TÜBİTAK 1001: Hastane işitsel peysajında kullanıcıların algısını tahmin etmek için bir yapay zeka (YZ) modelini entegre eden özgün bir yaklaşımın geliştirilmesi

Hastaneler, sağlık hizmeti almak için önemli kamusal alanlardan biridir. Bu nedenle hastane, hastaların, hasta yakınlarının ve sağlık çalışanlarının rahatlamasını ve refahını artıracak şekilde tasarlanmalıdır. Konforlu hastane ortamı tasarımına rehber olması için, kullanıcının mekan algısı doğru anlaşılmalı, duygusal ve algısal kümelenmeler doğru yakalanmalıdır. Önerilen projede amaçlanan, kullanıcıların hastane mekanını/deneyimlerini/algılarını doğal dilleri ile nasıl anlattıklarından yola çıkan bir büyük veri setinin hazırlanması ve doğal dil işleme modelleri kullanılarak bir yapay zeka (YZ) modelinin eğitilmesidir. Bu sürecin paralelinde, projenin önemli katkılarından biri olacak olan hastane algısına dönük olarak türkçe veri tabanı oluşturulacaktır. Bu veriler modelin yeniden eğitilmesi ve algıyı oluşturan bileşenlerin elde edilmesi için kullanılacaktır. Benzer bir veri mühendisliği hastane iç mekan fotoğraflarının ve açıklamalarının toplanması için de yapılarak, büyük veri tamamlanacaktır.

Önerilen projenin hipotezi şudur: hastanedeki işitsel algı kritik bir algı olmakla birlikte kullanıcının kullanımına bağlı olarak bu algının arkasında başka etkenler_feature/boyutlar olabilir. Yapay zeka modelleri ile bu geride ve eksik kalan algısal boyutlar ortaya çıkartılabilir. Bu etkenlerin ve boyutların izlerini sürmek ve eksik kalan/görünmeyen parçaları tanımlamak, hastane ortamlarındaki işitsel algının ve dolayısıyla hastane ortamının iyileştirilmesi için bütüncül ip uçları verebilir. Karar-destek mekanizmasında görünmeyen bir iz var mı sorusuna cevap oluşturabilir. Bu hipotez, dört araştırma sorusu ile sorgulanacaktır: (1) Doğal dil modelleri kullanılarak, görsel-işitsel uyarıcı veri olmadan hastane işitsel peysajının ön tahmini yapılabilir mi? (2) Hastanedeki görsel-işitsel ortam, onkoloji polikliniği hastasını, hasta yakınını ve sağlık personelini nasıl etkiler? (3) Hastanedeki ses ortamının psikoakustik metrikleri ile algısal boyutlar arasında dikkat çekici bir ilişki var mıdır? (4) Hastenede hasta, hasta yakını ve sağlık personeli yapılacak mülakatlardan toplanan veri ile, başlıklar ve katılımcıların algı kümelenmeleri oluşturulabilir mi?

Yöntem olarak iki iş paketi paralel yürütülecek ve geri beslemeli veri paylaşımı ile doğrulamalar ve boşluk doldurmalar yapılacaktır. İP1 de, hastanelerde işitsel peysaj hakkında literatürde ve açık kaynak veri setlerindeki metin verileri, Google Language AI tarafından geliştirilen BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) dil temsili modeline dayanan BERTopic modeli kullanılarak analiz edilecektir. Bu verilerin BERTopic ile birlikte bir çok güncel model ile mekanın görsel verileri ile birleştirilerek görsel-işitsel bütünlüğün sağlandığı ve ilişkilerin bir bütün olarak sistemde yer aldığı, eğitildiği ve tahmin modelinin oluşturulduğu bir sistem kurulması hedeflenmektedir. İP2 de, gerçek mekanda (Ankara Şehir Hastanesi Onkoloji Polikliniği örneğinde) hastane işitsel peysajının ne olduğu verisine hastane kullanıcısı (hasta, hasta yakını ve sağlık personeli) ile yüz yüze mülakatları/ anketleri ile ulaşılmaya çalışılacaktır. Onkoloji polikliğinden alınacak ses kayıtlarının işlenmesi ile psikoakustik metrikler hesaplanacaktır. Kullanıcının öznel algısını veren nitel durum tanımları ile mekan algısını nesnelleştiren psikoakustik metrikler ile nitel ve nicel veri korelasyonları yapılacaktır. Hastane işitsel peysajını ölçen araçlar ile Onkoloji Polikliniğindeki nitel-nicel değerlendirmelere destek olarak YZ modelden gelen verilerin de izlenmesi, eksik kalan ya da arka planda kalan mekan algısının da ortaya çıkarılması hedeflenmiştir.
Araştırma projesinin temel çıktılarından biri olan türkçe veritabanı eklemeler yapıldıkça büyüyecek potansiyeldedir. İnteraktif çalışacak olan proje çıktısı özgün YZ modeli Türkçe veri tabanını besleyecek, mekan örnek sayısı arttıkça ve kullanıcı mülakatları deşifre edildikçe de yerli veri tabanımız daha da gelişecektir. Bu ülkemiz adına da çok önemli bir veri tabanı olacaktır. Önerilen araştırma görsel-iİşitsel arşiv oluşturmak için büyük potansiyelleri olan bir çalışmadır. Bu veri tabanından ve görsel-işitsel arşivden bir çok araştırmacı faydalanabilecek ve yayınlar hazırlayabilecektir.