耳部感染是由被困在耳道中的细菌和真菌引起的。发生这种情况的原因有很多，耳塞可能会加剧问题，特别是当它们没有得到一致的清洁时。
但是，如果耳塞可以检测到感染的早期迹象，而不是引起感染呢？布法罗大学的研究人员已经找到了一种方法，使这种可能性成为现实。
布法罗大学研究团队使用蓝牙耳塞和深度学习人工智能系统并通过简单的非侵入性音频测试来诊断三种常见的耳朵状况，该测试使用类似声纳的音频鸣叫来绘制耳朵结构。该研究在ACM 移动系统、应用和服务国际会议 (MobiSys) 上发表。
该系统称为 EarHealth，它的工作原理是通过蓝牙耳塞通过健康用户发送啁啾声。然后，EarHealth 记录啁啾声如何在整个耳道中回荡，并为每个用户的耳朵创建独特的配置文件。
EarHealth 可以将后续啁啾引起的几何形状与原始轮廓进行比较，以检测耳道的几何形状是否发生了变化。
在计算机协会六月份发表的一项研究中，研究人员报告说，人工智能支持的 EarHealth 耳塞系统在发现由耳垢堵塞，鼓膜破裂和中耳炎引起的常见耳部感染方面准确率为82.6%。
EarHealth 系统能够确定耳垢阻塞、鼓膜破裂和中耳炎三种疾病。在许多情况下，能够在疾病严重之前就识别出来。
EarHealth 的主要作者金占鹏博士说，通过 EarHealth，我们开发了我们认为的首个基于耳塞的系统，该系统以有效、负担得起和友好的方式监测耳朵健康状况，EarHealth 系统有可能很早就发现这些情况，可以极大地改善许多人的健康状况。
耳朵感染的这三个原因中的每一个都有一个独特的音频特征，EarHealth 系统可以检测到相当准确的结果。因此，该系统还能够检测特定类型的感染。这项技术可能对儿童特别有益，他们比成年人更容易受到耳部感染。
Aodok.com 的统计数据显示，耳部感染是最常见的儿童疾病之一，近六分之五的儿童在三岁生日前至少经历过一次。
虽然大多数耳部感染会自行清除，但有些耳部感染会导致听力损失等长期问题。耳部感染可能难以预防，因此通过 EarHealth 等创新进行早期检测至关重要。