23、基于物联网和机器学习的心理健康监测系统

基于物联网和机器学习的心理健康监测系统

一、引言

在当今时代，我们周围正发生着日新月异的变化，每个人都融入了科技新时代并不断进步。然而，这也导致人们的身心健康常常被忽视。生活方式也是影响健康的重要因素，如睡眠不规律、饮食习惯差、过度使用社交媒体以及缺乏运动等。如今，科技已变得不可或缺，为了应对科技对健康的负面影响，物联网（IoT）应运而生。

物联网是一个由众多传感器或设备组成的网络，可收集并通过网络传输数据。在现实生活中，智能手表和 Alexa 等就是常见的物联网设备，用于收集个人数据。像智能手表这类技术，能检测心率、血氧水平、血压等，帮助监测身体健康。压力检测正成为一个重要的研究领域，因为它与多种健康问题的监测相关，包括抑郁症、焦虑症等精神疾病，以及偏头痛、高血压、心脏病发作和中风等身体疾病。

压力诊断面临的主要挑战包括：
1. 患者不愿接受持续的健康监测，且专家时间有限，难以对每个患者进行高质量的监测，这可能导致诊断延迟甚至病情得不到治疗。
2. 在患者出现焦虑或恐慌发作等紧急情况时，有时难以及时提供援助，从而可能导致不幸的后果。
3. 对于不愿如实分享自身状况的患者，准确诊断变得困难。

为克服这些问题，提出的系统具备以下特点：
1. 系统通过传感器和可穿戴设备获取数据，患者无需定期就医。收集的数据存储在云端，通过算法监测患者压力水平的波动，无需医生在每个数据收集阶段进行干预，从而实现更高效、全面的诊断。
2. 若患者心率超过安全限制，系统会向患者监护人及指定医生发送警报信息。
3. 系统采用经过现有数据集训练的机器学习算法，实现高精度的压力检测。

二、相关研究工作回顾 </