Desarrollo de un sistema integral de diagnóstico, intervención y tratamiento con prótesis auditivas. El proyecto de innovación del Ministerio de Educación y Formación Profesional pretende analizar la mayoría de los procesos en audiología protésica y qué aplicaciones reales se pueden realizar en la práctica cotidiana de manera telepráctica. El objetivo principal de este proyecto es la investigación de los procesos y sus técnicas para realizar cualquier proceso en teleaudiología desde una visión global, tanto con las aplicaciones y apps específicas disponibles en el mercado, como de otros procesos más especializados donde el fin siempre es que un paciente sea atendido por un profesional de la audiología protésica según la legislación vigente en cada país, en este caso en España. Justificación Se entiende por telemedicina la prestación de servicios de medicina a distancia. En áreas rurales o remotas donde no llegan muchos de los servicios médicos especializados requeridos por la comunidad, la telemedicina puede ser una alternativa viable y segura para facilitar el acceso a dichos servicios. En España, hay 14 provincias con un riesgo real de extinción demográfica y a estas zonas rurales no suelen llegar muchos servicios sanitarios de manera habitual. Existen dos problemáticas fundamentales que van en aumento y requieren medidas, por ello nos hemos decidido a llevar este proyecto a cabo: 1. En España existe un problema demográfico en las zonas rurales ya que, en estos momentos, hay 14 provincias con un riesgo real de extinción demográfica, es decir, con más del 80% de sus municipios con menos de 1.000 habitantes. A estas zonas rurales no suelen llegar muchos servicios sanitarios de manera habitual, por ejemplo servicios de audiología protésica, de tal manera que el ciudadano que necesita un diagnóstico y el uso de prótesis auditivas se tiene que desplazar donde existan estos servicios, con el coste económico, de transporte, de contaminación y de tiempo que todo ello conlleva. Además, se añade el problema de la curva demográfica en la que España cada vez tendrá más población de 65 años y mucha de ella en zonas rurales alejadas. 2. Además, según la Organización Mundial de la Salud, en el mundo hay 466 millones de personas con pérdida de audición discapacitante, lo que equivale a un 5% de la población mundial.  Los servicios de audiología casi nunca son viables en estas zonas alejadas con poca población dada su poca rentabilidad, por lo que habitualmente se dejan sin asistencia. Esta casuística se repite en países subdesarrollados, por lo que la cantidad de personas sin asistencia audiológica en todo el mundo es un porcentaje muy grande y se cuenta por millones, donde la mayoría son niños y población mayor de 65 años como dicta el estudio de la OMS. Breve resumen del proyecto Este proyecto está realizando un «análisis integral de las posibilidades telemáticas en audiología protésica» desde el punto de vista productivo-social, educativo y ambiental. Para ello, se ha desarrollado un «diseño de un sistema integral de teleaudiología» para aunar las tecnologías existentes y valorar qué aplicaciones se pueden realizar actualmente de manera telemática. Se trata de ver qué posibilidades de comunicación remota en audiología protésica se pueden llevar a cabo en diferentes situaciones de conexión (sincrónica-asincrónica, 5G, 4G, Wifi, 3G, etc.), con diferentes periféricos (ordenador de sobremesa, ordenador portátil, tablet, teléfono, cámaras remotas motorizadas, equipos de diagnóstico y programación de prótesis auditiva).Todo para averiguar qué asistencia remota audiológica se puede dar en comunidades alejadas (zonas rurales despobladas, países subdesarrollados, etc.) con las redes más avanzadas y con redes más primarias. Según la Organización Mundial de la Salud, en el mundo hay 466 millones de personas con pérdida de audición discapacitante, un 5% de la población mundial. Estudiantes y profesores del I.E.S. Albasit y del C.P.I.F.P. AYNADAMAR y el resto de miembros del proyecto en Granada. Salón de actos del C.P.I.F.P. AYNADAMAR. Mayo 2022. Alejandro Coscollano, Alberto Reyes y Luis Miguel Piqueras en el stand del proyecto de teleaudiologia y de DIATEC en AEDA 2022. Granada. Exterior de las instalaciones del I.E.S. Albasit. El sistema integral se ha diseñado para realizar sesiones de: — Tele-diagnóstico: realizar otoscopias, audiometrías, timpanometrías, otoemisiones acústicas, potenciales evocados auditivos y todas las pruebas audiométricas necesarias a distancia. — Tele-monitorización-comunicación: comunicación con un paciente a distancia de manera eficiente, realizando un estudio con diferentes sistemas, calidades de audio-vídeo. — Tele-adaptación: realizar programación de audífonos, implantes cocleares, implantes de oído medio a distancia. — Tele-fabricación: realización de moldes auditivos a medida y audífonos intracanales a medida con procesos de producción 3D. — Tele-asesoramiento: realizar un asesoramiento en higiene auditiva y de uso y funcionamiento de audífonos, implantes cocleares, y detección de averías a distancia. — Tele-rehabilitación: realizar rehabilitaciones logopédicas a distancia en diferentes fases tanto en pacientes pre-locutivos como en pacientes post-locutivos. Un mundo de posibilidades La elaboración de este proyecto de ingeniería telemática aporta nuevos abanicos y ventajas para un audiólogo protésico y a otros profesionales de la medicina si se aplica un sistema telemático con las características que proponemos: —Les facilita el poder desarrollar las tareas propias del puesto de trabajo desde cualquier lugar a través de las conexiones ofrecidas por internet. — Al no existir la necesidad de desplazamiento, ese tiempo se puede aprovechar en tratar a otros pacientes, en formación, etc. — Existe una mayor flexibilidad horaria, la cual beneficia tanto al trabajador como al paciente a la hora de fijar las citas. — Incrementa la productividad, ya que se podrá atender a un mayor número de pacientes y a pacientes más alejados. — Enriquece la atención al paciente «al instante» y en diferentes ubicaciones. — Cambiar información entre profesionales, incluso compartir intervenciones a distancia con un clínico especializado a un lado y un clínico auxiliar-paciente al otro lado. Ventajas en la educación y en la formación continua Algunas ventajas de la educación telemática en audiología protésica que se pueden aplicar a otras ramas de la formación profesional y a otros niveles educativos son: — Permite tener acceso a una educación sin necesidad de desplazarse al centro docente. Este es un punto muy importante para todos aquellos alumnos de zonas rurales alejados de núcleos urbanos. Es decir, ofrece la posibilidad de alcanzar a cualquier colectivo al desaparecer las barreras espaciotemporales, promoviendo que un mayor número de personas puedan acceder a la formación. — La educación telemática nos permite proporcionar educación al alumnado que por hospitalización, minusvalía o incapacidad, no puede desplazarse al centro educativo dando accesibilidad a los procesos formativos sin ninguna dificultad. — No solo ceñirse a realizar clases a distancia teóricas con presentaciones y videollamadas y chat, sino poder realizar prácticas desde casa. — Optimizar la gestión/administración escolar. — Universalidad, da acceso a una gran red de información en continuo proceso de actualización. — Flexibilidad en los horarios. — Económicamente, tanto el alumno como el profesorado evita gastos de desplazamiento. — Recursos compartidos con otros centros y profesionales. La elaboración de este proyecto de ingeniería telemática aporta nuevas ventajas para el audiólogo protésico y para otros profesionales de la medicina si se aplica un sistema telemático. Actores El grupo de trabajo se inició entre dos centros públicos que imparten el ciclo formativo de «Técnico Superior de Audiología Protésica», el I.E.S. Albasit de Albacete y el CPIFP Aynadamar de Granada. Entre los dos centros se comenzó un grupo de trabajo de telepráctica y telemática en audiología protésica desde el curso 2018-2019, para analizar el análisis de las diferentes tecnologías y el cómo influirán en nuestro campo. Para poder desarrollar toda esta tecnología telepráctica en este proyecto necesitábamos una empresa con mucha experiencia en el sector de la audiología y que además, estuviese motivada por el proyecto para encaminarlo al ofrecimiento de sus servicios. DIATEC ha sido la empresa elegida, ya que cumple con el requisito de fabricar y realizar servicios de mantenimiento, calibración y reparación de sistemas de electromedicina en audiología protésica audiológica (audiómetros, timpanómetros, analizadores de audífonos, medidas en oído real, etc.). Para esta empresa, este proyecto innovador y complejo técnicamente, supone un incentivo y les servirá en un futuro cercano para asesorar a sus clientes en este ámbito al conocer de primera mano las ventajas, requisitos e inconvenientes de este servicio, pudiendo ser la misma incluida por los clínicos que dan asistencia cuando acabe el proyecto en 2023.  Gráfica identificativa del proyectoCreación de un sistema integral de teleaudiología: diagnóstico, intervención y tratamiento. Condiciones previas Al crear el grupo de trabajo realizamos un análisis de las posibles soluciones para la problemática de la telepráctica, entre ellas estaba la tecnología remota para el diagnóstico y la programación de prótesis auditivas, usos éticos en teleaudiología, etc. Sin embargo, la tecnología, hace un lustro, no reunía las condiciones necesarias para llevar a cabo este servicio de forma viable (presupuesto, tecnología, formación, etc.). La inquietud ha seguido, y en el mundo de la audiología protésica y el de la comunicación, han ido avanzando algunas de las tecnologías que hemos ido analizando para que este proyecto fuera posible: — Audífonos que se conectan con el teléfono móvil. — Programación inalámbrica de audífonos y prótesis implantables. — Aparataje de electromedicina fácilmente conectable a los ordenadores. — Sistemas de comunicación audio-vídeo desde muy avanzados a básicos. — Sistemas de redireccionamiento remoto con diferentes complejidades (síncrono, asíncrono). Estudiantes y profesores del I.E.S. Albasit en DIATEC. Curso 2022-2023. Tareas del proyecto de innovación A. Recopilación de datos y síntesis  Se trata de una tarea que está siendo ardua, global y compleja por lo que se están realizando cuadernos de distintas temáticas para delimitar datos sobre todos los objetivos:  — Telepráctica, teleaudiología, criterios de selección candidatos, habilidades.  — Protocolos de trabajo remotos.  — Innovación educativa, motivaciones.  — Fases y diseños del nuevo servicio para llegar al mercado.  Se están realizando estudios de aplicaciones reales (zonas rurales, países deprimidos, clínicas a distancia por falta de profesionales, atender citas a distancia, coste económico, etc.) entre alumnado de los dos centros, contando con el asesoramiento de DIATEC.  Para poder desarrollar toda esta tecnología telepráctica en este proyecto se necesitaba una empresa con mucha experiencia en el sector de la audiología y que además, estuviese motivada por el proyecto. B. Desarrollo de entornos simulados  Esta tarea es fundamental ya que se están comprobando las tareas realizables en cada una de las sesiones remotas establecidas, aquí se analizan y se anotan cuales serán viables para llevarlas al mercado laboral y en qué condiciones, estas sesiones se han dividido en:  1. Tele-diagnóstico: realizar otoscopias, audiometrías, timpanometrías, otoemisiones acústicas, potenciales evocados auditivos y todas las pruebas audiométricas necesarias a distancia.  2. Tele-monitorización-comunicación: comunicación con un paciente a distancia de manera eficiente, realizando un estudio con diferentes sistemas, calidades de audio-vídeo.  3. Tele-adaptación: realizar programación de audífonos, implantes cocleares, implantes de oído medio a distancia.  4. Tele-asesoramiento: realizar un asesoramiento en higiene auditiva y de uso y funcionamiento de audífonos, implantes cocleares y detección de averías a distancia.  5. Tele-rehabilitación: realizar rehabilitaciones logopédicas a distancia en diferentes fases tanto en pacientes pre-locutivos como en pacientes post-locutivos.  6. Tele-fabricación: realización de moldes auditivos a medida y audífonos intracanales a medida con procesos de producción 3D. C. Comprobación entre centros  Esta fase se está realizando. Durante todo el proceso, se evalúan los procesos antes de realizar pruebas con pacientes y audiólogos protésicos reales, ya que las comprobaciones telemáticas y todos los procesos, primero se están llevando a cabo entre el I.E.S. Albasit y el CPIFP Aynadamar, y con el apoyo de todos los miembros de los dos centros y de la empresa DIATEC. El porqué de esto es obvio: no se puede comprobar algo con pacientes reales antes de haber realizado unos estudios previos y sus correspondientes validaciones. Para el proyecto se están efectuando comprobaciones en entornos reales con diferentes posibilidades de redes y de materiales. D. Protocolos de trabajo remotos  A la vez que se establecen los procesos A, B, y C, se realizará un cuaderno de protocolos de trabajo remotos, en el que se incluirá lo siguiente:  — Protocolos de conexión entre clínico y paciente.  — Comprobaciones antes de comenzar cualquier conexión remota.  — Qué softwares se pueden utilizar.  — Cómo realizar:  • Comunicación telemática.  • Diagnóstico telemático.  • Fabricación telemática. • Programación telemática.  • Rehabilitación telemática.  •Asesoramiento en uso, mantenimiento y averías de forma remota.  E. Comprobación de entornos reales  Se están efectuando comprobaciones en entornos reales, con diferentes posibilidades de redes y de materiales con el fin de evaluar las condiciones de materiales de electromedicina, redes (3G, 4G, 5G, Wifi), competencias del audiólogo protésico, paciente, otros clínicos, etc. Estas comprobaciones son fundamentales porque una vez comenzados los trabajos telemáticos en I.E.S. con miembros formados en esta disciplina, se tiene que generalizar a entornos reales. Se están utilizando empresas que colaboran en F.C.T. en ambos I.E.S., además de otras que se ajusten a los perfiles que colaboran con DIATEC. F. Innovación educativa  Debido a la naturaleza del proyecto se va a innovar en educación, realizando diferentes herramientas metodológicas innovadoras realizables en formación profesional:  — Clase invertida o Flipped Classroom. — Gamificación.  — Design Thinking. — Visual Thinking. — Talleres.  — Role Play.  — Aprendizaje basado en proyectos (ABP). Continuamente se están analizando nuevos productos y servicios para llevarlos al mercado, se intenta que los alumnos se motiven en el emprendimiento y ellos mismos analicen los nichos de mercado. G. Análisis de servicios al mercado. Vivero de empresas Continuamente se están analizando nuevos productos y servicios para llevarlos al mercado, se intenta que los alumnos se motiven en el emprendimiento y ellos mismos analicen los nichos de mercado que pueden ver en este campo, no solo con un servicio global de audiología a distancia, sino con otras categorías que el alumnado proponga durante el proceso.  Estudiantes y profesores del I.E.S. Albasit y del C.P.I.F.P. AYNADAMAR y el resto de miembros del proyecto en Albacete. Salón de actos del I.E.S. Albasit. Junio de 2022. Referencias Plan de recuperación 130 medidas frente al reto demográfico. Plan de Recuperación: 130 medidas frente al reto demográfico (miteco.gob.es). https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/deafness-and-hearing-loss American Speech-Language-Hearing Association. (2005). Audiologists Providing. Clinical Services via Telepractice: Technical Report [Technical Report]. Available from www.asha.org/policy. American Speech-Language-Hearing Association. (2005). Knowledge and Skills. Needed by Audiologists Providing Clinical Services via Telepractice [Knowledge and Skills]. Available from www.asha.org/policy. American Speech-Language-Hearing Association. (2005). Knowledge and Skills Needed by Speech-Language Pathologists Providing Clinical Services via Telepractice [Knowledge and Skills]. Available from www.asha.org/policy.

El concepto «Internet de las Cosas» (IoT), fue acuñado por primera vez hace más de 20 años, concretamente en 1999, por un profesor del Massachusetts Institute of Technology llamado Kevin Ashton. La idea era utilizar un sistema llamado M2M (Machine to Machine), de forma que dos dispositivos se comunicaran entre sí sin la intervención del ser humano, a través de sensores y chips que llevaban incorporados. Tras casi 25 años transcurridos el Internet de las Cosas, que puede revelar, activar y procesar diversa información en tiempo real sin la intervención humana, se ha convertido en una herramienta imprescindible en múltiples ámbitos y áreas profesionales por su alto nivel de eficiencia, rapidez y automatización. De hecho, ha contribuido de forma asombrosa al progreso de la humanidad del siglo XXI. Aunque el concepto de Internet de las Cosas se asocia muy a menudo a sectores como la construcción, las comunicaciones, o las fábricas y almacenes inteligentes del futuro, los beneficios de su aplicación en el área de la salud son incuestionables, ya que, según diversos estudios, mejoran considerablemente los procesos de análisis de datos en exactitud y rapidez, con lo que su aplicación generalizada podría reducir costes en los tratamientos e incluso hacer descender la tasa de mortalidad (Nozari, 2021). El «Internet de las Cosas» se basa en que dos dispositivos se pueden comunicar entre sí sin la intervención del ser humano, a través de sensores y chips. Pero para que el tratamiento de esta ingente cantidad de datos sea eficaz, es preciso contar con una herramienta lo suficientemente potente de procesamiento de la información. Aquí es donde entra en juego la Inteligencia Artificial, que permite analizar dichos datos y además tomar las decisiones oportunas en base al análisis, si se precisa. Así, las «cosas» conectadas a Internet, tienen que disponer también de sistemas de Inteligencia Artificial. El área de la medicina y de la salud tiene un enorme potencial para la aplicación del Internet de las Cosas. Puede utilizarse para sistemas de alerta o de emergencias, sistemas de atención remota al paciente, enfermedades crónicas, seguimientos en dietética y nutrición o cuidado geriátrico. Pueden medirse con precisión parámetros como el ritmo cardíaco, la presión sanguínea, el funcionamiento de los audífonos o, incluso, incorporar marcapasos «artificiales». Asimismo, hay sistemas que permiten analizar la efectividad de un medicamento e ir ajustando su dosificación o monitorizar a los pacientes que son dados de alta con enfermedades crónicas y comunes como dolencias respiratorias y cardíacas o diabetes.  No obstante, podría decirse que la Inteligencia Artificial como herramienta orientada al cuidado de la salud es un hallazgo relativamente reciente y se encuentra todavía en sus primeros años de desarrollo.  Así las cosas… ¿qué aplicaciones tendrá esta innovadora tecnología en el ámbito de la salud auditiva? Parece evidente que la Audiología tiene un enorme potencial para beneficiarse de todos estos avances, en parte porque se sustenta en una teoría mecanicista, de naturaleza numérica, con procedimientos basados en la medición y, por otro lado, porque implica un complejo proceso de toma de decisiones en base a dichas mediciones. Uno de los ámbitos de aplicación más evidentes en Audiología es el de diagnóstico, que se fundamenta en una serie de pruebas psicométricas, electrofisiológicas y electroacústicas. En general, el especialista dispone de un tiempo reducido para aplicar estas pruebas y además debe tener en cuenta las características particulares de cada paciente. El diagnóstico se realiza mediante la observación y análisis de los resultados de estas pruebas, para lo que se requiere destreza y experiencia, si bien dicha interpretación introduce también un factor de subjetividad e impide un análisis multifactorial más avanzado. Las limitaciones en el tiempo de prueba dificultan igualmente la obtención de datos multidimensionales de calidad para cada paciente. El Machine Learning, término anglosajón que se emplea para designar una disciplina del campo de la Inteligencia Artificial que, a través de algoritmos, dota a los ordenadores de la capacidad de identificar patrones con datos masivos y elaborar predicciones, puede facilitar herramientas flexibles y eficaces para hacer estimaciones en poco tiempo. Algunas de estas herramientas ya diseñadas y probadas han permitido, por ejemplo, seleccionar para un paciente concreto el estímulo más apropiado para obtener una estimación exacta de sus umbrales auditivos, así como determinar la frecuencia límite de una zona coclear muerta de alta frecuencia o personalizar el ajuste de un audífono.  La Inteligencia Artificial permite analizar gran cantidad de datos con exactitud y rapidez para tomar las decisiones oportunas de la forma más eficiente. Esta tecnología se ha probado también para el diagnóstico de patologías de oído externo y medio con el desarrollo de una aplicación móvil que permite tomar imágenes otoscópicas y enviarlas al especialista con una fiabilidad de entre el 81 y el 94%.  Otra clara muestra de su potencial de aplicación es el estudio genético. La combinación de datos relativos a las dificultades auditivas experimentadas por los individuos (en forma de cuestionario, por ejemplo) y la información genética, pueden permitir aislar nuevos genes relacionados con la pérdida auditiva. Mediante este procedimiento, Wells cruzó en 2019 los datos de 250.000 personas, lo que permitió identificar 44 nuevos loci o sitios genéticos potencialmente relacionados con la hipoacusia. La extrapolación de toda esta información para generar perfiles auditivos cruzada con otros datos de los pacientes puede permitir a la Inteligencia Artificial constituirse en una potente herramienta de pronóstico. El desarrollo de herramientas de cribado auditivo mediante aplicaciones móviles puede favorecer el acceso a la salud auditiva de un mayor número de personas, especialmente en aquellos países en los que no se dispone de suficiente equipamiento ni de personal cualificado. Igualmente, puede permitir detectar hipoacusias de transmisión en edad escolar en lugares en los que no se realiza ningún cribado auditivo con posterioridad al neonatal, como es el caso de España. Como puede apreciarse, la aplicación de la Inteligencia Artificial puede tener beneficios evidentes en el ámbito del diagnóstico audiológico. Podrían mencionarse muchos otros ejemplos, como el diagnóstico y tratamiento de los trastornos vestibulares, la predicción del pronóstico de una hipoacusia neurosensorial, la interpretación de los potenciales evocados, o la generación de algoritmos para el diagnóstico por imagen. La aplicación de la Inteligencia Artificial al ámbito de la rehabilitación auditiva merece también una mención especial, debido a que la introducción del ya citado Machine Learning está cada vez más generalizada, tanto en implantes cocleares como en audífonos. Las empresas especializadas en el desarrollo de prótesis auditivas siempre han «coqueteado» con las nuevas tecnologías. Ya hace varios años que algunos fabricantes empezaron a incorporar a sus dispositivos el «Internet de las Cosas» y que las prótesis auditivas cuentan con diferentes sistemas y accesorios de conectividad que han mejorado sensiblemente la calidad de vida de los pacientes con deficiencia auditiva.  Si bien, como se ha mencionado, se han hecho importantes avances tecnológicos en estos dispositivos a lo largo de los años, lo cierto es que sigue siendo imperativo mejorar su rendimiento en el mundo auditivo real. Por tanto, quizá la aplicación más apasionante de la Inteligencia Artificial en el campo de la Audiología está relacionada con la investigación de los complejos mecanismos subyacentes a la experiencia auditiva. Esta es también su aplicación más prometedora, ya que las técnicas de Machine Learning pueden conducir a un mejor conocimiento del sistema auditivo, de forma que las prótesis puedan replicar o incluso mejorar funciones que normalmente se atribuyen a este sistema. Esta tecnología se ha probado para el diagnóstico de patologías de oído externo y medio, ya que permite tomar imágenes otoscópicas y enviarlas al especialista con una fiabilidad del 81 al 94%. Los fabricantes de dispositivos ya han empezado a introducir, aún con ciertas limitaciones, sistemas predictivos y de análisis de datos procedentes de la Inteligencia Artificial. Así, las prótesis auditivas realizan ajustes automáticamente analizando los entornos auditivos del paciente, de forma que el modelo de amplificación se mantiene siempre actualizado y aprende continuamente de resultados y datos previos. Para ello, puede utilizar básicamente dos sistemas, ambos procedentes de la Inteligencia Artificial. El primero de ellos, utiliza las llamadas redes neuronales profundas (DNNs en inglés), y se ha aplicado para mejorar la inteligibilidad tanto en audífonos como en implantes cocleares. En el caso de los audífonos, el sistema aprende de forma automática a partir del análisis de datos de millones de escenas auditivas de la vida real para organizar, equilibrar y priorizar los estímulos auditivos con vistas a mejorar la sensación sonora y la inteligibilidad, y realiza todo este proceso de forma instantánea. En cuanto a los implantes, se han implementado sistemas de redes neuronales profundas para mejorar la inteligibilidad en ruido. Para ello, las señales de voz en ruido se descomponen en unidades de tiempo-frecuencia y se configura un conjunto de características verificadas psicofísicamente, que se introducen en una red neuronal profunda para así seleccionar canales de frecuencia con una mejor relación señal/ruido. Este pre-procesamiento de la señal de entrada ha demostrado mejorar significativamente la inteligibilidad con implante coclear, incluso cuando la voz del interlocutor no es familiar. Los desarrolladores de esta red neuronal han limitado la potencia y la memoria requerida para su modelo, de forma que pueda implementarse también en dispositivos móviles. El segundo de estos sistemas, diseñado en las prótesis para favorecer la inteligibilidad y el confort auditivo partiendo de la Inteligencia Artificial, consiste en un aprendizaje activo con procesos gaussianos para rastrear las preferencias individuales de cada usuario a través del tiempo. Los estudios más recientes focalizan sus esfuerzos en un modelo que sea capaz de combinar ambos sistemas, es decir, la capacidad de procesamiento de las redes neuronales profundas, con una adaptación personalizada y adaptativa fundamentada en la recogida continua de datos de cada usuario.  Las redes neuronales profundas, diseñadas para la eliminación del ruido, llegarán en poco tiempo a analizar entornos acústicos complejos tal y como lo haría el cerebro, separando las fuentes sonoras y convirtiendo así el habla en ruido en habla en silencio, es decir, convirtiendo en realidad el sueño de todo usuario de prótesis auditivas. Estos sofisticados sistemas de eliminación de ruido ya han sido probados en laboratorio y han demostrado que la inteligibilidad de los usuarios de audífonos puede igualar o incluso mejorar a la de los individuos con audición normal. No obstante, la eficacia de estos sistemas aún no se ha probado en situaciones acústicas reales. Y aquí aparece uno de los retos principales: conseguir que la Inteligencia Artificial, ejerciendo una especie de «control cognitivo», pueda monitorizar la capacidad del cerebro para desarrollar una atención selectiva a los estímulos.  La aplicación de la Inteligencia Artificial al ámbito de la rehabilitación auditiva a través del Machine Learning está cada vez más generalizada, tanto en implantes cocleares como en audífonos. Los investigadores consideran esto un reto asumible; en primer lugar, porque parece ser que nuestro cerebro infiere la fuente de sonido que nos interesa, a partir de las relaciones entre nuestra actividad neuronal registrada y nuestros posibles centros de interés. En segundo lugar, porque aparentemente todas estas grabaciones o registros que permiten identificar la fuente sonora de interés podrían obtenerse gracias a un simple electrodo colocado dentro del canal auditivo, que podría integrarse fácilmente en un audífono.  Otros entornos relacionados con la Audiología protésica en los que se están desarrollando investigaciones basadas en la Inteligencia Artificial son, por ejemplo, el tratamiento y pronóstico de las hipoacusias profundas, la traducción automática de la lengua de signos o el tratamiento de los acúfenos a partir de marcadores biológicos fiables. La inteligencia Artificial abre así todo un abanico de posibilidades de aplicación en dispositivos auditivos que aún no nos atrevemos ni a imaginar. A la vista de todo lo expuesto, cabe preguntarse cómo se plantean los expertos la Audiología de las próximas décadas. Para ellos, la utilización de nuevas tecnologías basadas en la Inteligencia Artificial conducirá a un modelo de mayor calidad y accesibilidad, en el que el bienestar de cada paciente se determinará a partir de un exhaustivo análisis de datos de diferente procedencia. Para garantizar su éxito, será imprescindible aunar esfuerzos y crear infraestructuras adecuadas, así como desarrollar un código deontológico que incluya todas las consideraciones éticas inherentes a una buena práctica en la era digital (evitar actividades fraudulentas, preservar la privacidad, definir responsabilidades, etc.). Los audiólogos podrán atender a un mayor número de pacientes, desviando ciertos procesos de toma de decisiones a herramientas diseñadas a tal fin y concentrándose en las decisiones más complejas. Se generalizará la utilización de accesorios de soporte, incluidos los smartphones, para la evaluación y el tratamiento, que utilizarán complejos algoritmos para asesoramiento y seguimiento.  Puede que esta sea la Audiología de un futuro no demasiado lejano. De hecho, podríamos imaginar un escenario en el que los vínculos entre la audición artificial y la audición biológica permitieran gestionar una red eficaz de cuidado auditivo a nivel mundial y avanzar en los desafíos más complejos de la investigación sobre el sistema auditivo. La aplicación más apasionante de la Inteligencia Artificial a la Audiología está relacionada con la investigación de los complejos mecanismos subyacentes a la experiencia auditiva. Referencias Aldaz, G, Puria S, Leifer LJ. Smartphone-based system for learning and inferring hearingaid settings. J Am Acad Audiol. 2016;27:732-749. DOI: 10.3766/jaaa.15099. Barbour DL, Howard RT, Song XD, Metzger N, Sukesan KA, DiLorenzo JC, Snyder BRD, Chen JY, Degen EA, Buchbinder JM, Heisey KL. Online Machine Learning Audiometry. EarHear. 2019 Jul/Aug;40(4):918-926. doi: 10.1097/AUD.0000000000000669. PMID: 30358656; PMCID: PMC6476703. Bing D, Ying J, Miao J, Lan L, Wang D, Zhao L, Yin Z, Yu L, Guan J, Wang Q. Predicting the hearing out come in sudden sensorineuralhearingloss via machine learning models. Clin Otolaryngol. 2018 Jun;43(3):868-874. doi: 10.1111/coa.13068. Epub 2018 Feb 20. PMID: 29356346. Exarchos TP, Rigas G, Bibas A, et al. Mining balance disorders’ data for the development of diagnostic decision supportsystems. Comput Biol Med. 2016;77:240-248.DOI:10.1016/j.compbiomed.2016.08.016. Lai YH, Tsao Y, Lu X, Chen F, Su YT, Chen KC, Chen YH, Chen LC, Po-Hung Li L, Lee CH. Deep Learning-Based Noise Reduction Approach to Improve Speech Intelligibility for Cochlear Implant Recipients. 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Las frecuencias altas extendidas, por encima de los 8 kHz, representan una parte del espectro auditivo humano que normalmente no es valorado en los gabinetes audiológicos. Sin embargo, realizar una audiometría de estas frecuencias en determinados casos, puede ser de gran utilidad para prevenir una pérdida auditiva mayor o para detectar de forma precoz posibles disfunciones cocleares. En audiología se habla de «audición normal» cuando los umbrales audiométricos tonales entre 125-8000 Hz se encuentran dentro de valores de normalidad. La audiometría tonal es la prueba básica para el diagnóstico de la hipoacusia a pesar de que es sabido que un audiograma tonal convencional no predice aspectos fundamentales de la capacidad auditiva como la comprensión del habla, especialmente si esta se produce en ambientes sonoros desfavorables. El oído humano capta sonidos desde 20 Hz hasta 20.000 Hz. Sin embargo, la audiometría clínica, se limita a medir hasta 8 kHz. Por encima de esta frecuencia entramos en lo que se denomina «zona de alta frecuencia» o «audiograma extendido en altas frecuencias» (en adelante en este texto EHF, Extended High Frequencie). Las frecuencias evaluadas en esta zona son 9,10,11.2, 12.5, 14, 16, 18 y 20 kHz si bien las frecuencias específicas disponibles, pueden depender de la marca y el modelo del audiómetro. En población pediátrica se ha demostrado cómo la percepción insuficiente de las EHF tiene efectos negativos en la producción del habla y en el desarrollo del lenguaje, condicionando su progreso. Rara vez en la exploración clínica convencional, estas frecuencias son evaluadas. Moore (2017) enumeró los argumentos y mitos más aludidospara rechazar el estudio de esta zona frecuencial: – Hay poca energía de señal por encima de 8 KHz. – No hay evidencia de que las altas frecuencias sean útiles. – Los umbrales de HF obtenidos por el método tradicional son poco fiables. – Los audiómetros/auriculares solo alcanzan 8 KHz. – Alargará el tiempo de exploración. Estos argumentos son refutables analizando la evidencia científica. La investigación demuestra que hay información perceptualmente relevante en las frecuencias más altas, incluida aquella que afecta a la inteligibilidad del habla. Cada vez más estudios avalan el importante papel de la percepción de las EHF en la identificación de las cualidades de la voz, localización de la fuente de habla, identificación del hablante y la comprensión del habla en ruido y en entornos reverberantes (Trine & Monson, 2020). Los estudios destacan la mejoría de la discriminación en ruido cuando se realizan mejoras en la percepción de EHF (Levy et al., 2015). También es importante para percibir la calidad del sonido de la música. En población pediátrica se ha demostrado cómo la percepción insuficiente de las EHF tiene efectos negativos en la producción del habla, en el desarrollo del lenguaje y en la ratio de aprendizaje de palabras, condicionando su progreso. No solo los adultos, sino también los niños, se benefician perceptualmente del acceso a las EHF (Flaherty et al., 2021). En comparación con los niños con audición normal, aquellos con pérdida auditiva en EHF se ven privados de la estimulación de todo el espectro auditivo. Esta experiencia auditiva degradada durante la infancia se asocia con una percepción más pobre y / o con un desarrollo auditivo retrasado. En relación a la fiabilidad de los umbrales obtenidos en la audiometría de EHF, la evidencia muestra que, incluso en niños pequeños, los resultados son altamente comparables a la variabilidad de umbral en las frecuencias estándar. En relación a la fiabilidad de los umbrales obtenidos en la audiometría de EHF, de nuevo la evidencia (Mishra et al., 2022) muestra que, incluso en niños pequeños, los resultados son altamente comparables a la variabilidad de umbral en las frecuencias estándar y son consistentes con las normas clínicamente aceptadas. Así mismo, es un error afirmar que los audiómetros o auriculares no miden más allá de 8000 Hz. Nos hemos acostumbrado a usar audiómetros (y audiogramas) con 8 KHz como frecuencia de prueba más alta. Sin embargo, el audiómetro comercial comenzó con capacidad de evaluar EHF. En 1914 Western Electric presentó su modelo 1-A, que medía desde 32 hasta 16.384 Hz.Posteriormente por razones de diseño y calibración, los fabricantes acotaron hasta 8 Khz. En la actualidad, la mayoría de los fabricantes de audiómetros cuenta con equipos o módulos para ellos con la capacidad técnica de evaluar EHF por vía aérea. No obstante, en ocasiones, el argumento para no medir este rango de frecuencias suele ser: «para qué evaluarlo si no hay herramientas para mejorarlo», haciendo referencia a las limitaciones electroacústicas de los audífonos, que impiden actuar más allá de 5-10 Khz dependiendo del modelo y potencia. Siendo esto cierto, a continuación se analizarán situaciones en las que es importante la exploración de EHF y los expertos recomiendan su uso como herramienta habitual en la exploración audiológica. Audiometría de EHF en el diagnóstico precoz de hipoacusia por ototóxicos. Una de las aplicaciones más comunes de la audiometría de EHF es monitorear los efectos secundarios de los medicamentos ototóxicos, pues pueden causar daños irreversibles en el oído interno. Hablamos principalmente de antibióticos aminoglucósidos, cisplatino y carboplatino, estos últimos utilizados en tratamientos contra el cáncer. El diagnóstico precoz de daños en el oído por medicamentos ototóxicos permite examinar cambios terapéuticos para minimizar o prevenir la pérdida auditiva permanente y los trastornos del equilibrio. Los resultados muestran que la audiometría en EHF es el método más efectivo, frente a otros como la audiometría convencional y los DPOAE, para detectar estos daños. La audiometría de EHF permite diagnosticar la pérdida auditiva en poco tiempo y monitorear la evolución. La detección temprana de la afectación auditiva no solo alerta a los médicos, sino que también brinda la oportunidad de equilibrar los efectos terapéuticos de los medicamentos ototóxicos convencionales y contra el cáncer que conllevan riesgo de pérdida auditiva permanente.  Audiometría de EHF en población con antecedentes de otitis. La otitis media es una enfermedad común que afecta a alrededor del 80% de los niños en su infancia. Numerosos estudios sugieren la relación entre pérdida auditiva neurosensorial e infecciones crónicas del oído medio, concluyendo que la otitis media crónica puede conducir a disfunción coclear (Amamli, 2017). Sharma et al., en 2012, realizaron un estudio sobre audiometría de alta frecuencia en individuos con otitis media efusiva para analizar los umbrales en EHF. Los resultados mostraron que la sensibilidad auditiva se ve más afectada en ciertas frecuencias (10000, 12000 y 16000 Hz). La pérdida auditiva en EHF está más presente en sujetos con antecedentes de otitis media. Se han encontrado umbrales de audición en EHF más pobres en niños mayores con antecedentes de otitis que parecen estar relacionados con el tiempo pasado con este problema en el oído. Como se apuntó unas líneas más arriba, la pérdida auditiva en EHF ralentiza el desarrollo de la percepción del habla en el ruido. En estos niños, la mejora en SRT con la edad es más lenta que en los niños con audición normal en estas frecuencias. Los niños con mayor riesgo de evolución a pérdida auditiva neurosensorial son aquellos que han requerido tratamiento con drenajes en repetidas ocasiones. Por todo esto, la audiometría en EHF debe considerarse como parte del seguimiento a largo plazo en estos pacientes lo que permitirá monitorizar los cambios en sus umbrales en EHF como medio de detección precoz de disfunciones cocleares. Una de las aplicaciones más comunes de la audiometría de EHF es monitorizar los efectos secundarios de los medicamentos ototóxicos que pueden causar daños irreversibles en el oído interno. Audiometría de EHF en la detección precoz de hipoacusia inducida por ruido «La pérdida de audición inducida por ruido (en adelante NIHL Noise Induced Hearing Loss) se reconoce como la discapacidad prevenible más común y la segunda causa principal de pérdida auditiva después de la presbiacusia. La NIHL es permanente e irreversible, pero prevenible». Según el estudio de Mehrparvar et al. (2014), la audiometría en EHF es la prueba más sensible para la detección de pérdida auditiva en personas expuestas a ruido, en comparación con otros métodos utilizados como la audiometría convencional y la OAEs. Recientemente se ha comprobado que las frecuencias por encima de 8000Hz son más sensibles al ruido, por lo que en los oídos con mayor exposición a este, el empeoramiento de los umbrales en EHF ocurre antes que en el rango de frecuencia convencional. En marzo de 2022, la OMS alertó de que más de mil millones de personas de entre 12 y 35 años corren el riesgo de perder audición debido a la exposición prolongada y excesiva a música alta y otros ruidos recreativos de alto volumen. Por otro lado, los habitantes en las ciudades industrializadas tienen más probabilidades de padecer algún tipo de deficiencia auditiva.  La audiometría de alta frecuencia se propone como un examen complementario de fácil acceso, importante para detectar tempranamente la pérdida de audición en una población cada vez más expuesta a ruidos nocivos no solo por motivos laborales. Audiometría de HF en pacientes con riesgo de hipoacusia de origen genético o autoinmune Existen pacientes con riesgo de desarrollar hipoacusia neurosensorial al presentar enfermedades autoinmunes que conllevan la aparición de hipoacusia o por factores genéticos (Valiente et al., 2015). Numerosos estudios asocian umbrales afectados en EHF antes de que este deterioro sea visible en el audiograma convencional recomendando la evaluación audiológica de EHF para diagnosticar de forma temprana una posible pérdida auditiva. En algunos casos, esto permitirá que los especialistas indicados puedan valorar modificaciones en el tratamiento en curso o agregar una terapia para prevenir una posible progresión de la pérdida auditiva (Lasso de la Vega et al., 2016). Aún en el caso de que no sea posible evitar la aparición o progresión de la pérdida en esta población con factores de riesgo, la detección precoz permitirá tomar medidas para paliar sus efectos lo antes posible. La otitis media es una enfermedad común que afecta a alrededor del 80% de los niños en su infancia; existen estudios que han encontrado umbrales de audición en EHF más pobres en niños mayores con antecedentes de esta dolencia en el pasado. Pacientes con audiograma normal y dificultades elevadas en comprensión en ruido: Hidden Hearing Loss Muchas personas con audiograma normal expresan dificultad para entender el habla en ambientes ruidosos llegando a incapacitarle en determinadas situaciones. Es una queja común. Como ejemplo, 25.3 millones de estadounidenses tienen dificultades auditivas, pero no discapacidad auditiva (Edwards, 2020). La disminución de los umbrales en EHF puede ser una de las explicaciones a este fenómeno en oyentes de audición «clínicamente normal». Srikanta Mishra (2022) ha realizado amplios estudios sobre hipoacusia en EHF concluyendo que «la pérdida auditiva en EHF podría ser el eslabón perdido entre un audiograma normal y las OAE ausentes o anormales y las quejas de escucha en ruido». El término pérdida auditiva oculta (en adelante HHL, Hidden Hearing Loss) fue introducido por primera vez por Yeend et al. HHL hace referencia a aquellos casos en los que se detecta disminución en la percepción del habla en presencia de ruido a pesar de que los umbrales auditivos del audiograma convencional son normales. Si bien este tipo de déficit puede tener un origen multifactorial, estudios recientes (Korhman et al., 2020, Kotsopoulos 2022), asocian la HHL a daños en la cóclea no perceptibles en el audiograma por su redundancia o daños en la sinapsis entre células ciliadas internas y las fibras del nervio auditivo (Lieberman 2015). De acuerdo a Majidpour, aunque el resultado de la audiometría en EHF no podrá predecir el rendimiento del habla en ruido, el rendimiento deficiente del habla en ruido está fuertemente asociado con los umbrales hallados en EHF. Por ello, la audiometría en esta zona frecuencial forma parte de las pruebas diagnósticas de HHL junto con pruebas verbales en ruido y cuestionarios como el Hearing Handicap Inventory. El tratamiento propuesto para este tipo de problema es el uso de audífonos. Los audífonos en adaptación abierta, con mínima ganancia y herramientas avanzadas de reducción de ruido y micrófonos direccionales han demostrado ser altamente efectivos para casos de pérdida auditiva oculta. También esta población se puede aprovechar de ayudas técnicas como sistemas de FM y micrófonos remotos. Audiometría en EHF en pacientes con acúfenos crónicos y audiograma normal La asociación entre el acúfeno crónico y la pérdida auditiva es de sobra conocida. Una parte significativa de los pacientes con acúfenos (65%) presenta alteraciones en los umbrales auditivos medidos en la audiometría convencional. Sin embargo, existe un porcentaje considerable de pacientes sin alteración en estos umbrales que experimentan acúfenos.  Numerosos estudios han encontrado umbrales por debajo de lo normal en EHF en este grupo de pacientes. Estos hallazgos sugieren que la audiometría EHF es un complemento útil en la evaluación de pacientes con acúfenos teniendo en cuenta el valor terapéutico de explicar la etiopatogenia del acúfeno dentro del counseling a este perfil de pacientes con audiogramas «dentro de lo normal». En conclusión existen claros motivos para realizar audiometrías más allá de 8000 Hz. La audiometría de EHF permite una mayor comprensión diagnóstica y abre oportunidades de actuación al audiólogo como los estudios para la detección temprana, el monitoreo de pacientes con factores de riesgo, la prevención con protección auditiva y la intervención con dispositivos. Un paciente consciente de tener pérdida en EHF se concienciará para realizar revisiones regulares. La detección de umbrales por debajo de lo normal en EHF reforzará las indicaciones de uso de protectores auditivos y de ayudas técnicas cuando sea indicado (Moore et al., 2017). Ayudará con argumentos de venta relacionados con las ventajas de las diferentes gamas en reductores de ruido, direccionalidad y trasposición o compresión frecuencial. La incorporación al protocolo de evaluación en los casos pertinentes es fácil y debe considerarse a la vista de su utilidad y los beneficios, mejorando en último término la calidad de los servicios ofrecidos por nuestro centro. Muchas personas con audiograma normal expresan dificultad para entender el habla en ambientes ruidosos llegando a incapacitarle en determinadas situaciones. La disminución de los umbrales en EHF puede ser una de las explicaciones a este fenómeno. Bibliografía Applications of extended high-frequency audiometry: a narrative review. June 2021. Auditory and Vestibular Research 30. Rodríguez Valiente A, et al. Audiometría con extensión en altas frecuencias (9.000-20.000 Hz). Utilidad en el diagnóstico audiológico. Acta Otorrinolaringol Esp. 2015.  Majidpour A, Shahbazi MH, Kohansal B, Nazeri A. Applications of Extended High-Frequency Audiometry: A Narrative. Review. 2021; 30 (3).