Skip to main content
Hørespecialist i konsultationslokale

Høreapparater og AI

Phonak udvikler høreløsninger, der leverer livsforandrende fordele for personer med hørenedsættelse. Vi er dedikerede til at fremme lydkvalitet og taleforståelse i vores høreapparater gennem kontinuerlig teknologisk innovation.

Siden 2000 har vi benyttet kunstig intelligens i form af AI baseret maskinlæring i vores høreapparater og -løsninger.

Med den kontinuerlige udvikling af AI teknologien kan audiologiområdet forvente ​​endnu flere innovative applikationer, som vil gavne både hørespecialister og klienter.

Vil du dykke dybere? Læs med nedenfor for at lære mere om brugen af ​​kunstig intelligens i sundhedsvæsenet, høreplejen, høreapparater mm.

Jump to:
Smilende kvindelig læge gestikulerer og forklarer patient i medicinsk praksis

De seneste AI fremskridt forvandler høreplejen

Traditionelt har høreapparater tilbudt statiske indstillinger, men maskinlæring har ændret spillet i retning af en mere dynamisk, personlig og bevidst lytteoplevelse. Selvom potentialet for kunstig intelligens inden for audiologi er ubestrideligt, kan hørespecialister forståeligt nok være forsigtige og have spørgsmål, efterhånden som denne teknologi udvikler sig:

  • Hvad er fremtiden for kunstig intelligens inden for høreapparater og hørepleje?
  • Hvordan kan jeg lære mere om AI i høreapparater?
  • Skal jeg overveje AI funktioner, når jeg vælger høreapparater?

At adressere disse spørgsmål er afgørende for at AI integreres ansvarligt og effektivt med det audiologiske område.

 

Videoer

Interesseret i at lære mere om fremtidens høreteknologi? Med en forpligtelse til at skubbe grænserne for høreteknologi, udvikler Phonak næste generation af høreapparatfunktioner, der giver endnu mere personlige og fordybende lytteoplevelser. Udforsk hvordan vi former fremtidens hørepleje:

SONOVA Expert Videos - Video1 Full Clean VIVEN

Handler fremtiden inden for høreløsninger alene om AI?

4 min

Handler fremtiden inden for høreløsninger alene om AI?
4 min
SONOVA Interviews 2024 - Video2 SubsEn VIVEN

At forme fremtiden inden for høreapparatteknologi

5 min

At forme fremtiden inden for høreapparatteknologi
5 min

Udnyttelse af AI til at forbedre klientoplevelsen

Med 24 års erfaring i AI baseret maskinlæring hjælper Phonak dine klienter med at høre bedst muligt. AutoSense™ OS 5.0, tilgængelig i Phonak Lumity høreapparaterne, er et eksempel på AI baseret maskinlæring, der giver fordele for dine klienter:

  • AutoSense 5.0 orkestrerer SmartSpeech™ Technology for forbedret taleforståelse - i ro, i støj, på afstand og på farten.1-5

  • AutoSenseOS™ 5.0 udnytter styrken ved maskinlæring til præcist at identificere og tilpasse til din klients lydmiljøer – automatisk, når de har brug for det, og personliggjort, hvor og hvornår de vil have det.6

AutoSense™ OS 5.0

Vores automatiske operativsystem er blevet trænet med kunstig intelligens, baseret på maskinlæring (machine learning, for præcist at identificere et lydmiljø.

Oplev teknologien
Worldof Hearing Products

Blog posts

Adults talking

AutoSense OS™: Løser 3 meget relevante udfordringer

Da brugere bevæger sig gennem forskellige lyttemiljøer i løbet af dagen, er det vigtigt at have et automatisk styresystem, der kan tilpasse sig. Lær mere om, hvordan AutoSense OS automatisk justerer funktionerne i Phonak høreapparater for forbedret taleforståelse og komfort.

Læs hele artiklen
Couple in a restaurant

Sådan overvinder Audéo Lumity følelsen af at "høre i mørket"

Hørenedsættelse kan nogle gange få folk til at føle, at de forsøger at høre samtaler i mørke. David Crowhen fremhæver funktionerne i Phonak Audéo Lumity, der forbedrer taleforståelsen.

Læs hele artiklen
Generic Office

24 år undervejs: Udvikling af AI i Phonaks høreløsninger

Kunstig intelligens kommer til at transformere høreindustrien, fra forbedring af høreapparatets funktioner til at optimerede arbejdsprocesser.

Læs hele artiklen

Kunstig intelligens i høreplejen

AI finder gradvist sin plads i hørebehandlingen, tilbyder værdifulde værktøjer til audiologer og forbedrer potentielt klientresultater. Trods løbende udfordringer, udvikler AI sig fra at være et populært buzzword til et nyttigt værktøj for dig og dine klienter.

Personlig forstærkning

AI hjælper med at tilpasse høreapparater til individuelle behov. AI kan også analysere unikke klientbehov, præferencer og lyttemiljøer for at finjustere høreapparater i realtid og optimere lytteoplevelsen. Phonak AutoSense™ OS er et glimrende eksempel på, hvordan AI baseret maskinlæring forbedrer taleforståelse og reducerer lytteanstrengelser.

Lær mere
Audiologist at work
Tidligere detektion

AI algoritmer analyserer otoskopiske billeder, audiogrammer og endda genetiske data for at identificere hørenedsættelse tidligere og med større præcision. Forestil dig at AI vil kunne opdage tidlige tegn på presbycusis eller Menières sygdom, og dermed mulighed for hurtig indgriben.

Kvindelig klient hos hørespecialist
Høresundhed

AI drevne apps giver klienter mulighed for at tage en mere aktiv rolle i styringen af ​​deres høresundhed, som komplementerer professionel audiologisk pleje. For eksempel kan en AI drevet tinnitus app lære unikke tinnitusmønstre og skabe personlige lydterapier for at maskere den hylende fornemmelse. Det kan også gøres muligt at inkorporere kognitiv adfærdsterapi (CBT) teknikker til at hjælpe med at håndtere stress og angst forbundet med tinnitus, hvilket i sidste ende forbedrer det generelle velvære.

Par der motionerer ved bjergsø

Ofte stillede spørgsmål om kunstig intelligens

Hvad er AI, og hvordan virker det i høreapparater? Denne sektion har til formål at give information om AI baserede høreløsninger.

Kunstig intelligens og høreapparater

Ofte stillede spørgsmål

Kunstig intelligens er defineret som maskiners evne til at efterligne menneskelig adfærd. I samtale bruges AI (kunstig intelligens) og maskinlæring (machine learning) i flæng.7

Machine learning er en delmængde af kunstig intelligens, hvor et system lærer automatisk og forbedrer dets ydeevne gennem analyse af leverede data.7

Phonak høreapparater har brugt kunstig intelligens teknologi i 24 år. I mange år er AI teknologien i form af maskinlæring (Machine Learning / ML) blevet brugt i høreapparater til at udføre 2 opgaver: 1) klassificering af lydmiljøer og 2) anvendelse af parametre til lydbehandling.

Phonaks seneste implementering er brugen af maskinlæring til at træne vores høreapparatoperativsystem AutoSense OS. Denne teknologi blev udviklet og trænet ved hjælp af tusindvis af lydoptagelser fra den virkelige verden. Resultatet er en virkelig personlig høreoplevelse.

En avanceret undergruppe af maskinlæring, der anvender indviklede algoritmer, såsom dybe neurale netværk (DNN), til at efterligne den menneskelige hjerne tæt, hvilket gør det muligt for systemet at lære og reagere på information med øget kompleksitet og præcision.⁷

Deep Learning gennem et dybt neuralt netværk er den mest kraftfulde maskinlæringsalgoritme.⁷

Phonak anerkender kunstig intelligens som en væsentlig katalysator for innovation inden for visse aspekter af høreapparatteknologi. AI/Deep learning er dog ikke nyt, det har eksisteret siden 1990'erne, men har været begrænset på grund af de utrolige mængder processorkraft, der kræves for at fungere.

Mens Phonak omfavner spændingen omkring AI teknologi, er Phonak fast i troen på, at gennemsigtighed er nøglen. Det er vigtigt åbent at anerkende de nuværende begrænsninger af AI og undgå at komme med overdrevne påstande spækket med buzzwords blot for popularitetens skyld.

Vi anerkender også vigtigheden af andre teknologiske fremskridt for at imødekomme behovene hos sundhedspersonale og deres klienter. Vi sigter mod at forbedre deres høreoplevelse i virkelige situationer, især i udfordrende miljøer med baggrundsstøj.

Inden for høreapparater mener Phonak, at integrationen af kunstig intelligens (AI) og dens undergrupper, såsom maskinlæring (ML) og dybe neurale netværk (DNN), rummer et enormt potentiale. Når man forstår virkningen af AI og DNN, er det vigtigt at bemærke, at størrelsen har betydning. En 'lille DNN' vil ikke nødvendigvis opnå bedre klientresultater end klassisk maskinlæring (machine learning / ML).

Vores mål er at levere praktiske og effektive løsninger, der virkelig gavner vores brugere, uanset hvilken teknologi der anvendes.

Hos Phonak anerkender vi den afgørende rolle, som hørespecialister spiller for at opnå de bedste klientresultater. Mens AI teknologi fortsætter med at udvikle sig, er det vigtigt at understrege betydningen af den kombinerede indsats fra innovation og dygtige hørespecialister. Integrationen af avanceret teknologi med ekspertpleje og vejledning sikrer optimal udnyttelse af AI kapaciteter i høreapparater, hvilket i sidste ende kommer klienten til gode.

Du vil måske også kunne lide

References

1. Appleton, J. (2020). AutoSense OS 4.0 - significantly less listening effort and preferred for speech intelligibility. Phonak Field Study News. https://www.phonak.com/evidence 
2. Latzel, M., & Hobi, S. (2022). ActiveVent™ Receiver provides benefit of open and closed acoustics for better speech understanding in noise and naturalness of own voice perception. Phonak Field Study News. https://www.phonak.com/evidence. 
3. Thibodeau L. M. (2020) Benefits in Speech Recognition in Noise with Remote Wireless Microphones in Group Settings. Journal of the American Academy of Audiology, 31(6), 404–411. 
4. Latzel, M., Lesimple, C., & Woodward, J. (2022). New implementation of directional beamforming configurations show improved speech understanding and reduced listening effort. Phonak Field Study News. https://www.phonak.com/evidence 
5. Latzel, M., Lesimple, C., & Woodward, J. (2023). Speech Enhancer significantly reduces listening 

effort and increases intelligibility for speech from a distance. Phonak Field Study News. https://www.phonak.com/evidence

6. RIC: 
Usability PDL-14751 
PDL-18247 (Func. Behavior) 
PDL-18770 (Hear. Perf.) 
BTE: 
Usability PDL-14720 
Hearing Performance verification report: PDL-18771 
Functional verification report: PDL-18246

7. https://nix-united.com/blog/artificial-intelligence-vs-machine-learning-vs-deep-learning-explaining-the-difference/