Türkçe dilinde ve tıbbi terminolojide açık kaynak kodlu ses tanıma uygulamalarının performans analizi
Performance analysis of open-source speech recognition applications in Turkish language and medical terminology
- Tez No: 930995
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEVİLAY UÇAR YÜZBAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İSTANBUL NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Günümüzde yapay zeka teknolojileri, birçok alanda olduğu gibi sağlık sektöründe de önemli dönüşümler yaratmaktadır. Bu çalışmada, Türkçe dilinde ve tıbbi terminolojide açık kaynak kodlu ses tanıma uygulamalarının performansları analiz edilmiştir. Konuşma tanıma teknolojileri, özellikle doktor-hasta muayene görüşmeleri sırasında alınan ses kayıtlarından otomatik olarak klinik muayene raporları oluşturmak için kullanılmıştır. Araştırma kapsamında, farklı açık kaynak kodlu konuşma tanıma kütüphaneleri incelenmiş ve bu kütüphaneler Türkçe ve tıbbi terminolojiyi içeren veri setleriyle test edilmiştir. Çalışmada, doktor ve hasta arasındaki görüşmelerden elde edilen ses kayıtları kullanılmış; şikayet, tahlil, tedavi ve ilaç isimleri gibi kritik bilgiler algoritmalar aracılığıyla metne dönüştürülmüştür. Elde edilen veriler, sistemlerin doğruluk oranlarını ölçmek ve performanslarını karşılaştırmak için analiz edilmiştir. Sonuçlar, Kaldi ve benzeri kütüphanelerin Türkçe ve tıbbi terminolojide yüksek doğruluk oranlarına ulaştığını göstermiştir. Bu çalışmanın sonuçları, sağlık sektöründe zaman tasarrufu sağlanması, iş yükünün azaltılması ve klinik raporlama süreçlerinin daha verimli hale getirilmesi açısından önemli katkılar sunması beklenmektedir. Ayrıca, Türkçe dilinde konuşma tanıma teknolojilerinin geliştirilmesine yönelik gelecekteki çalışmalara ışık tutacak önerilerde bulunulmuştur. Araştırmanın, sağlık sektöründeki dijitalleşme süreçlerine katkı sağlayarak sürdürülebilirlik ve verimlilik açısından önemli bir adım olması hedeflenmektedir.
Özet (Çeviri)
Today, artificial intelligence technologies are driving significant transformations in many fields, including the healthcare sector. This study analyzes the performance of open-source speech recognition applications in Turkish language and medical terminology. Speech recognition technologies have been utilized to automatically generate clinical examination reports from audio recordings of doctor-patient consultations. Within the scope of the research, various open-source speech recognition libraries were examined and tested with datasets containing Turkish language and medical terminology. Audio recordings from doctor-patient interactions were used, and critical information such as complaints, tests, treatments, and medication names were transcribed into text through algorithms. The results were analyzed to measure the accuracy rates and compare the performance of these systems. Findings demonstrated that libraries such as Kaldi achieved high accuracy rates in Turkish and medical terminology. The outcomes of this study offer significant contributions to improving efficiency in the healthcare sector by saving time, reducing workload, and optimizing clinical reporting processes. Furthermore, suggestions have been provided to guide future studies aimed at enhancing speech recognition technologies in the Turkish language. This research aims to contribute to digitalization efforts in healthcare, promoting sustainability and efficiency.
Benzer Tezler
- Übersetzungswissenschaftlicher vergleich von Türkischen und Deutschen medizinischen texten: Am beispiel von beipackzetteln
Almanca ve Türkçe tıp metinlerin prospektüs örnekleri bağlamında çeviribilimsel karşılaştırması
FURKAN AKA
Yüksek Lisans
Almanca
2022
Mütercim-TercümanlıkEge ÜniversitesiAlmanca Mütercim Tercümanlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TAHİR ÖNCÜ
- Kunûzu Hayâti'l-Însan Kânûn-ı Etibbâ'-i Feylesûfân (giriş-inceleme-metin-dizinler)
Kunûzu Hayâti'l-Însan Kânûn-ı Etıbbâ´-i Feylesûfân (introduction-research-text-indexs)
HACI VELİ BİŞKİN
Doktora
Türkçe
2021
Türk Dili ve EdebiyatıNiğde Ömer Halisdemir ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİKMET KORAŞ
- Sözel olaya ilişkin potansiyellerin incelenmesi için Türkçe paradigma tasarımı ve değerlendirilmesi
Design and evaluation of a Turkish paradigm for investigating verbal event-related potentials
HAZAL TAŞ
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. UĞUR BİLGE
- Romatoid artrit hastalığının teşhisi için bir bulanık uzman sistem tasarımı
Design of a fuzzy expert system for diagnosis of rheumatoid arthritis
FATİH TARAKCI
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLKER ALİ ÖZKAN
- Amiyotrofik lateral skleroz (ALS) hastalığının genetik ve klinik veri ilişkisinin veri madenciliği yöntemleri ile incelenmesi
An investigation of the relationship between genetic and clinical data from amyotrophic lateral sklerosis (ALS) patients by using data mining techniques
NESRİN ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
BiyoistatistikAkdeniz ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR BİLGE