Lợi nhuận:
- Khả năng giải thích các thành phần cơ bản của thính lực đồ (dB HL, tần số, dẫn truyền không khí/dẫn xương, mặt nạ) cũng như loại và mức độ mất thính giác bằng cách xác minh nó bằng phép đo hiệu chỉnh, không phải bằng bản phác thảo trí tuệ nhân tạo
- Khả năng cung cấp trí tuệ nhân tạo với dữ liệu thính lực đồ ở định dạng có cấu trúc, tạo bản thảo giải thích sơ bộ an toàn và dịch ngôn ngữ chẩn đoán sang ngôn ngữ chuyên gia
- Khả năng nắm bắt các cạm bẫy trong việc giải thích thính lực đồ thường gặp (tình trạng tiến thoái lưỡng nan do che lấp, khoảng trống khí-xương, mù cấu hình) trước lời nhắc
Thính lực đồ là tài liệu mà nhà thính học xem xét nhiều nhất. Thính lực đồ là một biểu đồ vẽ ngưỡng thính giác của bệnh nhân (cường độ âm thanh thấp nhất họ có thể nghe được) theo tần số: trên trục hoành là tần số (cao độ của âm thanh, tính bằng Hertz — Hz, thường là 250–8000 Hz) và trên trục tung là cường độ (độ to của âm thanh, mức nghe tính bằng decibel — dB HL). Biểu đồ được đọc từ trên xuống dưới: ngưỡng càng thấp (số dB HL càng lớn) thì mức độ suy giảm thính lực càng lớn. Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách sử dụng AI làm công cụ tạo bản phác thảo thô để giải thích thính lực đồ, nhưng tại sao bạn phải luôn xác minh kết quả giải thích cuối cùng bằng phép đo đã hiệu chỉnh và mắt lâm sàng.
Nguyên tắc chính là: AI có thể phác thảo cho bạn một bài bình luận ngắn gọn, dễ đọc; Tuy nhiên, loại và mức độ mất thính giác cũng như nhu cầu đeo mặt nạ trở nên rõ ràng nhờ dữ liệu thiết bị đã hiệu chỉnh và đánh giá của chuyên gia. Thay vì yêu cầu trí tuệ nhân tạo "giải thích" thính lực đồ, cách tiếp cận đúng là nói "một phác thảo thông thường sẽ xuất hiện từ những con số tôi đưa ra, tôi sẽ xác minh nó."
Các thành phần cơ bản của thính lực đồ
Hãy làm rõ một số khái niệm để đọc thính lực đồ một cách chính xác; Bạn phải hiểu từng thứ trong đầu mình trước khi đưa chúng cho trí tuệ nhân tạo.
Đường thở (HY): Âm thanh đi vào tai ngoài thông qua tai nghe hoặc loa và kiểm tra toàn bộ đường dẫn thính giác (tai ngoài-giữa-trong). Trên thính lực đồ, nó thường được đánh dấu “O” cho tai phải và “X” cho tai trái.
Dẫn truyền xương (BO): Một đầu rung (máy rung xương) được đặt trên xương sau tai; Âm thanh đi qua tai ngoài và tai giữa và trực tiếp kiểm tra ốc tai (cơ quan thính giác ở tai trong). Nó thường được đánh dấu bằng "<" và ">" trên thính lực đồ.
Khoảng trống xương-không khí (AAC): Ngưỡng đường thở kém hơn đáng kể so với khoảng trống xương. Phạm vi này cho thấy có trở ngại trong việc truyền âm thanh từ tai ngoài/tai giữa, tức là có thành phần dẫn điện (có nguồn gốc từ tai ngoài/tai giữa).
Che lấp: Khi âm thanh đi qua hộp sọ đến tai kia (không được kiểm tra) trong khi kiểm tra một tai, nó được gọi là nghe chéo. Nếu chênh lệch ngưỡng của 2 tai đủ lớn gây ra hiện tượng này thì sẽ bị “che đậy” bằng cách đưa tiếng ồn vào tai chưa được kiểm tra để ngưỡng thực sự thuộc về tai được kiểm tra.
Thận trọng: Thính lực đồ trong đó việc che chắn không được thực hiện khi cần thiết có thể hiển thị ngưỡng ở sai tai. Trí tuệ nhân tạo diễn giải những con số bạn đưa ra như hiện tại; Bạn phải đảm bảo và xác minh xem việc che dấu có được thực hiện hay không.
Loại và mức độ mất thính lực
Có hai điều chính mà thính lực đồ cho bạn biết: loại và mức độ thính lực.
Loại cho biết sự mất mát ở đâu. Nếu dẫn truyền không khí và xương kém cùng nhau và không có khoảng cách, loại thần kinh cảm giác (tai trong/nguồn gốc dây thần kinh) sẽ được xem xét. Nếu đường thở kém (nếu có khoảng trống) trong khi dẫn truyền xương gần bình thường thì loại dẫn truyền được xem xét. Nếu cả hai cùng nhau thì đó là loại hỗn hợp.
Cấp độ mô tả mức độ tổn thất và thường được phân loại theo ngưỡng trung bình (bình thường, nhẹ, trung bình, trung bình-nặng, nặng, rất nặng). Bảng dưới đây cung cấp một khuôn khổ chung; tuy nhiên, hãy dựa vào phạm vi ngưỡng mà tổ chức của bạn sử dụng và hướng dẫn hiện tại.
Bằng cấp
Phạm vi ngưỡng gần đúng (dB HL)
Có thể ảnh hưởng đến cuộc sống hàng ngày
bình thường
20
Không có khó khăn rõ ràng
nhẹ
21–40
Khó nói chuyện lặng lẽ/xa cách
trung bình
41–55
Khó nói chuyện bình thường
trung cấp-cao cấp
56–70
Cần nói to
Tiếp theo
71–90
Giao tiếp mà không có thiết bị là rất khó khăn
quá xa
> 90
Đánh giá thiết bị/cấy ghép
Trí tuệ nhân tạo có thể nhắc nhở bạn về sự phân loại này; Nhưng tần số nào được tính trung bình, giá trị hiệu chuẩn và độ tin cậy của xét nghiệm (sự hợp tác của bệnh nhân, phương pháp phù hợp với lứa tuổi ở trẻ) là trách nhiệm của bạn.
Từng bước: giải thích trước thính lực đồ an toàn bằng trí tuệ nhân tạo
- Cấu trúc dữ liệu. Lập bảng các ngưỡng dẫn truyền phải/trái, không khí/xương ẩn danh, tần số theo tần số, tính bằng dB HL.
- Chỉ định trạng thái mặt nạ. Thêm ngưỡng nào được che dấu; Nếu thiếu, hãy viết ra "việc che dấu cần được đánh giá".
- Giới hạn vai trò Nói với trí tuệ nhân tạo "đừng đưa ra chẩn đoán; chỉ phác thảo loại và mức độ từ con số tôi cung cấp cho bạn, đừng sử dụng ngôn ngữ chính xác."
- Lấy bản dự thảo và xác minh nó. So sánh cách giải thích loại/độ kết quả với dữ liệu thiết bị và kết quả đọc của riêng bạn.
- Tích hợp với bối cảnh lâm sàng. Tích hợp với lịch sử, soi tai, đo nhĩ lượng và kiểm tra giọng nói.
- Đưa nó đến ngôn ngữ chuyên gia. Chuyển bản nháp thành tuyên bố đã được xác thực phù hợp với ngôn ngữ của báo cáo/bệnh nhân.
Dấu nhắc yếu / Dấu nhắc mạnh
Dấu nhắc yếu:
Thính lực đồ của bệnh nhân này kém, tai phải khoảng 60. Tôi cần loại thiết bị đo thính lực nào?
Dữ liệu không đầy đủ và không có cấu trúc, chẩn đoán trực tiếp và yêu cầu quyết định thiết bị, không có thông tin che giấu và dẫn truyền xương. AI buộc phải bù đắp những khoảng trống.
Lời nhắc mạnh mẽ:
Vai trò của bạn: trợ lý soạn thảo bản dịch trước cho chuyên gia thính học. Thực hiện chẩn đoán; chỉ BẢN THẢO loại và mức độ từ những con số tôi đưa ra, sử dụng ngôn ngữ "có thể", đánh dấu dữ liệu còn thiếu là [không có dữ liệu]. 1000=30, 2000=45, 4000=50Mặt nạ: đã áp dụng. Tai trái: [không có dữ liệu]. Nhiệm vụ: phác thảo loại (phạm vi?) và mức độ có thể có cho tai phải, cần thử nghiệm thêm những gì để xác nhận. Nói rõ rằng quyết định tùy thuộc vào nhà thính học.
Lời nhắc mạnh mẽ cung cấp dữ liệu có cấu trúc, đặt vai trò và ranh giới, ngăn chặn việc bịa đặt và yêu cầu xác minh.
ba trường hợp nhỏ
Trường hợp 1 - Bắt khoảng trống. Một nhà thính học cung cấp dữ liệu HY 1000 Hz = 50 dB, KY 1000 Hz = 15 dB ở tai phải cho trí tuệ nhân tạo. YZ phác thảo "khoảng cách không khí-xương khoảng 35 dB, có thể là thành phần loại dẫn điện; cần được xác nhận bằng nội soi tai và đo nhĩ lượng." Chuyên gia kết hợp điều này với soi tai và đo nhĩ lượng và hướng dẫn bệnh nhân đánh giá tai giữa. AI đẩy nhanh việc soạn thảo, quyết định vẫn thuộc về chuyên gia.
Trường hợp 2 - Cảnh báo che đậy. Chuyên viên đo thính lực nhập dữ liệu cho tai phải 4000 Hz = 20 dB, tai trái có cùng tần số = 80 dB và tuyên bố rằng không áp dụng mặt nạ. AI nhắc nhở rằng sự khác biệt có thể dẫn đến tình trạng nghe kém, ngưỡng tai trái không đáng tin cậy nếu không đeo mặt nạ. Chuyên gia lặp lại bài kiểm tra với mặt nạ. Sự chênh lệch 60 dB cho thấy một cái bẫy có thể bị bỏ qua.
Trường hợp 3 - Phòng ngừa ảo giác. Chuyên gia chỉ nhập dữ liệu tai bên phải mà nói "hiểu cả hai tai". AI có xu hướng khớp các giá trị cho tai trái, điều này không được đưa ra. Khi chuyên gia thêm quy tắc "bổ sung dữ liệu bị thiếu, ghi [không có dữ liệu]" vào lời nhắc, AI sẽ để trống tai trái. Bài học: nếu bạn không đặt giới hạn, mô hình sẽ lấp đầy khoảng trống.
Mẫu lời nhắc có thể sao chép
MẪU CẤU HÌNH DỮ LIỆU ÂM THANH Vẽ các ngưỡng sau vào một bảng ẩn danh (hàng tần số; HY phải, KY phải, KY trái, cột KY trái). Ghi ô thiếu [không có dữ liệu], khớp. Dữ liệu thô: [ngưỡng]
MẪU BẢN THẢO TYPE-RADE Vai trò của bạn: trợ lý dự thảo nhận xét trước. Từ các ngưỡng tôi đã đưa ra, đối với mỗi tai (1) có khe hở xương khí, (2) loại có thể, (3) bản phác thảo mức độ có thể được vẽ bằng ngôn ngữ "có thể". Đưa ra chẩn đoán xác định; Chỉ định thử nghiệm bổ sung cần thiết để xác minh. Dữ liệu: [bảng]
MẪU KIỂM SOÁT MẶT NẠ Có sự khác biệt nào giữa hai ngưỡng tai mà tôi đưa ra yêu cầu phải đeo mặt nạ không? Nên đánh giá mặt nạ ở tần số nào? Đưa ra kết quả dưới dạng danh sách; quyết định là tùy thuộc vào chuyên gia. Dữ liệu: [ngưỡng]
MẪU DỊCH SANG NGÔN NGỮ CHUYÊN NGHIỆP Dịch bản thảo mà tôi đã xác minh dưới đây thành một đoạn duy nhất bằng ngôn ngữ được đo lường và "có thể", phù hợp với báo cáo lâm sàng. Thêm những phát hiện bịa đặt. Bản nháp: [bản nháp đã được xác minh]
Những lỗi thường gặp
- Vượt qua con đường xương. Chỉ cần đưa cho hãng hàng không và yêu cầu nhận xét; Không thể thấy được liệu có khoảng cách hay không.
- Bỏ qua vấn đề nan giải về mặt nạ. Chấp nhận ngưỡng là chính xác mà không che giấu sự khác biệt lớn giữa các bên.
- Mù cấu hình. Chỉ nhìn vào mức trung bình và thiếu một mức tần số duy nhất (ví dụ: mức nhiễu 4000 Hz); Nếu AI trả về mức trung bình thì chi tiết sẽ bị ẩn.
- Yêu cầu ngôn ngữ chẩn đoán dứt khoát. Yêu cầu AI "chẩn đoán"; Sử dụng bản dự thảo làm báo cáo cuối cùng.
- Bổ sung dữ liệu còn thiếu. Cho phép mô hình lấp đầy các ô trống khi không đặt giới hạn.
Tóm lại
Thính lực đồ; Nó dựa trên các khái niệm về tần số, dB HL, dẫn truyền không khí/xương và mặt nạ. AI có thể tạo ra một phác thảo cấp độ loại gọn gàng từ các con số có cấu trúc mà bạn cung cấp cho nó và nhắc nhở bạn về những cạm bẫy như che giấu; nhưng loại, cấp độ và độ tin cậy của bài kiểm tra trở nên rõ ràng thông qua phép đo hiệu chỉnh và đánh giá của chuyên gia. Cung cấp dữ liệu ẩn danh và có cấu trúc, in phần còn thiếu [không có dữ liệu], luôn xác minh bản nháp bằng cách đọc của chính bạn.
Nhiệm vụ ứng dụng
Vẽ các ngưỡng của thính lực đồ (ẩn danh) mà bạn có vào một bảng có mẫu "cấu trúc dữ liệu" và nhận bản diễn giải sơ bộ bằng mẫu "bản nháp mức độ". Sau đó, bạn hãy tự đọc và so sánh nó với bản nháp của AI: bạn giống ở đâu, khác ở đâu? Lưu ý xem nó có bỏ sót yêu cầu che giấu hay không và chuyển nhận xét đã được xác minh cuối cùng thành một đoạn văn duy nhất với mẫu “bản dịch chuyên gia”.
danh sách kiểm tra
- [ ] Tôi đã đưa ra các ngưỡng ở dạng ẩn danh và có cấu trúc.
- [ ] Tôi đã thiết lập đường dẫn khí và xương cùng nhau; Tôi đã kiểm tra phạm vi.
- [ ] Tôi đã cân nhắc sự cần thiết của việc đeo khẩu trang.
- [ ] Tôi đã đánh dấu dữ liệu bị thiếu là [không có dữ liệu], ngăn chặn việc bịa đặt.
- [ ] Tôi đã xác nhận bản thảo AI bằng cách đọc và bối cảnh lâm sàng của chính tôi.
- [ ] Tôi đã dịch nhận xét cuối cùng sang ngôn ngữ chuyên gia, với ngôn ngữ "có thể" được đo lường.