کند.

فرمول تجویز، افزایش و فشرده سازی

اساس برازش یک فرمول تجویزی است. فرمول تجویز روشی است که محاسبه می کند با توجه به آستانه شنوایی بیمار، در هر فرکانس چقدر افزایش باید داده شود. دو فرمول رایج عبارتند از NAL-NL2 (روش تجویزی پرکاربرد در بزرگسالان) و DSL (روشی که به ویژه در کودکان ترجیح داده می شود). این فرمول ها یک هدف اولیه را ارائه می دهند. نرم افزار دستگاه یک تنظیم اولیه را بر اساس این هدف پیشنهاد می کند.

فشرده سازی عبارت است از فشرده سازی صداهای مختلف (بین زمزمه و فریاد) در محدوده ای که بیمار بتواند به راحتی بشنود. در حالی که صداهای ملایم با کم شنوایی در گوش شنیده نمی شوند، صداهای بسیار بلند همچنان می توانند آزاردهنده باشند. فشرده سازی این میدان شنوایی باریک را مدیریت می کند.

احتیاط: گرافیک "به هدف رسیده" که توسط نرم افزار دستگاه روی صفحه نمایش داده می شود، تخمینی را نشان می دهد، نه خروجی واقعی تولید شده توسط دستگاه در گوش. آکوستیک گوش واقعی از فردی به فرد دیگر متفاوت است. تناسب فقط به این دلیل تأیید نشده است که نرم افزار به هدف می رسد.

چرا اندازه گیری گوش واقعی (REM) ضروری است؟

REM (Real-Ear Measurement) اندازه گیری سطح صدایی است که در واقع توسط دستگاه در گوش خود بیمار با قرار دادن یک میکروفون پروب نازک در کانال گوش تولید می شود. حجم کانال، شکل و آکوستیک هر گوش متفاوت است. یک دستگاه خروجی متفاوتی را در دو گوش مختلف در یک تنظیم تولید می کند. REM تنها روش عینی برای نشان دادن اینکه آیا خروجی واقعی دستگاه به هدف تجویز شده می رسد یا خیر است. پاسخ به سوال فیتینگ، "حالش خوب است؟" بیان ذهنی بیمار نیست، بلکه داده های REM است.

هوش مصنوعی نمی تواند REM را انجام دهد. این یک اندازه گیری فیزیکی است که به دستگاه و پروب کالیبره شده نیاز دارد. هوش مصنوعی می تواند در ترسیم تفسیر نتایج REM یا تشریح مناطقی که هدف در آنها محقق نمی شود بسیار مفید باشد – اما متخصص اندازه گیری و تنظیم نهایی را انجام می دهد.

مراحل تناسب

گام

چه باید کرد

نقش هوش مصنوعی

1. از دست دادن داده ها

ادیوگرام وارد نرم افزار دستگاه می شود

هیچ (داده های کالیبره شده)

2. انتخاب دستور غذا

مقصد NAL-NL2/DSL تعیین می شود

یادآوری تفاوت فرمول

3. تنظیمات اولیه

نرم افزار توصیه را ایجاد می کند

هیچ کدام

4. تأیید REM

خروجی واقعی نسبت به هدف اندازه گیری می شود

پیش نویس تفسیر خلاصه REM

5. تنظیم دقیق

تعدیل ها بر اساس شکایت انجام می شود

ترجمه شکایت به زبان تنظیمات

6. ردیابی

ثبت داده ها + بازخورد بیمار

یک چک لیست ایجاد کنید

گام به گام: عیب یابی نصب با هوش مصنوعی

1. شکایت را جمع آوری کنید به طور ناشناس اظهارات بیمار را ضبط کنید ("صدای خود من عجیب به نظر می رسد"، "حروف s جیرجیر هستند").
2. ترجمه هوش مصنوعی داشته باشید یک طرح کلی بخواهید که شکایت را به جهت های تنظیم ممکن ترجمه کند (مثلاً کدام باند فرکانس، افزایش یا فشرده سازی).
3. زبان ممکن را حفظ کنید. بگویید «تنظیمات دقیق ندهید؛ جنبه‌های احتمالی و مواردی را که باید بررسی کنید فهرست کنید».
4. با REM تأیید کنید. تأثیر هر تنظیم بر روی هدف را با اندازه گیری گوش واقعی تأیید کنید.
5. آن را با بیمار امتحان کنید. با صداهای واقعی و بازخورد ذهنی ترکیب شود.
6. با چک لیست ببندید. مراحل را با چک لیست فیتینگ تولید شده توسط YZ تکمیل کنید.

اعلان ضعیف / اعلان قوی

اعلان ضعیف:

بیمار به طرز عجیبی صدای خودش را می شنود. چند دسی بل روی دستگاه کم کنم؟

نیاز به تنظیم عددی دقیق دارد (هوش مصنوعی بدون اندازه گیری در گوش نمی تواند بداند)، و REM و زمینه بالینی را نادیده می گیرد.

اعلان قدرتمند:

نقش شما: نصب دستیار عیب یابی. مقدار دقیق دسی بل را ندهید. فقط جهت‌ها و نقاطی را که باید با REM بررسی کنید، تنظیم کنید. شکایت (ناشناس): بیمار صدای خود را "توخالی/عجیب" می شنود (ممکن است احساس انسداد داشته باشد). دستگاه: RIC، قالب بسته. نسخه: NAL-NL2.Task: علل احتمالی این شکایت و تنظیمات/آکوستیکی را که می توان امتحان کرد فهرست کنید. مرحله REM یا تأیید بالینی را برای هر جهت بنویسید. بیان کنید که تنظیمات نهایی با کارشناس است.

اعلان قوی نیازی به تصمیم گیری عددی ندارد، شکایت را در زمینه ارائه می دهد و تأیید REM را به هر مرحله پیوند می دهد.

سه کیف کوچک

مورد 1 - شکایت انسداد. یک بیمار که دستگاه جدید را پوشیده است صدای خود را می شنود "گویی از چاه صحبت می کند." شنوایی شناس شکایت را به هوش مصنوعی می دهد. YZ فهرست می‌کند که این ممکن است به اثر انسداد (الگوی بسته که صدای خودش را به دام می‌اندازد)، کنترل تهویه/الگو و تنظیم فرکانس پایین مربوط باشد. متخصص الگو و بهره فرکانس پایین را بررسی می کند و آن را با REM تأیید می کند. شکایت کاهش می یابد هوش مصنوعی دستورالعمل‌های ممکن را داد، اندازه‌گیری و تصمیم‌گیری با متخصص باقی ماند.

مورد 2 - تروق "S". بیمار می گوید صداهای با فرکانس بالا ("s"، "sh") آزاردهنده هستند. کارشناس شکایت را به هوش مصنوعی ترجمه می کند. پیش نویس کنترل بهره فرکانس بالا و حداکثر حد خروجی را توصیه می کند. کارشناس می بیند که REM و منطقه فرکانس بالا از هدف فراتر رفته، تنظیم را اصلاح می کند و دوباره اندازه گیری می کند. شکایت ذهنی زمانی حل می شود که با اندازه گیری عینی مواجه شود.

مورد 3 - خطا بدون REM. یک متخصص به دلیل کمبود وقت صرفاً به هدف نرم افزاری متکی نیست و REM را انجام نمی دهد. بیمار چند روز بعد برمی گردد و می گوید: «همه چیز خیلی بلند است». این بار، متخصص REM را انجام می دهد و متوجه می شود که خروجی واقعی به طور قابل توجهی بالاتر از هدف است - پیش بینی نرم افزار در این گوش کار نمی کند. تنظیم اصلاح شده است. درس: هدف نرم افزاری جایگزین REM نیست.

الگوهای درخواستی قابل کپی

الگوی ترجمه شکایت به زبان تنظیمات نقش شما: دستیار مناسب. دسی بل دقیق نده شکایت بیمار زیر را به علل احتمالی و جنبه‌های تنظیم/آکوستیک برای بررسی ترجمه کنید. مرحله تأیید REM/بالینی را برای هر جهت بنویسید. شکایت: [شکایت] دستگاه/قالب: [اطلاعات]

الگوی پیش‌نویس نظر نتیجه REM در کدام مناطق فرکانس اندازه‌گیری REM زیر بالاتر/زیر هدف نسخه است؟ خلاصه کنید و مشخص کنید کدام ناحیه ممکن است نیاز به تنظیم داشته باشد. تصمیم نهایی مربوط به کارشناس است. داده: [مقادیر REM + هدف]

FITTING CHECKLIST TEMPLATE یک چک لیست گام به گام برای جلسه اتصال سمعک تهیه کنید: داده های از دست دادن، انتخاب نسخه، تناسب اولیه، تأیید REM، تنظیم دقیق، آزمایش بیمار، طرح پیگیری. به هر مرحله یک کادر "تأیید شده" اضافه کنید.

الگوی تبعیض انسداد/بازخورد بیمار شکایت زیر را شرح می دهد: [شکایت]. آیا این می تواند احساس انسداد، بازخورد صوتی یا افزایش بیش از حد باشد؟ سؤالات متمایز را فهرست کنید و مراحل هر یک را بررسی کنید. تصمیم مربوط به کارشناس است.

اشتباهات رایج

• رد شدن از REM فقط به هدف نرم افزاری تکیه نکنید و گوش واقعی را اندازه گیری کنید.
• اشتباه بیان ذهنی برای اندازه گیری پذیرش "جریمه" بیمار به عنوان تأیید صحت.
• درخواست دسی بل دقیق از هوش مصنوعی. به مدل اجازه می دهد تا تنظیمات عددی را بدون اندازه گیری در گوش انجام دهد.
• نسبت دادن شکایت به یک دلیل. تنظیم بدون تمایز بین انسداد، بازخورد و افزایش بیش از حد.
• غفلت از پیگیری فکر کردن به اینکه جلسه اول کافی است. پرش از ثبت اطلاعات و تنظیم دقیق با بازخورد.

به طور خلاصه

اتصالات؛ فرمول تجویز این است که افزایش و فشرده سازی با توجه به بیمار برنامه ریزی می شود و صحت آن تنها با اندازه گیری گوش واقعی (REM) تایید می شود. هوش مصنوعی می‌تواند شکایت بیمار را به جهت‌های تنظیم احتمالی ترجمه کند، نتایج REM را خلاصه کند و چک لیست تولید کند. اما تنظیم دقیق، اندازه گیری و تصمیم نهایی به عهده متخصص است. هدف نرم افزاری و "خوب" ذهنی بیمار جایگزین اندازه گیری کالیبره شده گوش واقعی نیستند.

وظیفه کاربردی

یک سناریوی مناسب ناشناس تنظیم کنید: نوع دستگاه، فرمول تجویز، و شکایت بیمار (به عنوان مثال، انسداد یا جیغ زدن "s"). با الگوی "ترجمه شکایت به زبان تنظیم" راهنمایی های ممکن را دریافت کنید، سپس با الگوی "تبعیض انسداد/بازخورد" احتمالات را تجزیه کنید. برای هر جهت تنظیم ممکن، بنویسید که با کدام مرحله REM یا بالینی تأیید خواهید کرد. در نهایت، یک "چک لیست مناسب" تهیه کنید و آن را با روال خود مقایسه کنید.

چک لیست

• [ ] من شکایت بیمار را به صورت ناشناس و در متن ثبت کردم.
• [ ] من هوش مصنوعی داشتم که به جای دسی بل دقیق، مسیرهای احتمالی را می خواهد.
• [ ] من هر جنبه تنظیم را به طرح تأیید REM متصل کردم.
• [ ] من انسداد/بازخورد/بیش از حد را تشخیص دادم.
• [ ] من بازخورد ذهنی را با اندازه گیری عینی ترکیب کردم.
• [ ] من برنامه پیگیری و تنظیم دقیق را با چک لیست بسته ام.