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平安-HRV 指尖檢測及正念訓練引導

來源:人工智能產業發展聯盟     編輯:創澤   時間:2020/6/10   主題:其他 [加盟]

抗疫期間所解決的業務需求

量化心理健康,了解到心理健康狀態。

情緒管理:逐步放松,從繁雜的思維中解放出來,平緩情緒,為焦慮、壓力大的人群提供有效的情緒調節方法,幫助快速擺脫負面情緒。

解決方案及特色

1、HRV 指尖檢測

為了更好地量化心理健康,平安科技 AI 健康團隊推出 AI 指尖檢測功能,通過智能手機的攝像頭采集指尖視頻信號,計算出心率和心率變異性(HRV),從而計算出更直觀表達心理健康狀態的數據指標—
—活力值、疲勞值和壓力值。

心率變異性(HRV)是指逐次心跳間期的微小差異,這一指標可以反應人體自主神經系統活性和平衡性,常用于定量評估人體疲勞與壓力狀態。
HRV 指尖檢測方案的實現流程可分為模型訓練流程、測試預測流程兩個部分,分別展示了兩個流程的實現過程,大致可分為:訓練數據采集、信號處理、特征提取、壓力(疲勞)評估四個部分。

HRV 指尖檢測各流程具體實現:

  1. 訓練數據采集:訓練數據為短時指尖血流視頻,數據標簽為用戶當時的壓力、疲勞指數,分別通過壓力、疲勞量表評分獲得。
  2. 信號處理:本方案綜合考慮 HRV 參數有效性與用戶體驗,設置指尖視頻采集時間為 50s。指尖視頻采集時,打開手機閃光燈,并用一根手指完全遮擋攝像頭,即可采集到指尖血流周期性變化的信號。
  3. 特征提取:HRV 特征從心跳周期序列(RR 序列)中提取。由于本方案屬于 HRV 超短程測試(<5min),僅有少量 HRV 特征有效,本方案終提取SDNN,rMSSD,PNN50,TP,LF,HF,LF/HF 共 7 個HRV 特征。
  4. 壓力(疲勞)評估:因為人體壓力、疲勞狀態具有一定積累效應,本方案認為人在某段時間內的壓力水平與歷史 HRV 特征間有一定

的相關性,終選用 7 次 HRV 歷史值預測疲勞、壓力指數。為體現HRV 歷史數據之間的相互影響,本方案使用時間序列模型(RNN、LSTM 和GRU 等)建立模型。
特色如下:

  1. 測量方便:HRV 特征采用定期短時測量方式獲得,無需用戶長時間佩戴傳感器,且僅使用手機就可以實現,測量操作簡單方便, 不受時間地點限制,且不會對用戶造成任何身體與精神上的不適;
  2. 結果準確:本方案壓力與疲勞評估結果更加穩定可靠,因為壓力模型建模時,考慮到了壓力的累積效應,輸入多條歷史 HRV 可以避免單次測量誤差引起評估結果波動;
  3. 用戶粘性強:本方案適用于長期連續的檢測用戶精神狀態, 可根據用戶需求提供壓力、疲勞、活力變化曲線,展示用戶一段時間(周、月、年)內的狀態變化趨勢;
  4. 算法優勢:本方案選用時間序列模型作為評估模型輸入層, 考慮到了HRV 歷史特征之間的時序關系,可以體現壓力水平與歷史 HRV 特征間的相關關系。

2、正念訓練引導

平安科技的 AI 音樂與 AI 健康團隊通過 AI 原創冥想音樂結合音樂療法及正念訓練,幫助平安集團內外部用戶調節心理健康。
情緒管理機器人通過機器學習提取佛教音樂與冥想音樂的歌曲特征,結合大量專家規則,根據呼吸規律、不同的主題場景輸出旋律,

運用百種樂器音色創作出適合正念訓練的佛教音樂、冥想音樂。通過音樂療法與正念訓練結合,通過正念語音引導,配合舒緩的冥想音樂與呼吸韻律的調節。

應用與效果

HRV 檢測功能目前已經打造了平荷正念的微信小程序上線,產品已用于用戶的日常情緒檢測管理中,可幫助用戶處理日常的突發情緒狀況。
實現了隨時隨地的通過手機移動端進行指尖檢測,有效緩解了疫情期間平安集團內外部用戶的壓力疲勞情況,幫助測試者隨時了解自己的精神狀態。
正念訓練引導功能目前已經接入“疫情寶典”上線到了平安集團的平安好車主、平安健康、平安銀行、平安好醫生、壹錢包等 APP 中。
正念訓練引導功能也在平荷正念的微信小程序上線,產品用于用戶的日常情緒檢測管理,可幫助用戶處理日常的突發情緒狀況。


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