Covıd-19 servislerinde görev yapan sağlık çalışanlarının ses sinyallerinden olası anksiyetelerinin makine öğrenmesi yöntemi ile belirlenmesi

Ruh sağlığı alanında bireyler değerlendirilirken genellikle nitel yöntemlerden yararlanılmaktadır. Bu sorular ayrıntılı ve uzun olmakla birlikte nitel soru-cevap şeklinde ilerlediği için bazen yanlış yönlendirmelere neden olabilmektedir. Pandemide COVID-19 hastalığına doğrudan maruz kalan sağlık çalışanları da kendilerini tehdit altında hissetmeye başlamıştır. Anksiyete, kaygılı ve tehdit altında hissedildiğinde vücudun doğal bir tepkisidir. Anksiyete, duygu, düşünce ve fiziksel durumu etkilemektedir. Bu çalışma, ses verisiyle elde edilen çıktıların, anksiyetenin tanılanma sürecinin şekillendirilmesinde, sağlık profesyonellerine yardımcı olması amacıyla yürütülmüştür. Anksiyetenin tespiti için Durumluk-Sürekli Kaygı Ölçeği (DSKÖ) (State- Trait Anxiety Inventory- STAI) kullanılmıştır. Katılımcılar, Ordu ilinde COVID-19 pandemi kliniklerinde aktif olarak görev alan 30 sağlık çalışanı ile COVID-19 pandemi kliniklerinde aktif olarak görev almayan 30 sağlık çalışanından randomize olarak seçilmiştir. Phonic.ai aracılığı ile beş adet sözel soruya sesli yanıt ve ardından DSKÖ'ye yanıtlar alınmıştır. DSKÖ verilerinin analizinde SPSS paket programları kullanılmış olup analiz sonucunda Acil Servis'te çalışan sağlık çalışanlarında durumluk kaygı düzeyleri anlamlı olarak yüksek bulunmuştur. Sesli yanıtlardan makine öğrenmesi algoritmaları oluşturabilmek için Python yazılım dili kullanılmıştır. Tasarlanan algoritmalar ile çıktılar elde edilmiştir. DSKÖ'nün çıktıları ile makine öğrenmesi yönteminin çıktıları karşılaştırılmıştır. Modeller karşılaştırıldığında (VGG-19, ResNet50, AlexNet) en başarılısı 1D(boyutlu) CNN (konvolüsyonel sinir ağı) tabanlı model olmuştur. Modelin duygu analizinde; doğruluk %63.7 (%63 hassasiyet, %91 özgüllük) anksiyete analizinde ise doğruluk %73.5 (%73 hassasiyet, %94 özgüllük) saptanmıştır. Bu sonuçlar doğrultusunda geliştirilen modelin gelecek çalışmalarda görüntü ve video kaydı gibi yöntemlerle desteklendiğinde başarısının artacağı düşünülmektedir.