¹Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Lübeck, Klinik für Hals-Nasen-Ohrenheilkunde, Phoniatrie und Pädaudiologie, Otoneurologie und Zentrale des UNHS-SH, Lübeck, Deutschland
²Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Klinik für Hals-, Nasen- und Ohrenheilkunde, emeritiert, ehemals Leiter der Sektion für Phoniatrie und Pädaudiologie, Lübeck, Deutschland
³earlinks, Beratung für Audiologie+E-Learning+Gaming, Krumesse, Deutschland
⁴Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Lübeck, Klinik für Hals-, Nasen- und Ohrenheilkunde, Phoniatrie und Pädaudiologie, Direktor, Lübeck, Deutschland

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.