根據統計，台灣有將近10%的人口聽力受損，且在趨勢上不僅人口逐年增加，年齡更有下降的現象，主要原因可能是現代人暴露於85分貝以上噪音環境的機會越來越多，例如:長時間講手機、戴耳機聽音樂…等等，以致於聽力漸漸受損而不自覺。然而傳統純音聽力篩檢的檢測只有通過（正常聽力）與未通過（可能異常聽力）兩種結果，缺乏量化檢測值來了解聽力程度，因此也無法追蹤聽力的變化。

突破傳統場地限制 智慧聽力量值檢測App操作簡單 判讀容易

國家新創獎獲獎團隊改良複雜的聽力檢測過程提出創新的聽力量值法，並開發聽力量值法APP模組於智慧型手機與平板電腦中執行，除可以快速達成聽力篩檢的檢測外，同時也會有量化的聽力篩檢值（S1-S10），如同視力量值般，可供將來記錄、追蹤與比較之用。聽力量值App檢測包含有10-20個聽力量值，每個聽力量值皆包含四個測試純音，為四種常用語音頻率（500、1000、2000、4000赫茲），當受測者能聽到全部的測試音時方視為「通過」，每個聽力量值間，各相差5分貝的測試音量，從S1（1分貝）到S10（46分貝），突發性耳聾病患可到S20（91分貝），聽力量值越小，表示聽力情況越好，檢測過程簡單，一般民眾皆可自行操作。有別於傳統大型聽力檢測儀器與檢測隔音室的限制，聽力量值App有五項主要的特點：1.操作簡單，不需專業人員操作，2.判讀結果簡單，聽力量值越小，表示聽力情況越好，3.不需於標準隔音室，家中的安靜室即可執行檢測，4.可隨身攜帶，即使到外地，亦可追蹤檢測聽力，5.聽力量值紀錄功能，可隨時自我檢視聽力變化或提供給醫師作為參考用，藉此減少回診次數。

主動式抗噪演算法克服環境噪音 檢測結果與傳統大型儀器相當

如何有效克服環境噪音是聽力篩檢軟體最重要的挑戰與限制，獲獎團隊以情境分類為基礎，提出深度小腦模型開發主動式抗噪演算法，來提升噪音環境下之聽檢效益，抗噪效果比傳統方法，包括LMS、NLMS、Kalman filter、Volterra filter以及單層的小腦模型都要更好。聽力量值App已於85位國小學童的純音篩檢活動中進行驗證，結果發現不僅能早期檢測出潛藏性聽損的學童，其量測出之數據與專業量測聽力檢測儀器(PTA)結果相當，適合用於學童、老年人例行性聽力篩檢、一般醫療診所的快速聽力評估、健康檢查增列快速聽力檢測項目、工廠與公司員工定期聽力檢測及民眾自我監測或自行操作聽力檢測，達到早期診斷和預防聽損功能。

應用於突發性耳聾患者 達到最佳化治療效果

獲獎團隊也訂定突發性耳聾修正式Siegel’s準則，發表於國際期刊，並依準則透過機器學習大量數據，建構突發性耳聾治療策略及預測模型，同時將聽力量值App做為突發性耳聾患者居家自我檢測、追蹤聽力檢測、協助聽能復健之應用工具，達到突發性耳聾治療的最佳化效果。

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