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Die zuverlässige Beurteilung und die damit verbundene Klassifikation von Hörverlusten, insbesondere bei nicht kooperativen Patienten, und die davon abhängige optimierte Versorgung mit individuell angepassten, effizienten Hörsystemen ist eine große Herausforderung in der modernen Audiologie. Es wurden bereits einige Versuche unternommen, diesen Prozess mit Werkzeugen zu unterstützen und zu verbessern die auf der Verknüpfung von maschinellem Lernen mit empirischen Diagnosedaten beruhen.

In der vorliegenden Studie wird ein Ansatz vorgestellt der zu diesem Entwicklungsprozess beiträgt, indem er einen Ansatz zur Kombination von Ergebnissen aus objektiven audiologischer Standardtests vorschlägt und dessen Nutzbarkeit für die automatische Hörverlusteinstufung diskutiert. Hierzu wurden DPOAE-Wachstumsfunktionen an den audiometrischen Standartfrequenzen bei 225 Ohren gemessen. Zur Ermittlung der anzustrebenden Schwerhörigkeitsklassifikation nach WHO wurde als Goldstandart zusätzlich das Tonaudiogramm erhoben. 59% der vermessenen Ohren wiesen hierbei eine Normakusis auf.

Um die Eignung der gewonnenen Daten als Grundlage für einen automatischen Klassifikator zu testen, wurde ein Klassifikationsbaum erstellt, der allein auf der Grundlage des DPOAE-Wachstumsfunktionsgradienten zwischen Hörverlusten des Grades 0 und des Grades 2 gemäß der WHO-Klassifikation unterscheidet. Der Entscheidungsbaum wurde nach der CHAID-Methode mit einer maximalen Baumtiefe von fünf Knoten berechnet. Zur Bewertung wurde eine Kreuzvalidierung mit einem Stichprobensplit von 10 durchgeführt. Das Endergebnis war somit das gemittelte Risiko einer möglichen Fehlklassifizierung. Am ersten Knotenpunkt wurde eine Unterteilung mit dem 4 kHz-Gradienten bei einem Steigungswert von 0,96 (p<0,000; χ2=70,5; df=1) vorgenommen, wobei in der linken Endverteilung Normalhörigkeit (Grad 0) und in der rechten Endverteilung Schwerhörigkeit (Grad 2) besteht. Ausgehend von der rechten Endverteilung wird ein zweiter Knotenpunkt mit einem Cutoff-Wert für den Gradienten bei 2 kHz von 0,25 (p=0,001; χ2=14,2; df=1) festgelegt. Der anschließende Probelauf zeigte, dass 100,0% der normal hörenden Fälle korrekt so dem Grad 0 zugeordnet werden konnten. Bei den mittelgradigen Hörverlusten (Grad 2) lag der Prozentsatz der richtigen Vorhersagen bei 62,2%. Der Gesamtprozentsatz der korrekten Vorhersagen betrug somit 89,8 %. Folglich konnte eine zuverlässige Identifizierung der normalhörenden Personen erreicht werden. Darüber hinaus ist bei allen durch die automatische Selektion festgestellten Hörverlusten des Grades 2 die Indikation für eine Hörgeräteversorgung unstrittig.

Zusammenfassend zeigte sich, dass die zu 89,9% aller Fälle korrekte Klassifikation, eine objektive Beurteilung des Behandlungsbedarfs ermöglicht, ohne dass der Patient in die Versorgung mit medizinischen Hilfsmitteln aktiv einbezogen werden muss.