收益：
- 在人工智能的支持下，能够通过配置主观量表（例如 THI）和耳鸣评估的管理方法来区分医疗危险信号
- 能够使用人工智能作为前庭/平衡投诉的历史收集和患者教育助手，并将诊断决定留给专家
- 尽管有人工智能输出，仍能够识别需要紧急指导的情况，例如单侧耳鸣、突发性听力损失
听力学不仅涉及听力，还涉及另外两个附近的区域：耳鸣（没有外部声源时人的耳朵/头部听到的声音，例如铃声、嗡嗡声、口哨声）和前庭系统（内耳的平衡器官）。这两个区域对于患者来说都是非常令人担忧的，并且需要特别关注，因为它们可能隐藏着医疗紧急情况。在本单元中，您将学习如何使用人工智能作为耳鸣和平衡评估的历史收集、量表构建和患者教育助手；但我们将介绍为什么您永远不应该将诊断决策（尤其是危险信号）留给人工智能。
主要原理：AI可以组织主观量表、回忆病史问题、生成患者教育大纲；但耳鸣/平衡诊断、管理计划和紧急转诊决定属于专家和医生。
耳鸣评估的结构
耳鸣是一种主观体验；大多数时候无法直接测量，而是通过患者的解释来评估。因此使用主观量表。其中最著名的是 THI（耳鸣障碍清单；一种对耳鸣对一个人日常生活的影响程度进行评分的调查问卷）。这种量表提供了衡量耳鸣“有多烦人”的标准，并且对于监测随时间的变化很有用。
耳鸣管理通常是多方面的：向患者解释情况（咨询）、声音丰富、必要时使用助听器、睡眠和压力管理等方法一起使用。在此过程中，人工智能可以帮助编辑量表应用文本、准备患者教育材料以及构建故事问题。
注意：耳鸣通常是良性的，但某些形式可能是严重潜在疾病的征兆。耳鸣，尤其是单侧耳鸣、搏动性耳鸣或伴有突发性听力损失，是需要进行医疗评估的危险信号。人工智能产生的一般“耳鸣管理”内容不应掩盖这种紧迫性。
危险信号：尽管有人工智能，仍应识别什么
下表总结了可能需要立即评估耳鸣和平衡问题的情况。这些是“停止和转向”标志，而不是诊断。
症状
为什么它很重要？
方法
单侧突发性耳聋
可能有一个早期治疗窗口
立即去看医生
单侧/搏动性耳鸣
应调查根本原因
医学评估
突然/严重头晕+神经系统症状
可能很紧急
紧急路由
失去平衡+头痛/视力问题
严重原因应排除
医师评价
人工智能在前庭/平衡评估中的应用
平衡问题（头晕、旋转感、不平衡）可能由多种原因引起。听力学家在这里评估听力和内耳方面，但头晕的许多原因超出了听力学的范围，需要医生评估。人工智能在这一领域的历史收集方面特别有价值：它可以生成一个结构化的问题列表，询问诸如头晕持续时间、触发因素、伴随症状等详细信息。但根据这些信息进行诊断，尤其是区分紧急情况，是专家和医生的工作。
循序渐进：人工智能的安全使用
- 构建故事结构。让人工智能列出耳鸣/平衡的标准历史问题（持续时间、侧面、触发因素、伴随症状）。
- 首先运行红旗过滤器。如果有任何紧急迹象，请先告知指示；稍后给出一般材料。
- 编辑比例。以通俗易懂的语言解释 THI 等量表的管理和评分（量表本身仍然是标准的）。
- 制作教育材料。让患者准备一篇文字来解释情况并减少焦虑，但要切合实际。
- 将管理计划提交给专家。您根据临床评估做出设备、咨询和转诊决策。
- 计划后续行动。制定计划来监控量表分数随时间的变化。
弱提示/强提示
弱提示：
患者耳鸣，该怎么办，有什么治疗方法？
不要求旁听/句号/危险信号，直接要求“治疗”，有可能错过紧急情况。
强力提示：
您的角色：耳鸣历史和教育助理。做出诊断/治疗决定。在列出危险信号问题之前。任务：（1）列出耳鸣的病史问题（部位、持续时间、是否搏动、是否伴有突发性听力损失、是否有头晕）； (2) 标记哪些回答需要立即转介给医生； (3) 如果没有危险信号，请起草一个现实的、减少焦虑的教育段落，向患者解释情况。说明管理决策由专家决定。
强提示将红旗放在前面，不要求诊断，并将教育材料放在提示后面。
三个迷你箱子
案例 1——危险信号。一名 48 岁的患者描述几天前开始出现一只耳朵耳鸣和听力下降的症状。听力学家没有向人工智能询问一般材料，而是首先运行红旗过滤器；单侧突发性听力损失明显。患者被立即转介给医生。通用的“耳鸣管理”手册会掩盖紧迫性；专家阻止了这一点。
案例 2 — 规模和培训。对于患有慢性、双侧、引起焦虑的耳鸣的患者来说，没有危险信号。听力学家要求人工智能简化 THI 应用程序脚本并创建一个真实的段落，告诉患者耳鸣是一种常见且通常可以控制的病症。批准文本并与患者分享；量表分数一开始是62分，三个月后下降到40分。人工智能准备材料，临床管理仍由专家负责。
案例 3 — 余额历史记录。对于抱怨头晕的患者，听力学家会向人工智能询问历史问题的结构化列表（持续时间、触发因素、伴随的神经系统症状）。当发现突然、严重的头晕并伴有视力模糊时，专家会将其评估为需要紧急指导的征兆，并指导患者去看医生。人工智能收集了故事，紧急决定仍然由专家决定。
可复制的提示模板
耳鸣故事 + 红旗模板您的角色：故事助理。列出耳鸣的历史问题（侧面、持续时间、搏动性、突发性听力损失、头晕、药物、噪音）。立即单独标记哪些答案需要医疗建议。不要诊断。
THI 应用/说明模板 用简单的土耳其语解释如何将 THI 量表应用于患者以及分数的含义。改变量表的项目；只需简化应用程序和注释描述即可。
耳鸣患者教育模板 写一个现实的、减轻焦虑的段落，向没有危险信号的患者解释什么是耳鸣，耳鸣很常见，而且通常可以得到控制。不要承诺最终康复。上下文：[情况]
平衡历史模板列出头晕/不平衡的结构化历史问题：持续时间（秒/分钟/小时）、触发因素（头部运动、站立）、伴随症状（听力损失、耳鸣、头痛、视力、麻木）。标记可能需要立即转介的答案。不要诊断。
常见错误
- 跳红旗。用一般材料消除单侧/搏动性耳鸣或突发性听力损失。
- 拖延紧急情况。诸如“让我们等几个月，看看它是否会消失”之类的方法会错过治疗窗口。
- 更改比例项目。让人工智能“改进”标准尺度，从而破坏有效性。
- 夸大的承诺。说耳鸣会“完全消失”；创造不切实际的期望。
- 进行平衡诊断。跳过医生对超出听力学限制的头晕原因进行评估。
总之
耳鸣和平衡问题是主观的、令人担忧的，有时甚至隐藏着紧急症状。人工智能有助于构建历史问题、解释 THI 等量表的应用以及准备现实的患者教育材料。然而，诊断、治疗计划和决定，尤其是单侧耳鸣、突发性听力损失或伴有神经系统症状的头晕等危险信号的情况，属于专家和医生的责任。红旗过滤器始终在一般材料之前运行。
应用任务
设置两种匿名场景：一种带有危险信号（突发单侧听力损失的耳鸣），一种带有慢性良性耳鸣。将“耳鸣历史+红旗”模板应用于两者，并评估AI是否正确捕获了紧急信号。对于第二种情况，使用“患者教育”模板生成一个段落，并更正任何包含过度承诺的句子。
清单
- [ ] 我收集了带有结构化问题的故事。
- [ ] 我在一般材料之前运行了红旗过滤器。
- [ ] 我立即提到单侧/搏动性耳鸣和突发性听力损失。
- [ ] 我只是简化了说明，没有改变尺度项。
- [ ] 我在患者教育中使用了现实、低调的语言。
- [ ] 我将诊断和治疗决定留给了专家/医生。