ಹಿಯರಿಂಗ್ ಏಡ್ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ (ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್) ವರ್ಕ್‌ಫ್ಲೋ ಮತ್ತು ರಿಯಲ್ ಇಯರ್ ಮಾಪನ

ಲಾಭಗಳು:

• ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಸೂತ್ರವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ (NAL-NL2, DSL), ಗಳಿಕೆ, ಸಂಕೋಚನ ಮತ್ತು ಅಳವಡಿಸುವ ಹಂತಗಳು ಮತ್ತು ನೈಜ ಕಿವಿ ಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುವುದು (REM)
• ದೋಷನಿವಾರಣೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವಲ್ಲಿ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯನ್ನು ಬಳಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ, ರೋಗಿಯ ದೂರುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಭಾಷೆಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವುದು
• ಸಾಧನದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು REM ಡೇಟಾದಿಂದ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ ಎಂದು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ಸಾಧನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿದ ನಂತರ, ಕೆಲಸದ ಅತ್ಯಂತ ತಾಂತ್ರಿಕ ಮತ್ತು ಪುನರಾವರ್ತಿತ ಹಂತವು ಬರುತ್ತದೆ: ಅಳವಡಿಸುವಿಕೆ (ರೋಗಿಯ ಶ್ರವಣ ನಷ್ಟ ಮತ್ತು ಕಿವಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಶ್ರವಣ ಸಾಧನವನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮಾಡುವುದು). ಸಾಧನವು ಯಾವ ಆವರ್ತನದಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಲಾಭವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ (ಧ್ವನಿ ವರ್ಧನೆಯ ಪ್ರಮಾಣ), ಅದು ಶಬ್ದಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಕುಚಿತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಗೊಂದಲದ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಿತಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ನಿರ್ಧರಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯಲ್ಲಿ ದೋಷನಿವಾರಣೆ ಮತ್ತು ಸಂವಹನ ಸಹಾಯಕರಾಗಿ AI ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು ಎಂದು ನಾವು ಕಲಿಯುತ್ತೇವೆ, ಆದರೆ ನೀವು ಯಾವಾಗಲೂ ನಿಜವಾದ ಕಿವಿ ಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಏಕೆ ದೃಢೀಕರಿಸಬೇಕು. ಮುಖ್ಯ ತತ್ವ: AI ರೋಗಿಯ ದೂರನ್ನು ಭಾಷೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಸಲು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು; ಆದಾಗ್ಯೂ, ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ನಿರ್ಧಾರವನ್ನು ಸಾಧನ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಮತ್ತು ನೈಜ ಕಿವಿ ಮಾಪನ (REM) ಡೇಟಾದಿಂದ ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಬದಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ.

ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಸೂತ್ರ, ಗಳಿಕೆ ಮತ್ತು ಸಂಕೋಚನ

ಅಳವಡಿಸುವಿಕೆಯ ಆಧಾರವು ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಸೂತ್ರವಾಗಿದೆ. ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಫಾರ್ಮುಲಾ ಎನ್ನುವುದು ರೋಗಿಯ ವಿಚಾರಣೆಯ ಮಿತಿಗಳ ಪ್ರಕಾರ ಪ್ರತಿ ಆವರ್ತನದಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಲಾಭವನ್ನು ನೀಡಬೇಕು ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಾಚಾರ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಎರಡು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸೂತ್ರಗಳೆಂದರೆ NAL-NL2 (ವಯಸ್ಕರಲ್ಲಿ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಬಳಸುವ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ವಿಧಾನ) ಮತ್ತು DSL (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮಕ್ಕಳಲ್ಲಿ ಆದ್ಯತೆ ನೀಡುವ ವಿಧಾನ). ಈ ಸೂತ್ರಗಳು ಆರಂಭಿಕ ಗುರಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ; ಸಾಧನ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಈ ಗುರಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಆರಂಭಿಕ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪ್ರಸ್ತಾಪಿಸುತ್ತದೆ.

ಸಂಕೋಚನವು ವಿಭಿನ್ನ ಶಬ್ದಗಳ (ಪಿಸುಗುಟ್ಟುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಕೂಗುವಿಕೆಯ ನಡುವೆ) ರೋಗಿಯು ಆರಾಮವಾಗಿ ಕೇಳುವ ಶ್ರೇಣಿಗೆ ಸಂಕೋಚನವಾಗಿದೆ. ಶ್ರವಣದೋಷವಿರುವ ಕಿವಿಯಲ್ಲಿ ಮೃದುವಾದ ಶಬ್ದಗಳನ್ನು ಕೇಳಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದಿದ್ದರೂ, ಬಹಳ ದೊಡ್ಡ ಶಬ್ದಗಳು ಇನ್ನೂ ತೊಂದರೆಗೊಳಗಾಗಬಹುದು; ಸಂಕೋಚನವು ಈ ಕಿರಿದಾದ ಶ್ರವಣ ಕ್ಷೇತ್ರವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಎಚ್ಚರಿಕೆ: ಪರದೆಯ ಮೇಲೆ ಸಾಧನದ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಪ್ರದರ್ಶಿಸಿದ "ಗುರಿ ತಲುಪಿದ" ಗ್ರಾಫಿಕ್ ಅಂದಾಜನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ, ಕಿವಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಧನದಿಂದ ಉತ್ಪತ್ತಿಯಾಗುವ ನಿಜವಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅಲ್ಲ. ನಿಜವಾದ ಕಿವಿಯ ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ವ್ಯಕ್ತಿಯಿಂದ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ಬದಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಗುರಿಯನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ ಎಂಬ ಕಾರಣಕ್ಕೆ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ನಿಜವಾದ ಕಿವಿ ಮಾಪನ (REM) ಏಕೆ ಅನಿವಾರ್ಯವಾಗಿದೆ

REM (ರಿಯಲ್-ಕಿವಿ ಮಾಪನ) ಎಂಬುದು ರೋಗಿಯ ಕಿವಿಯಲ್ಲಿ ತೆಳುವಾದ ಪ್ರೋಬ್ ಮೈಕ್ರೊಫೋನ್ ಅನ್ನು ಇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸಾಧನವು ವಾಸ್ತವವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸುವ ಧ್ವನಿ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಮಾಪನವಾಗಿದೆ. ಪ್ರತಿ ಕಿವಿಯ ಕಾಲುವೆಯ ಪರಿಮಾಣ, ಆಕಾರ ಮತ್ತು ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ಸ್ ವಿಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ; ಒಂದೇ ಸಾಧನವು ಒಂದೇ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಎರಡು ವಿಭಿನ್ನ ಕಿವಿಗಳಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಧನದ ನಿಜವಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಗುರಿಯನ್ನು ತಲುಪುತ್ತಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುವ ಏಕೈಕ ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ವಿಧಾನ REM ಆಗಿದೆ. ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಅವರ ಪ್ರಶ್ನೆಗೆ ಉತ್ತರ, "ಅವನು ಚೆನ್ನಾಗಿದ್ದಾನೆ?" ಇದು ರೋಗಿಯ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯಲ್ಲ, ಆದರೆ REM ಡೇಟಾ.

AI REM ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ; ಇದು ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯದ ಸಾಧನ ಮತ್ತು ತನಿಖೆಯ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಭೌತಿಕ ಮಾಪನವಾಗಿದೆ. REM ಫಲಿತಾಂಶಗಳ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನವನ್ನು ಚಿತ್ರಿಸಲು ಅಥವಾ ಗುರಿಯನ್ನು ಪೂರೈಸದ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸಲು AI ಹೆಚ್ಚು ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದು - ಆದರೆ ತಜ್ಞರು ಮಾಪನ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಯನ್ನು ಮಾಡುತ್ತಾರೆ.

ಅಳವಡಿಸುವ ಹಂತಗಳು

ಹೆಜ್ಜೆ

ಏನು ಮಾಡಬೇಕು

AI ನ ಪಾತ್ರ

1. ನಷ್ಟ ಡೇಟಾ

ಆಡಿಯೊಗ್ರಾಮ್ ಅನ್ನು ಸಾಧನ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗೆ ನಮೂದಿಸಲಾಗಿದೆ

ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲ (ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಿದ ಡೇಟಾ)

2. ಪಾಕವಿಧಾನ ಆಯ್ಕೆ

NAL-NL2/DSL ಗಮ್ಯಸ್ಥಾನವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗಿದೆ

ಸೂತ್ರ ವ್ಯತ್ಯಾಸದ ಜ್ಞಾಪನೆ

3. ಆರಂಭಿಕ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್

ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸುತ್ತದೆ

ಯಾವುದೂ ಇಲ್ಲ

4. REM ಪರಿಶೀಲನೆ

ಗುರಿಗೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿದಂತೆ ನಿಜವಾದ ಉತ್ಪಾದನೆಯನ್ನು ಅಳೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ

REM ಸಾರಾಂಶ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನ ಕರಡು

5. ಫೈನ್ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್

ದೂರಿನ ಪ್ರಕಾರ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ

ದೂರನ್ನು ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಭಾಷೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸುವುದು

6. ಟ್ರ್ಯಾಕಿಂಗ್

ಡೇಟಾ ಲಾಗಿಂಗ್ + ರೋಗಿಯ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: AI ನೊಂದಿಗೆ ದೋಷನಿವಾರಣೆಯನ್ನು ಅಳವಡಿಸುವುದು

1. ದೂರನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಿ. ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿ ರೋಗಿಯ ಹೇಳಿಕೆಯನ್ನು ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿ ("ನನ್ನ ಸ್ವಂತ ಧ್ವನಿಯು ವಿಲಕ್ಷಣವಾಗಿದೆ", "ಅಕ್ಷರಗಳು s squeaky").
2. AI ಅನುವಾದವನ್ನು ಹೊಂದಿರಿ. ದೂರನ್ನು ಸಂಭವನೀಯ ಶ್ರುತಿ ನಿರ್ದೇಶನಗಳಿಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವ ಬಾಹ್ಯರೇಖೆಯನ್ನು ಕೇಳಿ (ಉದಾ. ಯಾವ ಆವರ್ತನ ಬ್ಯಾಂಡ್, ಗಳಿಕೆ ಅಥವಾ ಸಂಕೋಚನ).
3. ಸಂಭವನೀಯ ಭಾಷೆಯನ್ನು ಉಳಿಸಿ. "ನಿಖರವಾದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ಗಳನ್ನು ನೀಡಬೇಡಿ; ಸಂಭವನೀಯ ಅಂಶಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಬೇಕಾದ ವಿಷಯಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ" ಎಂದು ಹೇಳಿ.
4. REM ನೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ನೈಜ ಕಿವಿ ಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ ಗುರಿಯ ಮೇಲೆ ಪ್ರತಿ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್‌ನ ಪರಿಣಾಮವನ್ನು ದೃಢೀಕರಿಸಿ.
5. ರೋಗಿಯೊಂದಿಗೆ ಇದನ್ನು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ. ನಿಜ ಜೀವನದ ಧ್ವನಿಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿ.
6. ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಮುಚ್ಚಿ. YZ ನಿರ್ಮಿಸಿದ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪೂರ್ಣಗೊಳಿಸಿ.

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ರೋಗಿಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ವಿಚಿತ್ರವಾಗಿ ಕೇಳುತ್ತಾನೆ. ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ನಾನು ಎಷ್ಟು ಡಿಬಿ ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಬೇಕು?

ಇದಕ್ಕೆ ನಿಖರವಾದ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ (ಕಿವಿಯಲ್ಲಿ ಅಳೆಯದೆ AI ಗೆ ತಿಳಿಯುವುದಿಲ್ಲ), ಮತ್ತು REM ಮತ್ತು ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ನಿರ್ಲಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.

ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:

ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಟ್ರಬಲ್‌ಶೂಟಿಂಗ್ ಅಸಿಸ್ಟೆಂಟ್. ನಿಖರವಾದ dB ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ನೀಡಬೇಡಿ; REM ನೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಸಂಭವನೀಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ದಿಕ್ಕುಗಳು ಮತ್ತು ಅಂಕಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ದೂರು (ಅನಾಮಧೇಯ): ರೋಗಿಯು ತನ್ನ ಸ್ವಂತ ಧ್ವನಿಯನ್ನು "ಟೊಳ್ಳು/ವಿಚಿತ್ರ" ಎಂದು ಕೇಳುತ್ತಾನೆ (ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಭಾವನೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರಬಹುದು). ಸಾಧನ: RIC, ಮುಚ್ಚಿದ ಅಚ್ಚು. ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್: NAL-NL2.ಟಾಸ್ಕ್: ಈ ದೂರಿನ ಸಂಭವನೀಯ ಕಾರಣಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರಯತ್ನಿಸಬಹುದಾದ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳು/ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ಸ್; ಪ್ರತಿ ದಿಕ್ಕಿಗೆ REM ಅಥವಾ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪರಿಶೀಲನೆ ಹಂತವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಅಂತಿಮ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ತಜ್ಞರ ಬಳಿ ಇದೆ ಎಂದು ತಿಳಿಸಿ.

ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗೆ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ನಿರ್ಧಾರಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರುವುದಿಲ್ಲ, ಇದು ದೂರುಗಳನ್ನು ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿ ಹಂತಕ್ಕೂ REM ಪರಿಶೀಲನೆಯನ್ನು ಲಿಂಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಮುಚ್ಚುವಿಕೆ ದೂರು. ಹೊಸ ಸಾಧನವನ್ನು ಧರಿಸಿರುವ ರೋಗಿಯು ತನ್ನ ಸ್ವಂತ ಧ್ವನಿಯನ್ನು "ಅವನು ಬಾವಿಯಿಂದ ಮಾತನಾಡುತ್ತಿರುವಂತೆ" ಕೇಳುತ್ತಾನೆ. ಶ್ರವಣಶಾಸ್ತ್ರಜ್ಞರು AI ಗೆ ದೂರನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾರೆ; YZ ಇದು ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಪರಿಣಾಮಕ್ಕೆ ಸಂಬಂಧಿಸಿರಬಹುದು (ಮುಚ್ಚಿದ ಮಾದರಿಯು ತನ್ನದೇ ಆದ ಧ್ವನಿಯನ್ನು ಹಿಡಿದಿಟ್ಟುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ), ವಾತಾಯನ/ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ ಆವರ್ತನದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುತ್ತದೆ. ಪರಿಣಿತರು ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಕಡಿಮೆ-ಆವರ್ತನ ಲಾಭವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು REM ನೊಂದಿಗೆ ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ; ದೂರುಗಳು ಕಡಿಮೆಯಾಗುತ್ತವೆ. AI ಸಂಭವನೀಯ ನಿರ್ದೇಶನಗಳನ್ನು ನೀಡಿತು, ಮಾಪನ ಮತ್ತು ನಿರ್ಧಾರವು ತಜ್ಞರ ಬಳಿ ಉಳಿದಿದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - "ಎಸ್" ಕ್ರ್ಯಾಕಲ್. ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವರ್ತನದ ಶಬ್ದಗಳು ("s", "sh") ತೊಂದರೆಗೊಳಗಾಗುತ್ತವೆ ಎಂದು ರೋಗಿಯು ಹೇಳುತ್ತಾನೆ. ತಜ್ಞರು ದೂರನ್ನು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಅನುವಾದಿಸುತ್ತಾರೆ; ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವರ್ತನ ಲಾಭ ಮತ್ತು ಗರಿಷ್ಠ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಮಿತಿಯ ನಿಯಂತ್ರಣವನ್ನು ಕರಡು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡುತ್ತದೆ. REM ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನ ಆವರ್ತನ ಪ್ರದೇಶವು ಗುರಿಯನ್ನು ಮೀರಿದೆ ಎಂದು ತಜ್ಞರು ನೋಡುತ್ತಾರೆ, ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಿ ಮತ್ತು ಮತ್ತೆ ಅಳತೆ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ ಭೇಟಿಯಾದಾಗ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ದೂರನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - REM ಇಲ್ಲದೆ ದೋಷ. ತಜ್ಞರು ಕೇವಲ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಗುರಿಯನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಸಮಯದ ಕೊರತೆಯಿಂದಾಗಿ REM ಮಾಡುತ್ತಾರೆ; ರೋಗಿಯು ಕೆಲವು ದಿನಗಳ ನಂತರ ಹಿಂದಿರುಗುತ್ತಾನೆ "ಎಲ್ಲವೂ ತುಂಬಾ ಜೋರಾಗಿವೆ." ಈ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, ತಜ್ಞರು REM ಅನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ ಮತ್ತು ನಿಜವಾದ ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಗುರಿಗಿಂತ ಗಮನಾರ್ಹವಾಗಿ ಹೆಚ್ಚಿರುವುದನ್ನು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುತ್ತಾರೆ - ಈ ಕಿವಿಯಲ್ಲಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ನ ಭವಿಷ್ಯವು ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಲಿಲ್ಲ. ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲಾಗಿದೆ. ಪಾಠ: ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಗುರಿಯು REM ಗೆ ಬದಲಿಯಾಗಿಲ್ಲ.

ನಕಲು ಮಾಡಬಹುದಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ಗಳು

ದೂರುಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಭಾಷೆಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸಲು ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ನಿಮ್ಮ ಪಾತ್ರ: ಬಿಗಿಯಾದ ಸಹಾಯಕ. ನಿಖರವಾದ ಡಿಬಿ ನೀಡಬೇಡಿ. ಕೆಳಗಿನ ರೋಗಿಯ ದೂರನ್ನು ಸಂಭವನೀಯ ಕಾರಣಗಳಿಗೆ ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಶ್ರುತಿ/ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಅಂಶಗಳಿಗೆ ಅನುವಾದಿಸಿ; ಪ್ರತಿ ದಿಕ್ಕಿಗೆ REM/ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಪರಿಶೀಲನೆ ಹಂತವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ದೂರು: [ದೂರು] ಸಾಧನ/ಅಚ್ಚು: [ಮಾಹಿತಿ]

REM ಫಲಿತಾಂಶದ ಕಾಮೆಂಟ್ ಡ್ರಾಫ್ಟ್ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಯಾವ ಆವರ್ತನ ಪ್ರದೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ REM ಮಾಪನವು ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಗುರಿಯ ಮೇಲೆ/ಕೆಳಗಿದೆ? ಯಾವ ಪ್ರದೇಶಕ್ಕೆ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸಂಕ್ಷಿಪ್ತಗೊಳಿಸಿ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸಿ. ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ. ಡೇಟಾ: [REM ಮೌಲ್ಯಗಳು + ಗುರಿ]

ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಶ್ರವಣ ಸಾಧನ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಸೆಷನ್‌ಗಾಗಿ ಹಂತ-ಹಂತದ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ: ನಷ್ಟ ಡೇಟಾ, ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಆಯ್ಕೆ, ಆರಂಭಿಕ ಫಿಟ್, REM ಪರಿಶೀಲನೆ, ಉತ್ತಮ-ಶ್ರುತಿ, ರೋಗಿಯ ಪ್ರಯೋಗ, ಅನುಸರಣಾ ಯೋಜನೆ. ಪ್ರತಿ ಹಂತಕ್ಕೂ "ಪರಿಶೀಲಿಸಿದ" ಬಾಕ್ಸ್ ಅನ್ನು ಸೇರಿಸಿ.

ಆಕ್ಲೂಷನ್/ಫೀಡ್‌ಬ್ಯಾಕ್ ತಾರತಮ್ಯ ಮಾದರಿ ರೋಗಿಯು ಈ ಕೆಳಗಿನ ದೂರನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತಾರೆ: [ದೂರು]. ಇದು ಮುಚ್ಚುವಿಕೆಯ ಭಾವನೆ, ಅಕೌಸ್ಟಿಕ್ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಅಥವಾ ಅತಿಯಾದ ಲಾಭವಾಗಿರಬಹುದೇ? ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಾಧ್ಯತೆಯ ಹಂತಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ. ನಿರ್ಧಾರವು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಸೇರಿದೆ.

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• REM ಅನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಗುರಿಯನ್ನು ಮಾತ್ರ ಅವಲಂಬಿಸಬೇಡಿ ಮತ್ತು ನೈಜ ಕಿವಿ ಅಳತೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಿ.
• ಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ತಪ್ಪಾಗಿ ಗ್ರಹಿಸುವುದು. ರೋಗಿಯ "ದಂಡ" ವನ್ನು ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಪರಿಶೀಲನೆಯಾಗಿ ಸ್ವೀಕರಿಸುವುದು.
• AI ನಿಂದ ನಿಖರವಾದ dB ಅನ್ನು ವಿನಂತಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಕಿವಿಯಲ್ಲಿ ಅಳತೆ ಮಾಡದೆಯೇ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಹೊಂದಾಣಿಕೆಗಳನ್ನು ಮಾಡಲು ಮಾದರಿಯನ್ನು ಅನುಮತಿಸುತ್ತದೆ.
• ದೂರನ್ನು ಒಂದೇ ಕಾರಣಕ್ಕೆ ಆರೋಪಿಸುವುದು. ಮುಚ್ಚುವಿಕೆ, ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ಮತ್ತು ಮಿತಿಮೀರಿದ ನಡುವೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸವಿಲ್ಲದೆ ಸರಿಹೊಂದಿಸುವುದು.
• ಅನುಸರಿಸಲು ನಿರ್ಲಕ್ಷ್ಯ. ಮೊದಲ ಅಧಿವೇಶನ ಸಾಕು ಎಂದು ಯೋಚಿಸುವುದು; ಡೇಟಾ ಲಾಗಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು ಮತ್ತು ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯೊಂದಿಗೆ ಉತ್ತಮ-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್; ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಸೂತ್ರವು ರೋಗಿಯ ಪ್ರಕಾರ ಲಾಭ ಮತ್ತು ಸಂಕೋಚನವನ್ನು ಪ್ರೋಗ್ರಾಮ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದರ ನಿಖರತೆಯನ್ನು ನೈಜ ಕಿವಿ ಮಾಪನದಿಂದ (REM) ಮಾತ್ರ ದೃಢೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. AI ರೋಗಿಯ ದೂರನ್ನು ಸಂಭವನೀಯ ಹೊಂದಾಣಿಕೆ ನಿರ್ದೇಶನಗಳಾಗಿ ಭಾಷಾಂತರಿಸಬಹುದು, REM ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಬಹುದು; ಆದರೆ ನಿಖರವಾದ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್, ಅಳತೆ ಮತ್ತು ಅಂತಿಮ ನಿರ್ಧಾರವು ತಜ್ಞರಿಗೆ ಬಿಟ್ಟದ್ದು. ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಗುರಿ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ "ಒಳ್ಳೆಯದು" ಮಾಪನಾಂಕ ನಿರ್ಣಯಿಸಿದ ನೈಜ-ಕಿವಿ ಮಾಪನಕ್ಕೆ ಬದಲಿಯಾಗಿಲ್ಲ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ಅನಾಮಧೇಯ ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು ಹೊಂದಿಸಿ: ಸಾಧನದ ಪ್ರಕಾರ, ಪ್ರಿಸ್ಕ್ರಿಪ್ಷನ್ ಫಾರ್ಮುಲಾ ಮತ್ತು ರೋಗಿಯ ದೂರು (ಉದಾ., ಮುಚ್ಚುವಿಕೆ ಅಥವಾ "s" ಸ್ಕ್ವೀಲ್). "ದೂರವನ್ನು ಹೊಂದಿಸುವ ಭಾಷೆಗೆ ಭಾಷಾಂತರಿಸುವುದು" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ನಿರ್ದೇಶನಗಳನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ, ನಂತರ "ಮುಕ್ತಾಯ/ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ ತಾರತಮ್ಯ" ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಸಾಧ್ಯತೆಗಳನ್ನು ಒಡೆಯಿರಿ. ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಸಂಭವನೀಯ ಸೆಟ್ಟಿಂಗ್ ನಿರ್ದೇಶನಕ್ಕಾಗಿ, ನೀವು ಯಾವ REM ಅಥವಾ ಕ್ಲಿನಿಕಲ್ ಹಂತವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, "ಫಿಟ್ಟಿಂಗ್ ಚೆಕ್ಲಿಸ್ಟ್" ಅನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ನಿಮ್ಮ ಸ್ವಂತ ದಿನಚರಿಯೊಂದಿಗೆ ಹೋಲಿಕೆ ಮಾಡಿ.

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ರೋಗಿಯ ದೂರನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿ ಮತ್ತು ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ದಾಖಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [] ನಿಖರವಾದ dB ಬದಲಿಗೆ ಸಂಭವನೀಯ ನಿರ್ದೇಶನಗಳನ್ನು ನಾನು AI ಕೇಳಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಪ್ರತಿ ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಅಂಶವನ್ನು REM ಪರಿಶೀಲನೆ ಯೋಜನೆಗೆ ಸಂಪರ್ಕಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಮುಚ್ಚುವಿಕೆ/ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆ/ಅತಿಯಾಗುವಿಕೆಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ವಸ್ತುನಿಷ್ಠ ಮಾಪನದೊಂದಿಗೆ ವ್ಯಕ್ತಿನಿಷ್ಠ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ಫಾಲೋ-ಅಪ್ ಮತ್ತು ಫೈನ್-ಟ್ಯೂನಿಂಗ್ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಮುಚ್ಚಿದೆ.