Inteligencia artificial en audífonos. Evidencia, aplicaciones clínicas e integración en el sector
Alumna Victoria Eloísa Rodríguez Unamuno estudiante del Máster en Audiología Clínica y Terapia de la Audición
Tutora: Dra. Nerea Ortega
Resumen
La hipoacusia afecta a más de 1.500 millones de personas en el mundo (Organización Mundial de la Salud [OMS], 2021), y los audífonos constituyen la intervención rehabilitadora de referencia. La incorporación de la inteligencia artificial (IA), en particular el aprendizaje automático (AM) y el aprendizaje profundo (AP), representa un cambio cualitativo en las posibilidades de procesamiento adaptativo, personalización y seguimiento del usuario. El objetivo de este trabajo fue analizar y sintetizar críticamente la literatura de acceso abierto sobre aplicaciones de IA en audífonos. Se llevó a cabo una revisión bibliográfica narrativa estructurada, en lugar de sistemática, dada la heterogeneidad metodológica de la evidencia disponible, aplicando criterios explícitos de trazabilidad.
Los resultados se organizaron en cuatro ejes: reducción de ruido mediante AP con beneficio inicial en usuarios reales pero condicionado por las restricciones del dispositivo; reconocimiento de entornos acústicos para automatización con brecha entre precisión técnica y resultado clínico; personalización mediante comparaciones A/B y optimización bayesiana; y evaluación momentánea ecológica (EMA) como herramienta para capturar la experiencia auditiva en vida diaria. Se discuten implicaciones para la adaptación, teleaudiología y consideraciones éticas sobre privacidad, sesgos y explicabilidad. La revisión evidencia una brecha persistente entre la documentación de fabricantes y la validación científica independiente, y concluye que la IA puede aportar mejoras clínicamente relevantes, pero su impacto depende de la evaluación con usuarios reales y de la comunicación transparente de sus limitaciones
Palabras clave: inteligencia artificial, audífonos, aprendizaje automático, aprendizaje profundo, rehabilitación auditiva, evaluación momentánea ecológica, personalización.
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