综述：人工耳蜗与人工智能的交叉探索：一项混合方法的系统性与范围性综述

　　本综述系统探讨了人工智能（AI）在人工耳蜗（CI）技术中的前沿应用，涵盖语音增强、自动拟合、AI辅助手术、预测建模及康复等领域，揭示了AI如何通过深度学习（DL）、机器学习（ML）等技术提升听觉感知与个性化干预，同时指出临床转化面临的能耗、数据异质性等挑战，为未来研究提供方向。

　　

人工耳蜗与人工智能的融合：技术革新与临床挑战

语音识别在复杂环境中的优化

背景噪声和多说话者干扰是人工耳蜗用户面临的主要挑战。深度学习模型（如循环神经网络RNN）通过生成频谱掩模和自适应滤波器，有效抑制非平稳噪声，提升信噪比。例如，深度去噪模型能强调语音成分并减少噪声伪影，在模拟条件下改善语音清晰度。然而，计算延迟和能耗问题仍是实时应用的瓶颈，未来需优化神经网络架构以平衡处理效率与音质。

远程医疗与自我调节

AI驱动的远程拟合系统（如FOX）通过心理声学自测试和AI推荐参数，使部分用户无需临床师手动调整即可完成拟合。自适应波束成形技术（如AutoAdaptive）能根据环境噪声自动切换麦克风模式，提升嘈杂环境中的语音理解。但监管要求和技术标准化仍是推广的障碍，需进一步开发用户友好界面和验证临床等效性。

先进设计与生物机电整合

AI与生物机电技术结合，通过3D打印仿生耳蜗和机器学习共建模框架，实现患者特异性电解剖洞察。多目标优化（如NSGA-II算法）设计电极阵列，最大化刺激聚焦并降低能耗。深度学习分割模型（如U-Net CNN）在微CT数据中精确重建耳蜗结构，支持术前规划和电极植入，减少 intracochlear 创伤。

神经认知结果的预测模型

机器学习利用神经影像（fMRI）、电生理指标（如eCAP）和临床数据预测CI效果。例如，支持向量机（SVM）在儿童耳蜗神经发育不全病例中达到92.9%的言语康复预测准确率。长短期记忆网络（LSTM）整合时间序列数据，优化术后言语表现预测。但模型泛化性和多中心验证仍是临床应用的挑战。

个性化适配与机器学习

遗传算法（GA）迭代优化刺激参数，改善频率拟合和言语识别。深度学习模型（如ElectrodeNet）增强频谱特征提取，而移动应用支持个性化编程。自动化拟合工具（如FOX）减少临床工作量，但用户特异性适应仍需更多探索。

编码策略的模拟与评估

AI模型模拟耳蜗信号处理，评估电极 discriminability 和声道相互作用对语音学习的影响。神经网络声码器整合听觉神经生物物理特性，改善语音 intelligibility。随机森林等算法支持电极定位和手术规划，提升精准度。

机器人手术的AI辅助

AI通过术前CT预测电极插入深度，计算路径规划减少插入力。实时阻抗监测和增强现实（AR）系统提供术中导航，降低耳蜗创伤风险。但AI机器人系统的临床标准化尚未普及，需进一步研究适应不同解剖结构。

患者教育中的AI助手

大型语言模型（如ChatGPT-4）在术后护理问答中提供准确信息，辅助患者教育。数据日志分析揭示用户听觉环境的多样性，为个性化康复支持提供依据，但真实世界影响仍需评估。

影像伪影减少与精准成像

生成对抗网络（GANs）减少CT和CBCT中的金属伪影，提升电极定位和解剖可视化。深度学习分割（如SwinUNETR）自动测量耳蜗导管长度，支持术前规划。AI方法在面部神经增强和电极定位中显示高精度，推动诊断改进。

音乐康复的AI进展

深度学习源分离技术增强歌声与乐器区分，偏好6-8 dB的人声增益提升音乐享受。节奏增强和电触觉刺激补偿音高感知缺陷，改善旋律识别。然而，实时AI音乐处理系统尚未商业化，需更多临床试验。

伦理与未来方向

AI在耳蜗植入中的发展需解决数据隐私、算法偏见和儿科应用的安全性。透明决策和多方验证是确保公平访问的关键。未来研究应聚焦能效优化、多中心临床试验以及脑机接口整合，推动个性化、可及的听觉康复解决方案。

通过跨学科创新，人工智能正重塑耳蜗植入技术，从静态编程迈向动态、用户中心的系统，为听力损失者带来更智能、自适应的听觉体验。