CN116670783A - 预测性医疗装置咨询 - Google Patents

Abstract

本文提出的是用于与医疗装置一起使用的预测咨询技术。本文提出的技术在本文中有时称为“预测性医疗装置咨询技术”，可以包括例如生成与未来临床预约的时机有关的一种或多种临床预测和/或与为接受者选择医疗装置有关的一种或多种临床预测。

Description

预测性医疗装置咨询

背景

技术领域

本发明大体上涉及医疗装置，诸如听力装置。

背景技术

近几十年来，医疗装置已为接受者提供了广泛的治疗益处。医疗装置可以包括内部或可植入部件/装置、外部或可佩戴部件/装置或其组合(例如具有与可植入部件通信的外部装置的装置)。医疗装置，诸如传统助听器、部分或可完全植入式听力假体(例如骨传导装置、机械刺激器、耳蜗植入物等)、起搏器、除颤器、功能性电刺激装置和其他医疗装置，多年来在执行救生和/或生活方式改善功能和/或接受者监测方面一直是成功的。

多年来，医疗装置的类型以及由其执行的功能范围有所增加。例如，有时称为“可植入医疗装置”的许多医疗装置现在通常包括永久或临时植入接受者体内的一个或多个器械、设备、传感器、处理器、控制器或其他功能性机械或电部件。这些功能性装置通常用于诊断、预防、监测、治疗或管理疾病/损伤或其症状，或研究、替换或修改解剖结构或生理过程。这些功能性装置中的许多功能性装置利用从外部装置接收到的电力和/或数据，所述外部装置是可植入部件的一部分或与可植入部件协同操作。

发明内容

在一个方面，提供了一种方法。所述方法包括：在计算装置处：获得表示接受者的听力能力的听力学数据；获得所述接受者的个人数据；基于对所述听力学数据和所述个人数据的分析为所述接受者确定未来临床预约的估计时间；以及向用户提供所述未来临床预约的估计时间的指示。

在另一方面，提供了一种方法。所述方法包括：在计算装置处：获得表示接受者的听力能力的听力学数据；获得所述接受者的个人数据；基于对所述听力学数据和所述个人数据的分析，为所述接受者生成听力装置的推荐；以及向用户提供所述听力装置的指示。

在另一方面，提供了一种或多种非暂时性计算机可读存储介质。所述一种或多种非暂时性计算机可读存储介质包括指令，所述指令在由处理器执行时使所述处理器：获得表示感官医疗装置的接受者的至少一个感觉的感官剥夺的感官数据；获得所述接受者的个人数据；基于所述感官数据和所述接受者数据预测所述接受者的一个或多个未来结果，其中所述一个或多个未来结果中的至少一个与所述接受者未来使用至少一个医疗感官装置来治疗所述感官剥夺相关联；基于所述接受者的所述一个或多个未来结果为所述接受者生成第一感官装置的至少一个推荐；以及向所述计算装置的用户提供所述第一感官医疗装置的指示。

在另一方面，提供了一种计算装置。所述计算装置包括：一个或多个网络接口单元；存储器；显示屏；以及一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成：分析与感官假体的接受者相关联的数据，以为所述接受者确定未来临床预约的估计时间；以及经由所述显示屏向用户显示所述未来临床预约的估计时间的指示。

在另一方面，提供了一种计算装置。所述计算装置包括：一个或多个网络接口单元；存储器；显示屏；以及一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成：分析与感官假体的接受者相关联的数据，以为所述接受者生成感官装置的推荐；以及经由所述显示屏向用户显示所述推荐的指示。

附图说明

在本文中结合附图描述本发明的实施方案，其中：

图1是根据本文提出的某些实施方案的预测性医疗装置咨询系统的示意图；

图2是根据本文提出的某些实施方案的示例方法的流程图；

图3A是示出根据本文提出的某些实施方案的听力装置接受者的当前听力图的图；

图3B是示出根据本文提出的某些实施方案与图3A的听力装置接受者相关联的第一未来听力结果的图；

图3C是示出根据本文提出的某些实施方案与图3A的听力装置接受者相关联的第二未来听力结果的图；

图4A是示出根据本文提出的某些实施方案的听力装置接受者的当前听力图的图；

图4B是示出根据本文提出的某些实施方案与图4A的听力装置接受者相关联的第一未来听力结果的图；

图4C是示出根据本文提出的某些实施方案与图4A的听力装置接受者相关联的第二未来听力结果的图；

图5是示出根据本文提出的某些实施方案的第一听力装置接受者和第二听力装置接受者的当前听力图以及为第一听力装置接受者和第二听力装置接受者中的每一个预测的未来听力结果的图；

图6是示出根据本文提出的某些实施方案的为听力装置接受者预测未来临床预约的时机的图；

图7是示出可以利用其实现本文提出的技术的各方面的示例性听觉假体系统的示意图；

图8是示出可以利用其实现本文提出的技术的各方面的示例性前庭刺激器系统的示意图；

图9是被配置成实现本文提出的技术的各方面的计算装置的功能框图；

图10是根据本文提出的某些实施方案的方法的流程图；以及

图11是根据本文提出的某些实施方案的另一种方法的流程图。

具体实施方式

本文提出的是用于与医疗装置一起使用的预测咨询技术。本文提出的技术在本文中有时称为“预测性医疗装置咨询技术”，可以包括例如生成与未来临床预约的时机有关的一种或多种临床预测和/或与为接受者选择医疗装置有关的一种或多种临床预测。

仅为了便于描述，本文提出的预测性医疗装置咨询技术主要参考感官医疗装置(感官装置)和更具体地参考听力装置来描述。然而，应当理解，本文提出的技术也可以与其他类型的医疗装置相关联来实施。例如，本文提出的技术可以与各种听力装置一起实施，所述各种听力装置诸如助听器、中耳听觉假体、骨传导装置、直接声学刺激器、电声假体、听觉脑刺激器等。本文提出的技术还可以与其他类型的医疗装置，包括其他类型的感官装置一起使用，所述装置诸如前庭装置(例如前庭植入物)、视觉装置(即仿生眼)等、耳鸣治疗装置、传感器、起搏器、药物递送系统、除颤器、功能性电刺激装置、导管、癫痫发作装置(例如用于监测和/或治疗癫痫事件的装置)、睡眠呼吸暂停装置、电穿孔装置等。

如本文所使用，听力装置或其他医疗装置的“接受者”是现在或将来被开具医疗装置的人(例如，当前使用特定医疗装置的人)或作为待开具医疗装置的候选人的人(例如，在未来可能使用医疗装置的人)。例如，听力装置接受者可包括患有某种感觉缺失(例如，听力损失、平衡损失、视力损失等)的个体，或尚未患有任何感觉缺失的个体。

如上所述，仅为了便于描述，本文提出的技术主要参考听力装置和听力装置接受者来描述。特别是，听力装置接受者的康复旅程通常始于某种形式的听力学测试，以确定接受者是否遭受听力损失和/或确定听力损失的类型、听力损失的程度等。如果存在听力损失，临床医生、听力学家或其他执业医师会使用测试结果及其临床经验，为接受者开具听力装置处方。

向接受者开具正确类型的听力装置(例如，助听器、高功率助听器、骨传导装置、耳蜗植入物等)的临床处方至关重要。不适当的听力装置的处方可能直接损害接受者安全有效地执行其日常生活/交互的能力，并且损害其听力康复。临床处方过程通常要求执业医师基于接受者的听力学测试(例如，听力图)和执业医师的临床经验来评估接受者的听力需求。

随着接受者的听力旅程继续，当例如接受者在其听力装置中遇到问题时，接受者可以定期或以临时方式返回诊所。取决于接受者的生活状况、位置、保险、诊所短缺等，某些接受者可能难以接触到听力学家/临床医师。然而，错过使用听力装置、改变接受者的听力装置设置、切换到更合适类型的听力装置等的最佳时间，可能使接受者处于其听力感知和/或语言发展达到次优结果的风险中。目前，接受者必须完全依靠这些临床就诊和来自听力学家/临床医师的咨询，才能了解他/她自己的听力感知变化(即听力图)，以选择听力装置。

如所述，与听力装置，特别是耳蜗植入物相关联的挑战之一是确定将耳蜗植入物植入接受者中的最佳时间。如果接受者等待太久才进行耳蜗植入，那么她的听力可能会显著退化，并且她的大脑和听觉系统可能开始“关闭”。在此类情况下，接受者可能无法用耳蜗植入物恢复和康复，因此获得较差的听力结果。

本文提出的是为听力装置和其他医疗装置，包括其他感官装置的接受者提供个性化和优化的医疗保健咨询服务的技术。参照听力装置，本文提出的技术使接受者能够在最佳时间经历对其听力装置的改变，并且在最佳时间获得临床准入，以便实现最佳可能听力结果。

更具体地，并且如下文进一步描述，本文提出的技术分析接受者的听力学数据(例如，在各种时间测量的听力图)，并且基于听力学数据结合其他因素/测量预测在有或没有一个或多个听力装置的协助下接受者的听力会随时间推移如何发展。如下文进一步描述，其他因素/测量可包括与接受者相关联的个人数据，以及辅助数据，例如听力或医疗装置属性(例如，装置尺寸、装置美观性、装置电池使用信息、装置佩戴方法等)、与特定装置相关联的成本、与医疗装置的使用相关联的临床时间等。

因此，所提出的技术接着可为接受者确定最佳(在最佳可能听力结果方面)特定听力装置，确定接受者被开具特定听力装置的最佳时间，确定在听力装置之间改变的最佳时间等。同样如下所述，本文提出的技术还可以分析接受者的听力学数据，并且基于听力学数据结合其他因素/测量来预测一个或多个未来临床预约的估计时机。

图1是示出根据本文提出的某些实施方案的预测性医疗装置咨询系统100的功能方面的示意图。仅仅为了易于说明，将参考听力装置和听力装置接受者来大体上描述图1的预测性医疗装置咨询系统100。然而，如上所述，本文提出的技术可以与其他类型的医疗装置一起使用，并且因此，图1的示例仅仅是说明性的。

如图所示，预测性医疗装置咨询系统100大体上包括数据模块102、预测咨询模块104和输出模块106。应当理解，模块102、104和106示出了本文提出的技术的功能方面，并且不一定对应于任何特定的结构布置。由此，模块102、104和106中的每一个可在相同或不同的一个或多个物理或虚拟计算装置上以及在相同或不同的位置中的一个或多个处实施。

数据模块102通常包括/包含信息/数据以供预测咨询模块104分析。在一个示例实施方式中，数据模块102可以体现为托管在一个或多个物理或虚拟服务器(例如，数据存储器)上的一个或多个数据库。

在图1的示例中，数据模块102包括听力学数据108和个性化接受者数据110。听力学数据108包括表示接受者可能在一段时间内的未辅助(例如，没有听力装置的协助)和/或辅助(例如，在听力装置的协助下)的听力能力的数据。例如，听力学数据108可包括在不同时间点测量的接受者的听力图(例如，在几天、几周、几个月或几年过程中进行的纯音测听听力测试的绘制结果)和/或表示听力图随时间变化的数据。听力学数据108还可以或替代地包括接受者的听力能力的其他度量，例如言语测试结果/评分(例如，言语感受阈值(SRT)结果，安静言语评分，词语辨识评分，阈值测试，数字三重测试等)，骨传导测试数据，鼓室测量数据，听觉反射测试数据，静态声阻抗数据，听觉脑干应答(ABR)数据，耳声发射(OAE)数据，随时间推移的装置使用日志数据(例如，表示听觉DIET，做出的变更，所记录的警报或遇到的问题等)，心理物理学测量，例如阻抗，神经响应遥测(NRT)数据，电激发镫骨肌反射阈值(eSRT)，耳蜗电图描记(ECOG)数据等。

个性化接受者数据110可以包括例如与特定接受者相关联的个人属性/数据。例如，个性化接受者数据110可以包括特定接受者的年龄、医疗状况、语言、位置、当前装置设置、典型声音环境、偏好等。接受者数据110还可以包括其他因素，例如特定接受者的心理声学特征、家族遗传史、个人医疗背景等。为接收本文所述的预测性医疗装置咨询的每个接受者生成单独的个性化接受者数据110。

应当理解，听力学数据108和个性化接受者数据110的具体图示仅仅是说明性的，并且在某些实施方案中，可以包括额外和/或不同类型的信息作为数据模块102的一部分。例如，在视觉假体的上下文中，可以用视觉数据(例如，接受者的视觉测试的结果)替换听力学数据108，而在平衡假体的上下文中，可以用平衡数据(例如，接受者的平衡测试的结果)替换听力学数据108。一般来说，可以针对用其提供特定预测咨询技术的特定类型医疗装置配置数据模块102的内容。

另外，附加和/或不同类型的信息可包括辅助数据111。此辅助数据111可包括例如听力或医疗装置属性，包括装置大小、装置美观性、装置电池使用信息、装置佩戴方法(例如，耳后、耳外、耳内等)、与特定装置相关联的成本、与医疗装置的使用相关联的临床时间等。因此，在某些形式中，预测的“未来结果”不仅包括与感官剥夺的治疗相关的装置性能和/或治疗度量(例如，提供多少听力益处)，而且还包括在成本/费用、临床时间、接受者偏好等方面的“结果”。

返回图1的示例，预测咨询模块104是或包括机器学习模型或其他类型的人工智能(AI)系统，例如人工神经网络(ANN)，其被配置成分析听力学数据108和个性化接受者数据110，并且在某些情况下，分析辅助数据111，以生成一种或多种临床预测114。所述一种或多种临床预测可以例如与未来临床预约的时机和/或为接受者选择医疗装置有关。

基于相关规范性数据112训练AI系统(例如，预测咨询模块104)以生成一种或多种临床预测114。一般来说，相关规范性数据112是从不同听力装置接受者的大量群体中获得的历史数据，所述历史数据已基于一个或多个因素或度量以有意义的方式被分析且相关联在一起。相关规范性数据112可包括例如不同类型的听力学数据或辅助数据，其基于不同类型的个性化接受者数据(例如，与听力损失类型和年龄相关联的听力图)相关联。相关规范性数据112可以体现为预构建数据库，或者响应于接受者适配、测试等而周期性/动态地(例如实时地)更新，并且用于周期性/动态地重新训练或更新AI系统。尽管显示为单独元素，但相关规范性数据112可以是例如数据模块102、预测咨询模块104等的一部分。

在一个示例实施方式中，预测咨询模块104被配置成分析(如使用相关规范性数据112训练的)接受者的听力学数据108(例如，听力图、听力感知数据等)和个性化接受者数据110，以预测在不同听力装置的辅助下接受者的未来听力结果114(例如，在未来某个时间点、在六个月、一年、两年等时间后的听力结果等)和/或不辅助听力结果。也就是说，在这些示例中，一种或多种临床预测114包括未来听力结果预测，所述未来听力结果预测表示接受者的听力在未来时段过程中在各种听力装置的辅助下和/或在没有听力装置的辅助下可能如何发展。在一个实施方案中，临床预测114可以生成为“预测听力图”，其中预测听力图是如果他/她使用许多不同的听力装置中的每一个和/或不使用任何听力装置的话，对未来(例如，在六个月、一年、两年等时间后)接受者听力图的估计。预测听力图的使用仅仅是说明性的，并且可以在替代实施方案中使用未来听力结果的其他表示(例如，SRT评分)。

根据本文提出的某些实施方案，临床预测114可以经由输出模块106提供给用户(例如，接受者、临床医生等)。然而，在某些实施方案中，预测咨询模块104还可以使用临床预测114来为接受者生成一个或多个临床推荐116。临床推荐116可包括例如关于未来临床预约的时机的一个或多个推荐、关于为接受者选择医疗装置的一个或多个推荐等。例如，在某些实施方案中，使用一种或多种临床预测114，预测咨询模块104可以推荐改变接受者的听力装置(例如，开始使用助听器、从助听器变成高功率助听器、从助听器变成骨传导装置、从助听器变成耳蜗植入物、声学植入物或骨传导植入物等)的最佳时间点。另外，使用一个或多个预测114，预测咨询模块104可以生成改变编码策略、信号处理算法，以便能够最大化听力结果(例如，以实现更好的听力图)的最佳时间的推荐。

此外，使用一个或多个预测114，预测咨询模块104可以生成关于接受者返回诊所进行后续预约的最佳时间的推荐。也就是说，一个或多个预测114可用于为接受者确定最佳预约节奏，其中需要(如上文)或不需要改变听力装置。例如，在一个实施方案中，预测咨询模块104可以预测在可能发生某种听力水平改变和/或当需要听力学家/医学就诊之前的时间段。对于听力更稳定的接受者来说，这个时间段可能更长，而对于听力损失波动或急剧的接受者来说，这个时间段可能更短。

为了便于参考，图1已描述一种或多种临床预测114和一个或多个临床推荐116作为单独的决策或过程。应了解，这些决策/过程可以以各种方式整合以产生关于未来临床预约的时机、为接受者选择医疗装置等的临床推荐116。也就是说，本文提出的技术不一定需要以串行方式生成一种或多种临床预测114和一个或多个临床推荐116以向接受者提供输出。

如图1所示，一种或多种临床预测114和/或一个或多个临床推荐116可以经由输出模块106提供给用户(例如，接受者、护理者、执业医师等)。输出模块106可以体现为例如具有一个或多个输出装置，例如显示屏、扬声器等的计算装置(例如，膝上型计算机、平板计算机、适配系统、移动电话等)。

传统上，临床医生以当前诊断为重点向接受者提供护理，然后用处方治疗。对于给定接受者的未来护理需求，临床医生通常建议在象征性的未来日期安排一次“检查”约诊，例如在六个月后，届时如果诊断有充分变化，将进行重新评估和提供新的处方。对于听力装置或其他医疗装置，新的处方可能意味着以高昂的费用购买替代装置。因此，某些接受者可能要求使用“过度开具(over-prescribed)”装置，希望如果他的听力或状况恶化，他们可以通过不必立即为替代装置付费来省钱。但是，这种做法很少能报销，而且通常会令人泄气，因为可能会浪费资源。

本文提出的预测咨询技术提供具有相关联的训练方法的AI系统(例如，机器学习模型)，其提供以先前不可操作的方式可执行的可靠输出。如上所述，所述模型的输出可以包括对一个或多个听力装置或无辅助听力的未来听力结果的预测、关于使用哪个听力装置的推荐、关于何时转换到给定装置的推荐、关于未来临床预约时机的推荐等。在某些示例中，这些输出可以例如提供个性化装置选择，所述个性化装置选择允许接受者通过选择过度开具(或不过度开具)装置和/或考虑针对其情况个人化的其他因素而进行提前规划。此外，机器学习模型的准确性和可靠性可以提供直接报销机制和/或更高效规划临床实践管理，这在先前通过标准临床判断是不可能的。

图2是根据本文提出的实施方案的方法220的流程图。为便于描述，将参考图3A-3C(其是示出与听力装置的接受者相关联的当前听力结果和预测听力结果的示意图)描述图2的示例。更具体地，图3A示出了在使用助听器时助听器接受者的当前听力图340(例如，图3A表示在使用助听器时接受者的当前听力能力，其被绘制为分贝感官水平(dB SL)对频率(f))。如下文所描述，图3B和3C各自表示对使用不同听力装置的接受者的未来听力结果的对应预测。

方法220始于222，其中预测性医疗装置咨询系统，例如图1的系统100，获得或访问与助听器接受者相关联的听力学数据和个性化接受者数据。如上所述，预测性医疗装置咨询系统包括已经被训练并且可以使用相关规范性数据定期地重新训练或更新的AI系统(预测咨询模块104)。在224处，预测咨询模块104生成与接受者使用第一听力装置相关联的第一未来听力结果。即在图2的示例中，在224处，系统生成未来六(6)个月接受者的未来听力能力的预测，前提是接受者在这6个月继续使用其助听器。预测由AI系统基于听力学数据和个性化接受者数据鉴于相关规范性数据训练来生成。

如图3B所示，第一未来听力结果呈预测听力图342的形式且相对于当前听力图340示出。在此示例中，第一未来听力结果342指示通过继续使用助听器，接受者的听力结果中有退化/下降。

回到图2，在226处，预测咨询模块104生成与接受者使用第二听力装置相关联的第二未来听力结果。即，在图2的示例中，在226处，系统生成未来六(6)个月接受者的未来听力能力的预测，前提是接受者在这6个月将植入且接着使用耳蜗植入物。再次，预测由AI系统基于听力学数据、个性化接受者数据鉴于相关规范性数据训练来生成。

如图3C所示，第二未来听力结果呈预测听力图344的形式且相对于当前听力图340示出。在此示例中，第二未来听力结果344指示通过使用耳蜗植入物，接受者的听力结果的改进/增加。

回到图2，在228处，系统比较第一未来听力结果和第二未来听力结果，并且基于该比较，在230处生成听力装置推荐。在图2和3A-3C的示例中，预测使用耳蜗植入物带来接受者的听力结果的改善，而预测助听器的继续增加导致接受者的听力结果的恶化。因此，预测咨询模块104可推荐接受者接收耳蜗植入物。

应了解，图2和3A-3C的示例仅仅是说明性的，且本文提出的技术可以以多种不同方式实施。例如，在替代实施方案中，预测性医疗装置咨询系统可以生成多于两个用于相对于彼此进行分析的听力结果预测(例如，用所有助听器、高功率助听器、骨传导装置和耳蜗植入物预测听力结果以用于相对分析)。

本文提出的技术还可以或替代地在预测未来结果时考虑不同的装置设置。例如，预测性医疗装置咨询系统可以预测使用第一组设置的助听器的未来结果，预测使用第二组设置的助听器的未来结果，预测使用第一组设置的耳蜗的未来结果，预测使用第二组设置的耳蜗的未来结果，以此类推，然后可以相对于彼此分析所述未来结果，以为接受者推荐听力装置。图4A、4B和4C说明考虑装置设置的未来结果的预测。

更具体地，图4A示出了耳蜗植入接受者在使用耳蜗时的当前听力图440(例如，表示在使用耳蜗时接受者的当前听力能力，绘制为分贝声音压力水平(dB SPL)对频率(f))。如下文所描述，图4B和4C各自表示对于耳蜗植入物设定不同时，对接受者的未来听力结果的预测。

更具体地，如图4B所示，预测性医疗装置咨询系统(例如，预测咨询模块104)生成对于未来六(6)个月接受者的未来听力能力的预测，前提是接受者在这6个月继续使用具有第一组设置(例如，当前设置)的其耳蜗植入物。在图4B的示例中，所述预测基于听力学数据、个性化接受者数据以及相关规范性数据生成，并且呈预测听力图442的形式，所述预测听力图相对于当前听力图440示出。在此示例中，第一未来听力结果442指示通过继续使用第一组设置，接受者的听力结果增加。

如图4C所示，预测性医疗装置咨询系统生成对于未来六(6)个月接受者的未来听力能力的预测，前提是接受者在这6个月里继续使用具有第二组设置(例如，不同于当前设置)的其耳蜗植入物。在图4C的示例中，所述预测是基于听力学数据、个性化接受者数据以及相关规范性数据而生成的，且呈预测听力图444的形式，所述预测听力图相对于当前听力图440示出。在此示例中，第二未来听力结果444指示通过使用第二组设置，接受者的听力结果的增加。

如图4B和4C所示，与第二组设置相关联的听力结果的增加超过与第一组设置相关联的听力结果的增加。因此，预测性医疗装置咨询系统可推荐耳蜗植入物使用第二组设置。

再次，应了解，图4A-4C的示例仅为说明性的，并且本文提出的技术可以以多种不同方式实施。例如，在替代实施方案中，预测性医疗装置咨询系统可以生成多于两个用于相对于彼此进行分析的听力结果预测(例如，用较大数目的不同组设置预测听力结果以基于预测结果为接受者找到最佳设置)。

图5是说明本文提出的技术对不同接受者应用的示意图。特别地，示出了与两个不同的助听器接受者，称为接受者A和接受者B相关联的当前听力图540(分贝听力水平(dBHL)对频率)。在此示例中，仅出于说明的目的，假设两个接受者都以相同的听力图开始。

图5还示出了接受者A未来十八个月(18)的未来听力能力的呈预测听力图542形式的第一预测，前提是该接受者在这18个月中继续使用其助听器。另外，图5示出了接受者B未来十八个月(18)的未来听力能力的呈预测听力图544形式的第一预测，前提是该接受者在这18个月中继续使用其助听器。在图5的示例中，两个预测由AI系统使用针对每个接受者的听力学数据和个性化接受者数据生成，其中基于相关规范性数据来训练所述AI系统。

预测听力图542和544指示，即使两个接受者都以相同的听力能力开始，系统预测每个接受者在18个月期间将经历不同的听力结果。因此，可推荐接受者A用较少功率的助听器，而可推荐接受者B用更多功率的助听器(以补偿听力能力的预测退化)。

图2、3A-3C、4A-4C和5大体上说明在有或没有一个或多个听力装置的协助的情况下接受者的听力随时间推移可能如何发展的预测以及使用这些预测来推荐特定听力装置和/或听力装置设置。然而，如上所述，对接受者的听力随时间推移可能如何发展的预测也可以或替代地用于确定接受者被开具听力装置处方的最佳时间(就听力结果而言)和/或确定一个或多个未来临床预约的估计时机。图3A-3C、4A-4C和5中所示的所有预测可替代地用于这些目的。图6是示出用于确定一个或多个未来临床预约的估计时机的一个具体技术的图。

更具体地，图6是示出以分贝(dB)为单位的接受者的平均听阈(例如，多个频率)对接受者的年龄的图。在图6中，阈值由纯音平均值(PTA)表示，所述纯音平均值是指在一组指定频率下的听阈水平的平均值。例如，图6的特定四频PTA4使用4种音(例如，500Hz、1kHz、2kHz和4kHz)来评估接受者的平均听力(横截面分析)。其他实施方案可以使用例如PTA3、PTA5等。对于PTA4的情况，其计算500Hz、1kHz、2kHz和4kHz的平均听阈，但听力图中经常有更多频率可用。

在图6的示例中，此示例中的接受者69岁，并且图形具有第一区段/部分650，所述第一区段/部分表示例如从接受者的历史听力图确定的随时间推移的接受者的历史/过去听阈。所述图还包括第二区段/部分652，所述第二区段/部分表示由AI系统使用接受者的听力学数据和个性化接受者数据确定的接受者的预测听阈654，其中基于使用相关规范性数据来训练所述AI系统。

图6中展示的是与接受者的预测听阈水平654的10dB降低相关联的水平656。在此示例中，预测性医疗装置咨询系统确定接受者的听阈达到水平656之前的时间段(T)。然后，使用接受者的听阈达到水平656之前的该时间段，以预测/确定接受者何时应返回诊所进行未来预约。

在一个示例中，在接受者的听阈达到水平656之前的时间段乘以方差因子以确定接受者何时应返回诊所。例如，如图6所示，时间段(T)为四(4)年，其乘以方差因子0.8，从而指示接受者应在3.2年后返回诊所。方差因子可以例如被设定成涵盖听阈下降的50％、听阈下降的90％等。方差因子也可以是或替代地是固定值(例如，5dB下降)。

图6示出了根据估计的听阈变化确定接受者应何时返回诊所进行未来预约的预测时间段的示例。在替代实施方案中，可直接从听力图或其他听力学数据(例如，预测听力图与当前或其他预测听力图之间的特定差异)确定接受者应何时返回诊所进行未来预约的预测时间段。

如本文所述，预测接受者应何时返回诊所的时间段可以降低整体听力学家成本(由于整体听力学家就诊减少)并提供更好的接受者患者结果(向听力损失下降的患者提供更高功率的装置)。此外，作为“工作”的一部分，较短的听力学家会话是自动完成的，并且能够为接受者提供更好的装置选择(向听力损失稳定的接受者提供较低功率装置)。

应当理解，本文提出的技术并非相互排斥的，并且对于接受者的未来临床预约的估计时间的预测可以与对于接受者的听力装置的推荐的预测组合。在某些此类实施方案中，未来临床预约的估计时机，包括预约节奏(例如，接受者应返回诊所的频率和时间)可用作确定哪个装置最适合接受者的因素(例如，使用临床预约节奏和预测未来听力结果来选择接受者适合的装置)。

图7示出了示例性听觉假体系统760，其包括可受益于本文所述的技术的使用的听觉假体770。系统760还包括通过网络762连接的接受者计算装置764、临床医生计算装置766和服务器768。网络762是计算机网络，例如互联网，其促进数据在连接到计算机网络的计算装置之间的通信。

如图所示，听觉假体770和接受者计算装置764由接受者在环境771中操作。听觉假体770是与接受者的听觉系统有关的医疗装置，例如耳蜗植入物或骨传导装置(例如，经皮骨传导装置、透皮骨传导装置、有源骨传导装置和无源骨传导装置)和中耳刺激器，等等。听觉假体770可以采用各种形式中的任一种，并且根据听觉假体设置774操作。

听觉假体设置774是具有影响听觉假体770如何操作的值的一个或多个参数。例如，听觉假体设置774可以包括针对刺激通道的频带具有最小刺激水平和最大刺激水平的映射。然后听觉假体770可以使用该映射控制所提供的刺激量。例如，在听觉假体770是耳蜗植入物的情况下，该映射基于所接收的声音输入来影响要刺激耳蜗植入物的哪些电极以及以什么量刺激。在一些示例中，听觉假体设置774包括可由接受者选择的两个或更多预定义的设置分组。两个或更多个预定义设置分组中的一个可以是默认设置。

听觉假体设置774还可以包括在声音输入被转换成刺激信号之前修改声音输入的声音处理设置。此类设置可以包括例如特定音频均衡器设置，其可以提高或降低各种频率下的声音强度。在示例中，听觉假体设置774可包括所接收的声音输入引起刺激的最小阈值、用于防止会引起不适的水平以上的刺激的最大阈值、增益参数、响度参数和压缩参数。听觉假体设置774可以包括影响听觉假体770产生的刺激的动态范围的设置。如上所述，许多听觉假体设置774影响听觉假体770的物理操作，例如听觉假体770如何响应于从环境771接收的声音输入而向接受者提供刺激。

接受者计算装置764是与听觉假体770的接受者相关联的计算装置。在许多示例中，接受者计算装置764是手机、平板电脑、智能手表等，但可以采用其他形式。尽管主要在接受者的上下文中描述，但接受者计算装置764可以是由接受者的家长或护理人员拥有或主要使用的计算装置。

在示例中，接受者计算装置764包括听觉假体应用程序724，所述听觉假体应用程序在接受者计算装置764上操作并与听觉假体770协作。听觉假体应用程序724是作为计算机可执行指令存储在接受者计算装置764上的存储器中的计算机程序，所述计算机可执行指令在被执行时执行与听觉假体770有关的一个或多个任务。例如，听觉假体应用程序724可以控制听觉假体770(例如，基于从接受者接收的输入)，监测听觉假体770的使用，并且从听觉假体770获得数据。接受者计算装置764可以使用例如无线射频通信协议(例如，蓝牙)连接到听觉假体770。听觉假体应用程序724通过这种连接发送或从听觉假体770接收数据。听觉假体应用程序724还可以将音频例如从接受者计算装置764上的麦克风或在接受者计算装置上运行的应用程序(例如，视频或音频应用程序)流式传输到听觉假体770。在示例中，听觉假体应用程序724通过获得关于听觉假体770的数据而起作用。接受者计算装置764可以与临床医生计算装置766和服务器768中的一者或两者通信，例如经由通过网络762通信的听觉假体应用程序724。

临床医生计算装置766是临床医生使用的计算装置。临床医生是医疗专业人士，例如听力学家。在示例中，临床医生是为接受者提供护理或监督的医疗专业人士。临床医生计算装置766包括可用于监测或控制听觉假体770的一个或多个软件程序，例如听觉假体设置774的定制。

服务器768是远离听觉假体770、接受者计算装置764和临床医生计算装置766的服务器。服务器768经由网络762通信耦合到接受者计算装置764和临床医生计算装置766。在许多示例中，服务器768通过接受者计算装置764(例如，经由听觉假体应用程序724)间接地通信耦合到听觉假体770。在一些示例中，服务器768直接通信耦合到听觉假体770。服务器768包括一个或多个服务器应用程序772。一个或多个服务器应用程序772是作为计算机可执行指令存储在服务器768上的存储器中的计算机程序，所述计算机可执行指令在被执行时执行与系统760有关的一个或多个任务。

一般来说，系统760的部件可以协作以执行本文提出的预测咨询技术的各个方面。例如，根据本文提出的某些实施方案，一个或多个服务器应用程序772可操作以例如执行本文中所描述的一个或多个操作，例如与图1中的数据模块102和预测咨询模块104相关联的操作。然而，与图1的数据模块102和预测咨询模块104相关联的操作也可以部分地或完全地由接受者计算装置764和/或临床医生计算装置766中的一个或多个实现。与输出模块106相关联的操作可以例如在接受者计算装置764和/或临床医生计算装置766处执行。

如上所述，仅为了便于描述，本文提出的预测性医疗装置咨询技术主要参考感官装置和更具体地参考听力装置来描述。然而，应当理解，本文提出的技术也可以与其他类型的医疗装置相关联来实施。例如，本文提出的技术可以与各种听力装置一起实施，所述各种听力装置诸如助听器、中耳听觉假体、骨传导装置、直接声学刺激器、电声假体、听觉脑刺激器等。本文提出的技术还可以与其他类型的医疗装置，包括其他类型的感官装置一起使用，所述装置诸如前庭装置(例如前庭植入物)、视觉装置(即仿生眼)等、耳鸣治疗装置、传感器、起搏器、药物递送系统、除颤器、功能性电刺激装置、导管、癫痫发作装置(例如用于监测和/或治疗癫痫事件的装置)、睡眠呼吸暂停装置、电穿孔装置等。

图8示出了可以实施本文提出的技术的各方面的示例前庭刺激器系统802。在此示例中，前庭刺激器系统802包括可植入部件(前庭刺激器)812和外部装置/部件804(例如，外部处理装置、电池充电器、遥控器等)。

前庭刺激器812包括全都被配置成植入接受者的皮肤/组织皮瓣(皮肤皮瓣)815之下的植入物主体(主模块)834、引线区836和刺激组件816。植入物主体834一般包括气密密封壳体838，在该气密密封壳体中设置有RF接口电路系统、一个或多个可充电电池、一个或多个处理器和刺激器单元。植入物主体834还包括内部/可植入线圈814，该内部/可植入线圈一般在壳体838外部，但经由气密馈通(未示出)连接到收发器。

刺激组件816包括设置在载体构件(例如柔性硅树脂主体)中的多个电极844。在该具体示例中，刺激组件816包括三(3)个刺激电极，称为刺激电极844(1)、844(2)和844(3)。刺激电极844(1)、844(2)和844(3)用作用于向接受者的前庭系统递送电刺激信号的电接口。

刺激组件816被配置成使得外科医生可以经由例如接受者的卵圆窗将刺激组件植入接受者的耳石器官附近。应领会，具有三个刺激电极的该具体实施方案仅仅是说明性的，并且本文提出的技术可以与具有不同数量的刺激电极的刺激组件、具有不同长度的刺激组件等一起使用。

根据本文提出的实施方案，外部装置804可包括集成外部磁体850，所述集成外部磁体被配置成磁耦合到前庭刺激器812中的可植入磁体852。外部装置804还包括一体化的外部线圈808，所述一体化的外部线圈被配置成无线地(例如，感应地)耦合到前庭刺激器812的可植入线圈814。在图8中，使用虚线示出外部磁体850，指示围绕磁体850设置的外部线圈808。磁体850和852通过皮肤皮瓣815将外部装置804磁耦合到前庭刺激器812。

图8中还示出计算装置880，其可以被配置成实施预测咨询技术的各个方面并基于其设置前庭刺激器812的操作参数。例如，计算装置880可以包括具有逻辑885的存储器和处理器。计算装置880可以提供和/或显示上文所描述的预测等(例如，向接受者和/或辅助接受者的临床医生)和/或基于预测经由一个或多个数据链路890，例如有线连接、无线网络、射频、红外或另一合适的有线或无线通信机制或其组合来调整与前庭植入物802相关联的一个或多个设置。

如上所述，本文提出的技术的各方面可以在与医疗装置有线或无线通信的计算装置处实施。图9示出了可用其实施一个或多个所公开的示例的适当计算装置980的示例。可适合与本文所述的示例一起使用的计算系统、环境或配置包括但不限于个人计算机、服务器计算机、手持式设备、膝上型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、可编程消费电子产品(例如，智能手机)、网络PC、小型计算机、大型计算机、平板电脑、包括任何上述系统或设备的分布式计算环境，等等。计算装置980可以是在联网环境中通过至一个或多个远程装置的通信链路操作的单个虚拟或物理装置。远程装置可以是听力装置、个人计算机、服务器、路由器、网络个人计算机、对等装置或其他公共网络节点。

在最基本的配置中，计算装置980包括至少一个处理单元981和存储器982。处理单元981包括一个或多个硬件或软件处理器(例如，中央处理单元)，所述一个或多个硬件或软件处理器能够获得并执行指令。处理单元981可以与计算装置980的其他部件通信并控制所述其他部件的性能。

存储器982是一个或多个基于软件或硬件的计算机可读存储介质，其可操作以存储可由处理单元981访问的信息。除了别的以外，存储器982可以存储指令以及其他数据，所述指令可由处理单元981执行以实施应用程序或使得执行本文所述的操作。存储器982可以是易失性存储器(例如，RAM)、非易失性存储器(例如，ROM)或其组合。存储器982可以包括暂态存储器或非暂态存储器。存储器982还可以包括一个或多个可移除或不可移除的存储装置。在示例中，存储器982可以包括RAM、ROM、EEPROM(电可擦可编程只读存储器)、闪存存储器、光盘存储装置、磁存储装置、固态存储装置或可用于存储信息以供稍后访问的任何其他存储器介质。在示例中，存储器982涵盖调制数据信号(例如，其一个或多个特性以诸如在信号中编码信息的方式进行设定或改变的信号)，例如载波或其他传输机构，并且包括任何信息传递介质。作为示例而非限制，存储器982可以包括有线介质，例如有线网络或直接布线连接，以及无线介质，例如声学、RF、红外和其他无线介质或它们的组合。在某些实施方案中，存储器982包括预测协商逻辑985，所述预测协商逻辑在被执行时使处理单元981能够执行所提出的技术的各方面。

在所示的示例中，计算装置980还包括网络适配器984、一个或多个输入装置986和一个或多个输出装置987。系统计算装置980可以包括其他部件，例如系统总线、部件接口、图形系统、电源(例如，电池)以及其他部件。

网络适配器984是提供网络访问(例如，访问至少一个网络988)的计算装置980的部件。网络适配器984可以提供有线或无线网络访问，并且可以支持各种通信技术和协议中的一种或多种，例如以太网、蜂窝、蓝牙、近场通信和RF(射频)，等等。网络适配器984可以包括根据一种或多种无线通信技术和协议来配置用于无线通信的一个或多个天线和相关联的部件。

一个或多个输入装置986是计算装置980通过其接收来自用户的输入的装置。一个或多个输入装置986可以包括物理上可致动的用户接口元件(例如，按钮、开关或拨号盘)、触摸屏、键盘、鼠标、笔和语音输入装置，以及其他输入装置。

一个或多个输出装置987是计算装置980能够通过其向用户提供输出的装置。输出装置987可以包括显示器(例如，触摸屏)、扬声器和打印机，以及其他输出装置。

图10是根据本文提出的实施方案的方法1090的流程图。在计算装置处实施的方法1090始于1092，其中计算装置获得表示接受者的听力能力的听力学数据。在1094处，计算装置获得接受者的个人数据。在1096处，计算装置基于对听力学数据和个人数据的分析为接受者确定未来临床预约的估计时间。在1098处，计算装置向用户提供未来临床预约的估计时间的指示。

图11是根据本文提出的实施方案的方法1190的流程图。在计算装置处实施的方法1190始于1192，其中计算装置获得表示接受者的听力能力的听力学数据。在1194处，计算装置获得接受者的个人数据。在1196处，计算装置基于对听力学数据和个人数据的分析为接受者生成听力装置的推荐。在1198处，计算装置基于对听力学数据和个人数据的分析为接受者确定未来临床预约的估计时间。在1098处，计算装置向用户提供未来临床预约的估计时间的指示。

应了解，上文所描述的实施方案不相互排斥，且各种实施方案可以各种方式和布置组合。

本文描述和要求保护的发明在范围上不受本文公开的具体优选实施方案的限制，原因是这些实施方案旨在作为举例说明，而不是限制本发明的几个方面。任何等效实施方案都意图在本发明的范围内。实际上，除了本文中示出和描述的那些修改以外，根据前述描述，本发明的各种修改对于本领域技术人员将变得显而易见。这类修改也意图落入所附权利要求的范围内。

Claims (46)

1.一种方法，包括：

在计算装置处：

获得表示接受者的听力能力的听力学数据；

获得所述接受者的个人数据；

基于对所述听力学数据和所述个人数据的分析为所述接受者确定未来临床预约的估计时间；以及

向用户提供所述未来临床预约的估计时间的指示。

2.根据权利要求1所述的方法，其中基于对所述听力学数据和所述个人数据的分析为所述接受者确定未来临床预约的估计时间包括：

使用人工智能系统分析所述听力学数据和所述个人数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述人工智能系统是基于相关规范性数据训练的，所述相关规范性数据包括与其他听力装置接受者相关联的个人数据和听力学数据。

4.根据权利要求3所述的方法，还包括：

收集与附加听力装置接受者相关联的附加听力学数据；

基于与所述附加听力装置接受者相关联的个人数据关联所述附加听力学数据，以生成附加相关规范性数据；以及

基于所述附加相关规范性数据更新所述人工智能系统。

5.根据权利要求1、2、3或4所述的方法，其中所述听力学数据包括相关联的表示所述接受者的听力能力的一个或多个听力图。

6.根据权利要求1、2、3或4所述的方法，其中获得所述听力学数据包括：

测量所述接受者的当前听力图；以及

获得所述接受者的一个或多个先前听力图。

7.根据权利要求1、2、3或4所述的方法，其中分析所述听力学数据和所述个人数据以为所述接受者生成未来临床预约的估计时间包括：

预测所述接受者的一个或多个未来听力结果。

8.根据权利要求7所述的方法，还包括：

基于所述一个或多个未来听力结果确定所述接受者的听力能力经历预定改变的估计时间段；以及

基于所述接受者的听力能力经历预定改变的估计时间段生成所述未来临床预约的估计时间。

9.根据权利要求8所述的方法，其中基于所述未来听力结果确定所述接受者的听力能力经历预定改变的估计时间段包括：

确定所述接受者的当前听力水平；以及

基于所述一个或多个未来听力结果估计所述接受者的听力水平达到第二听力水平的时间段。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述第二听力水平是相对于所述接受者的当前听力水平确定的水平。

11.根据权利要求8所述的方法，其中基于所述接受者的听力能力经历预定改变的估计时间段生成所述未来临床预约的估计时间包括：

将所述接受者的听力能力经历预定改变的估计时间段乘以方差因子。

12.根据权利要求7所述的方法，还包括：

获得与需要进一步临床干预的听力损失变化相关联的一个或多个临床标准；以及

基于所述一个或多个未来听力结果和所述一个或多个临床标准生成所述未来临床预约的估计时间。

13.根据权利要求1、2、3或4所述的方法，其中预测所述接受者的一个或多个未来听力结果包括：

预测所述接受者的多个未来听力结果，

其中所述多个未来听力结果中的每一个与不同听力装置或不同听力装置设置中的至少一者的预测使用相关联。

14.根据权利要求1、2、3或4所述的方法，其中所述听力学数据包括一个或多个非听力图因素。

15.根据权利要求1、2、3或4所述的方法，其中所述接受者是使用用于听力康复的听力装置的听力装置接受者，并且其中所述方法还包括：

获得与所述听力装置相关联的操作参数；以及

基于对所述听力学数据、所述个人数据和与所述听力装置相关联的操作参数的分析，为所述接受者生成未来临床预约的估计时间。

16.根据权利要求15所述的方法，其中所述操作参数包括由所述听力装置使用的放大或增益中的至少一者。

17.根据权利要求1、2、3或4所述的方法，其中向所述计算装置的用户提供所述未来临床预约的估计时间的指示包括：

在所述计算装置的显示屏上显示所述指示。

18.根据权利要求1、2、3或4所述的方法，其中向所述计算装置的用户提供所述未来临床预约的估计时间的指示包括：

将表示所述指示的数据从所述计算装置发送到第二计算装置。

19.一种方法，包括：

在计算装置处：

获得表示接受者的听力能力的听力学数据；

获得所述接受者的个人数据；

基于对所述听力学数据和所述个人数据的分析，为所述接受者生成听力装置的推荐；以及

向用户提供所述听力装置的指示。

20.根据权利要求19所述的方法，其中基于对所述听力学数据和所述个人数据的分析为所述接受者生成听力装置的推荐包括：

预测所述接受者的一个或多个未来听力结果；以及

通过对所述一个或多个未来听力结果的相对分析生成听力装置的推荐。

21.根据权利要求20所述的方法，其中预测所述接受者的一个或多个未来听力结果包括：

生成所述接受者的一个或多个预测听力图。

22.根据权利要求20所述的方法，其中预测所述接受者的一个或多个未来听力结果包括：

预测所述接受者的多个未来听力结果，

其中所述多个未来听力结果中的两个或更多个与所述接受者预测使用不同听力装置相关联。

23.根据权利要求20所述的方法，其中预测所述接受者的一个或多个未来听力结果包括：

预测所述接受者的多个未来听力结果，

其中所述多个未来听力结果中的两个或更多个与一个或多个不同听力装置或不同听力装置设置中的至少一者的预测使用相关联。

24.根据权利要求20所述的方法，其中预测所述接受者的一个或多个未来听力结果包括：

预测所述接受者的多个未来听力结果，

其中所述多个未来听力结果中的一个或多个与所述接受者使用一个或多个听力装置相关联，并且所述多个未来听力结果中的至少一个与所述接受者的无辅助听力相关联。

25.根据权利要求19、20、21、22、23或24所述的方法，其中基于对所述听力学数据和所述个人数据的分析为所述接受者生成听力装置的推荐包括：

使用人工智能系统分析所述听力学数据和所述个人数据。

26.根据权利要求25所述的方法，其中所述人工智能系统是基于相关规范性数据训练的，所述相关规范性数据包括与其他听力装置接受者相关联的个人数据和听力学数据。

27.根据权利要求26所述的方法，还包括：

收集与附加听力装置接受者相关联的附加听力学数据；

基于与所述附加听力装置接受者相关联的个人数据关联所述附加听力学数据，以生成附加相关规范性数据；以及

基于所述附加相关规范性数据更新所述人工智能系统。

28.根据权利要求19、20、21、22、23或24所述的方法，其中所述听力学数据包括相关联的表示所述接受者的听力能力的一个或多个听力图。

29.根据权利要求19、20、21、22、23或24所述的方法，其中获得所述听力学数据包括：

测量所述接受者的当前听力图；以及

获得所述接受者的一个或多个先前听力图。

30.根据权利要求19、20、21、22、23或24所述的方法，其中所述听力学数据包括一个或多个非听力图因素。

31.根据权利要求30所述的方法，其中基于对所述听力学数据和所述个人数据的分析为所述接受者生成听力装置的推荐包括：

基于一个或多个听力装置属性生成所述听力装置的推荐，

其中所述一个或多个听力装置属性包括装置大小、装置美观性、装置电池使用信息和装置佩戴方法中的至少一者。

32.根据权利要求30所述的方法，其中基于对所述听力学数据和所述个人数据的分析为所述接受者生成听力装置的推荐包括：

基于与一个或多个听力装置相关联的成本生成所述听力装置的推荐。

33.根据权利要求19、20、21、22、23或24所述的方法，其中所述接受者是使用用于听力康复的听力装置的听力装置接受者，并且其中所述方法还包括：

获得与所述听力装置相关联的操作参数；以及

基于对所述听力学数据、所述个人数据和与所述听力装置相关联的操作参数的分析为所述接受者生成听力装置的推荐。

34.根据权利要求33所述的方法，其中所述操作参数包括由所述听力装置使用的放大或增益中的至少一者。

35.根据权利要求19、20、21、22、23或24所述的方法，其中向用户提供所述听力装置的指示包括：

在所述计算装置的显示屏上显示所述指示。

36.根据权利要求19、20、21、22、23或24所述的方法，其中向用户提供所述听力装置的指示包括：

将表示所述指示的数据从所述计算装置发送到第二计算装置。

37.一种或多种非暂时性计算机可读存储介质，包括指令，所述指令在由处理器执行时使所述处理器：

获得表示感官医疗装置的接受者的至少一种感觉的感官剥夺的感官数据；

获得所述接受者的个人数据；

基于所述感官数据和所述个人数据预测所述接受者的一个或多个未来结果，其中所述一个或多个未来结果中的至少一个与所述接受者未来使用至少一个医疗感官装置来治疗所述感官剥夺相关联；

基于所述接受者的所述一个或多个未来结果为所述接受者生成第一感官装置的至少一个推荐；以及

向用户提供所述第一感官装置的指示。

38.根据权利要求37所述的一种或多种非暂时性计算机可读存储介质，其中可操作以预测所述接受者的一个或多个未来结果的指令包括可操作以进行以下操作的指令：

预测所述接受者的多个未来结果，

其中所述多个未来结果中的两个或更多个与所述接受者预测使用不同感官医疗装置相关联。

39.根据权利要求37所述的一种或多种非暂时性计算机可读存储介质，其中可操作以预测所述接受者的一个或多个未来结果的指令包括可操作以进行以下操作的指令：

预测所述接受者的多个未来结果，

其中所述多个未来结果中的两个或更多个与一个或多个感官医疗装置或不同感官医疗装置装置设置中的至少一者的预测使用相关联。

40.根据权利要求37、38或39所述的一种或多种非暂时性计算机可读存储介质，其中所述接受者是听力装置接受者，并且其中可操作以预测所述接受者的一个或多个未来结果的指令包括可操作以进行以下操作的指令：

生成所述接受者的一个或多个预测听力图。

41.根据权利要求37、38或39所述的一种或多种非暂时性计算机可读存储介质，还包括可操作以执行以下操作的指令：

用人工智能系统分析所述感官数据和所述个人数据。

42.根据权利要求41所述的一种或多种非暂时性计算机可读存储介质，其中所述人工智能系统是基于相关规范性数据训练的，所述相关规范性数据包括与其他感官医疗装置接受者相关联的个人数据和感官数据。

43.根据权利要求42所述的一种或多种非暂时性计算机可读存储介质，还包括：

收集与附加感官医疗装置接受者相关联的附加感官数据；

基于与所述附加感官医疗装置接受者相关联的个人数据关联所述附加感官数据以生成附加相关规范性数据；以及

基于所述附加相关规范性数据更新所述人工智能系统。

44.根据权利要求37、38或39所述的一种或多种非暂时性计算机可读存储介质，其中所述感官数据包括相关联的表示所述接受者的听力能力的一个或多个听力图。

45.一种计算装置，包括：

一个或多个网络接口单元；

存储器；

显示屏；以及

一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成：

分析与感官假体的接受者相关联的数据，以为所述接受者确定未来临床预约的估计时间；以及

经由所述显示屏向用户显示所述未来临床预约的估计时间的指示。

46.一种计算装置，包括：

一个或多个网络接口单元；

存储器；

显示屏；以及

一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置成：

分析与感官假体的接受者相关联的数据，以为所述接受者生成感官装置的推荐；以及

经由所述显示屏向用户显示所述推荐的指示。