환자 치료 중심의 새로운 청력 평가 기술의 개발

1940년대 청력 테스트의 표준화 이후, 기본적인 청력 측정을 위한 절차와 핵심 장비 기능은 거의 발전하지 않았습니다. 그러나 디지털 시대에는 변화가 임박했습니다. 휴대 전화는 역사상 가장 빠르게 확산되는 기술로 30년 만에 60억이 사용 되었습니다. 스마트 폰은 많은 의료 분야에서 디지털 건강 관리를 주도하고 있습니다. 예를 들어, 스마트 폰을 사용하여 증상의 심각도를 평가하고 파킨슨 병 환자가 증상을 경험하는 방식을 평가할 수 있습니다. 오늘날 스마트 폰의 광범위한 사용 사례를 감안할 때 전화기가 소리를 전달하도록 특별히 설계되었다는 사실은 분명히 잊을 수 있습니다. 최신 스마트 폰 또는 인터넷 액세스가 가능한 클라우드 서버에서 직접 실행되는 인공 지능 소프트웨어를 보정된 사운드 전달과 결합하여 전 세계에서 액세스 가능한 청력 평가를 촉진할 수 있습니다.

 

이동성 및 자동화의 장점

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의료 서비스 제공에 휴대 전화 사용의 주요 이점은 바로 이동성입니다. 환자가 외래 진료를 위해 소요하는 평균 시간에는 진료소까지 이동하는 데 35분, 예약을 기다리는 데 42분이 포함되며 예약 자체에는 70분이 소요됩니다. 이 예상 시간은 의료에 소요된 시간에 대한 미국인 60,000명을 대상으로 한 설문 조사를 기반으로합니다. 청력 건강 관리에는 비슷한 시간이 필요합니다. 따라서 휴대 전화를 이용한 원격 데이터 수집 및 후속 진료 전달은 환자 진료의 주요 장벽을 낮추는 유망한 기회입니다. 또한 원격 데이터 수집 기술을 사용하면 저 접촉 청력학의 필요성 및 / 또는 리소스가 적은 환경의 제약을 포함한 다른 장벽을 줄일 수 있습니다.

 

환자의 시간을 절약하는 원격 데이터 수집은 훈련된 임상의 나 기술자가 원격으로 감독 할 수 있습니다. 그러나 별도의 개발 작업은 데이터 수집 절차를 자동화하여 임상의의 시간을 절약하여 더 많은 환자를 평가하고 치료할 수 있도록하는 데 중점을 두었습니다. 특정 질문에 맞게 조정 된 알고리즘을 사용하거나 비동기 서비스의 일부로 일반적인 의사 결정을 자동화하는 것은 더 중요한 의사 결정을 위한 임상의의 노력을 보존하는 적절한 방법입니다. 이러한 자동화는 더욱 간소화 된 프로세스를 위해 원격 데이터 수집에도 적용될 수 있습니다. 자동화된 방법은 일반적으로 환자를위한 더 빠른 검사를 생성하지 않습니다. 그러나 적절하게 설계된 기계 학습 방법을 통해 임상 또는 원격 설정 에서 보다 자세한 평가를통해 전체 테스트를 더 빠르게 제공 할 수 있습니다.

 

[그림] 분산된 인간 및 일고리즘 전문지식을 통한 디지털 관리경로. 청각학, 기술, 의료

 

머신러닝, 인터넷 연결 및 새로운 데이터 수집 도구의 발전은 컴퓨터 청력학이라고 부르는 분산된 인간 및 알고리즘 전문 지식 시스템을 구축할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 분산된 전문 지식의 장점은 확장 가능한 절차를 사용하여 환자의 요구에 따라 의료 자원을 효율적으로 할당 할 수 있다는 것입니다. 진단 데이터는 원격으로 또는 의료 제공자에 의해 수집되며 전산 인프라 내에서 전문 센터의 전문가와 공유됩니다. 당면한 임상 질문이나 환자의 요구에 따라 필요한 진단 정확도 수준과 원격 데이터 스트림만으로 충분한 지 여부가 결정됩니다. 임상 의사결정 지원 시스템은 작업에서 가장 유용한 다음 단계를 안내 할 수 있으며, 소비자 등급 하드웨어는 필수 데이터를 유연하게 수집 할 수 있는 도구를 제공합니다. 그 결과 청력 건강관리 시스템은 필요한 경우 더 높은 정확도를 제공하고 허용되는 경우 더 큰 효율성을 제공하도록 구성되었습니다.

 

이러한 뚜렷한 발전이 흥미롭듯이, 이들의 시너지 잠재력은 관련 복잡성을 공동으로 관리하지 않으면 시너지 잠재력을 실현할 수 없습니다. 따라서 여러 소스의 데이터 스트림을 통합하는 성능상의 이점을 유지하면서 복잡성을 제어하는 ​​모듈식 접근 방식을 제안하고 있습니다. 환자 중심치료는 특정 개인에 대한 최적의 임상 결정을 내릴 수있는 더 나은 컨텍스트를 제공하기 위해 여러 영역에 걸친 결과를 고려하여 차별화 할 수 있습니다. 

 

환자 중심 치료에 적용

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환자중심 치료에서 환자는 자신의 웰빙과 일상적인 기능에 가장 적합한 우선 순위를 정할 수 있어야 합니다. 정보는 전문가 뿐만 아니라 환자와 그 친지들에게 맞춤화 되어야만 정보에 입각한 의사결정에 기여할 수 있습니다. 이를 위해 환자 중심 청력 관리를 장려하는 비영리 단체 인 아이다 연구소는 청력 검사 결과를 더 쉽게 이해할 수 있도록 하는 새로운 도구를 설계하기 위해 청력 전문가와 협력하고 있습니다. 환자에게 제공할 가장 적절한 시나리오를 결정하려면 임상적 판단이 필요합니다. 임상 치료 관리 수준에서 환자와 임상의는 기본 계산 방법론 (예 : 최적의 청력 측정 마스킹 절차 계산)을 적절하게 적용하거나 소프트웨어를 프로그래밍하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 

 

환자 중심 청력 치료에는 청력 상태 모니터링 및 보조 성능 확인, 보청기 또는 인공 와우 (하드웨어 수준에서 처리됨)의 기술적 무결성 및 일상적인 문제 보고가 포함됩니다. 방대한 데이터 세트 (방법론 수준에서 처리됨)를 기반으로 환자가 최적이 아닌 치료의 위험에 처했을 때 예측을 할 수 있으며, 새로운 요구 사항과 임상 상태의 불확실성 증가를 기반으로시기 적절한 중재 (환자 수준에서)를 유도 할 수 있습니다. 이 시나리오는 안정적인 성과의 경우 불필요한 방문으로 이어지는 고정된 간격으로 정기 검진을 받는 기존 절차와는 대조적입니다.

 

우리는 컴퓨터 청력학이 전 세계적으로 환자중심 청력 관리의 접근성, 정확성 및 효율성을 향상시킬 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있다고 생각합니다. 이 새로운 분야가 수행해야 하는 주요 노력은 노드 간의 종속성을 관리하는 상호 운용성 표준을 고안하는 것입니다. 이 프레임 워크 내에서 평가 및 개입에 대한 모듈식 접근 방식을 채택하면 새로운 데이터 스트림이 통합됨에 따라 환자 결과를 개선하기 위한 확장가능한 노력을 할 수 있습니다. 이러한 노력은 궁극적으로 청력 학을 넘어서는 환자중심의 이점을 제공 할 것입니다.

 

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원문출처 : The Hearing Journal -'Emerging Hearing Assessment Technologies for Patient Care'

 

 

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