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    <ArticleType>Meeting Abstract</ArticleType>
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      <Title language="de">Nutzen lernender Systeme f&#252;r die situations-spezifische Optimierung von H&#246;rsystemen im Alltag</Title>
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      <AltText language="de">Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).</AltText>
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        <MeetingCorporation>Deutsche Gesellschaft f&#252;r Audiologie e. V. und ADANO</MeetingCorporation>
        <MeetingName>27. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft f&#252;r Audiologie und Arbeitstagung der Arbeitsgemeinschaft Deutschsprachiger Audiologen, Neurootologen und Otologen</MeetingName>
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      <MainHeadline>Text</MainHeadline><Pgraph><Mark1>Fragestellung:</Mark1> Moderne H&#246;rsysteme erlauben Cochlea-Implantat- oder H&#246;rger&#228;tetr&#228;gern&#42;innen im Alltag situations-spezifische Einstellungs&#228;nderungen per Smartphone-Applikationen (Apps) vorzunehmen. Mehrere Studien konnten bereits zeigen, dass derartige vom H&#246;rsystemnutzer selbst durchgef&#252;hrte Feinanpassungen unter Laborbedingungen h&#228;ufig zu einer subjektiven Verbesserung des H&#246;reindrucks f&#252;hren. In diesem Beitrag wird untersucht, inwiefern diese Einstellungen mit situations-spezifischen Deskriptoren (beispielsweise Pegel, Uhrzeit, Signal-zu-Rausch-Abstand, klassifizierte H&#246;rsituation) korrelieren und damit von einem lernenden System genutzt werden k&#246;nnen, um nach einer Lernphase automatisch und ohne Benutzerinteraktion eine individuell bevorzugte Einstellungs&#228;nderung durchf&#252;hren zu k&#246;nnen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Methoden:</Mark1> Im Rahmen einer chronischen Studie benutzen 18 bimodale und bilaterale CI-Nutzer eine &#8222;Self-Fitting&#8220; App, mit welcher sie &#252;ber einen Zeitraum von sechs Monaten in ihren Alltag situations-spezifische &#196;nderungen der Lautst&#228;rke und des Klangs applizieren konnten. Neben der Einstellungs&#228;nderung wurden auch eine Vielzahl momentaner Deskriptoren und eine subjektive Beurteilung der Einstellungs&#228;nderung gespeichert und ausgewertet. Ziel der retrospektiven Auswertung war die Identifikation von Deskriptoren, die f&#252;r ein lernendes System genutzt werden k&#246;nnen.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Ergebnisse:</Mark1> Die Ergebnisse zeigen, dass die M&#246;glichkeit, den Klang und die Lautst&#228;rke selbst &#228;ndern zu k&#246;nnen von fast allen Probanden w&#228;hrend des gesamten Studienzeitraums aktiv genutzt wurde und zu einer Verbesserung des H&#246;reindrucks f&#252;hrte, ohne das Sprachverstehen zu beeintr&#228;chtigen. Es wurden allerdings nur wenige konsistente Zusammenh&#228;nge zwischen Deskriptoren und Einstellungs&#228;nderungen gefunden.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Schlussfolgerungen:</Mark1> Basierend auf diesen Daten scheint &#8211; zumindest f&#252;r die hier zur Verf&#252;gung stehenden Deskriptoren &#8211; ein lernendes System keinen deutlichen Nutzen gegen&#252;ber einer einfachen momentanen Einstellungs&#228;nderung im Alltag zu bieten.</Pgraph></TextBlock>
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