Geri Dön

Yapay zeka destekli işitme cihazlarının kullanıcı memnuniyeti, konuşma algısı ve işitsel engellilik algısına etkisi

The impact of AI-powered hearing aids on user satisfaction, speech perception and perceived auditory disability

  1. Tez No: 1013069
  2. Yazar: POLEN KAYA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT CAN ÇETİNKAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Odyoloji, Audiology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Odyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Odyoloji Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

İşitme cihazları, işitme kaybı yaşayan bireylerin iletişim becerilerini desteklemeyi ve yaşam kalitesini artırmayı amaçlayan temel rehabilitasyon araçlarıdır. Son yıllarda geliştirilen yapay zekâ (YZ) destekli işitme cihazları, bireysel işitsel ihtiyaçlara uyum sağlayabilen gelişmiş algoritmalar sayesinde kullanıcı deneyimini geliştirmeyi hedeflemektedir. Bu çalışmanın amacı, YZ destekli işitme cihazlarının kullanıcı memnuniyeti, konuşma algısı ve işitsel engellilik algısı üzerindeki etkilerini değerlendirmektir. Araştırmaya 18 yaş ve üzeri toplam 90 işitme cihazı kullanıcısı dahil edilmiştir. Katılımcılar, yapay zekâ destekli işitme cihazı kullanan bireyler (YZ-İC) ile geleneksel işitme cihazı kullanan bireylerden (G-İC) oluşmaktadır. Tüm katılımcılara otoskopik muayene, timpanometri ve saf ses odyometrisi uygulanmış; ardından APHAB, KUIK ve HHIA ölçekleri ile demografik bilgi formu kullanılarak veriler toplanmıştır. Bulgular, YZ-İC kullanan bireylerin konuşma algısı, uzaysal algı ve işitme kalitesi açısından geleneksel işitme cihazı kullanıcılarına kıyasla anlamlı düzeyde daha yüksek performans sergilediğini göstermiştir (p < 0,05). APHAB ölçeği sonuçları, YZ destekli işitme cihazlarının cihazlı kullanımda daha yüksek toplam fayda sağladığını ortaya koymuştur. HHIA ölçeğinde ise YZ-İC grubunda işitsel engellilik algısının sosyal ve duygusal boyutlarda anlamlı düzeyde daha düşük olduğu belirlenmiştir (p < 0,001). Cinsiyet, yaş ve işitme cihazı kullanım süresi gibi değişkenlerin sonuçlar üzerinde anlamlı bir etkisi saptanmamıştır (p > 0,05). Sonuç olarak, yapay zekâ destekli işitme cihazlarının kullanıcı memnuniyetini artırdığı, konuşma algısını ve algılanan işitsel kaliteyi iyileştirdiği ve işitsel engellilik algısını azalttığı görülmektedir. Bu bulgular, YZ destekli işitme cihazlarının klinik uygulamalarda değerlendirilmesinin ve bireysel işitme gereksinimlerine yönelik çözümlerin geliştirilmesinin önemini ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

Hearing aids are essential rehabilitation devices designed to support communication skills and improve the quality of life of individuals with hearing loss. In recent years, artificial intelligence (AI)-based hearing aids have aimed to enhance user experience through advanced algorithms that adapt to individual auditory needs. The aim of this study was to evaluate the effects of AI-supported hearing aids on user satisfaction, speech perception, and perceived hearing handicap. A total of 90 hearing aid users aged 18 years and older were included in the study. Participants consisted of individuals using AI-supported hearing aids (AI-HA) and those using conventional hearing aids (C-HA). All participants underwent otoscopic examination, tympanometry, and pure-tone audiometry. Data were collected using the APHAB, SSQ (KUIK), and HHIA questionnaires, along with a demographic information form. The results indicated that individuals using AI-supported hearing aids demonstrated significantly higher performance in speech perception, spatial perception, and perceived hearing quality compared to conventional hearing aid users (p < 0.05). Findings from the APHAB questionnaire showed that AI-supported hearing aids provided greater overall benefit during aided listening conditions. In addition, HHIA scores revealed significantly lower perceived hearing handicap in the AI-HA group across both social and emotional domains (p < 0.001). No significant differences were observed between groups with respect to age, gender, or duration of hearing aid use (p > 0.05). In conclusion, AI-supported hearing aids appear to enhance user satisfaction, improve speech perception and perceived auditory quality, and reduce perceived hearing handicap. These findings highlight the importance of evaluating AI-based hearing aid technologies in clinical practice and developing individualized solutions tailored to users' auditory needs.

Benzer Tezler

  1. Hiperbarik oksijen tedavisi uygulanan ani sensörinöral işitme kaybı hastalarının yapay zekâ destekli değerlendirilmesi

    Artificial intelligence assisted evaluation of patients with sudden sensorineural hearing loss treated with hyperbaric oxygen therapy

    CELALEDDİN FURKAN BAYINDIR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Deniz ve Sualtı HekimliğiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Sualtı Hekimliği ve Hiperbarik Tıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ABDULLAH ARSLAN

  2. Yapay zeka destekli odyometri ölçüm sisteminin tasarımı ve gerçekleştirilmesi

    Design and implementation of supported artificial intelligence audiometer meas-urement system

    BÜŞRA ER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Mühendislik BilimleriAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR FİDAN

  3. İşitme engelli kadınlar için yapay zeka ile oluşturulmuş QR kodlu bebek bakım kitapçığının geliştirilmesi ve pilot uygulaması

    Development and pilot application of a QR code baby care booklet generated with artificial intelligence for hearing impaired women

    BURCU ECE BUDAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    EbelikKarabük Üniversitesi

    Ebelik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEBAHAT HÜSEYİNOĞLU

  4. Tarih eğitiminde yapay zekâ kullanımı

    The use of artificial intelligence in history education

    MUSTAFA CAN ŞİMŞEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    TarihNecmettin Erbakan Üniversitesi

    Türkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET İPÇİOĞLU

  5. Machine-learning approaches for neurological disorder diagnosis from genomic and neuroimaging data

    Genomik ve nörogörüntüleme verilerinden nörolojik bozukluk teşhisi için makine öğrenmesi yaklaşımları

    İSMAİL BİLGEN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN