En gürültülü sektörler arasında bulunan ağaç işleri imalatı sektöründeki makine ve aletler gürültüye sebep olmaktadır. Gürültü maruziyeti ise insanlarda doğrudan işitme üzerinde (akustik sarsıntı, geçici veya kalıcı işitme kaybı) veya diğer sistemler üzerinde (baş ağrısı, yorgunluk, uyku bozukluğu, anksiyete, depresyon, dikkat dağınıklığı, kardiyovasküler hastalıklar vb.) etki bırakmaktadır. Bu çalışmada, ağaç ürünleri imalatı sektöründe çalışanların cinsiyetinin, yaşının, toplam çalışma süresinin, sektörde çalışma süresinin, gürültülü ortamda çalışma süresinin, sigara kullanımının, gürültülü hobisi olup olmamasının ve yetersiz kulak koruyucu donanım kullanımının çalışanlarda gürültüye bağlı işitme kaybına etkileri değerlendirilmiştir. Farklı işyerlerindeki 18-60 yaş aralığındaki 1477 kadın ve erkek çalışandan alınan anamnezlerden elde edilen sekiz bağımsız değişkenin, odyometri testi sonuçlarına göre çalışanda gürültüye bağlı işitme kaybına neden olup olmadığı araştırılmıştır. Bağımlı değişken odyometri test sonuçlarında 25 dB üzerindeki değerler için “işitme kaybı vardır (1)” ve 25 dB altındaki değerler için “işitme kaybı yoktur (0)” olarak iki kategorilidir. Python/Jupyter Notebook Scikit-Learn kütüphanesi ile sekiz farklı sınıflandırma algoritması kullanılmıştır. Bu algoritmalar ikili lojistik regresyon, k-en yakın komşu algoritması, destek vektör sınıflandırması, karar ağacı sınıflandırması, rassal orman algoritması, Naive Bayes sınıflandırması (Gauss), Naive Bayes sınıflandırması (Bernoulli), stokastik gradyan inişi sınıflandırmasıdır. Üç farklı test verisi büyüklüğünde (%20, %25 ve %30) ve 10 kat çapraz doğrulama yapılarak toplam 48 model kurulmuştur. Modeller karşılaştırıldığında doğruluk (accuracy), kesinlik (precision), duyarlılık (recall), f1 puanı (f1-score), roc skoru değerlerinin en yüksek olduğu rassal orman algoritması en iyi algoritma seçilerek çalışanlardaki olası işitme kayıplarının önceden tahmin edilebilmesi sağlanmıştır. (Bu çalışma Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü birinci yazara ait "Yüksek Lisans Tezi"nden üretilmiştir. “Etik Kurul Raporu var – (Gazi Üniversitesi Etik Kurul Numarası: b0b0d017-0843-41e3-90bc-d79babc40a82 Tarih: 05.06.2023 ve izinleri alınmış.) ORCID NO: 0000-0003-1531-5315, 0000-0003-0974-5941
Anahtar Kelimeler: Makine Öğrenmesi, GBİK, Odyogram, Frekans (Hz), Gürültü Ölçümü, Tahmin
|
