用AI協(xié)助兒童聽(tīng)力檢測 以深度學(xué)習姿勢識別技術(shù)提升準確性

「Nature」網(wǎng)站日前發(fā)表了一項開(kāi)創(chuàng )性的研究，該研究透過(guò)深度學(xué)習技術(shù)，來(lái)提升兒童行為聽(tīng)力測驗的可行性與精確度。

研究人員構建了一個(gè)專(zhuān)用設計的兒童姿勢檢測數據集，該數據集收錄了大量來(lái)自?xún)和袨槁?tīng)力測試的珍貴影像資料，細膩地記錄了各式典型的聽(tīng)力測試動(dòng)作。

基于此數據基礎，研究人員進(jìn)一步開(kāi)發(fā)了一個(gè)智能檢測平臺，此平臺的核心技術(shù)在于一個(gè)同步開(kāi)發(fā)的患者骨骼關(guān)鍵點(diǎn)估計模型 （POTR），該模型同樣基于優(yōu)化Transformer架構，專(zhuān)職于精準估算人體骨骼的關(guān)鍵節點(diǎn)。 透過(guò)POTR的精確骨骼點(diǎn)定位能力，DoT平臺得以對兒童在行為聽(tīng)力測試過(guò)程中的影片進(jìn)行細致的姿勢辨識，進(jìn)而實(shí)現聽(tīng)力測試流程的自動(dòng)化分析。

這項技術(shù)使醫護人員能夠實(shí)時(shí)監測和分析兒童在測試中的動(dòng)作，客觀(guān)地評估其聽(tīng)力水平。 更重要的是，研究團隊通過(guò)將特定的動(dòng)作與聽(tīng)力學(xué)的專(zhuān)業(yè)知識相結合，制定了一套基于動(dòng)作的決策規則，借此根據兒童的動(dòng)態(tài)表現來(lái)輔助判斷其聽(tīng)力狀況。

實(shí)驗結果顯示，在2.5至4歲的兒童群體中，傳統人工行為聽(tīng)力測驗的敏感性 （0.900） 相較于人工智能行為聽(tīng)力測驗 （0.929） 略遜一籌，但在特異性 （0.824） 和曲線(xiàn)下面積 （AUC） （0.901） 方面則表現更優(yōu)。 而在4至6歲的兒童群體中，人工行為聽(tīng)力測驗的敏感性 （0.943）、特異性 （0.947） 和 AUC （0.924） 均優(yōu)于人工智能行為聽(tīng)力測驗。

研究團隊的下一步計劃將聚焦于探索人工智能行為聽(tīng)力測驗在更年幼（2.5歲以下）的嬰幼兒中的準確性，以期進(jìn)一步拓展這項科技在兒童聽(tīng)力健康領(lǐng)域的應用價(jià)值。