Ein fortgeschrittenes Modell des maschinellen Lernens sagte gesprochene Sprachergebnisse für Kinder voraus, die Cochlea-Implantate genauer erhielten als traditionelle Ansätze für maschinelles Lernen, so eine von der Northwestern Medicine geführte internationale multizentrische Studie, die in JAMA Otolaryngology - Head and Neck Surgery - veröffentlicht wurde. Die Ergebnisse unterstützen die Machbarkeit eines einzigen KI-basierten Vorhersagemodells für den weltweiten Einsatz, um Kinder zu identifizieren, die nach der Cochlea-Implantation ein Risiko für weniger Sprachverbesserungen haben, so Nancy Young, MD, 87 GME, Professorin für HNO-Heilkunde in der Abteilung für pädiatrische HNO-Heilkunde, die leitende Autorin der Studie war.
Originalbeitrag in englischer Sprache