Yapay Zeka Destekli Elektronik Cilt ile Stresi Değerlendirmek

Ocak 20, 2024 by Yorum yapılmamış

Stres ve kaygı. Modern toplumun önde gelen katkıcısı

Günümüzün hızlı dünyasında stres, günlük yaşamın her yerde bulunan bir unsuru haline geldi ve özellikle COVID-19 salgınının ardından daha da belirginleşti. Bu dönemde anksiyete ve depresyon gibi strese bağlı zihinsel bozukluklarda belirgin bir artış görüldü ve bu da küresel sağlık yüküne önemli ölçüde katkıda bulundu. Pandemi sadece bu koşulları ağırlaştırmakla kalmadı, aynı zamanda daha fazla stres farkındalığına ve etkili değerlendirme yöntemlerine olan acil ihtiyacın altını çizdi. Bu tür talebin giderek daha fazla tanınmasına rağmen, bu zihinsel sağlık sorunlarını yeterli düzeyde ele almaya yönelik kaynaklar ve yetenekler hala yetersizdir. Modern toplumumuzda stresi anlamak, izlemek ve yönetmek için yenilikçi yaklaşımlara yönelik artan bir talep var.

Stres değerlendirmeleri: Anketler tek çözüm mü?

Stresin küresel yaygınlığına rağmen, stresi ölçmeye yönelik yaklaşımlar geleneksel olarak sınırlı olmuştur. Stres değerlendirmesinin klinik altın standardı öncelikle subjektif anketlere ve anketlere dayanır. Bu yöntemler, her ne kadar anlayışlı olsa da, zaman alıcıdır ve kapsamlı takip gerektirir; hem bireylere hem de ruh sağlığı uzmanlarına ciddi bir yük getirir. Kişisel olarak bildirilen verilere bu şekilde güvenmek, kişisel algının öznel doğası ve hatırlama yanlılığı nedeniyle yanlışlıklara yol açabilir. Stres ve belirtileri son derece bireysel olduğundan, stres düzeylerini değerlendirmek için mevcut ankete dayalı değerlendirmeleri tamamlayabilecek daha objektif, güvenilir ve ölçeklenebilir yöntemlere artan bir ihtiyaç vardır.

Multimodal sensörler: Alternatif bir strateji

Entegre yumuşak giyilebilir platform formundaki elektronik cilt, insan derisini taklit eden çeşitli sensörler ve malzemelerden oluşuyor. Bu teknoloji fizyolojik tepkilerin izlenmesinde bir paradigma değişikliğini temsil ediyor. Stres; sinir, endokrin ve bağışıklık sistemlerini harekete geçiren karmaşık bir biyolojik tepki olarak ortaya çıkıyor; bu çok yönlü bir doğa, mevcut ticari giyilebilir cihazlarda tek başına fiziksel sensörler tarafından tam olarak yakalanamıyor ve öncelikle kalp atış hızı gibi açık fiziksel tepkileri izliyor. Bu giyilebilir cihazlar, faydalı olsalar da çoğu zaman strese kapsamlı bir bakış açısı sağlamakta başarısız oluyor; fizyolojik ve psikolojik faktörler ile stres tepkisindeki bireysel farklılıklar arasındaki etkileşimi göz ardı ediyor. Multimodal sensörlerin elektronik cilt teknolojisine dahil edilmesi bu boşluğu gideriyor. Daha geniş bir yelpazedeki fizyolojik ve biyokimyasal sinyalleri ölçebilen bu sensörler, daha incelikli ve her şeyi kapsayan bir stres değerlendirmesi sunar. Bu ilerleme, gözlemlenebilir stres semptomları ile altta yatan çok modlu biyobelirteçler arasındaki boşluğu kapatma, stres değerlendirmesine daha doğru ve kişiselleştirilmiş bir yaklaşımı kolaylaştırma ve mevcut giyilebilir teknolojilerin sınırlamalarından ileri bir adım atma vaadini taşıyor.

Şekil 1. Stres tepkisinin izlenmesi için birleştirilmiş yapay zekayla güçlendirilmiş elektronik cilt (CARES). A, CARES platformunu kullanarak cildin multimodal fizyolojik ve biyokimyasal tepkisini sürekli izleyerek stres değerlendirmesi. M.Ö, Bir insan deneğin derisine yapıştırılmış CARES’in optik görüntüleri.

CARES platformunu kullanarak veri toplama

CARES platformu, sağlam çok modlu verileri etkili bir şekilde toplamak için uzun süreli sürekli kullanımda sensör stabilitesi konusundaki kritik zorluğu ele alıyor. Fiziksel sensörler için birincil endişe, veri doğruluğunu önemli ölçüde bozabilecek yaygın bir sorun olan, hareket kaynaklı yapay yapılara karşı hassasiyetleridir. CARES platformu, ciltle sağlam ve yakın bir arayüz sağlayan ve hareketin sensör okumaları üzerindeki etkisini en aza indiren bir tasarım aracılığıyla bu durumu hafifletiyor. Eş zamanlı olarak, biyokimyasal sensörler için platform, biyoakışkanlarda operasyonel istikrarın korunmasına yönelik uzun süredir devam eden zorluğun üstesinden geliyor. Algılama mekanizmalarını inceledik ve benzer kompozit malzemeler kullanarak sensör arayüzlerini stabilize eden evrensel bir malzeme stratejisi tasarladık. Ortaya çıkan sensörler, yüksek stabiliteyle 100 saatten fazla uzun vadeli ter biyobelirteç analizi sunar. Bir gösterim olarak, bu tür CARES platformunun, kontrollü stres etkeni çalışmalarının yanı sıra farklı günlük aktiviteler sırasında 24 saatlik bir süre boyunca sürekli çok modlu fizikokimyasal izleme sağlayabildiğini gösterdik.

Makine öğrenimini kullanarak stres değerlendirmesi

Daha önce erişilemeyen çok modlu kaynaklardan elde edilen geniş hacimli verileri etkili bir şekilde yönetmek için, daha akıllı ve objektif veri analizi için tasarlanmış bir makine öğrenimi hattını uygulamaya koyduk. Bu boru hattı üç farklı görevi yerine getirmek üzere tasarlandı: stres tespiti, stres etkeni tipi sınıflandırması ve kaygı düzeyinin tahmini; ikincisi strese karşı önemli bir psikolojik tepkidir. Yaklaşımımız, CARES platformu aracılığıyla toplanan fizikokimyasal sensör verilerinin, farklı stres etkenlerine verilen yanıtları doğru bir şekilde sınıflandırmak için kullanılabileceğini göstermektedir. Ayrıca bu veriler, durumluk kaygı düzeylerinin ölçülmesinde güvenilir olduğunu kanıtlıyor. Bu yetenekler, ham çok modlu sensör verilerini hassas, eyleme geçirilebilir içgörülere dönüştürmede makine öğreniminin gücünü sergiledi.

Çözüm

CARES sistemi, fiziksel ve biyokimyasal belirteçleri ustaca birleştiren çok modlu sensörleri kullanarak kişiselleştirilmiş sağlık hizmetlerinde yapay zeka destekli giyilebilir elektroniklerin geleceğini temsil ediyor. Biyokimyasal sensörler için geliştirdiğimiz yaklaşım, biyoakışkanlardaki diğer hedefler için evrensel ve kolayca yeniden yapılandırılabilir bir yöntem olarak hizmet edebilir. Bu çok yönlülük, geniş bir pratik uygulama yelpazesinin önünü açıyor ve sistemin gelişmiş, yapay zeka ile entegre teknoloji aracılığıyla kişiselleştirilmiş sağlık hizmetlerinde devrim yaratma potansiyelinin altını çiziyor.

Yorum Yaz

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir