西安大略大学联合Boys Town国家研究医院推出ALLEars项目，利用人工智能预测儿童耳朵生长趋势，并结合3D打印技术提前制作定制耳模，解决听障儿童因耳道发育频繁更换耳模的问题。该项目通过AI分析耳部数据，实现精准建模与个性化适配，同时减少就诊次数，提高助听器使用效果。配合开源制造流程，有望提升全球听力护理可及性，尤其惠及中低收入地区，推动AI与3D打印在医疗领域的创新应用与发展。
对于有听力损失儿童的家庭来说，这个循环几乎没有尽头：刚刚配好一个新的耳模，经历数月的复诊，很快又要再次前往医院，因为孩子的耳朵已经长大，不再适配原来的耳模。ALLEars 项目是由西安大略大学与内布拉斯加州 Boys Town 国家研究医院开展的一项大规模合作，旨在彻底打破这一循环，通过人工智能预测耳朵生长，并在需要之前利用 3D 打印制造耳模。
该项目获得了 Oberkotter 基金会为期四年、总额 440 万美元的资助。该基金会致力于支持促进听障儿童语言发展和读写能力的相关项目。
“通过利用创新且快速发展的技术来解决长期存在的优质护理难题，这个项目将加速解决方案的落地，并切实改善聋人或听力障碍儿童的生活，”Oberkotter 基金会首席执行官 Teresa Caraway 表示。
长期未被解决的问题
世界卫生组织估计，全球有 3400 万儿童为聋人或听力障碍者，对于其中大多数使用助听器的儿童来说，柔软的定制耳模并非可有可无，而是设备正常工作的关键。然而，正是在这些对听力干预最为关键的早期阶段，儿童的身体也处于生长最快的时期。
“在生命最初的几年里，孩子正处于快速生长阶段，”西安大略大学健康科学学院教授、听力学家以及 ALLEars 项目负责人 Susan Scollie 表示，“这种生长会在关键的语言发展阶段反复中断他们对助听器的使用。”
其影响是立竿见影的。一位名叫 Emily 的家长描述了她八岁儿子的实际更换周期。她的儿子自六个月大起便开始佩戴助听器：“他们需要更换很多次。有时因为磨损不得不更换耳模，而从取耳模到重新拿到成品通常需要 14 到 21 天。对他来说，两周的等待时间实在太长了，这意味着他的听力无法恢复到应有的水平。”
Susan Scollie，听力学家、西安大略大学健康科学学院教授以及 ALLEars 项目首席研究员。图片来源：西安大略大学健康科学学院。
预测、打印、提前准备
ALLEars 项目从根本上颠覆了现有模式。与其在耳朵生长之后被动应对，该系统通过扫描儿童耳朵的数字化印模，利用人工智能预测其变化，并提前 3D 打印未来所需的耳模。
该项目的核心 AI 引擎由工程学院教授、ALLEars 项目人工智能负责人 Soodeh Nikan 负责开发。“人工智能可以通过分析大量耳部印模数据来学习耳朵的特征，并据此预测未来的耳部形态，”Nikan 解释道，“这是首个利用 AI 技术进行耳模预测建模的项目。”
团队还在开发一种镜像技术，利用 AI 根据一侧耳朵推断另一侧的形状，从而减少幼儿需要进行的取模次数。“AI 有助于减少耳模取样的重复，如果孩子已经对左耳进行了取模，就不需要再对右耳重复这一过程。”
在 Boys Town，另一项由研究副总裁 Ryan McCreery 领导的研究正在并行推进，通过机器学习进行声学预测，分析随着耳道生长，声音在其中的变化，从而确保儿童在发育过程中始终能够获得正确的放大效果。
从数字文件到实体耳模
当 AI 生成预测的耳模形状后，这些文件将被传送到西安大略大学 Joshua Pearce 的工程实验室，在那里，博士后研究员 Alessia Romani 正在开发 3D 打印流程，以将数字模型转化为精确、舒适且可规模化复制的实体产品。
制造上的挑战相当巨大。“我们正在生产的耳模体积极其微小，因此我们需要在软件、固件和硬件方面开发新的方法，以制造既非常小巧又足够耐用的耳模，使其适用于儿童，”Pearce 表示。
至关重要的是，团队正在将整个流程设计为开源系统，使全球的听力学家和医疗服务提供者都可以免费使用，特别是那些缺乏耳模制造能力的中低收入国家。
对于 Scollie 来说，其影响远不止于某一所大学或某一家诊所。“如果我们能够减少就诊次数、扩大耳模制造的全球可及性，并解决听力学领域日常的临床难题，这将是具有颠覆性的。这是一个千载难逢的机会。”
人工智能与 3D 打印正在医疗领域加速融合
ALLEars 项目体现了医疗领域正在形成的一种更广泛的战略机遇：人工智能的预测能力与 3D 打印按需制造的能力相结合，正在将医疗模式从被动反应转向主动预判。
多个案例已经展示了这一趋势的发展方向。华盛顿州立大学的研究人员开发了一种由 AI 引导的 3D 打印工艺，能够生产针对每位患者解剖结构优化的高精度器官模型，使外科医生可以在早上获取患者的 MRI 数据，半小时内打印出模型，并利用剩余时间进行手术准备。
与此同时，Axial3D 融资 1820 万美元，用于扩展其 AI 平台。该平台能够将患者的 CT 和 MRI 扫描转换为高精度的 3D 可打印文件，用于个性化手术规划、定制植入物以及患者专属设备流程。其首席执行官表示，这项技术有潜力影响全球数百万患者。综合来看，这些努力都指向与 ALLEars 相同的目标：构建一个能够提前预知患者需求的医疗体系。
