Hasta Bakımında Gelişen İşitme Değerlendirme Teknolojileri

1940'larda işitme testlerinin standardizasyonundan bu yana, temel odyometri için prosedür ve temel ekipman işlevselliği çok az gelişmiştir. Bununla birlikte, dijital çağda değişim yakındır. Cep telefonları, 30 yıl sonra 6 milyar kullanımla tarihin en hızlı yayılan teknolojisidir. Akıllı telefonlar, birçok tıbbi alanda dijital sağlık hizmetlerini yönlendiriyor. Örneğin, akıllı telefonlar, semptomların şiddetini ve Parkinson hastalığı olan hastaların semptomları nasıl deneyimlediklerini değerlendirmek için kullanılabilir. Günümüzde akıllı telefonların geniş kullanım durumları göz önüne alındığında, telefonların özellikle sesleri iletmek için tasarlandığını neredeyse unutabiliriz. Doğrudan modern akıllı telefonlarda veya internet üzerinden erişilebilen bulut sunucularında çalışan Yapay Zeka yazılımı, dünya çapında erişilebilir işitme değerlendirmelerini desteklemek için kalibre edilmiş ses dağıtımıyla birleştirilebilir.

MOBİLİTE VE OTOMASYONUN AVANTAJLARI

Sağlık hizmeti sunumunda cep telefonlarını kullanmanın önemli bir avantajı, mobilitedir. Bir hastanın ayakta tedavi için harcadığı ortalama süre, bir kliniğe seyahat etmek için 35 dakika ve randevu için 42 dakika beklemekten oluşurken, randevunun kendisi 70 dakika gerektirir. Bu tahmini süreler, tıbbi bakıma harcanan zamanla ilgili 60.000 Amerikalı arasında yapılan bir ankete dayanmaktadır. İşitme sağlığı bakımı muhtemelen benzer zaman taahhütlerini gerektirir. Bu nedenle, cep telefonlarını kullanarak uzaktan veri toplama ve bakım hizmetinin takibi, hastaların bakımının önündeki önemli bir engeli azaltmak için umut verici fırsatlardır. Ayrıca, düşük temaslı odyoloji ihtiyacı ve/veya düşük kaynaklı ortamlardaki kısıtlamalar gibi diğer engeller, uzaktan veri toplama teknolojileri ile azaltılabilir.

Bir hastanın zamanından tasarruf sağlayan uzaktan veri toplama, eğitimli bir klinisyen veya teknisyen tarafından tele-denetim edilebilir. Bununla birlikte, ayrı geliştirme çalışmaları, klinisyenlerin zaman kazanmasını sağlamak için veri toplama prosedürlerini otomatikleştirmeye odaklanmış ve böylece onları daha fazla hastayı değerlendirme ve tedavi etme yetkisine kavuşturmuştur. Belirli sorulara uyarlanmış algoritmalar kullanarak veya asenkron hizmetlerin bir parçası olarak ortak ve düşük risk taşıyan kararları otomatikleştirmek, daha önemli kararlar için klinisyenin çabalarını korumak için uygun yöntemlerdir. Bu otomasyonlar, daha ileri düzeyde kolaylaştırılmış bir süreç için uzaktan veri toplamaya da uygulanabilir. Otomatik yöntemler, hastalar için tipik olarak daha hızlı bir test oluşturmaz. Ancak, uygun şekilde tasarlanmış makine öğrenimi yöntemleri aracılığıyla, klinik veya uzak ortamlarda daha ayrıntılı değerlendirmeler ile daha hızlı genel testler sunabilirler.

Makine öğrenimi, internet bağlantısı ve yeni veri toplama araçlarındaki gelişmeler, hesaplamalı odyoloji olarak adlandırdığımız bir dağıtılmış insan ve algoritmik uzmanlık sistemi oluşturma potansiyeline sahiptir. Dağıtılmış uzmanlığın esası, sağlık hizmetleri kaynaklarının, ölçeklenebilir prosedürler kullanılarak hasta ihtiyaçlarına göre verimli bir şekilde tahsis edilebilmesidir. Teşhis verileri uzaktan veya bakım sağlayıcılar tarafından toplanır ve uzman merkezlerdeki uzmanlarla bir hesaplama altyapısı içinde paylaşılır. Eldeki klinik soru veya hastanın ihtiyacı, hangi düzeyde tanısal doğruluk gerektiğini ve tek başına uzak veri akışlarının yeterli olup olmadığını belirler. Tüketici düzeyinde donanım gerekli verileri esnek bir şekilde toplamak için araçlar sağlarken, klinik karar destek sistemleri bir çalışmadaki en faydalı sonraki adımlara rehberlik edebilir. Sonuç, gerektiğinde daha yüksek doğruluk ve izin verildiğinde daha fazla verimlilik sağlamak üzere organize edilmiş bir işitme sağlığı sistemidir.

Bu belirgin ilerlemeler heyecan verici olsa da, sinerjik potansiyelleri, ilişkili karmaşıklıklarının uyumlu yönetimi olmadan gerçekleştirilemeyecektir.

Bu nedenle, birden çok kaynaktan gelen veri akışlarını entegre etmenin performans avantajını korurken karmaşıklığı kontrol etmek için modüler bir yaklaşım öneriyoruz.

Hasta merkezli bakım, belirli bir birey için en uygun klinik kararı vermek için daha iyi bir bağlam sağlamak amacıyla birden çok alanda sonuçları göz önünde bulundurarak kendini farklılaştırabilir. Şekil 1'de her alan, üç dikey düğüm içeren bir sütun olarak gösterilmektedir: (1) klinik bakım yönetimi ("neden"), (2) hesaplamalı süreç/metodoloji ("nasıl") ve (3) esnek donanım ve yazılım ("ne"). Alan içindeki tüm düğümlerin bir disiplin içinde yeterli bakımı sağlaması gerekir, ancak optimal hasta merkezli bakım için bitişik disiplinler arası düğümlerle bağlantılara ihtiyaç vardır. Modüler bir yaklaşımın ardından, klinik yolak tamamen elden geçirilmeden yeni bir tahmin modeline yükseltilebilir.

Örneğin, çevrimiçi makine öğrenimi odyometrisi, geleneksel odyometri ile aynı uyaranları iletir ve aynı soruları ele alır, böylece işlevsellik kaybı olmadan geleneksel odyometrinin yerini alabilir. Eklediği şey, çeşitli veri toplama cihazları tarafından ele alınan yeni soruları (örneğin, dil becerileri, bilişsel işleme, görsel algı vb. hakkında) dahil etmek ve süreçte daha fazla hasta bilgisi sağlamak için ek yetenektir.

HASTA MERKEZLİ BAKIMDA UYGULAMA

Hasta merkezli bakımda, hastaya, sağlığı ve günlük işlevi için en uygun olana öncelik verme yetkisi verilmelidir.

Bilginin yalnızca profesyonellere değil, daha da önemlisi, bilinçli kararlara katkıda bulunmaları için hastalara ve yakınlarına göre uyarlanması gerekir. Bu amaçla, hasta merkezli işitme bakımını destekleyen kar amacı gütmeyen bir kuruluş olan Ida Institute, işitme testi sonuçlarının anlaşılmasını kolaylaştıran yeni araçlar tasarlamak için işitme uzmanlarıyla birlikte çalışıyor. Bir hastaya sağlanacak en uygun senaryoyu belirlemek için klinik muhakeme gereklidir. Klinik bakım yönetimi düzeyinde, hasta ve klinisyen, altta yatan hesaplama metodolojisini (örneğin, optimal odyometrik maskeleme prosedürünü hesaplama) veya yazılımı programlamayı yeterince uygulama konusunda endişelenmemelidir. Hasta merkezli işitme tedavisi, işitme cihazlarının veya koklear implantların (donanım düzeyinde işlenir) teknik bütünlüğünün yanı sıra işitme durumunun izlenmesini ve destekli performansın kontrol edilmesini ve günlük sorunların rapor edilmesini içerir. Büyük veri kümelerine (metodoloji düzeyinde işlenir) dayanarak, bir hasta yetersiz bakım riski altındayken, ortaya çıkan ihtiyaçlara ve artan klinik durum belirsizliğine dayalı olarak zamanında müdahalelere (hasta düzeyinde) yol açan tahminler yapılabilir. Bu senaryo, istikrarlı performans durumlarında gereksiz ziyaretlere yol açan, sabit aralıklarla periyodik kontroller yaptırmaya yönelik geleneksel prosedürün aksinedir.

Örneğin, odyometrinin, hastaya getirilen bir laboratuvarda veya sanal ortamlarda değerlendirilen lokalizasyon performansı, ses yüksekliği testleri, kokleada ölü bölge tespiti, işitsel sinir bütünlüğü testi dahil olmak üzere, hasta tarafından yürütülen diğer işitme testleri ile katmanlı hale geldiği düşünülebilir. İşitme testlerini tek bir tablete entegre eden bir test bataryası bu iş akışını sağlayabilir. Bildiğimiz kadarıyla, bu tür test bataryaları şu anda yalnızca araştırmacılar tarafından kullanılabilir ve klinik kullanımda henüz geçerli değildir.

Dil ve bilişsel testler de dahil olmak üzere diğer disiplinlerden testler, klinisyenlerin doğru zamanda doğru kişi için doğru tedaviyi seçmelerine yardımcı olmak için metodoloji ve donanım katmanları aracılığıyla işitme testleri ile birlikte kullanılabilir.

Bilişimsel odyolojinin, dünya çapında hasta merkezli işitme bakımının erişimini, doğruluğunu ve verimliliğini artırmak için büyük bir potansiyele sahip olduğunu düşünüyoruz. Ortaya çıkan bu disiplinin üstlenmesi gereken en büyük çaba, düğümler arasındaki bağımlılıkları yöneten birlikte çalışabilirlik standartları tasarlamaktır. Bu çerçevede değerlendirme ve müdahaleye yönelik modüler bir yaklaşımı benimsemek, yeni veri akışları dahil edildikçe hasta sonuçlarını iyileştirmek için ölçeklenebilir çabalara izin verecektir. Bu çabalar nihayetinde odyolojinin çok ötesinde hasta merkezli faydalar sağlayacaktır.

Wasmann, Jan-Willem A.; Barbour, Dennis L. MD, PhD. The Hearing Journal: March 2021 - Volume 74 - Issue 3 - p 44,45

doi: 10.1097/01.HJ.0000737596.12888.22

---

Makalenin orijinaline erişmek için aşağıdaki linke tıklayabilirsiniz: https://journals.lww.com/thehearingjournal/Fulltext/2021/03000/Emerging_Hearing_Assessment_Technologies_for.12.aspx