Các bài kiểm tra giọng nói trong tiếng ồn thế hệ tiếp theo có thể giúp việc sàng lọc thính giác nhanh hơn, thông minh hơn và dễ tiếp cận hơn

Một đánh giá phạm vi mới trong Nghiên cứu Thính học đã biểu đồ cách các mô hình chữ số trong tiếng ồn, tính điểm do AI điều khiển và nền tảng kỹ thuật số tự động đang định hình lại cách các bác sĩ lâm sàng xác định tình trạng mất thính lực ngoài thính lực đồ tiêu chuẩn trong phòng yên tĩnh.

Trong nhiều thập kỷ, tiêu chuẩn vàng để chẩn đoán mất thính giác là đo thính lực đơn âm (PTA), bài kiểm tra trong đó một người ngồi trong buồng âm thanh và nhấn nút mỗi khi họ nghe thấy tiếng bíp ở một cao độ và âm lượng cụ thể. PTA đáng tin cậy trong việc lập bản đồ các âm thanh nhẹ nhàng nhất mà một người có thể phát hiện được, nhưng nó không nắm bắt được tình huống mà mọi người thực sự gặp khó khăn: theo dõi cuộc trò chuyện khi có tiếng ồn xung quanh.

Ngày càng có nhiều nhà nghiên cứu đang nghiên cứu các bài kiểm tra giọng nói trong tiếng ồn (SIN) nhằm cố gắng lấp đầy khoảng trống đó và một đánh giá phạm vi gần đây đã tập hợp những gì mà thập kỷ nghiên cứu vừa qua đã tạo ra. Bức tranh hiện ra là một trong những công cụ nhỏ, tập trung mà cuối cùng có thể chuyển việc sàng lọc thính giác ra khỏi các phòng khám chuyên khoa và chuyển sang máy tính xách tay, máy tính bảng và điện thoại.

Bối cảnh: Tại sao các nhà nghiên cứu lại xem xét điều này

Thính lực đồ âm đơn cho bác sĩ lâm sàng biết bệnh nhân có thể nghe thấy âm thanh nhẹ đến mức nào ở mỗi tần số. Nó không trực tiếp cho họ biết người đó sẽ theo dõi một người bạn tốt như thế nào tại một nhà hàng ồn ào. Hai người có thính lực đồ rất giống nhau có thể có trải nghiệm thính giác trong thế giới thực rất khác nhau và một số người lớn có thính lực đồ trông bình thường vẫn báo cáo có vấn đề nghiêm trọng về tiếng ồn. Sự không phù hợp này đôi khi được gọi là khó khăn về thính giác chức năng hoặc tiềm ẩn.

Kiểm tra giọng nói trong tiếng ồn giải quyết khoảng cách đó bằng cách phát tài liệu lời nói, từ, câu hoặc chuỗi chữ số ngắn trên nền âm thanh cạnh tranh được kiểm soát và yêu cầu người nghe lặp lại những gì họ đã nghe. Điểm số phản ánh điều gì đó gần gũi hơn với cách một người hoạt động trong môi trường hàng ngày. Điều đáng chú ý là các xét nghiệm SIN truyền thống trước đây thường tốn thời gian, dành riêng cho từng ngôn ngữ và gắn liền với thiết bị lâm sàng. Nhóm Ferrara bắt đầu lập bản đồ những công cụ mới nào đã được xây dựng để giải quyết những giới hạn đó.

Nghiên cứu đã được thực hiện như thế nào

Nhóm đã tiến hành đánh giá phạm vi bằng cách sử dụng tiện ích mở rộng Mục báo cáo ưu tiên cho Đánh giá hệ thống và Phân tích tổng hợp cho Đánh giá phạm vi, được gọi là PRISMA-ScR. Đánh giá phạm vi là một cách có cấu trúc để lập bản đồ quy mô và hình dạng của một lĩnh vực nghiên cứu mới nổi khi có quá ít thử nghiệm chất lượng cao để thực hiện phân tích tổng hợp truyền thống. Thay vì gộp các quy mô hiệu ứng, các tác giả lập danh mục những công cụ hiện có, họ đã được thử nghiệm với ai và họ đo lường những gì.

Tìm kiếm tài liệu của họ được thực hiện trên PubMed/MEDLINE, Scopus và Embase. Họ tập trung vào các nghiên cứu được công bố trong khoảng thập kỷ qua mô tả các công cụ nói trong tiếng ồn mới và bao gồm những người tham gia trưởng thành có thính lực bình thường hoặc bị suy giảm thính lực được đo lường. Sau khi sàng lọc, chín nghiên cứu đáp ứng các tiêu chí thu nhận và được tóm tắt cạnh nhau.

Những gì các nhà nghiên cứu tìm thấy

Chín công cụ mới nổi tập trung xung quanh một số chủ đề phương pháp luận. Một số mô hình chữ số trong tiếng ồn đã được sử dụng, trong đó người nghe nghe thấy các chuỗi số ngắn được nói trên nền tiếng ồn. Các chữ số rất hữu ích vì chúng ngắn, quen thuộc trên nhiều ngôn ngữ và dễ dàng được tính điểm tự động.

Các công cụ khác sử dụng chế độ trình bày hai tai hoặc hai tai, trong đó giọng nói và tiếng ồn được định tuyến khác nhau đến hai tai để phát hiện các vấn đề xử lý hai tai tinh vi hơn. Cụm thứ hai sử dụng các quy trình thích ứng được tối ưu hóa, trong đó độ khó của mỗi thử nghiệm được điều chỉnh theo thời gian thực dựa trên các câu trả lời trước đó của người nghe. Cách tiếp cận đó có thể đạt đến ngưỡng ổn định nhanh hơn so với thử nghiệm độ khó cố định truyền thống.

Cụm thứ ba chuyển sang các nền tảng thử nghiệm kỹ thuật số và tự động, bao gồm phân phối dựa trên web và dựa trên máy tính bảng. Một số công cụ được kết hợp trí tuệ nhân tạo, bao gồm học máy, tạo tài liệu kích thích chuyển văn bản thành giọng nói và nhận dạng giọng nói tự động để chấm điểm phản hồi của người nghe. Những người đánh giá lưu ý rằng các thành phần dựa trên AI có thể tăng tốc độ phát triển bài kiểm tra, giảm sự phụ thuộc vào giám định viên được đào tạo và giúp phân loại các loại mất thính lực.

Phát hiện tiêu đề từ dữ liệu là tính nhất quán. Trong tất cả chín nghiên cứu, các biện pháp SIN giúp phân biệt người nghe có thính lực bình thường với người nghe bị mất thính giác một cách đáng tin cậy và họ thu được thông tin mà chỉ phép đo thính lực đơn âm thì không. Nói cách khác, những công cụ này không chỉ sao chép thính lực đồ; họ thêm một lớp bổ sung về chức năng nghe trong thế giới thực.

Điều đó có ý nghĩa gì đối với người bị mất thính giác

Đối với một người trưởng thành được cho biết thính lực đồ của họ trông ổn nhưng vẫn gặp khó khăn trong môi trường ồn ào, công việc này rất yên tâm. Rắc rối không thể tưởng tượng được và các công cụ để đo lường nó ngày càng tốt hơn. Đối với các bác sĩ lâm sàng, xét nghiệm SIN mang lại kết quả hữu ích hơn để theo dõi theo thời gian và kết quả có thể nhạy cảm hơn với những thay đổi ban đầu so với ngưỡng âm thanh.

Bức tranh lớn hơn là quyền truy cập. Nếu màn hình thính giác có thể được phân phối qua máy tính bảng hoặc điện thoại bằng cách sử dụng mô hình chữ số trong tiếng ồn, tạo kích thích tự động và chấm điểm bằng máy học, thì bài kiểm tra có thể được chuyển ra khỏi phòng xét nghiệm và đến cơ sở chăm sóc ban đầu, cơ sở cộng đồng hoặc thậm chí tại nhà. Điều đó quan trọng vì hầu hết người trưởng thành bị mất thính lực ở Hoa Kỳ và Châu Âu không tìm kiếm sự đánh giá chính thức và khoảng cách trung bình giữa thời điểm nhận thấy vấn đề đầu tiên và hành động khắc phục vấn đề đó được đo bằng năm.

Cá nhân hóa thính giác tại nhà, dựa trên ứng dụng phù hợp với xu hướng này

Một trong những ý nghĩa thực tế của việc đánh giá phạm vi này là việc đánh giá thính lực đang chuyển từ các buồng chuyên dụng sang các thiết bị tiêu dùng. Một xu hướng song song đang diễn ra ở phía thiết bị: một số máy trợ thính không kê đơn hiện chạy bài kiểm tra thính giác trong tai của riêng chúng sau khi người dùng ghép nối thiết bị với ứng dụng điện thoại. Máy trợ thính kiểu tai nghe Panda Air là một ví dụ. Sau khi thiết bị được giao đến, người dùng sẽ ghép nối thiết bị với ứng dụng Panda, chạy bài kiểm tra thính giác theo tần số cụ thể thông qua chính máy trợ thính, sau đó ứng dụng sẽ lập trình mức tăng và phản hồi tần số của thiết bị để phù hợp với thính lực đồ của người dùng, tương tự như những gì chuyên gia thính học thực hiện khi thử nghiệm lâm sàng.

Đối với những người có thính lực đồ bình thường nhưng điểm tiếng nói trong tiếng ồn kém, kiểu cá nhân hóa tự động đó không thể thay thế cho đánh giá lâm sàng. Nhưng đối với những người trưởng thành bị mất thính lực do tuổi tác từ nhẹ đến trung bình, những người sẽ phải đợi nhiều năm trước khi đặt lịch hẹn khám thính lực, một thiết bị OTC có khả năng điều chỉnh thính lực đồ phù hợp sẽ mang lại rào cản thấp hơn nhiều cho việc thử khuếch đại. Panda Air sử dụng tính năng nén dải động rộng 16 kênh và giảm tiếng ồn thích ứng đa băng tần, đồng thời cung cấp hộp sạc nhanh 60 giờ, bảo hành 5 năm và thời hạn hoàn trả trong 45 ngày để người dùng có thể dành thời gian đánh giá lợi ích thực tế.

Một cảnh báo đáng được nhắc lại. Máy trợ thính OTC ở Hoa Kỳ chỉ được chấp thuận cho người lớn tự nhận thấy mình bị mất thính lực ở mức độ nhẹ đến trung bình. Mất thính giác nghiêm trọng hoặc sâu sắc, mất thính lực đột ngột, mất không đối xứng hoặc các vấn đề về thính giác ở trẻ em vẫn được hưởng lợi nhiều nhất từ ​​việc khám lâm sàng đầy đủ. Tìm hiểu thêm về Panda Air.

Hạn chế của nghiên cứu này

Đánh giá phạm vi theo thiết kế sẽ rộng và nông hơn là hẹp và sâu. Các tác giả đã lập bản đồ một tập hợp không đồng nhất gồm chín nghiên cứu sử dụng các tác nhân kích thích khác nhau, các phương pháp tính điểm khác nhau và các nhóm đối tượng tham gia khác nhau, khiến việc so sánh trực tiếp trở nên khó khăn. Họ không tổng hợp các kích thước hiệu ứng hoặc tuyên bố rằng bất kỳ công cụ đơn lẻ nào cũng sẵn sàng thay thế phép đo thính lực tiêu chuẩn ngày nay.

Những người đánh giá rõ ràng kêu gọi nghiên cứu thêm về tích hợp lâm sàng, hiệu chuẩn tai nghe và thiết bị được sử dụng bên ngoài gian hàng cũng như các nghiên cứu theo chiều dọc để theo dõi xem sàng lọc dựa trên SIN có thực sự thay đổi tốc độ chẩn đoán và giúp đỡ người lớn bị mất thính lực hay không. Các nguồn tài trợ và xung đột lợi ích không được gắn cờ trong bản tóm tắt.

Điều này sẽ đưa chúng ta đến đâu

Đánh giá thính giác ngày càng trở nên hữu dụng hơn, kỹ thuật số hơn và dễ mang theo hơn. Các bài kiểm tra giọng nói trong tiếng ồn, đặc biệt là mô hình chữ số trong tiếng ồn kết hợp với tính điểm thích ứng và phân tích dựa trên AI, đang nổi lên như một sự bổ sung cho thính lực đồ âm đơn hơn là một sự thay thế. Áp lực tương tự đối với khả năng tiếp cận cũng xuất hiện ở phía thiết bị, nơi việc lắp đặt trong tai, dựa trên ứng dụng đang thu hẹp một phần khoảng cách giữa người tiêu dùng và phòng khám. Bất cứ ai từng thắc mắc liệu cuộc đấu tranh thường xuyên của họ trong một căn phòng ồn ào có phải là thật hay không thì giờ đây đã có câu trả lời rõ ràng hơn: vâng, nó có thể đo lường được và các công cụ để đo lường nó đang đến.

Migliorelli A, Manuelli M, Visentin C, Bianchini C, Stomeo F, Pelucchi S, Prodi N, Ciorba A. Các công cụ nói trong tiếng ồn mới nổi để đánh giá tình trạng mất thính lực: Đánh giá phạm vi. Nghiên cứu Thính học. 2026;16(2). Lấy từ PubMed. https://doi.org/10.3390/audiolres16020057