İşitme Kaybı Tahmininde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Uygulanması ve Karşılaştırılması

Yasin Tatlı

doi:10.35354/tbed.1580891

İşitme Kaybı Tahmininde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Uygulanması ve Karşılaştırılması

Öz

İşitme kaybının hızlı ve doğru bir şekilde tespiti, bireylerin yaşam kalitesini artırmak, sosyal ve bilişsel fonksiyonları korumak için kritik öneme sahiptir. Geleneksel işitme testleri uzun ve maliyetli süreçler gerektirirken, makine öğrenmesi tabanlı yaklaşımlar, tanıyı hızlandırma ve doğruluğu artırma potansiyeline sahiptir. Bu çalışmada, Logistic Regression, Decision Tree, ExtraTrees, SVM ve Gradient Boosting algoritmaları test edilmiştir. Gradient Boosting ve SVM modelleri %94 ve %93 doğruluk oranlarına ulaşmış; 0.97 precision ve 0.86 recall değerleriyle en iyi sonuçları sağlamıştır. Çalışma, makine öğrenmesinin sağlık bilişiminde işitme kaybı tanısı için güvenilir bir araç olarak kullanılabileceğini gösterirken, erken teşhise yönelik önemli bir katkı sunmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

[1]Gathman, T. J., Choi, J. S., Vasdev, R. M., Schoephoerster, J. A., & Adams, M. E. (2023). Machine learning prediction of objective hearing loss with demographics, clinical factors, and subjective hearing status. Otolaryngology–Head and Neck Surgery, 169(3), 504-513.
[2]Abd Ghani, M. K., Noma, N. G., Mohammed, M. A., Abdulkareem, K. H., Garcia-Zapirain, B., Maashi, M. S., & Mostafa, S. A. (2021). Innovative artificial intelligence approach for hearing-loss symptoms identification model using machine learning techniques. Sustainability, 13(10), 5406.
[3]Bing, D., Ying, J., Miao, J., Lan, L., Wang, D., Zhao, L., ... & Wang, Q. (2018). Predicting the hearing outcome in sudden sensorineural hearing loss via machine learning models. Clinical Otolaryngology, 43(3), 868-874.
[4]Park, K. V., Oh, K. H., Jeong, Y. J., Rhee, J., Han, M. S., Han, S. W., & Choi, J. (2020). Machine learning models for predicting hearing prognosis in unilateral idiopathic sudden sensorineural hearing loss. Clinical and experimental otorhinolaryngology, 13(2), 148-156.
[5]Lenatti, M. (2019). Automated detection of hearing loss by machine learning approaches applied to speech-in-noise testing for adult hearing screening.
[6]Boven, C., Roberts, R., Biggus, J., Patel, M., Matsuoka, A. J., & Richter, C. P. (2023). In-situ hearing threshold estimation using Gaussian process classification. Scientific reports, 13(1), 14667.
[7]Ma, J., Seo, J. H., Moon, I. J., Park, M. K., Lee, J. B., Kim, H., ... & Hong, M. (2023). Auditory brainstem response data preprocessing method for the automatic classification of hearing loss patients. Diagnostics, 13(23), 3538.
[8]Lenatti, M., Moreno-Sánchez, P. A., Polo, E. M., Mollura, M., Barbieri, R., & Paglialonga, A. (2022). Evaluation of machine learning algorithms and explainability techniques to detect hearing loss from a speech-in-noise screening test. American Journal of Audiology, 31(3S), 961-979.

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Yapay Zeka (Diğer)

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Yasin Tatlı ^*
Türkiye

Yayımlanma Tarihi

13 Mart 2025

Gönderilme Tarihi

7 Kasım 2024

Kabul Tarihi

26 Şubat 2025

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2025 Cilt: 15 Sayı: 1

DOI

https://doi.org/10.35354/tbed.1580891

IZ

https://izlik.org/JA48EG85GD

Kaynak Göster

RIS / Bibtex

APA

Tatlı, Y. (2025). İşitme Kaybı Tahmininde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Uygulanması ve Karşılaştırılması. Teknik Bilimler Dergisi, 15(1), 21-26. https://doi.org/10.35354/tbed.1580891

AMA

1.Tatlı Y. İşitme Kaybı Tahmininde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Uygulanması ve Karşılaştırılması. Teknik Bilimler Dergisi. 2025;15(1):21-26. doi:10.35354/tbed.1580891

Chicago

Tatlı, Yasin. 2025. “İşitme Kaybı Tahmininde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Uygulanması ve Karşılaştırılması”. Teknik Bilimler Dergisi 15 (1): 21-26. https://doi.org/10.35354/tbed.1580891.

EndNote

Tatlı Y (01 Mart 2025) İşitme Kaybı Tahmininde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Uygulanması ve Karşılaştırılması. Teknik Bilimler Dergisi 15 1 21–26.

IEEE

[1]Y. Tatlı, “İşitme Kaybı Tahmininde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Uygulanması ve Karşılaştırılması”, Teknik Bilimler Dergisi, c. 15, sy 1, ss. 21–26, Mar. 2025, doi: 10.35354/tbed.1580891.

ISNAD

Tatlı, Yasin. “İşitme Kaybı Tahmininde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Uygulanması ve Karşılaştırılması”. Teknik Bilimler Dergisi 15/1 (01 Mart 2025): 21-26. https://doi.org/10.35354/tbed.1580891.

JAMA

1.Tatlı Y. İşitme Kaybı Tahmininde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Uygulanması ve Karşılaştırılması. Teknik Bilimler Dergisi. 2025;15:21–26.

MLA

Tatlı, Yasin. “İşitme Kaybı Tahmininde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Uygulanması ve Karşılaştırılması”. Teknik Bilimler Dergisi, c. 15, sy 1, Mart 2025, ss. 21-26, doi:10.35354/tbed.1580891.

Vancouver

1.Yasin Tatlı. İşitme Kaybı Tahmininde Makine Öğrenmesi Yöntemlerinin Uygulanması ve Karşılaştırılması. Teknik Bilimler Dergisi. 01 Mart 2025;15(1):21-6. doi:10.35354/tbed.1580891