Özet:
Makine öğrenimi teknolojisinin yaygınlaĢması ve odyoloji alanında yapılan
çalıĢmaların çeĢitlilik kazanması, yeni neden sonuç iliĢkilerinin ortaya çıkmasına
yardımcı olmakta ve günlük hayatta karĢılaĢılan problemlerin çözümüne hızlı,
somut ve eriĢilebilir katkılar sağlamaktadır. Odyoloji alanında yaĢanılan
zorluklardan birisi uygun iĢitme cihazı seçimidir. ĠĢitme cihazlarında geliĢen
teknoloji nedeniyle artan cihaz özellikleri, parametrelerin çokluğu ve güncel
geliĢmeler iĢitme kayıplı bireyler ve iĢitme uzmanları açısından iĢitme cihazı
seçimi için karar verme sürecinde zorluklara sebep olmaktadır ve cihazlardan
maksimum fayda sağlanamamaktadır. Bu çalıĢmada iĢitme kayıplı bireyler için
bireyin demografik özelliklerine, sosyokültürel özelliklerine ve iĢitme kaybı
derecesine göre yapay zeka algoritmaları ile doğru iĢitme cihazı seçimini
doğruluk oranı yüksek bir Ģekilde gerçekleĢtirecek bir model oluĢturmak
amaçlanmıĢtır. ĠĢitme kayıplı bireyler için bireyin demografik özelliklerine,
sosyokültürel özelliklerine ve iĢitme kaybı derecesine göre yapay zek tabanlı
algoritmalar ile iĢitme cihazı seçimi yapmak amacıyla yaĢları 18 ile 60 arasında
değiĢen sensörinöral tipte iĢitme kaybı olan 3196 hastanın odyolojik verileri ve
iĢitme cihazı tercihleri simüle edilerek veri seti araĢtırmacı tarafından
oluĢturulmuĢtur. ĠĢitme cihazı seçimlerinde önemli rol oynayan toplamda 8 konu
baĢlığı belirlenmiĢtir. Belirlenen konu baĢlıkları doğrultusunda bireylere uygun
iĢitme cihazı belirlenebilmesi için 8 konu baĢlığından toplam 15 soru
belirlenmiĢtir. Etiketleme iĢlemi iĢitme cihazı konusunda yetkin 3 odyolog
tarafından veriler detaylıca incelenerek yapılmıĢtır. Doğruluk değeri en yüksek
olan modelin 0,9475 ile XGBoost algoritması ile kurulan modele ait olduğu
görülmüĢtür. Karar Ağacı algoritması ile kurulan modelde 0,9427, Rassal Orman
algoritması ile kurulan modelde 0,914, Yapay Sinir Ağları ile kurulan modelde
ise 0,8748 elde edilmiĢtir. ÇalıĢmamız kapsamında yapay zeka algoritmalarıyla
oluĢturulan modellerde yüksek doğruluk değerleri elde edilmiĢ olup bu
modellerin iĢitme cihazı seçiminde karar destek sistemi olarak kullanılabileceği
düĢünülmektedir.
