Computational audiology
کمپیوٹیشنل آڈیولوجی آڈیولوجی کی ایک شاخ ہے جو صوتی نظام کے طبی علاج اور سائنسی تفہیم کو بہتر بنانے کے لیے ریاضی اور کمپیوٹر سائنس کی تکنیکوں کو استعمال کرتی ہے۔ کمپیوٹیشنل آڈیولوجی کا کمپیوٹیشنل میڈیسن سے گہرا تعلق ہے، جو عام بیماری کی تشخیص اور علاج کے لیے بہتر طریقے تیار کرنے کے لیے مقداری ماڈلز کا استعمال کرتا ہے۔ آڈیولوجی اور سماعت سائنس کی تحقیق میں روایتی طریقوں کے برعکس، کمپیوٹیشنل آڈیولوجی تشخیصی اعداد و شمار اور چھوٹے الکحل کے مفروضے کی جانچ کے بجائے پیشن گوئی ماڈلنگ اور بڑے پیمانے کے تجزیات ("بگ ڈیٹا") پر زور دیتی ہے۔ کمپیوٹیشنل آڈیولوجی کا مقصد سماعت سائنس، ڈیٹا سائنس، انفارمیشن ٹیکنالوجی، اور مشین لرننگ میں پیشرفت کو کلینیکل آڈیولوجیکل کیئر میں ترجمہ کرنا ہے۔ انسانوں کے ساتھ ساتھ متعلقہ جانوروں کی انواع میں سماعت کی تقریب اور صوتی پروسیسنگ کو سمجھنے کے لیے تحقیق قابل ترجمہ کام کی نمائندگی کرتی ہے جو اس مقصد کی حمایت کرتی ہے۔ زیادہ موثر تشخیص اور علاج کو نافذ کرنے کے لیے تحقیق اور ترقی اس مقصد کی حمایت کرنے والے ترجمے کے کام کی نمائندگی کرتی ہے۔ سماعت میں دشواری، ٹنائٹس، ہائپرکوسس، یا توازن کے مسائل والے لوگوں کے لیے، یہ پیش رفت زیادہ درست تشخیص، نئے علاج، اور جدید بحالی کے اختیارات کا باعث بن سکتی ہے جن میں سمارٹ مصنوعی اعضاء اور ای-ہیلتھ/ایم ہیلتھ ایپس شامل ہیں۔ نگہداشت فراہم کرنے والوں کے لیے، یہ طبی راستے کے حصے کو خودکار بنانے کے لیے قابل عمل علم اور اوزار فراہم کر سکتا ہے۔ یہ شعبہ بین الضابطہ ہے اور اس میں آڈیولوجی، آڈیٹری نیورو سائنس، کمپیوٹر سائنس، ڈیٹا سائنس، مشین لرننگ، نفسیات، سگنل پروسیسنگ، نیچرل لینگویج پروسیسنگ، اور ویسٹبولولوجی کی بنیادیں شامل ہیں۔ کمپیوٹیشنل آڈیولوجی میں ایپلی کیشنز، ماڈلز اور الگورتھم کا استعمال ان اصولوں کو سمجھنے کے لیے کیا جاتا ہے جو صوتی نظام کو کنٹرول کرتے ہیں، سماعت کے نقصان کی اسکریننگ، سماعت کی خرابی کی تشخیص، بحالی فراہم کرنے، اور مریضوں کی تعلیم کے لیے تخروپن پیدا کرنے کے لیے، دوسروں کے درمیان۔ سماعت، تقریر اور صوتی ادراک کے کمپیوٹیشنل ماڈل کئی دہائیوں سے انسانی صوتی نظام کی خصوصیات کی تقلید کے لیے فینومینولوجیکل اور بائیو فزیکل (کمپیوٹیشنل) ماڈل تیار کیے گئے ہیں۔ مثالوں میں بیسیلر جھلی کی مکینیکل خصوصیات کے نمونے، برقی طور پر متحرک کوکلیہ، درمیانی کان میکانکس، ہڈیوں کی ترسیل، اور مرکزی صوتی راستہ شامل ہیں۔ ساریمی اور دیگر۔ (2016) نے 7 عصری ماڈلز کا موازنہ کیا جن میں متوازی فلٹر بینک، جھرن والے فلٹر بینک، ٹرانسمیشن لائنیں اور بائیو فزیکل ماڈل شامل ہیں۔ حال ہی میں، کنوولوشنل نیورل نیٹ ورکس (سی این این) کی تعمیر اور تربیت کی گئی ہے جو انسانی آڈیٹری فنکشن کی نقل تیار کر سکتے ہیں یا پیچیدہ کوکلیئر میکانکس کو اعلی درستگی کے ساتھ دوبارہ پیش کر سکتے ہیں۔ اگرچہ حیاتیاتی عصبی نیٹ ورک کی باہمی ربط سے متاثر ہے، لیکن سی این این کا فن تعمیر قدرتی صوتی نظام کی تنظیم سے الگ ہے۔ ای-ہیلتھ/ایم ہیلتھ (منسلک سماعت کی صحت کی دیکھ بھال، وائرلیس اور انٹرنیٹ پر مبنی خدمات) آن لائن پیور ٹون تھریشولڈ آڈیومیٹری (یا اسکریننگ) ٹیسٹ، الیکٹرو فزیولوجیکل اقدامات، مثال کے طور پر ڈسٹورشن پروڈکٹ او اے ای (ڈی پی او اے ای) اور اسپیچ ان شور اسکریننگ ٹیسٹ بیداری کو فروغ دینے اور عمر بھر میں سماعت کے نقصان کی درست ابتدائی شناخت کو قابل بنانے، اوٹوٹوکسائٹی اور/یا شور کے اثرات کی نگرانی کرنے، اور کان اور سماعت کی دیکھ بھال کے فیصلوں کی رہنمائی کرنے اور معالجین کو مدد فراہم کرنے کے لیے ایک ٹول کے طور پر تیزی سے دستیاب ہو رہے ہیں۔ صوتی ریفلیکٹومیٹری اور مشین لرننگ کا استعمال کرتے ہوئے درمیانی کان کے سیال کا پتہ لگانے کے لیے اسمارٹ فون پر مبنی ٹیسٹ تجویز کیے گئے ہیں۔ درمیانی کان کے کان کے ڈرم کی صوتی تشخیص کے لیے ٹمپانومیٹری انجام دینے کے لیے اسمارٹ فون کے منسلک بھی ڈیزائن کیے گئے ہیں۔ اسمارٹ فونز سے منسلک کم لاگت والے ایئر فونز کو بھی پروٹو ٹائپ کیا گیا ہے تاکہ کوکلیہ سے دھندلے اوٹوکاسٹک اخراج کا پتہ لگانے اور نوزائیدہ سماعت کی اسکریننگ کرنے میں مدد ملے۔ آڈیولوجی اور سماعت کی صحت کی دیکھ بھال میں بگ ڈیٹا اور اے آئی بڑی تعداد میں آڈیوگرام جمع کرنا (جیسے۔ NIOSH یا NHANES ڈیٹا بیس) محققین کو آبادی میں سماعت کی حیثیت کے نمونوں کو تلاش کرنے یا AI نظاموں کو تربیت دینے کے مواقع فراہم کرتا ہے جو آڈیوگرام کی درجہ بندی کر سکتے ہیں۔ مشین لرننگ کو متعدد عوامل کے درمیان تعلقات کی پیش گوئی کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے۔ خود رپورٹ شدہ سماعت کے نقصان یا جینیاتی پروفائل اور خود رپورٹ شدہ سماعت کے نقصان کے درمیان تعلق کی بنیاد پر افسردگی کی پیش گوئی کریں۔ سماعت کے آلات اور پہننے کے قابل صارف کے ساؤنڈ اسکیپ کی نگرانی کرنے یا استعمال کے نمونوں کو لاگ ان کرنے کا اختیار فراہم کرتے ہیں جو خود بخود ایسی ترتیبات کی سفارش کرنے کے لیے استعمال کیے جا سکتے ہیں جن سے صارف کو فائدہ ہونے کی توقع ہے۔ سماعت کے آلات اور آڈیٹری امپلانٹس کو بہتر بنانے کے لیے کمپیوٹیشنل نقطہ نظر آڈیٹری امپلانٹس کے ذریعے بحالی کو بہتر بنانے کے طریقوں میں موسیقی کے ادراک کو بہتر بنانا، الیکٹروڈ-نیوران انٹرفیس کے ماڈل، اور اے آئی پر مبنی کوکلیئر امپلانٹ فٹنگ اسسٹنٹ شامل ہیں۔ سماعت کے نقصان اور ٹنائٹس میں ڈیٹا پر مبنی تحقیقات ایم ایل پر مبنی درجہ بندی کے ساتھ پروسیس شدہ آن لائن سروے کو سومیٹوسینسری ٹنائٹس کی تشخیص کے لیے استعمال کیا گیا ہے۔ خودکار این ایل پی تکنیک، غیر نگرانی اور نگرانی والی مشین لرننگ کا استعمال ٹنائٹس کے بارے میں سماجی پوسٹوں کا تجزیہ کرنے اور علامات کی تنوع کا تجزیہ کرنے کے لیے کیا گیا ہے۔ سماعت کے مسائل کی تشخیص، سماعت کو آسان بنانے کے لیے صوتیات مشین لرننگ کا اطلاق آڈیومیٹری پر لچکدار، موثر تخمینہ ٹولز بنانے کے لیے کیا گیا ہے جن میں کسی فرد کے صوتی پروفائل کا تعین کرنے کے لیے ضرورت سے زیادہ جانچ کے وقت کی ضرورت نہیں ہوتی ہے۔ اسی طرح، دیگر آڈیٹری ٹیسٹوں کے مشین لرننگ پر مبنی ورژن بنائے گئے ہیں جن میں کوکلیہ یا مساوی لاؤڈنیس کنٹورز میں مردہ علاقوں کا تعین کرنا شامل ہے۔ ای-ریسرچ (ریموٹ ٹیسٹنگ، آن لائن تجربات، نئے ٹولز اور فریم ورک) ای-ریسرچ ٹولز کی مثالوں میں ریموٹ ٹیسٹنگ ویکی، پورٹیبل آٹومیٹڈ ریپڈ ٹیسٹنگ (پی اے آر ٹی)، ایکولوجیکل مومنٹری اسسمنٹ (ای ایم اے) اور این آئی او ایس ایچ ساؤنڈ لیول میٹر شامل ہیں۔ کئی ٹولز آن لائن مل سکتے ہیں۔ کمپیوٹیشنل آڈیولوجی کی ترقی اور اپنانے کے لیے سافٹ ویئر اور ٹولز سافٹ ویئر اور بڑے ڈیٹا سیٹ اہم ہیں۔ بہت سے سائنسی کمپیوٹنگ شعبوں کی طرح، کمپیوٹیشنل آڈیولوجی کا زیادہ تر شعبہ موجود طور پر اوپن سورس سافٹ ویئر اور اس کی مسلسل دیکھ بھال، ترقی اور ترقی پر منحصر ہے۔ متعلقہ شعبے کمپیوٹیشنل بائیولوجی، کمپیوٹیشنل میڈیسن، کمپیوٹیشنل پیتھولوجی زندگی کے علوم کے لیے تمام بین الضابطہ نقطہ نظر ہیں جو ریاضی اور انفارمیشن سائنس جیسے مقداری مضامین سے اخذ کیے گئے ہیں۔ آڈیولوجی آڈیٹری سسٹم آڈیٹری کورٹیکس ویسٹبلر سسٹم حوالہ جات آڈیولوجی آڈیٹری سسٹم کمپیوٹیشنل فیلڈز آف اسٹڈی کمپیوٹیشنل سائنس بھی دیکھیں۔