24年にわたる開発: フォナックにおけるAIの進化【オーディオロジーブログ】

人工知能（以下、AI）は、補聴器の機能強化からワークフローの最適化まで、聴覚業界を変革しようとしています。フォナックが 20 年以上にわたってユーザーエクスペリエンスを向上させるために機械学習をどのように活用してきたか、そして将来どのような大きな可能性が期待できるかを学びましょう。

過去 10 年にわたり、AIはヘルスケアを含む業界全体で革新的なテクノロジーとして台頭してきました。聴覚テクノロジーの世界では、機械学習およびディープラーニングのアルゴリズムによる AI の統合により、補聴器の性能を向上させ、ユーザーエクスペリエンスを向上させる刺激的で新しい可能性をもたらします。

AI とは、視覚認識、音声認識、意思決定など、通常は人間の知能を必要とするタスクを実行できるコンピューターシステムを指します。膨大なデータセットで AI モデルをトレーニングすることで、人間の脳の複雑な計算能力の一部を再現する方法を学習できます。

フォナックの聴覚ソリューションにおける AI の使用例は 2000 年まで遡ります。聴覚医療業界は、他の分野に比べて AI を導入するのが比較的遅かったのですが、私たちは今、転換点に立っています。ビッグデータ、ディープラーニングなどの高度な機械学習技術、より強力な AI ハードウェアへのアクセスにより、よりスマートで直感的な聴覚ソリューションを開発できる大きな可能性が秘められています。

聴覚医療における AI の可能性には、これらが含まれます。

● 人間の聴覚の非常に微妙で個人的なプロセスのよりよい理解

● 現実世界の環境に適応して応答する、より自然なサウンド処理の生成

● 個々の聴力のニーズに合わせてカスタマイズされたデバイス設定の有効化

● 装用者に自動的に適応することによる、手動調整の必要性低下

● 患者と聴覚専門家双方におけるワークフローの合理化および最適化

● 新しい音声およびノイズ処理戦略の開発により、聞き取りにくい状況でもさらに理解を深める

人間の専門知識を強化できる AI の慎重な統合により、聴覚医療を大きく変える可能性があります。これにより、補聴器がよりシームレスに機能し、装用者の生活にフィットし、より良い音のためにあまり意識的な努力を必要としないエキサイティングな未来が生まれるのです。

補聴器におけるAI

AI と機械学習を聴覚テクノロジーに組み入れる主な目標の1つは、自然な聴覚プロセスの再現に近づくことです。人間の耳と脳が連携して音を解釈する方法は、非常に複雑かつ微妙です。現実世界の膨大な音声データに基づいて AI アルゴリズムをトレーニングすることで、さまざまな環境により自然に適応する、より合理的な音声処理を開発できます。

フォナックの AIの 活用

フォナックは 20 年以上にわたり、自社の補聴器技術に機械学習を活用してきました (図 1 を参照)。AI の最新かつ最も先進的なアプリケーションのひとつが オートセンス OS 機能です。これは、さまざまな環境を示すために細かくタグ付けされた何千もの実世界の録音を使って訓練された、機械学習モデルを使用して動作します。

機械学習モデルでは、これらの録音を分析して、レストラン、会話、音楽などの環境を特徴付ける音声パターンを特定します。そして、これらのさまざまな音環境を識別するための内部分類システムを構築します。オートセンス OS はフォナック補聴器上で動作し、実際に入ってくる音の特性を学習した分類システムと比較することにより、装用者の環境を分類します。これにより、補聴器は現在の音環境を正確に認識し、その状況に最適な設定を自動的に適用することができます。

オートセンス OS の実際の利点

オートセンス OS はフォナック独自のオペレーティング システムであり、機械学習 (図 2 を参照) を利用して装用者の音環境を分類し、その状況に最適な設定を自動的に適用します。しかし、これらの最適化された設定は、現実世界の状況において補聴器ユーザーにとって実際に何を意味するのでしょうか?

複数の独立した研究により、オートセンス OS は、基本的な自動補聴器プログラムと比較して、音声理解、音質、聴取努力の軽減、全体的なリスニングの満足度において大きな利点があることが実証されています^1-4。

AI と機械学習を活用して装用者の音環境を動的に分類することにより、オートセンス OS は現実世界の補聴器の利点と顧客満足度の重要な領域を向上させることが臨床的に証明されています¹。装用者の状況に応じて自動的に調整する機能により、手動でプログラムを切り替える必要がなくなり、さまざまな音風景にわたって最適化された聞こえが提供されます。図 2 は、オートセンスが環境音をリアルタイムで分類し、補聴器の設定を自動的に調整する方法の例を示しています。

図2: オートセンスOSでの機械学習の例

補聴器における将来の AI 統合

今後 5 ～ 10 年で、AI と機械学習により、補聴器の新しいレベルのパーソナライゼーションと状況認識が可能になり、装用者による手動調整が少なくなると予想されます。より多くの実世界のトレーニングデータをアルゴリズムに入力し、ディープ ラーニングなどの新しい技術を活用し続けると、AI システムはさらに合理的になります。

最終目標は、人間の聴覚システムと同じように、装用者や環境に自然かつ独自で自動的に適応する聴覚ソリューションを作成することです。補聴器は、手動による微調整や設定調整を繰り返し行う必要がなく、ユーザーの好みや習慣に基づいて継続的に最適化されます。

ディープラーニングベースの聴覚インテリジェンスを聴覚デバイスに組み込むことで、装用者がどこにいるのか、何をしているのか（混雑したレストランでの会話など）を直感的に感知し、その状況に最適な音設定をシームレスに適用できます。これにより、これまで手動でプログラムを切り替えたり、音量や方向の焦点を調整したりする必要があったユーザーの認知負担が大幅に軽減される可能性があります。

AI は、テクノロジーによる自然な聴覚プロセスの再現に有意義に近づけます。今後 10 年以内に、AI によって補聴器が、常に調整が必要な静的なデバイスから、どのような環境でも装用者の聴覚体験を豊かにするために自動的に適応するインテリジェントな仲間へと大きく変化することを予見しています。

フォナック補聴器のその他のAI機能

フォナックは、ユーザーに最適な聴覚体験を提供するために、補聴器の現在の機能に AI と機械学習を活用しています。

聴覚医療においてAIが可能にすること

AI と機械学習は、フォナックの聴覚ソリューションに統合することに主眼を置いていますが、この技術を聴覚ケアの専門家のワークフローの最適化と強化に応用することに大きな可能性を感じています。

人間の知性を補強することができる AI を思慮深く統合することで、私たちは、ユーザーに適応し、長期にわたって可能な限り最良の聴こえの結果をもたらす、よりパーソナライズされた聴覚ソリューションを生み出すことを目指しています。フォナックは、聴覚専門家の仕事に取って代わるのではなく、聴覚専門家の仕事をサポートし、向上させる要因としてテクノロジーを使用することに取り組んでいます。聴覚専門家は、効果的なコミュニケーション、カウンセリング、複雑な聴覚問題への対処に必要な人間味と専門知識を持っています。

騒音低減、音声強調、個別化補聴器、フィッティングワークフローの効率化、予知保全のための高度なアルゴリズムを活用することで、AI はケアの質を向上させ、聴覚ケアにおける全体的なユーザーエクスペリエンスを高める可能性を秘めています。

この記事は、2024年4月20日にPhonak Audiology Blogに掲載された記事を翻訳したものです。

参考文献

1. Appleton-Huber, J. (2020). AutoSense OS™ 4.0 – significantly less listening effort and preferred for speech intelligibility. Phonak Field Study News, retrieved from www.phonak.com/evidence.

2. Schulte, M.  Vormann, M., Heeren, J., Latzel, M. & Appleton-Huber, J. (2019). AutoSense OS – Superior speech intelligibility and less listening effort in complex listening situations, Phonak Field Study News, retrieved from www.phonak.com/evidence.

3. Latzel, M., Lesimple, C., & Woodward, J. (2023). Speech Enhancer reduces listening effort and increases intelligibility for speech from a distance. Phonak Field Study News, retrieved from www.phonak.com/evidence.

4. Appleton-Huber, J. (2020). Motion-based beamformer steering leads to better speech understanding and overall listening experience. Phonak Field Study News, retrieved from www.phonak.com/evidence.

著者：Angela Pelosi（フォナック本社カスタマーサクセス＆オーディオロジー シニアディレクター）

ソノヴァでの19年を超えるキャリアの中で、聴覚学、営業、マーケティング、そして最近では小児および高度重度難聴のチームなど、さまざまなチームを率いてきました。最新の職務であるカスタマーサクセスおよびグローバルオーディオシニアディレクターとして、オーディオロジー トレーニングの卓越性、ソートリーダーシップ、ビジネスサポート イニシアチブを通じて、聴覚専門家にさらなる価値を提供することに尽力しています。