研究表明人工智能可以预测人工耳蜗植入后的言语成功率

研究表明人工智能可以预测人工耳蜗植入后的言语成功率

根据发表在 的一项重要国际研究，使用深度迁移学习（最先进的机器学习形式）的人工智能模型可以预测人工耳蜗（植入式电子助听器）后一到三年的口语结果，准确率高达 92%JAMA 耳鼻喉科 - 头颈外科。

尽管人工耳蜗植入是改善重度至极重度听力损失儿童听力和口语能力的唯一有效治疗方法，但与听力正常的儿童相比，早期植入后口语发展变化更大。如果在植入前确定儿童在口语方面可能存在更大困难，则可以更早地提供强化治疗以改善他们的语言。

研究人员训练人工智能模型，根据对香港、澳大利亚和美国 278 名讲三种不同语言（英语、西班牙语和粤语）的儿童进行的植入前脑部 MRI 扫描来预测结果。研究中的三个中心还使用了不同的大脑扫描方案和不同的结果测量。

如此复杂、异构的数据集对于传统机器学习来说是有问题的，但该研究在深度学习模型上显示出了出色的结果。它在所有结果指标上都优于传统的机器学习模型。

“我们的结果证明了单一人工智能模型作为强大的预测工具的可行性，可以预测全球人工耳蜗植入项目所服务的儿童的语言结果。这是该领域令人兴奋的进步，”该研究的美国中心、芝加哥安与罗伯特 H.卢里儿童医院听力学和人工耳蜗植入项目医学主任 Nancy M. Young 说。

这种人工智能驱动的工具可以通过识别哪些孩子可能从更强化的治疗中受益，从而采用“预测处方”的方法来优化语言发展。”

芝加哥 Nancy M. Young、Ann & Robert H. Lurie 儿童医院

这项工作得到了香港研究资助局 GRF14605119、美国国立卫生研究院 R21DC016069 和 R01DC019387 的支持。

Young 博士拥有卢里儿童医院儿科耳鼻喉科莉莲·S·威尔斯 (Lillian S. Wells) 教授职位。她还是西北大学范伯格医学院的耳鼻喉科教授，以及西北大学传播学院传播科学与疾病系诺尔斯听力中心的教授和研究员。

Lurie 的儿科人工耳蜗植入项目是世界上规模最大、经验最丰富的项目之一。自 1991 年推出以来，已实施了 2,000 多次人工耳蜗植入手术。

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