Using AI to Successfully Detect Signs of Anxiety

Resumo: Um novo algoritmo de IA pode detectar sintomas comportamentais associados à ansiedade com mais de 90% de precisão.

Fonte: Simon Fraser University

Os pesquisadores estão usando inteligência artificial (IA) para detectar sinais comportamentais de ansiedade com mais de 90 por cento de precisão e sugerem que a IA pode ter aplicações futuras para abordar a saúde mental e o bem-estar.

Sua pesquisa é publicada na revista Computação Pervasiva e Móvel.

“Nos dois anos desde o início do COVID-19, e um desastre climático após o outro, mais e mais pessoas estão sentindo ansiedade”, disse o professor visitante e psicólogo social da Universidade Simon Fraser, Gulnaz Anjum. “Nossa pesquisa parece mostrar que a IA pode fornecer uma medida altamente confiável para reconhecer os sinais de que alguém está ansioso.”

Anjum e os colaboradores Nida Saddaf Khan e Sayeed Ghani do Instituto de Administração de Empresas em Karachi, Paquistão, coletaram uma ampla gama de dados de participantes adultos para seu estudo de Reconhecimento de Atividade Humana (HAR). Os participantes realizaram uma série de atividades em uma ordem específica enquanto usavam sensores que registravam seus movimentos.

Este é um desenho de uma mulher sentada curvada com uma sombra assustadora elevando-se sobre ela
Os pesquisadores criaram um conjunto de dados de atividades de comportamentos típicos de exibição de ansiedade para os sensores detectar, incluindo sentar-se ocioso, roer as unhas, estalar os dedos e bater as mãos. A imagem é de domínio público

Os pesquisadores criaram um conjunto de dados de atividades de comportamentos típicos de exibição de ansiedade para os sensores detectar, incluindo sentar-se ocioso, roer as unhas, estalar os dedos e bater as mãos. Seus comportamentos foram analisados ​​usando algoritmos de aprendizado profundo e modelos híbridos computacionais.

O transtorno de ansiedade é a forma mais comum de transtorno mental, de acordo com a American Psychiatric Association (APA), afetando 30% da população adulta em algum momento de suas vidas. Os pesquisadores sugerem que a IA pode ajudar na análise, diagnóstico, tratamento e monitoramento de distúrbios psicológicos como o transtorno de ansiedade (DA).

“Temos esperança de que, à medida que mais trabalho é feito para desenvolver este método, possamos ajudar a fornecer dados mais precisos para pesquisas clínicas e profissionais”, disse Anjum. “Nosso objetivo com esta pesquisa é expandir horizontes para a identificação de transtornos de ansiedade e, em última instância, a melhoria da saúde mental das pessoas.”

Khan afirma que o rápido desenvolvimento no campo da IA ​​e da tecnologia de sensores “tornou possível acessar e processar os dados relacionados a transtornos mentais, emocionais e comportamentais. Ele pode ser mais pesquisado e explorado para entender os comportamentos não falados e melhorar a saúde mental em geral. ”

Ghani acredita que “há uma tremenda oportunidade para o setor de saúde se beneficiar das aplicações de IA, e nossa pesquisa no uso de sensores de movimento para detectar comportamentos relacionados à ansiedade é um exemplo do que é possível”.

Sobre estas notícias de pesquisa de IA e ansiedade

Autor: Assessoria de Imprensa
Fonte: Simon Fraser University
Contato: Assessoria de Imprensa – Simon Fraser University
Imagem: A imagem é de domínio público

Pesquisa original: Acesso fechado.
“Sentido de ADAM: reconhecimento de atividades de exibição de ansiedade por sensores de movimento” por Nida Saddaf Khan et al. Computação Pervasiva e Móvel


Resumo

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Sentido de ADAM: reconhecimento de atividades de exibição de ansiedade por sensores de movimento

No campo de Reconhecimento de Atividade Humana (HAR), as atividades humanas são reconhecidas com base em dados de streaming de sensores. O HAR tem sido amplamente utilizado em vários campos de aplicação, onde os estudos do comportamento humano são conduzidos, como saúde, cuidado pessoal, cuidado de idosos e vários outros domínios.

Essa abordagem também pode ser benéfica no campo da psiquiatria, onde os pacientes sofrem de distúrbios mentais, emocionais e comportamentais. De acordo com a American Psychiatric Association (APA), a forma mais comum de transtorno mental é o Transtorno de Ansiedade (DA), afetando 30% da população adulta em algum momento de sua vida. Neste artigo, um método baseado em HAR é proposto para reconhecer alguns comportamentos relativos à exibição de ansiedade. Para fazer tal modelo, um novo conjunto de dados de comportamentos ansiosos também é criado com recursos exclusivos usando sensores de movimento de smartphone e Unidade de Medição Inercial (IMU).

Vários modelos baseados em aprendizagem profunda são criados e comparados com algoritmos de floresta aleatória e gradiente, onde um modelo profundo compreendendo Convolution Neural Network (CNN) e Long-Short Term Memory (LSTM) mostra um desempenho melhor do que outros modelos e pode reconhecer ansiedade -comportamentos relacionados com mais de 92% de precisão.

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