IMPLANTES COCLEARES COM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL: APRIMORANDO A PERCEPÇÃO SONORA NA ERA DA TECNOLOGIA ASSISTIVA

Resumo

Introdução: Os implantes cocleares (IC) representam uma solução consolidada para perda auditiva sensorioneural severa a profunda, convertendo sinais sonoros em estimulação elétrica direta do nervo coclear e possibilitando percepção de fala e som em usuários que não obtêm benefício satisfatório com aparelhos convencionais. No entanto, a variabilidade dos resultados entre usuários, a complexidade dos parâmetros programáveis e as dificuldades em ambientes ruidosos continuam sendo desafios clínicos relevantes. Recentemente, técnicas de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) têm sido exploradas para otimizar a programação dos dispositivos, personalizar estratégias de reabilitação e prever desfechos auditivos, abrindo caminhos para intervenções mais objetivas e adaptativas. Desenvolvimento
Aplicações de IA em implantes cocleares podem ser agrupadas em três frentes principais: Programação automatizada; O ajuste fino (mapping) de parâmetros do processador é tradicionalmente dependente de medidas comportamentais e experiência do fonoaudiólogo. Modelos baseados em aprendizado de máquina prometem reduzir variabilidade clínica ao sugerir parâmetros iniciais e ajustes incrementais baseados em grandes bases de dados de usuários, características pré-operatórias e respostas eletrofisiológicas, potencialmente acelerando a otimização funcional. Predição de desempenho; Estudos recentes demonstram que modelos de ML (ex.: random forest, redes neurais) conseguem prever, com acurácia variável, desfechos como percepção de fala pós-implantação a partir de variáveis pré-operatórias (idade, histórico auditivo, potenciais evocados, etc.). Essas previsões podem orientar seleção de candidatos, planejamento de reabilitação e comunicação de prognóstico às famílias, embora ainda exista necessidade de validação multicêntrica e cuidados com vieses nos dados. Reabilitação e tecnologias assistivas; Ferramentas de treino auditivo baseadas em IA (aplicativos adaptativos) e tecnologias de escuta assistida (algoritmos de supressão de ruído, beamforming e refinamentos de codificação do sinal) contribuem para melhorias na percepção de fala em ruído e em tarefas musicais. Conclusão; A incorporação de IA aos implantes cocleares oferece caminhos promissores para reduzir a variabilidade dos resultados, personalizar mapeamentos, prever desfechos e ampliar a eficiência da reabilitação auditiva, especialmente em ambientes com ruído.