Personalisierte Stressvorhersagemodelle mit tragbaren Daten

Stress ist ein häufiges Problem, das zu verschiedenen Gesundheitsproblemen führen kann. Stress in Echtzeit mit Daten von tragbaren Geräten vorherzusagen, ist ein wichtiges Forschungsfeld. Wenn wir Stress vorhersagen können, können wir digitale Lösungen schaffen, die den Leuten helfen, mit Stress umzugehen, während er passiert. Eine Methode zur Messung von Stress ist die Analyse der elektrodermalen Aktivität (EDA), die Änderungen der Hautleitfähigkeit verfolgt, die oft auftreten, wenn jemand gestresst ist. Aber Stress mit maschinellem Lernen vorherzusagen, kann schwierig sein, wegen Problemen wie dem Mangel an klaren Labels, einer grossen Datenmenge und der komplizierten Art, wie Stress bei verschiedenen Menschen auftritt.

Um diese Herausforderungen zu überwinden, schlagen wir eine Methode vor, die sich darauf konzentriert, individuelle Modelle für jede Person zu trainieren. Damit wollen wir erfassen, wie sich die Stresslevel jeder Person im Laufe der Zeit mit nur einer kleinen Anzahl von Datenpunkten ändern. Wir beginnen mit dem Training eines neuronalen Netzes durch einen selbstüberwachten Lernansatz. Das bedeutet, das Modell lernt aus den Daten selbst, ohne viele gelabelte Beispiele. Wir testen unsere Methode mit einem Datensatz namens Wearable Stress and Affect Detection (WESAD) und vergleichen unsere personalisierten Modelle mit Standardmodellen, die diesen Ansatz nicht verwenden.

#Die Bedeutung der Stressvorhersage

Chronischer Stress kann die Gesundheit einer Person ernsthaft schädigen. Er kann zu Problemen wie Herzkrankheiten, hohem Blutdruck und schwacher Immunität führen. Leider schaffen es viele Menschen nicht, ihren Stress effektiv zu managen. Forscher haben angefangen zu untersuchen, wie wir Tragbare Geräte nutzen können, um Stress in Echtzeit zu überwachen. So kann jemand, der gestresst ist, Aufforderungen erhalten, aktiv zu werden. Traditionelle Methoden zur Stressvorhersage benötigen jedoch viele Daten von jedem Nutzer, was die Anwendung dieser Techniken in realen Situationen erschwert.

Unsere Studie präsentiert einen neuen Weg, personalisierte Stressvorhersagemodelle zu erstellen, die nur wenige gelabelte Beispiele von Nutzern benötigen. Tragbare Geräte für Verbraucher können verschiedene Biosignale messen, darunter EDA, Elektrokardiogramme (EKG) und Atemfrequenzen. EDA ist besonders nützlich zur Messung von Stress, weil sie empfindlich auf Veränderungen der Hautfeuchtigkeit durch Schwitzen reagiert.

#Selbstüberwachtes Lernen erklärt

Tiefe neuronale Netzwerke (DNNs) sind zu unverzichtbaren Werkzeugen im maschinellen Lernen geworden. Sie können komplexe Muster lernen und Vorhersagen basierend auf den erhaltenen Daten treffen. DNNs sind besonders vielversprechend für die Analyse von Biosignalen, weil sie Muster identifizieren können, ohne dass viel Datenbereinigung oder Merkmalsauswahl nötig ist. Allerdings hat die Erstellung eines universellen Modells zur Stressvorhersage ihre Herausforderungen wegen der individuellen Unterschiede, wie Stress Menschen beeinflusst.

Anstelle eines Einheitsmodells schlagen wir eine Methode vor, die individuelle Modelle für jeden Nutzer entwickelt. Dieser personalisierte Ansatz erlaubt mobilen Erkennungssystemen, auf einem klinisch nützlichen Niveau zu arbeiten. Eine Herausforderung bei der Entwicklung personalisierter Modelle ist, genügend gelabelte Daten für das Training zu bekommen. Oft kommen die Labels von Nutzerberichten, die inkonsistent und mühsam zu sammeln sein können.

Aktuelle Forschungen zur EDA konzentrieren sich oft auf überwachtes Lernen, aber dieser Ansatz nutzt nicht alle verfügbaren unlabeled Daten. Nutzer tragbarer Geräte generieren über die Zeit viele Daten, aber nur wenige Labels zeigen bedeutende Gesundheitsereignisse an. Unsere Lösung ist, selbstüberwachtes Lernen zu nutzen, um Einblicke aus den Daten zu gewinnen, ohne auf umfangreiche Labels angewiesen zu sein.

#Der Prozess des personalisierten Lernens

Wir schlagen einen zweistufigen Prozess vor, um mobile Erkennungsmodelle zu trainieren, die Stress mit nur wenigen gelabelten Beispielen vorhersagen. Der erste Schritt ist, selbstüberwachtes Lernen zu verwenden, um das Basisverhalten der Biosignale jedes Nutzers zu verstehen. Der zweite Schritt besteht darin, dieses vortrainierte Modell für Stressvorhersagen zu verfeinern.

Im selbstüberwachten Schritt lernt das Modell, fehlende Teile der Daten vorherzusagen, was ihm hilft, die typischen Biosignal-Muster des Nutzers zu verstehen. Danach verfeinern wir das Modell für die Stressvorhersage mit den verfügbaren gelabelten Daten. Diese Methode ermöglicht es uns, effektive Repräsentationen der Biosignale des Nutzers zu lernen, ohne viele gelabelte Beispiele zu benötigen.

#Datensatz und Methodologie

Zur Evaluierung verwendeten wir den WESAD-Datensatz, der verschiedene physiologische Signale enthält, die von Teilnehmern in unterschiedlichen emotionalen Zuständen, einschliesslich neutraler und gestresster Bedingungen, gesammelt wurden. Die Teilnehmer wurden mit Geräten überwacht, die verschiedene Biosignale sammeln können, wie EDA und EKG.

Wir konzentrierten uns auf die EDA-Signale, weil sie weithin als Indikatoren für Stress anerkannt sind. Die Teilnehmer beantworteten eine Reihe von Fragen, um ihre Gefühle zu bewerten, und wir verwendeten ihre Antworten als Labels für unsere Vorhersagen. Um diese Labels korrekt darzustellen, wandelten wir die Bewertungen in Wahrscheinlichkeiten um, die verschiedene Stresslevel widerspiegeln.

#Selbstüberwachtes Pre-Training

Der selbstüberwachte Pre-Training-Ansatz umfasst das Training eines Modells, das aus den Daten lernt, ohne dass es Ground-Truth-Labels benötigt. Während dieses Prozesses lernt das Modell, das nächste Segment der Biosignaldaten vorherzusagen. Wir verwenden ein 1D-Convolutional Neural Network (CNN) für diese Aufgabe, das wichtige Merkmale der Daten automatisch lernen kann, ohne manuelle Anpassungen zu benötigen.

Das Modell wird für jedes Teilnehmer auf dem EDA-Signal vortrainiert, sodass es die einzigartigen Dynamiken ihrer Biosignale erfassen kann. Indem wir uns darauf konzentrieren, wie sich das Signal über die Zeit ändert, schaffen wir eine robuste Repräsentation, die später für Stressvorhersagen verwendet werden kann.

#Feinjustierung für die Stressvorhersage

Sobald das Modell vortrainiert ist, passen wir es für die tatsächliche Aufgabe der Vorhersage von Stressleveln an. In dieser Phase modifizieren wir das Modell, um neue Schichten einzufügen, die speziell darauf abzielen, Stress basierend auf den gelernten Repräsentationen vorherzusagen. Dann vergleichen wir die Leistung dieses feinjustierten Modells mit einem standardisierten überwachtes Modell, um zu sehen, wie sehr das selbstüberwachte Pre-Training hilft.

#Ergebnisse und Erkenntnisse

Unsere Ergebnisse zeigen, dass die durch selbstüberwachtes Lernen entwickelten Modelle besser abschneiden als traditionelle überwachtes Modelle mit deutlich weniger gelabelten Datenpunkten. In vielen Fällen benötigt das selbstüberwachte Modell weniger als 30% der gelabelten Daten, die traditionelle Modelle brauchen, um ähnliche Leistungsniveaus zu erreichen.

Darüber hinaus fanden wir heraus, dass die Modelle, die selbstüberwachtes Techniken verwenden, stabiler über verschiedene Trainingsläufe hinweg waren. Diese Konsistenz ist entscheidend, insbesondere wenn man mit begrenzten oder minderwertigen gelabelten Daten arbeitet. Die standardisierten überwachtes Modelle wiesen mehr Variabilität in ihrer Leistung auf, was in praktischen Anwendungen ein Problem darstellen kann.

#Implikationen für mobile Erkennungssysteme

Die Erkenntnisse aus dieser Studie haben erhebliche Implikationen für mobile Erkennungssysteme, die darauf abzielen, psychische Gesundheitszustände wie Stress zu erkennen. Durch die Verwendung individueller Modelle können wir Vorhersagen auf jeden Nutzer zuschneiden und das häufige Problem der Subjektivität bei Stresslabels angehen. Dieser Ansatz vereinfacht den Datenbeschaffungsprozess, da Nutzer nur wenige Beispiele bereitstellen müssen, was die Wahrscheinlichkeit erhöht, dass sie sich mit dem System beschäftigen.

Diese personalisierten Modelle können in verschiedenen Umgebungen angewendet werden, wie Smartphone-Apps oder tragbaren Geräten, die Stresslevel in Echtzeit überwachen. Je nach Nutzerpräferenzen könnte eine Plattform besser geeignet sein als eine andere, was eine breitere Akzeptanz dieser Technologien ermöglicht.

#Einschränkungen und zukünftige Forschung

Obwohl diese Studie vielversprechende Ergebnisse bietet, ist es wichtig, ihre Einschränkungen zu erkennen. Unsere Forschung basierte auf einem einzelnen Datensatz, der möglicherweise nicht die Vielfalt der Biosignale in verschiedenen Populationen vollständig darstellt. Zukünftige Forschungen sollten mehrere Datensätze einbeziehen und die Integration verschiedener Biosignaltypen untersuchen, um die Vorhersagefähigkeiten dieser Modelle zu verbessern.

Ausserdem müssen wir untersuchen, wie verschiedene Faktoren in den Biosignaldaten zu Stressvorhersagen beitragen. Die Verbesserung der Interpretierbarkeit dieser Modelle wird helfen, ihre Akzeptanz und Anwendung im Gesundheitswesen zu steigern.

Wenn wir vorankommen, wird es aufschlussreich sein zu sehen, ob unser selbstüberwachter Lernansatz auf andere Gesundheitsereignisse verallgemeinert werden kann, die möglicherweise nicht die gleiche klare Korrelation wie EDA und Stress haben. Wenn das erfolgreich ist, könnte diese Methodik weitreichende Auswirkungen auf viele Bereiche haben, einschliesslich tragbarer Technologie und mobiler Gesundheitslösungen.

#Fazit

Zusammenfassend haben wir eine Methode zur Personalisierung von Stressvorhersagemodellen vorgestellt, die minimale manuelle Annotation erfordert. Durch die Nutzung selbstüberwachter Lernmethoden können wir die einzigartigen physiologischen Reaktionen eines Individuums auf Stress effektiv erfassen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass dieser Ansatz nicht nur die Leistung von Stressvorhersagen verbessert, sondern auch den Aufwand für die Nutzer verringert. Das hat das Potenzial, Stressmanagement-Interventionen zu verbessern und den Weg für personalisierte digitale Gesundheitslösungen zu ebnen.