الإجهاد مشكلة شائعة تؤثر على ملايين الأشخاص في جميع أنحاء العالم. يمكن أن يؤدي إلى مجموعة من مشاكل الصحة البدنية والعقلية ، بما في ذلك القلق والاكتئاب وأمراض القلب. إن التعرف على الإجهاد في وقت مبكر أمر بالغ الأهمية لمنع هذه النتائج السلبية. تُستخدم تقنيات التعلم الآلي الآن لاكتشاف الإجهاد لدى الأفراد ، مما يوفر طريقة جديدة لمراقبة هذه الحالة وإدارتها.
التعلم الآلي هو نوع من الذكاء الاصطناعي يسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. يتضمن تدريب الخوارزميات على مجموعات بيانات كبيرة لتحديد الأنماط وإجراء التنبؤات. في حالة اكتشاف الإجهاد ، يتم تدريب خوارزميات التعلم الآلي على البيانات الفسيولوجية والسلوكية لتحديد الأنماط التي تشير إلى الإجهاد.
واحدة من أكثر الطرق شيوعًا لاكتشاف الإجهاد باستخدام التعلم الآلي هي من خلال تحليل تقلب معدل ضربات القلب (HRV). يشير HRV إلى الاختلاف في الوقت بين ضربات القلب المتتالية. إنه مؤشر على قدرة الجسم على التكيف مع الضغوطات. عندما يكون الفرد تحت الضغط ، ينخفض معدل ضربات القلب (HRV) ، مما يشير إلى انخفاض القدرة على التعامل مع الإجهاد.
يمكن تدريب خوارزميات التعلم الآلي على بيانات HRV لتحديد الأنماط التي تشير إلى الإجهاد. على سبيل المثال ، استخدمت دراسة نُشرت في مجلة النظم الطبية تقنيات التعلم الآلي لتحليل بيانات HRV من 30 مشاركًا. تمكنت الخوارزمية من اكتشاف الإجهاد بدقة في 90٪ من الحالات.
طريقة أخرى لاكتشاف الإجهاد باستخدام التعلم الآلي هي من خلال تحليل أنماط الكلام. عندما يكون الفرد تحت الضغط ، قد تتغير أنماط حديثه. قد يتحدثون بسرعة أكبر ، أو يتوقفون مؤقتًا بشكل متكرر ، أو يستخدمون كلمات أكثر حشوًا مثل "أم" و "آه". يمكن تدريب خوارزميات التعلم الآلي على بيانات الكلام لتحديد هذه الأنماط واكتشاف الإجهاد.
استخدمت دراسة نشرت في مجلة الاضطرابات العاطفية تقنيات التعلم الآلي لتحليل بيانات الكلام من 142 مشاركًا. تمكنت الخوارزمية من اكتشاف الإجهاد بدقة في 80٪ من الحالات.
يمكن أيضًا استخدام تقنيات التعلم الآلي لاكتشاف الإجهاد من خلال تحليل البيانات الفسيولوجية والسلوكية الأخرى ، مثل توصيل الجلد وتعبيرات الوجه ومستويات النشاط. من خلال الجمع بين مصادر البيانات المتعددة ، يمكن أن توفر خوارزميات التعلم الآلي صورة أكثر شمولاً لمستويات التوتر لدى الفرد.
استخدام تقنيات التعلم الآلي للكشف عن الإجهاد له فوائد عديدة محتملة. إنه يوفر طريقة غير جراحية وموضوعية لمراقبة مستويات التوتر ، والتي يمكن أن تكون مفيدة بشكل خاص للأفراد الذين قد لا يكونون على دراية بمستويات التوتر لديهم أو الذين يجدون صعوبة في التعبير عن مشاعرهم. كما أنه يسمح بالكشف المبكر عن التوتر ، مما قد يؤدي إلى تدخل مبكر ونتائج أفضل.
ومع ذلك ، هناك أيضًا بعض القيود على استخدام التعلم الآلي لاكتشاف الإجهاد. تتمثل إحدى التحديات الرئيسية في الحاجة إلى مجموعات بيانات كبيرة لتدريب الخوارزميات. قد يكون من الصعب الحصول على هذا ، خاصة بالنسبة لبعض السكان مثل الأطفال أو الأفراد الذين يعانون من حالات صحية نادرة. هناك أيضًا خطر الإيجابيات الكاذبة أو السلبيات الكاذبة ، والتي يمكن أن تؤدي إلى تدخلات غير ضرورية أو فرص العلاج الضائعة.
في الختام ، تقدم تقنيات التعلم الآلي نهجًا جديدًا واعدًا لاكتشاف الإجهاد لدى الأفراد. من خلال تحليل البيانات الفسيولوجية والسلوكية ، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحديد الأنماط التي تشير إلى الإجهاد وتوفر طريقة غير جراحية وموضوعية لمراقبة هذه الحالة. في حين أن هناك بعض القيود على هذا النهج ، فإن الفوائد المحتملة تجعله مجالًا للبحث يستحق المزيد من الاستكشاف.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- تمويل EVM. واجهة موحدة للتمويل اللامركزي. الوصول هنا.
- مجموعة كوانتوم ميديا. تضخيم IR / PR. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- المصدر ذكاء بيانات أفلاطون.
- محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
- تمويل EVM. واجهة موحدة للتمويل اللامركزي. الوصول هنا.
- مجموعة كوانتوم ميديا. تضخيم IR / PR. الوصول هنا.
- أفلاطونايستريم. ذكاء بيانات Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
- المصدر https://platodata.network/platowire/discovering-stress-through-machine-learning-techniques/
