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Udito e intelligenza artificiale: una nuova era per l’audiologia

L’intelligenza artificiale sta trasformando profondamente il modo in cui si diagnostica e si gestisce la perdita dell’udito grazie a test più precisi, dispositivi più intelligenti e trattamenti personalizzati: questo è quanto emerge da uno studio pubblicato su un'autorevole rivista scientifica.

Specialisti dell'udito 16/06/2025 13:16

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L’intelligenza artificiale (IA) e l’apprendimento automatico (machine learning) stanno trasformando molti aspetti della medicina moderna, e l’audiologia non fa eccezione. Dalla diagnosi precoce della perdita dell’udito fino alla personalizzazione dei trattamenti, queste tecnologie offrono nuove soluzioni per migliorare la salute uditiva e la qualità della vita di milioni di persone.

Uno studio pubblicato sul Journal of Medicine, Surgery, and Public Health ha raccolto le conclusioni di diverse ricerche sull’argomento, restituendo un’interessante panoramica sulle applicazioni odierne e sulle potenzialità dell’intelligenza artificiale al servizio del benessere uditivo. 

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Diagnosi più accurate e veloci con l’IA   

Tradizionalmente, la diagnosi dell’ipoacusia si basa su test come l’audiometria tonale e vocale. L’audiometria tonale verifica la capacità di percepire suoni a diverse frequenze e intensità, mentre quella vocale valuta la comprensione del linguaggio.

Tuttavia, questi test non sono sempre precisi, specialmente nei casi complessi come l’ipoacusia centrale o l’ipoacusia asimmetrica.

L’intelligenza artificiale può sensibilmente migliorare l’efficacia di questi test. Gli algoritmi di machine learning, infatti, analizzano grandi quantità di dati provenienti da audiogrammi (grafici che rappresentano i risultati dei test) per identificare modelli invisibili all’occhio umano. Questo permette diagnosi più accurate e personalizzate.

Non è tutto. I sistemi automatici potenziati da IA riescono a completare i test uditivi in tempi più brevi, stimando rapidamente i livelli di udito e adattandosi ai bisogni del paziente in tempo reale. Questo significa che più persone possono essere valutate, con maggiore efficienza e precisione.

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L’integrazione dell’IA negli strumenti di screening

Strumenti di screening uditivo basati su IA sono già usati in contesti clinici e scolastici. L’audiometria tonale automatizzata, per esempio, può essere impiegata in ambienti remoti o in zone con pochi specialisti. Altri strumenti, come i test vocali interattivi, aiutano a valutare i bambini, i quali spesso non riescono a collaborare nei test tradizionali.

L’IA può anche aiutare ad analizzare il parlato dei bambini per rilevare problemi uditivi che influenzano lo sviluppo del linguaggio, grazie a tecniche che riconoscono suoni e schemi vocali anomali.

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Identificazione dei fattori di rischio

Il machine learning viene anche impiegato per analizzare fattori ambientali e professionali che causano la perdita dell’udito. 

Alcuni studi hanno dimostrato che l’esposizione a rumori intensi sul lavoro (ipoacusia da rumore), pesticidi o fumo di sigaretta aumenta il rischio di danni uditivi. Partendo da questi dati, gli algoritmi riescono a prevedere la probabilità di sviluppare ipoacusia analizzando i dati clinici e ambientali dei pazienti.

Un altro uso interessante è nella classificazione della perdita uditiva tramite immagini cerebrali (come la risonanza magnetica), oppure attraverso l’analisi di campioni biologici come la perilinfa dell’orecchio interno. 

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Apparecchi acustici con intelligenza artificiale

Gli apparecchi acustici moderni non si limitano ad amplificare i suoni. Grazie all’intelligenza artificiale (IA) e all’apprendimento automatico, oggi sono diventati dispositivi intelligenti, capaci di adattarsi automaticamente all’ambiente e alle preferenze dell’utente.

A differenza dei vecchi modelli con programmi preimpostati (es. “modalità ristorante”), i nuovi apparecchi acustici “apprendono” la abitudini d'ascolto: riconoscono i suoni importanti per te, come le voci familiari, e danno loro priorità riducendo il rumore di fondo. Se, ad esempio, guardi spesso la TV, i dispositivi lo capiscono e si regolano automaticamente per migliorare l’ascolto.

L’uso di reti neurali profonde (Deep Neural Networks - DNN) permette a questi piccoli prodigi della tecnologia moderna di imitare il modo in cui il cervello umano interpreta i suoni, migliorando la qualità dell’audio e la comprensione del parlato, anche quando la persona che ti parla indossa una mascherina.

In breve, questi apparecchi acustici rappresentano una vera rivoluzione: non solo migliorano l’udito, ma contribuiscono anche a una migliore qualità della vita adattandosi in tempo reale a ogni situazione e ambiente, con meno sforzo da parte dell’utente.

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Impianti cocleari e previsioni dei risultati

Nei casi di sordità profonda, l’impianto cocleare rappresenta spesso la soluzione più indicata. 

Anche in questo ambito, l’intelligenza artificiale può offrire un supporto prezioso: analizzando la storia clinica del paziente, la tipologia e la durata della sordità, le condizioni di salute e altri fattori personali, gli algoritmi di IA sono in grado di prevedere con maggiore precisione l’efficacia dell’impianto prima ancora dell’intervento.

Questo può aiutare i medici a prendere decisioni più informate e a personalizzare il percorso terapeutico per ottenere risultati migliori.

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Sfide e prospettive future

Nonostante le grandi potenzialità, l’integrazione dell’intelligenza artificiale in audiologia non è priva di ostacoli. Restano da affrontare questioni importanti come la protezione dei dati, il consenso informato e la trasparenza degli algoritmi.

È fondamentale la collaborazione tra audiologi, esperti di IA, medici e pazienti per sviluppare strumenti sicuri, etici e davvero utili.

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