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Online-Hörtest
Hearing care professional hearing room

Innovationen im Bereich Künstliche Intelligenz seit 24 Jahren*

Phonak entwickelt Hörlösungen, die Menschen mit Hörverlust im Alltag unterstützen. Durch kontinuierliche technische Innovation arbeiten wir beständig an der Verbesserung von Klangqualität und Sprachverstehen in unseren Hörsystemen.

Seit dem Jahr 2000 bieten wir mit unseren Hörsystemen und Lösungen Hörversorgung auf einem neuen Niveau dank maschinellem Lernen mit künstlicher Intelligenz (KI).

Durch die ständig fortschreitende Entwicklung im Bereich der KI-Technologie zeichnen sich in der Audiologie eine Vielzahl weiterer noch innovativerer Anwendungsbereiche ab, von denen sowohl Hörakustiker als auch Kunden profitieren.

Neugierig geworden? Lesen Sie unten mehr zum Einsatz von KI im Gesundheitssektor, in der Hörversorgung, in Hörsystemen und darüber hinaus.

*Stand 01.01.2024

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Was wenn?

Was wäre, wenn wir Ihnen sagen würden, dass die Zukunft der Hörversorgung bereits begonnen hat? Mit den aktuellen bahnbrechenden Entwicklungen in der Chip-Technologie und KI, wir von der Zukunft träumen. Unsere Technologie der nächsten Generation wird alle näher zusammenbringen, ermöglicht sofort klare Gespräche, mit Hörerlebnissen, die uns mit dem Leben, miteinander und mit der Welt verbinden, damit die Zukunft ein gemeinsamer Ort der Freude ist.

Smiling female doctor gesturing and explaining patient in medical practice

Neue Möglichkeiten der Hörversorgung dank modernster KI

Gegenüber klassischen Hörsystemen mit statischen Einstellungen eröffnet KI vollkommen neue Möglichkeiten einer noch dynamischeren, individuelleren und gezielteren Hörerfahrung. Trotz der unbestreitbaren Vorteile von KI in der Audiologie ist es mehr als verständlich, dass viele Hörakustiker weiterhin zurückhaltend sind und viele Fragen haben:

  • Wie gestaltet sich die Zukunft von KI in Hörsystemen und Hörversorgung?

  • Wo kann ich mich eingehender über KI-gestützte Hörlösungen informieren?

  • Sollten bei der Wahl des Hörsystems KI-basierte Funktionen berücksichtigt werden?

Antworten auf diese Fragen sind entscheidend für eine verantwortungsvolle und effektive Nutzung von KI im Bereich der Audiologie.

 

 

KI zur Optimierung der Kundenerfahrung

Mit 24 Jahren Erfahrung im KI-basierten Machine Learning ermöglicht Phonak Ihren Kunden ihr bestes Hörerlebnis. AutoSense™ OS 5.0 für Phonak Lumity Hörsysteme ist nur ein Beispiel für KI-basiertes maschinelles Lernen mit vielen Vorteilen für Ihre Kunden:

  • AutoSense 5.0 verwendet SmartSpeech™ Technologie für ein verbessertes Sprachverstehen in ruhigen Umgebungen, im Störgeräusch, auf Entfernung und unterwegs.1-5

  • AutoSense OS™ 5.0 nutzt die Vorteile von maschinellem Lernen zur genauen Bestimmung und Anpassung an die Hörumgebung des Kunden. Dies geschieht automatisch, der Kunde kann aber bei Bedarf jederzeit manuell Einstellungen vornehmen.6

AutoSense OS™ 5.0

Unser Automatik-Betriebssystem wurde mittels KI-basiertem maschinellen Lernen auf die genaue Erkennung der Hörumgebung trainiert.

Mehr Informationen zur Technologie
Worldof Hearing Products

Künstliche Intelligenz in der Hörversorgung

KI spielt auch in der Hörversorgung eine immer zentralere Rolle und bietet Hörakustikern wertvolle Möglichkeiten für bessere Ergebnisse für die Kunden. Auch wenn noch einige Hürden zu meistern sind, entwickelt sich KI immer mehr vom Trendbegriff zum praktischen Tool für Sie und Ihre Kunden.

Individualisierte Verstärkung

KI bietet die Möglichkeit, Hörsysteme auf individuelle Bedürfnisse abzustimmen. KI analysiert die speziellen Anforderungen, Vorlieben und Hörumgebungen des Kunden, sorgt für eine Feinanpassung in Echtzeit und optimiert das individuelle Hörerlebnis. Phonak AutoSense™ OS ist das beste Beispiel dafür, wie KI-gestütztes maschinelles Lernen das Sprachverstehen verbessert und die Höranstrengung reduziert.

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Audiologist at work
Frühzeitigere Erkennung

Durch die Analyse von Otoskopie-Aufnahmen, Audiogrammen und sogar genetischen Informationen können KI-Algorithmen Hörverlust noch frühzeitiger und präziser bestimmen. Auf diese Weise können bereits frühe Anzeichen von Presbyakusis oder Morbus Menière erkannt und umgehend eine Behandlung eingeleitet werden.

Female client in audiologist’s office
Ein aktiver Beitrag zur Hörgesundheit

Als Ergänzung zur professionellen audiologischen Versorgung helfen KI-gestützte Apps Betroffenen, selbst einen aktiven Beitrag zur Hörgesundheit zu leisten. Eine KI-gestützte Tinnitus-App beispielsweise kann individuelle Tinnitus-Muster erkennen und eigene Klangtherapien erstellen, die das unangenehme Geräusch überdecken. Sie kann auch Methoden der kognitiven Verhaltenstherapie (KVT) berücksichtigen, um Stress und Ängste im Zusammenhang mit Tinnitus zu bewältigen und letztlich das allgemeine Wohlbefinden zu verbessern

Middle aged couple exercising near a mountain lake

Häufig gestellte Fragen zur künstlichen Intelligenz

Was ist KI und wie funktioniert sie in Hörsystemen? Dieser Bereich bietet Antworten auf häufig gestellte Fragen sowie Informationen zu KI-gestützten Hörlösungen.

KI im Allgemeinen und in Hörsystemen

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Künstliche Intelligenz beschreibt die Fähigkeit von Maschinen, menschliches Verhalten nachzubilden. Im alltäglichen Sprachgebrauch werden künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen oft synonym verwendet.7

 

Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz und bedeutet, dass ein System selbstständig in der Lage ist, durch Analyse bereitgestellter Daten zu lernen und die eigene Leistung zu verbessern.7

In den Hörsystemen von Phonak kommt künstliche Intelligenz bereits seit 24 Jahren zum Einsatz. Die KI-Technologie des maschinellen Lernens (ML) wird in Hörsystemen schon jahrelang mit zwei Zielen eingesetzt: 1) zur Klassifikation von Hörumgebungen und 2) zur Anpassung der Parameter der Klangverarbeitung. 

Die neuste Errungenschaft von Phonak ist die Nutzung des maschinellen Lernens zur Optimierung unseres Automatik-Betriebssystems AutoSense OS. Diese Technologie wurde mithilfe tausender realer Klangaufnahmen entwickelt und trainiert. Sie ermöglicht so ein wahrhaft individuelles Hörerlebnis.

Deep Learning beschreibt einen weiterentwickelten Teilbereich des maschinellen Lernens, der in Anlehnung an das menschliche Gehirn komplexe Algorithmen, wie tiefe neuronale Netze (Deep Neural Networks, DNN), nutzt, um noch vielschichtiger und präziser zu lernen und auf Informationen zu reagieren.⁷ 

Deep Learning mittels tiefer neuronaler Netze ist der leistungsstärkste Algorithmus des maschinellen Lernens.⁷

Phonak betrachtet KI als wichtige Antriebskraft für Innovation in bestimmten Bereichen der Hörtechnologie. KI und Deep Learning sind jedoch nicht neu und bereits seit den 1990er Jahren bekannt, als ihr Einsatz allerdings aufgrund der eingeschränkten Verarbeitungsmenge von Daten begrenzt war.

Auch wenn wir die Begeisterung über die neuen Möglichkeiten der KI teilen, verfolgt Phonak einen bodenständigen Ansatz und setzt auf Transparenz als wesentlichen Faktor. Es ist wichtig, die aktuellen Grenzen der KI anzuerkennen und von übertriebenen Darstellungen und Versprechen abzusehen, die Modewörter zu Werbezwecken instrumentalisieren.

Wir sind uns ebenso der Bedeutung anderer technologischer Fortschritte bewusst, die Arbeit und Alltag von Hörakustikern und Kunden erleichtern. Ziel ist die Optimierung der Hörerfahrung in realen Alltagssituationen, insbesondere in herausfordernden Umgebungen mit Hintergrundgeräuschen. 

Phonak ist überzeugt, dass die Nutzung von künstlicher Intelligenz (KI), einschließlich ihrer Teilbereiche wie maschienelles Lernen (ML) und tiefe neuronale Netze (Deep Neural Networks, DNN), hinsichtlich Hörsystemen ein enormes Potenzial bietet. Dabei ist zu berücksichtigen, dass grade im Hinblick auf die Wirkung von KI und tiefe neuronale Netze der Faktor Größe eine entscheidende Rolle spielt. „Kleine neuronale Netze“ erzielen nicht zwangsläufig ein besseres Ergebnis als klassisches maschinelles Lernen.

Unser erklärtes Ziel sind alltagstaugliche und effektive Lösungen, von denen der Benutzer tatsächlich profitiert, unabhängig von der eingesetzten Technologie.

Phonak ist fest davon überzeugt, dass ein bestmögliches Ergebnis für den Kunden weiterhin vom Hörakustiker als Fachperson abhängt. Auch angesichts des rasanten Fortschritts im Bereich der KI werden wir nicht müde zu betonen, dass nur die Kombination innovativer Technologien und kompetenten Fachpersonals zum Erfolg führt. Die Einbeziehung modernster Technologien in die professionelle Versorgung und Beratung ermöglicht eine optimale Nutzung der Möglichkeiten von KI in Hörsystemen zugunsten des Kunden.

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Side view of female nurse working at computer desk against window in office

Quellenangaben

1. Appleton, J. (2020). AutoSense OS 4.0 - significantly less listening effort and preferred for speech intelligibility. Phonak Field Study News. https://www.phonak.com/evidence 
2. Latzel, M., & Hobi, S. (2022). Der ActiveVent™ Receiver bietet die Vorteile der offenen wie auch der geschlossenen Akustik für ein besseres Sprachverstehen im Störgeräusch und eine natürliche Wahrnehmung der eigenen Stimme. Phonak Field Study News. https://www.phonak.com/evidence. 
3. Thibodeau L. M. (2020) Benefits in Speech Recognition in Noise with Remote Wireless Microphones in Group Settings. Journal of the American Academy of Audiology, 31(6), 404–411. 
4. Latzel, M., Lesimple, C., & Woodward, J. (2022). New implementation of directional beamforming configurations show improved speech understanding and reduced listening effort. Phonak Field Study News. https://www.phonak.com/evidence 
5. Latzel, M., Lesimple, C., & Woodward, J. (2023). Speech Enhancer significantly reduces listening 

effort and increases intelligibility for speech from a distance. Phonak Field Study News. https://www.phonak.com/evidence

6. RIC: 
Benutzerfreundlichkeit PDL-14751 
PDL-18247 (Funkt. Verhalten) 
PDL-18770 (Hörleistung)
HdO: 
Benutzerfreundlichkeit PDL-14720 
Prüfbericht zur Hörleistung: PDL-18771 
Prüfbericht zur Funktionalität: PDL-18246

7. https://nix-united.com/blog/artificial-intelligence-vs-machine-learning-vs-deep-learning-explaining-the-difference/