gms | German Medical Science

27. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Audiologie
und Arbeitstagung der Arbeitsgemeinschaft Deutschsprachiger Audiologen, Neurootologen und Otologen

Deutsche Gesellschaft für Audiologie e. V. und ADANO

19. - 21.03.2025, Göttingen

Article

Send article

Explorative Data Science Analyse des Universellen Neugeborenen Hörscreenings in Schleswig-Holstein (2004–2024)

Meeting Abstract

Search Medline for

  • presenting/speaker Tobias Pötzl - Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Lübeck, Klinik für Hals-Nasen-Ohrenheilkunde, Phoniatrie und Pädaudiologie, Otoneurologie und Zentrale des UNHS-SH, Lübeck, Deutschland
  • Rainer Schönweiler - Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Klinik für Hals-, Nasen- und Ohrenheilkunde, emeritiert, ehemals Leiter der Sektion für Phoniatrie und Pädaudiologie, Lübeck, Deutschland
  • Siegrid Meier - earlinks, Beratung für Audiologie+E-Learning+Gaming, Krumesse, Deutschland
  • Karl-Ludwig Bruchhage - Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Lübeck, Klinik für Hals-, Nasen- und Ohrenheilkunde, Phoniatrie und Pädaudiologie, Direktor, Lübeck, Deutschland

Deutsche Gesellschaft für Audiologie e. V. und ADANO. 27. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Audiologie und Arbeitstagung der Arbeitsgemeinschaft Deutschsprachiger Audiologen, Neurootologen und Otologen. Göttingen, 19.-21.03.2025. Düsseldorf: German Medical Science GMS Publishing House; 2025. Doc061

doi: 10.3205/25dga061, urn:nbn:de:0183-25dga0615

Published: March 18, 2025

© 2025 Pötzl et al.
This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. See license information at http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/.

Outline

Text

Fragestellung: Welche Erkenntnisse können aus den Langzeitdaten des Universellen Neugeborenen Hörscreenings in Schleswig-Holstein gewonnen werden und wie können moderne Data Science Methoden zur Analyse und Visualisierung dieser Daten genutzt werden?

Methoden: Diese Studie basiert auf einer retrospektiven Analyse einer umfangreichen Access-Datenbank, die Screening-Daten von Neugeborenen in Schleswig-Holstein über einen Zeitraum von 20 Jahren (2004–2024) umfasst. Die Daten werden mittels Data Science Techniken wie Vektorisierung, Embedding und t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) analysiert. Im Fokus stehen Fragestellungen zur Screening-Teilnahme, Prävalenz von Hörverlust, Ergebnisse des Erst- und Nachscreenings, Nachverfolgung sowie die Vollständigkeit der Datensätze.

Vorläufige Ergebnisse: Erste Analysen deuten darauf hin, dass signifikante Erkenntnisse über die Screening-Teilnahme und die Prävalenz von Hörverlustfällen gewonnen werden können. Die Anwendung von Methoden wie t-SNE bietet neue Perspektiven zur Visualisierung komplexer Datensätze. Es wird erwartet, dass die Daten weitere Einblicke in Muster und Trends im Zeitverlauf sowie in die Effektivität des Screening-Programms liefern.

Schlussfolgerungen: Die vorläufigen Ergebnisse unterstreichen das Potenzial von Data Science Methoden zur Analyse und Visualisierung medizinischer Langzeitdaten. Diese Ansätze könnten dazu beitragen, die Effizienz von Screening-Programmen zu verbessern und gezielte Interventionsstrategien zu entwickeln. Eine weiterführende Analyse ist erforderlich, um die gewonnenen Erkenntnisse zu validieren und ihre Implikationen vollständig zu verstehen.