Modelli di Predizione dello Stress Personalizzati Utilizzando Dati Indossabili

Lo Stress è un problema comune che può portare a vari problemi di salute. Essere in grado di prevedere lo stress utilizzando i dati raccolti da Dispositivi indossabili è un'area di ricerca importante. Se riusciamo a prevedere lo stress in tempo reale, possiamo creare soluzioni digitali che aiutano le persone a gestire lo stress mentre accade. Un metodo per misurare lo stress è guardare l'attività elettrodermica (EDA), che traccia i cambiamenti nella conduttività della pelle che spesso si verificano quando una persona è stressata. Tuttavia, prevedere lo stress usando il machine learning può essere difficile a causa di problemi come la mancanza di etichette chiare, la grande quantità di dati e il modo complicato in cui lo stress si manifesta in persone diverse.

Per superare queste sfide, proponiamo un metodo che si concentra sul formare modelli individuali per ogni persona. Facendo così, puntiamo a catturare come i livelli di stress di ogni persona cambiano nel tempo usando solo un piccolo numero di punti dati. Iniziamo addestrando una rete neurale utilizzando un approccio di Apprendimento Auto-Supervisionato. Questo significa che il modello impara dai dati stessi senza bisogno di molti esempi etichettati. Testiamo il nostro metodo utilizzando un dataset chiamato Wearable Stress and Affect Detection (WESAD) e confrontiamo i nostri modelli personalizzati con modelli standard che non usano questo approccio.

#L'importanza della previsione dello stress

Lo stress cronico può danneggiare seriamente la salute di una persona. Può portare a problemi come malattie cardiache, ipertensione e ridotta immunità. Sfortunatamente, molte persone non gestiscono lo stress in modo efficace. I ricercatori hanno iniziato a esaminare come possiamo utilizzare dispositivi indossabili per monitorare lo stress in tempo reale. In questo modo, quando qualcuno è stressato, può ricevere suggerimenti per agire. Tuttavia, i metodi tradizionali per la previsione dello stress richiedono molti dati da ciascun utente, il che può rendere difficile applicare queste tecniche nella vita reale.

Il nostro studio presenta un nuovo modo di creare modelli di previsione dello stress personalizzati utilizzando solo pochi esempi etichettati dagli utenti. I dispositivi indossabili di consumo possono misurare vari biosignali, tra cui EDA, elettrocardiogrammi (ECG) e tassi di respirazione. L'EDA è particolarmente utile per misurare lo stress perché è sensibile ai cambiamenti nell'umidità della pelle a causa della sudorazione.

#Apprendimento auto-supervisionato spiegato

Le reti neurali profonde (DNN) sono diventate strumenti essenziali nel machine learning. Possono imparare schemi complessi e fare previsioni basate sui dati che ricevono. Le DNN sono particolarmente promettenti per analizzare i biosignali perché possono identificare schemi senza richiedere molta pulizia dei dati o selezione delle caratteristiche. Tuttavia, creare un modello universale per la previsione dello stress ha le sue sfide a causa delle differenze individuali in come lo stress influisce sulle persone.

Invece di un modello unico per tutti, proponiamo un metodo che sviluppa modelli individuali per ciascun utente. Questo approccio Personalizzato consente ai sistemi di rilevamento mobile di funzionare a un livello clinicamente utile. Una delle sfide nello sviluppo di modelli personalizzati è ottenere abbastanza dati etichettati per l'addestramento. Spesso, le etichette provengono da rapporti degli utenti, che possono essere incoerenti e faticosi da raccogliere.

La ricerca attuale sull'EDA spesso si concentra sull'apprendimento supervisionato, ma questo approccio non utilizza tutti i dati non etichettati disponibili. Gli utenti di dispositivi indossabili generano una grande quantità di dati nel tempo, ma solo poche etichette indicano eventi significativi per la salute. La nostra soluzione è sfruttare l'apprendimento auto-supervisionato per raccogliere informazioni dai dati senza fare affidamento su etichette estese.

#Il processo di apprendimento personalizzato

Suggeriamo un processo in due fasi per addestrare modelli di rilevamento mobile che prevedono lo stress con solo pochi esempi etichettati. Il primo passo è utilizzare l'apprendimento auto-supervisionato per comprendere il comportamento di base dei biosignali di ciascun utente. Il secondo passo è affinare questo modello pre-addestrato per fare previsioni di stress.

Nella fase di auto-supervisione, il modello impara a prevedere le parti mancanti dei dati, il che lo aiuta a comprendere i modelli tipici dei biosignali dell'utente. Dopo questo, affiniamo il modello per la previsione dello stress utilizzando i dati etichettati disponibili. Questo metodo ci consente di apprendere rappresentazioni efficaci dei biosignali dell'utente senza bisogno di molti esempi etichettati.

#Dataset e metodologia

Per la valutazione, abbiamo utilizzato il dataset WESAD, che contiene vari segnali fisiologici raccolti da partecipanti in diversi stati emotivi, inclusi quelli neutri e stressati. I partecipanti sono stati monitorati utilizzando dispositivi che possono raccogliere diversi biosignali, come EDA e ECG.

Ci siamo concentrati sui segnali EDA perché sono ampiamente riconosciuti come indicatori di stress. I partecipanti hanno risposto a un insieme di domande per valutare i loro sentimenti, e abbiamo utilizzato le loro risposte come etichette per le nostre previsioni. Per rappresentare correttamente queste etichette, abbiamo convertito le valutazioni in probabilità che riflettono diversi livelli di stress.

#Pre-addestramento auto-supervisionato

L'approccio di pre-addestramento auto-supervisionato prevede l'addestramento di un modello per apprendere dai dati senza bisogno di etichette di verità oggettiva. Durante questo processo, il modello impara a prevedere il segmento successivo dei dati del biosignale. Utilizziamo una rete neurale convoluzionale 1D (CNN) per questo compito, che può apprendere automaticamente le caratteristiche importanti dei dati senza richiedere regolazioni manuali.

Il modello è pre-addestrato sul segnale EDA per ciascun partecipante, consentendogli di catturare le dinamiche uniche dei loro biosignali. Concentrandoci su come il segnale cambia nel tempo, creiamo una rappresentazione robusta che può essere utilizzata in seguito per la previsione dello stress.

#Affinamento per la previsione dello stress

Una volta che abbiamo pre-addestrato il modello, lo adattiamo per il compito reale di prevedere i livelli di stress. A questo punto, modifichiamo il modello per includere nuovi strati che mirano specificamente a prevedere lo stress basandosi sulle rappresentazioni apprese. Confrontiamo quindi le performance di questo modello affinato con un modello supervisato standard per vedere quanto aiuta il pre-addestramento auto-supervisionato.

#Risultati e scoperte

I nostri risultati mostrano che i modelli sviluppati attraverso l'apprendimento auto-supervisionato performano meglio dei modelli supervisionati tradizionali con molti meno punti dati etichettati. In molti casi, il modello auto-supervisionato richiede meno del 30% dei dati etichettati necessari ai modelli tradizionali per raggiungere livelli di performance simili.

Inoltre, abbiamo scoperto che i modelli che utilizzano tecniche auto-supervisionate erano più stabili attraverso diverse esecuzioni di addestramento. Questa coerenza è cruciale, soprattutto quando si lavora con dati etichettati limitati o di bassa qualità. I modelli supervisionati standard mostrano maggiore variabilità nelle loro performance, il che può essere un problema nelle applicazioni pratiche.

#Implicazioni per i sistemi di rilevamento mobile

I risultati di questo studio hanno implicazioni significative per i sistemi di rilevamento mobile che mirano a rilevare condizioni di salute mentale come lo stress. Utilizzando modelli individuali, possiamo adattare le previsioni a ciascun utente, affrontando il comune problema della soggettività nelle etichette di stress. Questo approccio semplifica il processo di raccolta dei dati poiché gli utenti devono solo fornire pochi esempi, aumentando la probabilità che interagiscano con il sistema.

Questi modelli personalizzati possono essere applicati in vari contesti, come app per smartphone o dispositivi indossabili che monitorano i livelli di stress in tempo reale. A seconda delle preferenze degli utenti, una piattaforma può essere più adatta di un'altra, consentendo una maggiore diffusione di queste tecnologie.

#Limitazioni e ricerche future

Sebbene questo studio offra risultati promettenti, è fondamentale riconoscere le sue limitazioni. La nostra ricerca si basa su un singolo dataset, che potrebbe non rappresentare completamente la diversità dei biosignali in diverse popolazioni. Le ricerche future dovrebbero includere più dataset ed esplorare l'integrazione di vari tipi di biosignali per migliorare le capacità predittive di questi modelli.

Inoltre, dobbiamo indagare come diversi fattori nei dati dei biosignali contribuiscono alle previsioni di stress. Migliorare l'interpretabilità di questi modelli aiuterà a aumentarne l'accettazione e l'applicazione nei contesti sanitari.

Man mano che procediamo, sarà interessante vedere se il nostro approccio di apprendimento auto-supervisionato si generalizza ad altri eventi di salute che potrebbero non avere la stessa chiara correlazione come EDA e stress. Se avrà successo, questa metodologia potrebbe avere un impatto diffuso in molti campi, inclusi tecnologia indossabile e soluzioni sanitarie mobili.

#Conclusione

In sintesi, abbiamo introdotto un metodo per personalizzare i modelli di previsione dello stress che richiedono una minima annotazione manuale. Sfruttando l'apprendimento auto-supervisionato, possiamo catturare efficacemente le risposte fisiologiche uniche di un individuo allo stress. I nostri risultati indicano che questo approccio non solo migliora le performance delle previsioni di stress, ma riduce anche lo sforzo richiesto agli utenti. Questo ha il potenziale di migliorare le interventi di gestione dello stress e aprire la strada a soluzioni di salute digitale più personalizzate.