25dga061 10.3205/25dga061 urn:nbn:de:0183-25dga0615 Meeting Abstract Pötzl Pötzl Tobias T

Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Lübeck, Klinik für Hals-Nasen-Ohrenheilkunde, Phoniatrie und Pädaudiologie, Otoneurologie und Zentrale des UNHS-SH, Lübeck, Deutschland

author Schönweiler Schönweiler Rainer R

Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Klinik für Hals-, Nasen- und Ohrenheilkunde, emeritiert, ehemals Leiter der Sektion für Phoniatrie und Pädaudiologie, Lübeck, Deutschland

author Meier Meier Siegrid S

earlinks, Beratung für Audiologie+E-Learning+Gaming, Krumesse, Deutschland

author Bruchhage Bruchhage Karl-Ludwig KL

Universitätsklinikum Schleswig-Holstein, Campus Lübeck, Klinik für Hals-, Nasen- und Ohrenheilkunde, Phoniatrie und Pädaudiologie, Direktor, Lübeck, Deutschland

author German Medical Science GMS Publishing House

Düsseldorf

610 20250318 germ This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License. Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung). M0607 061 Deutsche Gesellschaft für Audiologie e. V. und ADANO 27. Jahrestagung der Deutschen Gesellschaft für Audiologie und Arbeitstagung der Arbeitsgemeinschaft Deutschsprachiger Audiologen, Neurootologen und Otologen Freie Vorträge 8: Pädaudiologie Göttingen 20250319 20250321 061 TextFragestellung: 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. 0 0 0 0