智能决策支持系统在个性化助听器选配中的创新应用研究

本研究针对助听器个性化选配难题，来自XX大学的研究团队开发了基于智能决策支持系统(IDSS)的创新解决方案。通过整合多模态听力评估数据和机器学习算法，该系统实现了助听器参数自动优化配置，显著提升了选配效率和用户满意度。这项研究为听障康复领域提供了重要的技术支撑。

　　

这项突破性研究展示了人工智能技术在听力学领域的创新应用。科研人员开发的新型智能决策支持系统(IDSS)通过整合纯音测听(PTA)、言语识别率(SRT)等多维度评估数据，采用机器学习(ML)算法建立了个性化助听器选配模型。系统核心在于其创新的特征提取模块，能够精准分析用户的听力损失模式，并自动生成最优的增益补偿方案。值得注意的是，该技术突破了传统选配方法依赖经验公式的局限，通过深度学习(DL)实现了对不同听力曲线类型的自适应匹配。实验数据表明，该系统选配的助听器在言语清晰度指数(AI)和用户舒适度评分方面均显著优于传统方法。这项技术革新不仅提高了助听器验配效率，更为重要的是为重度听力损失患者提供了更精准的康复解决方案。