환자 치료를 위한 새로운 청력평가 기술 - 일산보청기, 이편한보청기

1940년대 청력 테스트의 표준화 이후, 기본 청력측정을 위한 절차 및 핵심 장비 기능은 거의 발전하지 않았습니다. 그러나 디지털 시대에는 변화가 불가피하리라 여겨집니다. 휴대전화는 가장 빠르게 확산되는 기술로 30년만에 60억대가 사용되었습니다. 스마트폰은 많은 의료분야에서 디지털 건강관리를 주도하고 있습니다.

 

예를 들어, 스마트폰을 사용하여 증상의 심각도를 평가하고 파킨슨 병 환자들이 어떻게 증상을 경험하는지 평가하는데 사용될 수도 있습니다. 오늘날 스마트 폰의 광범위한 사용 사례를 감안할 때 전화기가 소리를 전달하도록 특별히 설계되었다는 사실은 거의 잊혀질 수 있습니다. 최신 스마트폰 또는 인터넷 엑세스가 가능한 클라우드 서버에서 직접 실행되는 인공지능 소프트웨어를 보정된 사운드 전달과 결합하여 전 세계에서 액세스 가능한 청력 평가를 촉진 할 수 있습니다.

 

 

이동성 및 자동화의 장점

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의료 서비스 제공에 휴대전화 사용의 주요 이점은 바로 이동성입니다. 환자가 외래 진료를 위해 소요하는 평균시간에는 진료소까지 이동하는 데 35분, 예약을 기다리는 데 42분 등이며, 예약 자체로는 70분이 소요됩니다. 이러한 추정 시간은 60,000명의 미국인을 대상으로 의료에 소비되는 시간에 대한 설문조사에 근거한 것입니다. 청력 건강관리에는 비슷한 시간이 필요합니다. 따라서 휴대전화를 이용한 원격 데이터 수집 및 사후관리 전달은 환자를 돌보는 주요한 장벽을 낮출수 있는 유망한 기회입니다. 또한 원격 데이터 수집 기술을 이용하면 저접촉 청각학 또는 리소스가 적은 환경의 제약 조건을 비롯한 기타 장벽을 줄일 수 있습니다.

 

환자의 시간을 절약하는 원격 데이터 수집은 훈련된 임상의나 기술자가 원격으로 감독할 수 있습니다. 그러나 별도의 개발작업은 데이터 수집 절차를 자동화하여 임상의의 시간을 절약하여 더 많은 환자를 평가하고 치료할 수 있도록하는 데 중점을 두었습니다. 특정 질문에 맞게 조정된 알고리즘을 사용하거나 비동기 서비스의 일부로 일반적인 의사 결정을 자동화하는 것은 더 중요한 의사 결정을 위한 임상의의 노력을 보존하는 적절한 방법입니다. 이러한 자동화는 더욱 간소화된 프로세스를 위해 원격 데이터 수집에도 적용될 수 있습니다. 

 

자동화된 방법은 일반적으로 환자를 위한 더 빠른 검사를 생성하지 않습니다. 그러나 적절하게 설계된 기계 학습 방법을 통해 임상 또는 원격 설정에서 보다 자세한 평가를 통해 전체 테스트를 더 빠르게 제공할 수 있습니다.

머신러닝, 인터넷 연결성 및 새로운 데이터 수집 도구의 발전은 컴퓨팅 청각학(computational audiology)이라고 하는 분산된 인간 및 알고리즘 전문지식 시스템을 구축할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다. 분산된 전문 지식의 장점은 확장 가능한 절차를 사용하여 환자의 요구에 따라 의료 자원을 효율적으로 할당할 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 지원시스템은 작업에서 가장 유용한 다음 단계를 안내 할 수 있으며, 소비자 등급 하드웨어는 필수 데이터를 유연하게 수집할 수있는 도구를 제공합니다. 그 결과 청력 건강관리 시스템은 필요한 경우 더 높은 정확도를 제공하고 허용되는 경우 더 큰 효율성을 제공하도록 구성되었습니다.

 

 

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 친척이 정보에 입각한 결정에 기여할 수 있도록 맞춤화 되어야 합니다. 이를 위해 환자 중심 청력관리를 장려하는 비영리 단체인 아이다 연구소(Ida Institute)는 청력 전문가와 협력하여 청력 검사 결과를 더 쉽게 이해할 수있는 새로운 도구를 설계하고 있습니다. 환자에게 제공할 가장 적절한 시나리오를 결정하려면 임상적 판단이 필요합니다. 

 

임상 치료관리 수준에서 환자와 임상의는 기본 계산 방법론 (예 : 최적의 청력측정 마스킹 절차 계산)을 적절하게 적용하거나 소프트웨어를 프로그래밍하는 것에 대해 걱정할 필요가 없습니다. 환자중심 청력치료에는 청력상태 모니터링 및 보조성능 확인, 보청기 또는 인공와우 (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 기반으로 시기 적절한 중재(환자 수준에서)를 유도할 수 있습니다. 이 시나리오는 안정적인 성과의 경우 불필요한 방문으로 이어지는 고정된 간격으로 정기 검진을 받는 기존 절차와는 대조적입니다.

 

우리는 컴퓨팅 청각학이 전 세계적으로 환자 중심 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 상호운용성 표준을 고안하는 것입니다. 이 프레임워크 내에서 평가 및 개입에 대한 모듈식 접근 방식을 채택하면 새로운 데이터 스트림이 통합됨에 따라 환자 결과를 개선하기 위한 확장 가능한 노력을 할 수 있습니다. 이러한 노력은 궁극적으로 청각학을 넘어서는 환자 중심의 이점을 제공할 것입니다.

 

원문출처 : The Hearing Journal

저작권 © 2021 Wolters Kluwer Health, Inc. 판권 소유

 

 

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