İşitme kayıplı hastalar için makine öğrenmesi ile işitme cihazı seçim sisteminin geliştirilmesi
Development of hearing aid selection system with machine learning for patients with hearing loss
Yazar: ÜMİT CAN ÇETİNKAYA
Danışman: PROF. DR. BAHRİYE ÖZLEM KONUKSEVEN
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Odyoloji Ana Bilim Dalı / Odyoloji Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2023
Konu: Kulak Burun ve Boğaz = Otorhinolaryngology (Ear-Nose-Throat)

Özet:
Makine öğrenimi teknolojisinin yaygınlaşması ve odyoloji alanında yapılan çalışmaların çeşitlilik kazanması, yeni neden sonuç ilişkilerinin ortaya çıkmasına yardımcı olmakta ve günlük hayatta karşılaşılan problemlerin çözümüne hızlı, somut ve erişilebilir katkılar sağlamaktadır. Odyoloji alanında yaşanılan zorluklardan birisi uygun işitme cihazı seçimidir. İşitme cihazlarında gelişen teknoloji nedeniyle artan cihaz özellikleri, parametrelerin çokluğu ve güncel gelişmeler işitme kayıplı bireyler ve işitme uzmanları açısından işitme cihazı seçimi için karar verme sürecinde zorluklara sebep olmaktadır ve cihazlardan maksimum fayda sağlanamamaktadır. Bu çalışmada işitme kayıplı bireyler için bireyin demografik özelliklerine, sosyokültürel özelliklerine ve işitme kaybı derecesine göre yapay zeka algoritmaları ile doğru işitme cihazı seçimini doğruluk oranı yüksek bir şekilde gerçekleştirecek bir model oluşturmak amaçlanmıştır. İşitme kayıplı bireyler için bireyin demografik özelliklerine, sosyokültürel özelliklerine ve işitme kaybı derecesine göre yapay zekâ tabanlı algoritmalar ile işitme cihazı seçimi yapmak amacıyla yaşları 18 ile 60 arasında değişen sensörinöral tipte işitme kaybı olan 3196 hastanın odyolojik verileri ve işitme cihazı tercihleri simüle edilerek veri seti araştırmacı tarafından oluşturulmuştur.  İşitme cihazı seçimlerinde önemli rol oynayan toplamda 8 konu başlığı belirlenmiştir. Belirlenen konu başlıkları doğrultusunda bireylere uygun işitme cihazı belirlenebilmesi için 8 konu başlığından toplam 15 soru belirlenmiştir. Etiketleme işlemi işitme cihazı konusunda yetkin 3 odyolog tarafından veriler detaylıca incelenerek yapılmıştır. Doğruluk değeri en yüksek olan modelin 0,9475 ile XGBoost algoritması ile kurulan modele ait olduğu görülmüştür. 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 edilmiştir. Çalışmamız kapsamında yapay zeka algoritmalarıyla oluşturulan modellerde yüksek doğruluk değerleri elde edilmiş olup bu modellerin işitme cihazı seçiminde karar destek sistemi olarak kullanılabileceği düşünülmektedir.
Anahtar Kelimeler: İşitme Cihazı, Yapay Zeka, XGBoost, Yapay Sinir Ağları, Rassal Orman, Karar Ağaçları

Abstract:
The spread of machine learning technology and the diversity of studies in the field of audiology help the emergence of new cause-effect relationships and provide fast, concrete, and accessible contributions to the solution of problems encountered in daily life. One of the difficulties experienced in the field of audiology is the selection of the appropriate hearing aid. Increasing device features, multiplicity of parameters and frequently renewed current developments due to the developing technology in hearing aids cause difficulties in the decision-making process for hearing loss individuals and hearing care professionals, and maximum benefit cannot be obtained from the devices. The aim of this study is to create a model that will perform the correct hearing aid selection with a high rate of accuracy with artificial intelligence algorithms according to the demographic characteristics, sociocultural characteristics, and degree of hearing loss of individuals with hearing loss. The data set was created by the researcher by simulating the audiological data and hearing aid preferences of 3196 patients with S/N type hearing loss, aged between 18 and 60, in order to select hearing aids with artificial intelligence-based algorithms. 8 topics that play an important role in the selection of hearing aids have been determined. A total of 15 questions were created from these 8 topics in order to determine the appropriate hearing aid for individuals. The labeling process was carried out by 3 audiologists, who are competent in hearing aids, by examining the data in detail. It has been seen that the model established with the XGBoost algorithm has the highest accuracy value (0.9475). Accuracy values have been found 0.9427 in the model established with the Decision Tree algorithm, 0.914 in the model established with the Random Forest algorithm, and 0.8748 in the model established with the Artificial Neural Networks. Within the scope of our study, high accuracy values were obtained in the models created with artificial intelligence algorithms, and it is thought that these models can be used as a decision support system in the selection of hearing aids.
Keywords: Hearing aids, Artificial Intelligence, XGBoost, Neural Networks, Random Forest, Decision Trees