전반적인 청각 관리 관점 : 새로운 기술과 모든 사람들의 포괄적 이점 - 2부

전체적인 관점에서 청각 기술 이해하기

인공지능(AI)을 활용한 새로운 접근 방식은 청력 연구와 청력 관리를 점점 더 구체화하고 있습니다. 듣기 상황을 자동으로 분류하고 설정을 조정하는 것 외에도, AI는 음성 이해를 향상시키는 데에도 사용될 수 있습니다. 최근 방법들은 음성과 같은 중요한 소리와 배경 소음을 분리할 수 있습니다. 대량의 음성 데이터로 훈련된 이 알고리즘은 복잡한 청취 환경(예: 여러 명의 화자)도 처리할 수 있습니다. 이 음성 향상 접근 방식은 전통적인 방향성 마이크 기술에 비해 신호 대 잡음비를 크게 향상시킬 수 있습니다. 연구에 따르면 배경 소음에서 목표 음성 신호를 직접 추출하는 대형 심층 신경망(DNN)을 사용할 때 특히 효과적인 것으로 나타났습니다.

 

Phonak의 새로운 Audeo Infinio Ultra Sphere(이하 Sphere) 기술에 통합된 특정 DNN은 여러 미오 매개변수와 10개 이상의 숨겨진 네트워크 계층을 갖춘 강력하고 다소 큰 DNN입니다. 간접적으로 조향 또는 후처리 노이즈 감소 솔루션뿐만 아니라 DNN을 통해 음성 신호를 직접 추출합니다. 이른바 U-net 구조는 음성 향상 작업에 특히 효과적인 것으로 나타났습니다. 주로 음성의 스펙트럼 내용을 나타내는 합성곱 층과 음성 소리의 시간 정보를 주로 나타내는 반복 층으로 구성됩니다. DNN의 크기와 아키텍처는 솔루션의 성능을 결정하는 중요한 요소입니다.

청각 기술은 종종 음질의 기술적 지표 또는 예측된 음성 이해와 소음 성능에서 음성의 기본 임상 테스트를 사용하여 평가됩니다. 이러한 조치는 이상적인 조건에서 제품 성능에 대한 귀중한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 측정된 효과는 실제 상황에서 새로운 기술의 가능성을 나타냅니다. 그러나 이러한 조건은 종종 새로운 기술의 최대 이점을 보여주기 위해 설계되기 때문에 실제 청취에서 달성할 수 있는 효과에 비해 효과 크기가 과장될 가능성이 높습니다. 또한 이러한 접근 방식은 현대적인 이점(동적 환경에 적용될 때 소음을 줄이기 위한 DNN 기반 접근 방식)을 완전히 포착하지 못할 수도 있습니다,

최신 기술을 활용한 임상 연구는 멀티토커, 역동적인 대화, 청취 관련 피로, 인지 능력, 그리고 사회적 삶의 질을 측정하는 것을 목표로 합니다.  이러한 결과를 음성 이해와 음질에 대한 보다 근본적인 측정과 함께 포함시키면 소음 관리에 대한 새로운 접근 방식의 효과뿐만 아니라 효과도 이해할 수 있습니다. 이 기사에서는 Sphere의 이점, 특히 DNN 기반 직접 음성 추출 시스템인 Sphere Speech Clarity에 대한 증거를 제시하고 전체적인 관점에서 해석할 것입니다. 

 

멀티토커 및 다이내믹 대화 개선

많은 사교 행사에는 시끄러운 장소에서 여러 참가자들과의 대화가 포함됩니다. 예를 들어, 바쁜 식당에서 가족이나 친구들이 모이는 일반적인 모임을 생각해 보세요. 이러한 대화에서는 대화하는 사람이 자주 그리고 예측할 수 없게 변할 수 있습니다. 때때로 턴테이크가 고장 나서 여러 사람이 동시에 말하기도 합니다. 

 

이러한 환경에서 환자를 지원하는 Sphere의 능력은 전 세계 수많은 임상 연구에서 평가되었습니다. 실제로 Sphere는 21개의 완료된 연구를 지원하며, 다른 연구들은 여전히 진행 중입니다(전체 개요는 phonak.com/evidence 참조).

 

청취 관련 피로 감소

복잡한 사회적 상황에 참여하는 것은 단순히 주변 사람들의 말을 이해하는 것만이 아닙니다. 마찬가지로 중요한 것은 이러한 사회적 상호작용 동안 에너지를 유지하는 능력입니다. 이전 연구에 따르면 청력 손실 치료는 몇 년에 걸쳐 피로에 대한 인식을 줄일 수 있지만, 보청기가 어려운 단기 청취 상황에서 경험하는 피로에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지도 관심사입니다.

 

삶의 질 향상

역동적인 사회적 상황에서 대화를 촉진하고 경청 관련 피로를 줄이면 사회적 만족도와 삶의 질을 전반적으로 향상시키는 데 기여할 수 있습니다. 청력 손실이 있는 사람과 관련된 전체적인 건강 차원에 대한 새로운 기술의 증거가 증가하고 있으며, 청력 관리의 미래는 현실 세계의 이익을 더욱 촉진할 것입니다. AI 기반 기술이 이미 청력 관리의 필수적인 부분으로 간주되며 앞으로도 그 미래를 형성할 것임을 보여줄 수 있습니다. 지속적인 발전은 청력 성능을 향상시키면서 환자 여정을 더욱 간소화할 것으로 기대됩니다.

 

청각 치료 분야에서 인공지능의 미래

청각 기술은 지난 10년 동안 크게 발전했습니다. 청각 기기에 통합된 더 큰 DNN을 특징으로 하는 혁신의 다음 단계는 더욱 큰 영향을 미칠 잠재력을 가지고 있습니다. 최근 증거에 따르면, 대규모 DNN이 전통적인 빔포밍 접근 방식이 달성하는 것 이상으로 음성 이해를 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 상황별 및 자극별 심층 신경망(DNN)을 통해 음성 향상을 한 단계 더 발전시켜 청력 손실이 있는 사람들에게 가장 큰 도전 과제 중 하나인 시끄러운 환경에서의 음성 이해를 더욱 향상시킬 수 있습니다.

DNN은 또한 게인 모델과 함께 작동하여 더 정밀하고 개별화된 장치 설정을 가능하게 함으로써 가청성을 향상시킬 수 있습니다. 바람 소음 감소나 피드백 관리와 같은 목표 기능에 DNN을 적용하면 처리된 소리의 자연스러움을 더욱 향상시킬 수 있습니다. AI 모델은 이미 디자인 최적화에 사용되고 있으며, 이 분야의 향후 발전은 피팅 정확도와 착용감을 향상시킬 가능성이 높습니다.

 

AI가 환자 경험을 향상시킬 수 있는 또 다른 중요한 분야는 청각 치료 과정에 통합되는 것입니다. AI 에이전트는 행정 업무를 줄이고 피팅 소프트웨어(예: 음향 결합 또는 자동화된 적응)에서 예측 피팅을 지원함으로써 청각 치료 전문가를 지원할 수 있습니다. 그들은 상담과 같은 소프트 스킬 개발을 지원할 수도 있습니다.

환자를 위해 AI 에이전트는 동기 부여, 정보 제공, 상담, 미세 조정, 문제 해결 및 전반적인 지속적인 참여를 통해 청력 관리 여정을 간소화하고 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 여기서 잠재력은 상당하며, 더 많은 사람들이 청력 관리에 참여할 수 있는 새로운 방법을 제공하고 여정 중 중도 탈락률을 줄일 수 있습니다.

 

요약 및 결론

좋은 청력을 유지하는 것은 평생에 걸쳐 필수적이며 건강한 노화를 위한 중요한 요소입니다. 기기 성능을 일상 생활에서의 의사소통, 인지 능력, 심리사회적 안녕, 다양한 환경에서의 사용자 경험 등 청력 손실이 있는 사람들에게 중요한 결과와 통합하는 것이 필수적입니다. 증거를 환자 중심의 치료와 일치시킴으로써 고급 기기 기능이 청각뿐만 아니라 전반적인 웰빙에 어떻게 영향을 미칠 수 있는지 입증할 수 있습니다. 미래의 청각 치료 접근 방식이 AI 기술에 의해 지원됨에 따라, 청각 기술의 성능뿐만 아니라 환자 여정을 향상시킬 수 있는 유망한 기회들이 있습니다. 하지만 많은 기술 발전에도 불구하고 청각 치료에 대한 전체적인 접근 방식을 위해 환자와 가족의 니즈를 중심에 두는 것은 여전히 중요합니다.

 

* 출처 : The Hearing Review

 

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