Covıd-19 servislerinde görev yapan sağlık çalışanlarının ses sinyallerinden olası anksiyetelerinin makine öğrenmesi yöntemi ile belirlenmesi
The determination of possible anxiety by machine learning method from sound signals healthcare staff members who work at covid-19 clinics
Yazar: MEHMET YİĞİT
Danışman: PROF. DR. KEMAL TURHAN
Karadeniz Teknik Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Biyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Biyoistatistik = Biostatistics
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Hemşirelik bilişimi = Nursing informatics ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sağlık anksiyetesi = Health anxiety

Özet:
Ruh sağlığı alanında bireyler değerlendirilirken genellikle nitel yöntemlerden
yararlanılmaktadır. Bu sorular ayrıntılı ve uzun olmakla birlikte nitel soru-cevap şeklinde
ilerlediği için bazen yanlış yönlendirmelere neden olabilmektedir. Pandemide COVID-19
hastalığına doğrudan maruz kalan sağlık çalışanları da kendilerini tehdit altında hissetmeye
başlamıştır. Anksiyete, kaygılı ve tehdit altında hissedildiğinde vücudun doğal bir tepkisidir.
Anksiyete, duygu, düşünce ve fiziksel durumu etkilemektedir. Bu çalışma, ses verisiyle elde
edilen çıktıların, anksiyetenin tanılanma sürecinin şekillendirilmesinde, sağlık
profesyonellerine yardımcı olması amacıyla yürütülmüştür. Anksiyetenin tespiti için
Durumluk-Sürekli Kaygı Ölçeği (DSKÖ) (State- Trait Anxiety Inventory- STAI)
kullanılmıştır. Katılımcılar, Ordu ilinde COVID-19 pandemi kliniklerinde aktif olarak görev
alan 30 sağlık çalışanı ile COVID-19 pandemi kliniklerinde aktif olarak görev almayan 30
sağlık çalışanından randomize olarak seçilmiştir. Phonic.ai aracılığı ile beş adet sözel soruya
sesli yanıt ve ardından DSKÖ'ye yanıtlar alınmıştır. DSKÖ verilerinin analizinde SPSS
paket programları kullanılmış olup analiz sonucunda Acil Servis'te çalışan sağlık
çalışanlarında durumluk kaygı düzeyleri anlamlı olarak yüksek bulunmuştur. Sesli
yanıtlardan makine öğrenmesi algoritmaları oluşturabilmek için Python yazılım dili
kullanılmıştır. Tasarlanan algoritmalar ile çıktılar elde edilmiştir. DSKÖ'nün çıktıları ile
makine öğrenmesi yönteminin çıktıları karşılaştırılmıştır. Modeller karşılaştırıldığında
(VGG-19, ResNet50, AlexNet) en başarılısı 1D(boyutlu) CNN (konvolüsyonel sinir ağı)
tabanlı model olmuştur. Modelin duygu analizinde; doğruluk %63.7 (%63 hassasiyet, %91
özgüllük) anksiyete analizinde ise doğruluk %73.5 (%73 hassasiyet, %94 özgüllük)
saptanmıştır. Bu sonuçlar doğrultusunda geliştirilen modelin gelecek çalışmalarda görüntü
ve video kaydı gibi yöntemlerle desteklendiğinde başarısının artacağı düşünülmektedir.

Abstract:
Qualitative methods are generally used when evaluating individuals in the field of
mental health. Although these questions are detailed and long, they can sometimes lead to
false guidance because they proceed in a qualitative question-answer form. Health workers
directly exposed to the COVID-19 disease during the pandemic have also started to feel
threatened. Anxiety is a natural response of the body when one feels anxious and threatened.
Anxiety affects emotions and thoughts as well as physical state. This study was conducted
to assist healthcare professionals in the process of identifying anxiety by using output
obtained from voice data. The State-Trait Anxiety Inventory (STAI) was used to measure
anxiety levels. The participants were randomly selected from 30 healthcare workers actively
serving in COVID-19 pandemic clinics and 30 healthcare workers not actively serving in
COVID-19 pandemic clinics, all located in Ordu province. five verbal questions were asked
via Phonic.ai and answers were obtained through voice responses, followed by answers to
the STAI. SPSS package programs were used for the analysis of STAI data, and the results
showed that the state anxiety levels of healthcare workers working in the emergency
department were significantly higher. To create machine learning algorithms from voice
responses, Python programming language was used The outputs of the State-Trait Anxiety
Inventory (STAI) were compared with the outputs of the machine learning method. When
the models were compared (VGG-19, ResNet50, AlexNet), the most successful one was
found to be the 1D (dimensional) CNN (convolutional neural network) based model. In the
emotion analysis of the model, an accuracy of 63.7% (63% sensitivity, 91% specificity) was
achieved, while in the anxiety analysis, an accuracy of 73.5% (73% sensitivity, 94%
specificity) was found. Based on these results, it is believed that the model developed will
be more successful when supported by methods such as image and video recording in future
studies.