Research Information System
12. ULUSAL OTOLOJİ NÖROTOLOJİ KONGRESİ & 14. KOKLEAR İMPLANTASYON ODYOLOJİ KONGRESİ, Muğla, Turkey, 15 - 17 May 2025, pp.63, (Summary Text)
Son 10 yıl içerisinde tanıtılan ve işitme cihazlarında kullanılan veya kullanılması planlanan farklı yapay zekâ türlerinin işitme kayıplı bireylerde gürültüde konuşmayı ayırt etme becerisi üzerindeki etkilerini ortaya koymaktır. Buna bağlı olarak çalışmanın ikincil hedefi ise, odyolojik kazanım açısından en verimli olan yapay zekâ mimarisini belirlemektir. Yöntem: Yapay zekânın son yıllarda işitme cihazlarındaki artan rolü dikkate alınarak, bu alanda sistematik bir inceleme yapılması amaçlandı. 2-6 Aralık 2024 tarihlerinde PubMed, Web of Science ve Google Akademik veri tabanlarında; “işitme cihazı”, “dijital gürültü azaltma”, “gürültüde konuşma” ve “yapay zekâ” terimleriyle kapsamlı bir tarama yapıldı. Ayrıca bu kelimelerin dilbilimsel varyasyonlarıyla oluşturulan 46 arama zinciri kullanıldı. Elektronik tarama, ilgili makalelerin kaynakçalarının manuel incelenmesiyle desteklendi. 2014-2024 yılları arasında “insan” katılımcılarla yürütülen, gürültüde konuşmayı anlama değerlendirmesi içeren ve geçerli bir yapay zekâ mimarisi kullanan çalışmalar dijital olarak arşivlendi. Farklı veri tabanlarında yinelenen çalışmalar elendi. İkinci aşamada, özet incelemeleri yapılarak; yapay zekâ temelli gürültü azaltma teknolojisi içermeyen, odyolojik değerlendirme yapılmayan, gürültüde ayırt etme skoru raporlanmayan, başka teknolojilerle desteklenen ya da simülasyon kullanan çalışmalar dışlandı. Son aşamada, tam metinleri uygunluk açısından değerlendirilen çalışmalar “data extraction form”a kaydedildi. Bu formda başlık, yazarlar, dil, odyolojik testler, yapay zekâ mimarisi, kullanılan testler, katılımcı verileri, uyaran ve gürültü türleri ile elde edilen kazanımlar yer aldı. Sistematik inceleme PRISMA kılavuzuna göre yürütüldü ve çalışmanın ön kaydı PROSPERO veri tabanına (ID:644914) yapıldı. Bulgular: Üç veri tabanından toplam 220 çalışma elde edildi. Bunların 34’ü en az iki veri tabanında ortak olduğu için elendi. Kaynakçalardan manuel olarak elde edilen 9 çalışma daha eklenerek toplam 195 çalışma özet okuması için online kütüphaneye alındı. Özet okuması sonucunda 155 çalışma elendi. Geriye kalan 40 çalışma full-text okumaya alındı. Tam metin okumanın ardından çalışma amaçlarına ve dahil edilme kriterlerine uyan 19 çalışma sistematik incelemeye dahil edildi. Sonuç: Sistematik olarak incelenen 19 çalışmada kullanılan farklı yapay zekâ türlerinin hepsinin konuşmayı ayırt etme skoru üzerine olumlu etkisi olduğu görüldü. Kullanılan farklı mimarilere ve tercih edilen test yöntemlerinin heterojenliğine rağmen, yapay zekâ destekli dijital gürültü kesicilerin gürültüde konuşmayı ayırt etme becerisini ortalama %20,60 oranında artırdığı ve işitme kayıplı bireyler için sinyal gürültü oranında 5,23 dB’lik bir avantaj sağladığı belirlenmiştir