Il futuro, anche in ambito audiologico, è l’apprendimento automatico: i consigli

Basta personalizzare l'ascolto, con gli apparecchi Evoke. © Widex

Applicazioni concrete per gli audioprotesisti vengono fornite in questo articolo scientifico dall’audiologo Oliver Townend, dall’architetto Jens Brehm Nielsen e dall’esperto Jesper Ramsgaard di Widex.

Stiamo entrando a pieno titolo nell'era dell’apprendimento automatico, caratterizzato da attività dai confini ben definiti, con sistemi di autoapprendimento capaci di eseguire ricerche sui dati e di imparare da essi. Questa funzione sta prendendo piede in molti ambiti – nella sicurezza dei dati, nel trading finanziario, nel rilevamento delle frodi, nell’elaborazione del linguaggio, in ambito sanitario – e sono in previsione molti altri utilizzi ed applicazioni. Sebbene esista il potenziale per rivoluzionare il settore audiologico, va chiarito fin da subito che i professionisti dell'udito continueranno a svolgere un ruolo essenziale e non potranno mai diventare superflui, in quanto qualsiasi approccio all’apprendimento automatico avviene in funzione della vita reale e dei dati generati dalle attività umane.

La rivoluzione digitale negli anni 1980 e 1990 ha dato vita agli apparecchi acustici digitali moderni come li conosciamo oggi. La digitalizzazione in ambito produttivo è diventata lo standard per produrre apparecchi dalle capacità straordinarie. L’elaborazione moderna del segnale digitale ha permesso la riduzione del rumore e l’implementazione di funzioni quali il beamforming, ovvero le tecniche di elaborazione utilizzate per la trasmissione o la ricezione di segnali direzionali, l’eliminazione del feedback, il miglioramento del parlato, eccetera, che sono ora uno standard acquisito per qualsiasi dispositivo.

Tutte queste nuove funzionalità presentano, ovviamente, diverse complessità. Gli apparecchi acustici moderni sono diventati talmente complessi che soddisfare le esigenze individuali del paziente può essere piuttosto impegnativo. Eppure questo è proprio l’obiettivo di fitting che ciascun audioprotesista si pone. Del resto questo è il suo mestiere ed è qui che esprime al meglio le proprie competenze.

Le soluzioni per l’apprendimento automatico in ambito audiologico consentono oggi di raccogliere ed analizzare i dati per apprendere dall’esperienza diretta dei pazienti, in modo da aiutare sia loro che gli audioprotesisti a raggiungere risultati sempre migliori. Questa funzione, potenzialmente, è in grado di fornire soluzioni adeguate al fitting audioprotesico che si rivelano in particolare utili nelle situazioni in cui l’audioprotesista non è presente per offrire aiuto.

In questo articolo chiariamo le zone d’ombra dell'apprendimento automatico, ovvero quella sorta di scatola nera, ancora in parte avvolta da mistero, che ne racchiude le potenzialità. Ci proponiamo di definire e favorire la sua comprensione esplorando un sistema che si basa su di esso proprio per personalizzare gli apparecchi acustici — una struttura che si avvale di tecniche di modellazione statistica piuttosto sofisticate. Dimostriamo anche i vantaggi che tale sistema può offrire e valutiamo le possibilità di applicazione, esaminandole dal punto di vista dei pazienti, degli audioprotesisti e delle case produttrici.

Cos’è l’apprendimento automatico?

È un settore specifico delle scienze informatiche che prevede la progettazione di sistemi ed algoritmi capaci di imparare dai dati raccolti, spesso con l'obiettivo di arrivare a predire i risultati proprio grazie alla memorizzazione e alla valutazione di dati ed input non visibili, in quanto effettuati nel background. Oggi ci troviamo agli albori di questa nuova era. Possiamo parlare ancora di stadio infantile ed alcuni, in effetti, ritengono che l'intelligenza artificiale (AI), basata sull’apprendimento automatico, sarà presto pari all’intelligenza umana. Quello che alcune persone tendono a dimenticare, quando tracciano ipotesi sull’intelligenza artificiale, è che di per sé l’apprendimento automatico è guidato dai dati – che vengono generati, direttamente o indirettamente, dagli esseri umani. L’intelligenza artificiale, l’apprendimento automatico e il cosiddetto deep learning, o apprendimento profondo, sono concetti strettamente correlati.

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