Intelligenza Artificiale e riabilitazione uditiva: complementarietà o sostituzione? Riflessione sul ruolo delle tecnologie AI-based negli apparecchi acustici e sul valore insostituibile dell’adattamento clinico personalizzato.

La capacità di udire e, soprattutto, di comprendere il parlato in ambienti acusticamente complessi rappresenta ancora oggi una delle sfide più significative per le persone affette da ipoacusia, anche se aiutate da apparecchi acustici. Il settore audioprotesico ha conosciuto negli ultimi vent’anni un’evoluzione radicale, dalla prima grande rivoluzione digitale dei primi anni Duemila fino all’attuale integrazione di tecnologie basate sull’Intelligenza Artificiale (AI), sul Machine Learning (ML) e sulle Reti Neurali Profonde (Deep Neural Networks, DNN). Questi approcci, ispirati alla complessità interconnessa del sistema nervoso umano, permettono agli apparecchi acustici di apprendere da enormi quantità di dati reali, riconoscendo schemi sonori e adattandosi dinamicamente a contesti acustici nuovi e mutevoli. L’obiettivo primario di tali innovazioni è migliorare la comprensione del parlato nel rumore e ridurre lo sforzo cognitivo dell’ascolto, cercando di replicare, per quanto possibile, i meccanismi uditivi e cognitivi che il cervello utilizza naturalmente per separare e selezionare le sorgenti sonore d’interesse. I principali produttori del settore, ReSound, Phonak, Oticon e Starkey, hanno implementato sistemi sempre più evoluti e personalizzati, che utilizzano l’intelligenza artificiale per ottimizzare la classificazione ambientale, la rilevazione delle sfumature sonore e la previsione dell’intento di ascolto dell’utente, offrendo così un supporto uditivo altamente adattivo. Il presente lavoro si propone di analizzare l’applicazione dell’AI e delle DNN nella moderna tecnologia audioprotesica, esplorando due dimensioni principali: da un lato, la via uditiva umana e i principi neurocomputazionali che ispirano l’uso dell’intelligenza artificiale, dall’altro, l’impatto degli automatismi intelligenti sulla qualità dell’esperienza uditiva in contesti con rapporto segnale/rumore sfavorevole. A fronte dell’analisi tecnologica, la tesi pone alcune riflessioni critiche: gli apparecchi acustici di nuova generazione garantiscono un miglioramento reale dell’ascolto e della soddisfazione dell’utente rispetto a quelli tradizionali? E soprattutto, quanto contribuisce l’intelligenza artificiale al successo del percorso riabilitativo audioprotesico? Se da un lato la tecnologia consente di fornire al cervello una rappresentazione acustica più precisa e naturale, dall’altro il risultato finale dipende ancora in larga misura dal percorso di riabilitazione e adattamento personalizzato guidato dall’audioprotesista. Questo lavoro intende quindi non solo illustrare le più recenti innovazioni introdotte dai principali costruttori, ma anche porre l’accento su come la vera efficacia del trattamento protesico risieda nell’interazione tra tecnologia, utente e professionista, dove l’audioprotesista rimane una figura imprescindibile per il successo clinico, psicologico e sociale della riabilitazione uditiva.