GEHOORAPPARAAT ALS SLIMME LUISTERVINK

De geschiedenis van machine learning in de audiologie is nauw verbonden met de algemene ontwikkeling van machine learning en kunstmatige intelligentie (AI).

Vroege ontwikkelingen:

Jaren 1950-1970:

• De basis voor AI en machine learning werd gelegd met de ontwikkeling van neurale netwerken.
• Neurale netwerken zijn een essentieel onderdeel van machine learning en kunstmatige intelligentie (AI). Ze zijn geïnspireerd op de manier waarop de menselijke hersenen werken en worden gebruikt om complexe patronen in data te herkennen.
• Vroeg onderzoek richtte zich op het nabootsen van menselijke denkprocessen.

Jaren 1980-2010:

• Machine learning als discipline begon zich te ontwikkelen.
• Algoritmen werden ontwikkeld om computers in staat te stellen te leren van data zonder expliciete programmering.

Vanaf de jaren 2000:

• Doorbraken in deep learning en de toename van beschikbare data leidden tot een versnelling van AI-ontwikkelingen.
• Toepassingen van machine learning in verschillende sectoren, waaronder de medische sector, namen toe.

Toepassingen in de audiologie:

Spraakherkenning:

• Een van de eerste toepassingen van machine learning in de audiologie was de verbetering van spraakherkenning in hoortoestellen.
• Fabrikanten begonnen met het verzamelen van grote hoeveelheden spraakgegevens om algoritmen te trainen die spraak kunnen onderscheiden van achtergrondgeluid.

Geluidsclassificatie:

• Machine learning werd gebruikt om geluiden te classificeren en hoortoestellen in staat te stellen zich aan te passen aan verschillende luisteromgevingen.
• Fabrikanten verzamelden gegevens over verschillende geluidsomgevingen, zoals restaurants, concerten en vergaderingen, om algoritmen te trainen die deze omgevingen kunnen herkennen.

Personalisatie:

• Machine learning wordt gebruikt om hoortoestellen te personaliseren aan de individuele behoeften van de gebruiker.
• Fabrikanten verzamelen gegevens over het luistergedrag van gebruikers om algoritmen te trainen die de geluidsverwerking van hoortoestellen kunnen aanpassen.

Dataverzameling:

• Hoortoestelfabrikanten verzamelen data op verschillende manieren, waaronder:
• Geluidsopnamen van verschillende luisteromgevingen.
• Gegevens over het luistergedrag van gebruikers, verzameld via hoortoestellen en mobiele apps.
• Feedback van gebruikers over hun luisterervaringen.

Op de vraag "Wat denkt ChatGPT zelf over de ontwikkeling van AI in hoortoestellen" antwoordde het; 

Ik ben van mening dat de hoortoesteldrager altijd een persoonlijke voorkeur heeft die door specialisten moet worden geanalyseerd en behandeld op een professionele, verantwoorde manier. Daarom zie ik AI als een waardevolle aanvulling op de expertise van audiciens, maar niet als een vervanging. AI kan audiciens helpen om hun werk efficiënter en effectiever te doen, maar de uiteindelijke beslissing over de beste hooroplossing moet altijd in overleg met de patiënt worden genomen.