预测人工耳蜗性能:超越单一生物标志物并利用人工智能
2025-01-06 13:59:12
### 预测人工耳蜗性能:综合方法人工耳蜗 (CI) 性能的预测是一项复杂的任务,需要整合多个因素来提供个性化咨询并优化患者治疗结果。华盛顿大学医学院 CI 研究的最新进展凸显了将各种生物标志物、认知功能和残余耳蜗健康纳入预测模型的重要性。#### 主要发现1. **耳蜗电图 (ECochG) 和残余耳蜗功能:**- 耳蜗电描记术已成为预测 CI 接受者在噪声中言语感知结果的重要工具。瓦利亚等人。(2022) 证明 ECochG 录音是言语表现的有力预测因素,强调了残余耳蜗健康的重要性。2. **认知功能:**- 认知因素显着影响 CI 表现。Shew 及其同事(2020)强调需要将认知功能与传统的术前变量一起考虑,以提高预测准确性。3. **频率与地点不匹配:**- 频率与位置不匹配可测量听觉神经纤维和人工耳蜗电极之间的差异,在 CI 性能中起着至关重要的作用。未来的模型将整合这一因素以进一步完善预测(Dang 等人,2024)。#### 综合模型为了开发更准确的 CI 表现预测模型,华盛顿大学的研究人员采用了多方面的方法:1. **综合数据集:**- 创建包含各种生物标志物的广泛而详细的数据集至关重要。这些数据集包括 ECochG 记录、认知评估、频率与地点不匹配数据和传统的术前变量。2. **人工智能 (AI) 和机器学习:**- 基于人工智能的方法被用来分析这些复杂的数据集,从而能够识别导致 CI 性能变化的复杂模式和关系。3. **个性化患者咨询:**- 预测模型将根据患者个人资料提供有关预期结果的定制信息,从而促进个性化咨询。4. **听觉康复建议:**- 预测模型的见解可以指导听觉康复计划的设计和推荐,确保患者在植入后获得最佳支持。5. **设备性能监控:**- 预测模型将有助于及早识别潜在的设备相关问题,例如映射问题或早期故障,从而实现及时干预和故障排除。6. **临床试验分层:**- 通过利用预测模型来识别具有特定需求和对不同治疗的反应的亚组,可以实现 CI 临床试验的增强分层。#### 未来的方向展望未来,重点仍是将更多的生物标志物和患者特异性因素整合到预测模型中。这包括:1. **患者合并症:**- 党等人。(2024) 强调了合并症对 CI 表现的影响,强调需要在未来的模型中考虑这些。2. **纵向研究:**- 长期跟踪研究对于了解各种因素如何随时间演变并影响长期结果至关重要。3. **跨学科合作:**- 耳鼻喉科医生、听力学家、神经科学家和数据科学家之间的合作将推动 CI 性能预测模型的进一步进步。#### 结论预测 CI 表现的未来在于集成先进的生物标志物、认知评估和基于人工智能的分析,以创建全面的个性化模型。这些模型有可能通过为每个接受者提供量身定制的预测和优化结果来彻底改变患者护理。### 参考- Shew M、Herzog JA、Buchman CA。人工耳蜗最适合谁?JAMA 耳鼻喉头颈外科。2020 年 7 月 1 日;146(7):603-604。- Walia A、Shew MA、Kallogjeri D 等人。耳蜗电图和认知是人工耳蜗植入者在噪声中言语感知结果的重要预测因素。科学报告,2022 年 2 月 23 日;12(1):3083。- Dang S、Kallogjeri D、Dizdar K 等人。个别患者的合并症及其对人工耳蜗性能的影响。奥托·神经托尔。2024 年 2 月 29 日。### 进一步阅读- **预测人工耳蜗性能:人口统计、听力学、手术因素和耳蜗健康的影响**- **认知功能和电极映射在人工耳蜗性能中的作用**- **人工耳蜗植入结果的听力和听觉研究**