Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines Werkzeugs zur Ergebnisvorhersage unter Verwendung von Ansätzen des maschinellen Lernens auf der Grundlage des größten integrierten Datensatzes, der jemals auf dem Gebiet der Cochlea-Implantate untersucht wurde. Die Medizinische Hochschule Hannover (MHH) beherbergt das weltweit größte CI-Zentrum mit fast 10.000 Patienten, die bis heute in Hannover implantiert wurden, und einer steigenden jährlichen Implantationsrate von derzeit fast 600. Langzeit-Hörergebnisse dieser Patienten, Komorbiditäten, Bildgebungsdaten und die entsprechenden Programmierdaten der Geräte werden seit mehr als 20 Jahren systematisch in relationalen Datenbanken gespeichert bzw. referenziert und umfassen Millionen von Datensätzen. Darüber hinaus ist es bereits gängige Praxis, dass von Patienten, die sich einer Cochlea-Implantation unterziehen, Blut- und Perilymphproben entnommen werden, um mögliche Korrelationen zwischen klinischen Daten, genetischen Daten, metabolomischen Daten und audiologischen oder ätiologischen Daten zu ermitteln. All diese Daten sollen in einem datengesteuerten, auf künstlicher Intelligenz basierenden Ansatz zur Entwicklung von Leistungsvorhersageinstrumenten für Cochlea-Implantat-Hörergebnisse verwendet werden, um potenziellen Kandidaten eine zuverlässige Erfolgsprognose zu bieten und über die optimale Behandlungslösung zu entscheiden.