基于人工神经网络与条件结构的移动应用在听力损失类型及程度判定中的对比研究

本研究针对全球超4.3亿听力损失患者的临床需求，开发了结合人工神经网络(ANN)算法和条件结构的移动应用程序，通过分析1000例纯音气导/骨导测试数据，实现了听力损失类型判定准确率94.5%、程度判定准确率95%的突破性成果，为基层医疗提供高效筛查工具。

　　

全球每6人中就有1人受听力障碍困扰，世界卫生组织(WHO)预测到2050年将有25亿人面临听力问题。然而传统听力筛查存在设备昂贵、专业人员不足等瓶颈，尤其在发展中国家，高达80%的听损患者未能获得及时诊断。面对这一重大公共卫生挑战，伊斯坦布尔艾登大学健康科学学院的研究团队创新性地将人工智能技术引入听力学领域，开发出双轨并行的计算机辅助诊断系统，相关成果发表于《The Egyptian Journal of Otolaryngology》。

研究团队采用交叉验证设计，首先构建包含1000例纯音测听(PTA)数据的数据集，其中800例用于训练，200例用于验证。关键技术包括：1) 基于Python Spyder平台的ANN算法建模，采用Pandas和sklearn库处理特征数据；2) 使用Java条件结构开发移动应用，通过Apache POI库实现Excel数据交互；3) 采用WHO推荐的Goodman分类标准进行数据标注。

方法学对比
人工神经网络系统通过多维度阈值分析实现模式识别，而条件结构系统则依据500/1000/2000/4000 Hz特征频率的预设逻辑链进行判断。两种系统均接受专业听力师标注的金标准验证。

结果展示
类型判定性能
ANN系统对传导性听损达到100%准确率，混合型94%，感音神经性93.1%；条件结构系统在传导性(94.3%)和混合型(97.6%)表现更优，但对感音神经性(91.1%)略逊。

程度分级表现
条件结构系统实现全频段100%准确率，显著优于ANN在轻度(88.6%)和重度(83.3%)听损的判定表现。

创新价值
该研究首次系统比较了机器学习与传统编程在听力学诊断中的效能差异：

1. 证实条件结构在规则明确的程度分级中更具优势，而ANN在复杂类型鉴别方面潜力显著
2. 移动应用方案突破专业设备限制，96.4%的总体准确率满足基层筛查需求
3. 为WHO"全民听力健康"计划提供了可推广的技术范式

Ahmet Yasin Disci团队的研究成果标志着听力学诊断进入智能化新阶段。特别是将临床经验转化为条件结构的标准化判断流程，使得没有专业背景的社区医生也能完成可靠筛查。未来通过融合两种技术优势，有望开发出更精准的二代筛查系统，对实现早诊早治的全球听力健康目标具有重要实践意义。