Abhijit Kumar Jha / Siddharth Srivastava
Librería Samer Atenea
Kálamo Books
Librería Elías (Asturias)
Librería Kolima (Madrid)
Librería Proteo (Málaga)
W dzisiejszym życiu stres stał się poważnym problemem z powodu nadmiernego obciążenia pracą, presji związanej z nauką oraz niezdrowych nawyków życiowych. Wpływa on również na zdrowie fizyczne. Typowe systemy monitorowania stresu mają w dużej mierze charakter reaktywny, co oznacza, że wykrywają stres dopiero po jego wystąpieniu, a zatem nie są w stanie zapewnić interwencji w odpowiednim czasie. W niniejszym badaniu zaproponowano proaktywny model zarządzania stresem oparty na sygnałach fizjologicznych rejestrowanych przez urządzenia noszone na ciele oraz inteligentnym podejmowaniu decyzji, którego celem jest przewidywanie lub kontrolowanie zmian fizjologicznych wywołanych stresem poprzez wykorzystanie sygnałów fizjologicznych jako danych wejściowych do systemu. Proponowany system łączy trzy modele: prognozowanie z wykorzystaniem dwukierunkowej sieci Long Short-Term Memory (Bi-LSTM), głębokie uczenie się przez wzmocnienie (DRL) oraz wyjaśnialność SHAP, tworząc predykcyjny i adaptacyjny system wsparcia zdrowia.
