Ipoacusia trasmissiva: arriva un nuovo strumento diagnostico?

Piccola premessa: come abbiamo più volte ribadito su questo blog, la perdita di udito può avere origine ed entità differenti. Il calo uditivo, infatti, può essere riconducibile ad un danneggiamento o all’usura di organi interni del sistema uditivo (ipoacusia neurosensoriale) oppure può essere causato da un’ostruzione meccanica dovuta, per esempio, ad un accumulo di cerume, un versamento dell’orecchio medio o un danno agli ossicini.

Quest’ultima eventualità si definisce ipoacusia trasmissiva (o conduttiva) ed è una delle forme più comuni di perdita uditiva, ma talvolta è anche difficile da diagnosticare, motivo per cui la ricerca in campo uditivo sta investendo risorse sullo sviluppo di nuovi strumenti diagnostici e lo studio di metodologie innovative.

In questo filone si posiziona una ricerca pubblicata su Ear and Hearing condotta da un team di studiosi coreani che ha valutato l’efficacia dell’otoscopia video pneumatica in combinazione con un sofisticato algoritmo di apprendimento per prevedere e diagnosticare l’ipoacusia conduttiva.

In generale, l’otoscopio pneumatico è un classico otoscopio alla cui testa c’è una sorta di pompetta in gomma che consente la misurazione della pressione nell’orecchio: questo strumento viene solitamente impiegato per rilevare o valutare l’otite nei più piccoli. 

Lo studio

Gli autori hanno osservato i dati di 57 pazienti affetti da ipoacusia conduttiva (gap medio aria-osso = 25 ± 8 dB): 21 orecchie con versamento, 14 orecchie con fissazione malleo-incudine, 15 orecchie con fissazione della staffa, inclusa l’otosclerosi, un orecchio con staffa articolare, 3 casi con otite media e 3 orecchie con colesteatoma congenito.

Il gruppo di controllo, invece, era composto da 76 casi con soglie uditive normali senza lacune aria-ossa.

Per l’analisi sono state ottenute un totale di 1130 immagini originali comprese misurazioni ripetute. L’algoritmo di deep learning è stato appositamente creato per interpretare le immagini ottenute ottenute tramite otoscopia video pneumatica. 

ESITI – “Questo studio pilota ha dimostrato che l’uso dell’algoritmo di apprendimento profondo per interpretare le immagini VPO potrebbe aiutare a differenziare la perdita dell’udito conduttivo dalla perdita dell’udito neurosensoriale”, esultano gli studiosi.

Nel modello selezionato, la performance media della diagnosi tramite algoritmo combinato a VPO si è rivelata più efficace rispetto ai tradizionali strumenti di indagine in termini di precisione, sensibilità, specificità e valori predittivi. 

Poiché questo è stato uno dei primi studi pilota sull’argomento, rimangono alcuni limiti inerenti al numero troppo ristretto del campione, alcuni espedienti inerenti alla metodologia per agevolare l’interpretazione dell’algoritmo, l’incapacità dell’algoritmo di cogliere alcuni casi rari e l’impossibilità di quantificare la pressione atmosferica e le informazioni tattili come immagini.

“Ci auguriamo che, se può essere applicato alla pratica clinica futura, sia particolarmente utile nelle cliniche primarie prive di strutture per test dell’udito a conduzione ossea, nonché in pazienti scarsamente collaborativi come persone con disabilità o pazienti pediatrici”, concludono gli autori.