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23. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Audiologie

Deutsche Gesellschaft für Audiologie e. V.

03.09. - 04.09.2020, Cologne (online conference)

Digitales Therapiesystem für hochgradig Hörgeschädigte: App-Entwicklung für Hör- und Sprechtraining

Meeting Abstract

  • presenting/speaker Micha Lundbeck - HörTech gGmbH, Oldenburg, Deutschland
  • Markus Meis - HörTech gGmbH, Oldenburg, Deutschland
  • David Röskamm - HörTech gGmbH, Oldenburg, Deutschland
  • Thomas Löw - HörTech gGmbH, Oldenburg, Deutschland
  • Stefan Goetze - Fraunhofer IDMT, Oldenburg, Deutschland
  • Laura Tuschen - Fraunhofer IDMT, Oldenburg, Deutschland
  • Andreas Becker - Evangelisches Krankenhaus, Oldenburg, Deutschland
  • Tobias Feith - KIZMO GmbH, Oldenburg, Deutschland
  • Benjamin Tschuschke - Hochschule für Gesundheit, Bochum, Deutschland
  • Kerstin Bilda - Hochschule für Gesundheit, Bochum, Deutschland

Deutsche Gesellschaft für Audiologie e.V.. 23. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Audiologie. Köln, 03.-04.09.2020. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2020. Doc193

doi: 10.3205/20dga193, urn:nbn:de:0183-20dga1931

Published: September 3, 2020

© 2020 Lundbeck et al.
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Die Fähigkeit, sprechen und hören zu können, ist wesentlich für die menschliche Kommunikation sowie eine Schlüsselkompetenz für gesellschaftliche Partizipation. Als zentrale Funktion zur Entwicklung und Ausprägung von Lautsprache und Sprachverstehen dient das Hören dem Menschen als Eigenfeedback in der Stimm- und Sprechkontrolle. Bei eingeschränkter Hörfähigkeit können Verständnisprobleme, Sprech- und Sprachbeeinträchtigungen die Folge sein. Ziel des hier vorgestellten Projektes THERESIAH ist die Entwicklung eines neuartigen digitalen Systems zum Aussprache- und Hörtraining als Therapiehilfe bei hochgradig schwerhörenden Patienten (insbesondere Cochlea-Implantat-Träger). Typische Aussprachefehler können neben bestimmten ungenau artikulierten Lauten (z. B. Zischlaute) oder deren Auslassung oder Vertauschung auch schlecht verständliche Spontansprache, erhöhte Sprechgeschwindigkeit, eingeschränkte Sprachdynamik sowie monotone Sprechmelodie (Prosodie) sein. THERESIAH soll dieser Patientengruppe die Möglichkeit bieten, nach entsprechender Einweisung eines Experten (z. B. Logopäden) selbstbestimmt mit hoher Trainingsfrequenz Übungen orts- und zeitunabhängig durchzuführen. Insgesamt soll THERESIAH somit die Effektivität der logopädischen Therapie und damit das unmittelbar davon abhängige Niveau der Kommunikationsfähigkeit durch vermehrtes, patientenindividuell angepasstes Training verbessern. Wesentlicher Bestandteil ist die hier vorgestellte Smartphone-Applikation mit Modulen zu verschiedensten Hör- und Sprechübungen aus Trainingskonzepten der Logopädie zu den o. g. Aussprachefehlern. Durch ein speziell zu diesem Zweck trainiertes automatisches Spracherkennungssystem wird dabei die Qualität der Aussprache des Patienten bewertet, wodurch ein direktes, qualitativ hilfreiches Feedback ermöglicht wird. Mit digitalen Motivations- und Gamification-Ansätzen sowie der Bereitstellung von Hilfsfunktionen im Bedarfsfall soll außerdem eine Steigerung der Trainingsmotivation erreicht werden. Die Usability, das Screendesign und die Akzeptanz werden in mehreren laufenden Befragungen iterativ an die Bedarfe der Benutzer angepasst. Anhand einer Auswahl an Übungen wird hier die technische Umsetzung innerhalb der App und die Integration des Therapiekonzeptes inklusive der Anbindung an das automatische Spracherkennungssystem gezeigt. Neben der Trainings-App beinhaltet das THERESIAH-Konzept ein Experteninterface, mit dessen Hilfe Trainingsdaten wie z:B. die Inanspruchnahme der Hilfsfunktionen sowie die Kontinuität des Trainings und erfolgreich abgeschlossene Übungen gespeichert werden und der zuständige Logopäde in der ambulanten Therapie durch neue Dokumentationsfunktionen unterstützt und somit die Protokollierung des Therapieverlaufs und dessen Auswertung erleichtert wird.

Diese Arbeiten werden vom Bundesministerium für Bildung und Forschung - BMBF, THERESIAH (13GW0209A) unterstützt.