Методы оценки изменения настроения при дистанционном обучении с помощью методов глубокого обучения

Бремя психических расстройств продолжает расти и оказывать заметное влияние на системы здравоохранения по всему миру. Оно влечет за собой серьезные последствия для социальной сферы и экономики. В отличие от физических заболеваний, проблемы психического состояния часто не получают должного внимания....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in:Современные информационные технологии и IT-образование Vol. 17; no. 3
Main Authors: Ермолина, Д.О., Никитин, П.В.
Format: Journal Article
Language:Russian
Published: 30.09.2021
ISSN:2411-1473
Online Access:Get full text
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Abstract Бремя психических расстройств продолжает расти и оказывать заметное влияние на системы здравоохранения по всему миру. Оно влечет за собой серьезные последствия для социальной сферы и экономики. В отличие от физических заболеваний, проблемы психического состояния часто не получают должного внимания. Очень важно проводить диагностику и своевременное лечение до того, как это может обрести серьезный характер. Однако существующие методы диагностики основываются на субъективных оценках экспертов, что делает лечение сложными и дорогостоящими. В данной статье представлен обзор технологий искусственного интеллекта (ИИ) и его применения в здравоохранении, обзор последних оригинальных исследований в области ИИ, посвященных психическому здоровью, и обсуждение того, как ИИ может дополнить современную модель дистанционного обучения, нацеленную на контроль эмоционального состояния обучающихся, а также области, требующие дополнительных исследований. Были проанализированы исследования, в которых использовались видеозаписи, снятые с помощью различных устройств, и фотографии для прогнозирования и классификации психических заболеваний, включая депрессию, расстройства настроения (аффективные расстройства) и другие, а также разных уровней стресса. В совокупности эти исследования показали высокую точность и предоставили отличные примеры потенциала ИИ в области психического здоровья. Большинство из них следует рассматривать как ранние пробные работы, демонстрирующие потенциал использования алгоритмов машинного обучения для решения проблем психического здоровья. Однако, необходимо проявлять осторожность, чтобы избежать неверной интерпретации предварительных результатов и не нарушать этических границ. The burden of mental disorders continues to grow and has a marked impact on health systems around the world. It has serious social and economic consequences. Unlike physical illnesses, mental health problems are often overlooked. It is very important to get a diagnosis and timely treatment before it can become serious. However, current diagnostic methods are based on subjective assessments by experts, making treatment difficult and costly. This article provides an overview of artificial intelligence (AI) technology and its applications in health care, a review of recent original AI research on mental health, and a discussion of how AI can complement the current distance learning model aimed at monitoring the emotional state of learners, as well as areas for additional research. Several studies were reviewed that used videos captured with various devices and pictures to predict and classify mental illnesses including depression, mood disorders (affective disorders) and others as well as different levels of stress. Collectively, these studies have shown high accuracy and have provided excellent examples of AI's potential in the mental health field. Most of these should be seen as early trial work demonstrating the potential of using machine learning algorithms to address mental health problems. However, caution is necessary in order to avoid misinterpreting preliminary results and not to violate ethical boundaries.
AbstractList Бремя психических расстройств продолжает расти и оказывать заметное влияние на системы здравоохранения по всему миру. Оно влечет за собой серьезные последствия для социальной сферы и экономики. В отличие от физических заболеваний, проблемы психического состояния часто не получают должного внимания. Очень важно проводить диагностику и своевременное лечение до того, как это может обрести серьезный характер. Однако существующие методы диагностики основываются на субъективных оценках экспертов, что делает лечение сложными и дорогостоящими. В данной статье представлен обзор технологий искусственного интеллекта (ИИ) и его применения в здравоохранении, обзор последних оригинальных исследований в области ИИ, посвященных психическому здоровью, и обсуждение того, как ИИ может дополнить современную модель дистанционного обучения, нацеленную на контроль эмоционального состояния обучающихся, а также области, требующие дополнительных исследований. Были проанализированы исследования, в которых использовались видеозаписи, снятые с помощью различных устройств, и фотографии для прогнозирования и классификации психических заболеваний, включая депрессию, расстройства настроения (аффективные расстройства) и другие, а также разных уровней стресса. В совокупности эти исследования показали высокую точность и предоставили отличные примеры потенциала ИИ в области психического здоровья. Большинство из них следует рассматривать как ранние пробные работы, демонстрирующие потенциал использования алгоритмов машинного обучения для решения проблем психического здоровья. Однако, необходимо проявлять осторожность, чтобы избежать неверной интерпретации предварительных результатов и не нарушать этических границ. The burden of mental disorders continues to grow and has a marked impact on health systems around the world. It has serious social and economic consequences. Unlike physical illnesses, mental health problems are often overlooked. It is very important to get a diagnosis and timely treatment before it can become serious. However, current diagnostic methods are based on subjective assessments by experts, making treatment difficult and costly. This article provides an overview of artificial intelligence (AI) technology and its applications in health care, a review of recent original AI research on mental health, and a discussion of how AI can complement the current distance learning model aimed at monitoring the emotional state of learners, as well as areas for additional research. Several studies were reviewed that used videos captured with various devices and pictures to predict and classify mental illnesses including depression, mood disorders (affective disorders) and others as well as different levels of stress. Collectively, these studies have shown high accuracy and have provided excellent examples of AI's potential in the mental health field. Most of these should be seen as early trial work demonstrating the potential of using machine learning algorithms to address mental health problems. However, caution is necessary in order to avoid misinterpreting preliminary results and not to violate ethical boundaries.
Author Ермолина, Д.О.
Никитин, П.В.
Author_xml – sequence: 1
  givenname: Д.О.
  orcidid: 0000-0001-9362-8574
  surname: Ермолина
  fullname: Ермолина, Д.О.
– sequence: 2
  givenname: П.В.
  orcidid: 0000-0001-8866-5610
  surname: Никитин
  fullname: Никитин, П.В.
BookMark eNpdUEtOAkEQ7QUmInKH8QCD_ZvpmaUhfkhIWIjrDkymE42CmVm5E0g0RiMX8BAgEEeE8QrVN7JgjAvTeam8rnqvKm-PlHr9XkzIAaM17nleeHjeaDfarRpTNU45o6KmZOgqzy-RMpeMuUwqsUuqaXpFKeUh44zxMvmEN1jYIeQwt88O5PYBFrCGJWQOZPABqy3dILNjB8vEDuzQ3qPg7_MbKY7PkWEPJrBGlwwn1vhyWKEtTO3IPhYSnLUDVG1auPDJvthXZ7OoOAPx7sAMvuwIpkiWiBnk_0zseJ_smM51Gld_a4VcnBy362dus3XaqB813YhR5rsh80IWCGGkx6TxqR9EXHRDKURMw6AbBJESUhgaxJ6iXPnCKBN1Axob4UvT4aJCwsI3SvppmsRG3yaXN53kTjOqt9HrInrNlC6i1xi9xujFDxwmvSE
ContentType Journal Article
DBID AAYXX
CITATION
DOI 10.25559/SITITO.17.202103.749-756
DatabaseName CrossRef
DatabaseTitle CrossRef
DatabaseTitleList CrossRef
DeliveryMethod fulltext_linktorsrc
ExternalDocumentID 10_25559_SITITO_17_202103_749_756
GroupedDBID AAYXX
ALMA_UNASSIGNED_HOLDINGS
CITATION
GROUPED_DOAJ
ID FETCH-LOGICAL-c1016-91591833f4514f6068c23b9433e098b88c7343f08e5702763f7fcb80ef364fa23
ISSN 2411-1473
IngestDate Sat Nov 29 04:22:25 EST 2025
IsDoiOpenAccess false
IsOpenAccess true
IsPeerReviewed true
IsScholarly true
Issue 3
Language Russian
LinkModel OpenURL
MergedId FETCHMERGED-LOGICAL-c1016-91591833f4514f6068c23b9433e098b88c7343f08e5702763f7fcb80ef364fa23
ORCID 0000-0001-8866-5610
0000-0001-9362-8574
OpenAccessLink https://doi.org/10.25559/sitito.17.202103.749-756
ParticipantIDs crossref_primary_10_25559_SITITO_17_202103_749_756
PublicationCentury 2000
PublicationDate 2021-09-30
PublicationDateYYYYMMDD 2021-09-30
PublicationDate_xml – month: 09
  year: 2021
  text: 2021-09-30
  day: 30
PublicationDecade 2020
PublicationTitle Современные информационные технологии и IT-образование
PublicationYear 2021
SSID ssj0002912112
Score 2.1586227
Snippet Бремя психических расстройств продолжает расти и оказывать заметное влияние на системы здравоохранения по всему миру. Оно влечет за собой серьезные последствия...
SourceID crossref
SourceType Index Database
Title Методы оценки изменения настроения при дистанционном обучении с помощью методов глубокого обучения
Volume 17
hasFullText 1
inHoldings 1
isFullTextHit
isPrint
journalDatabaseRights – providerCode: PRVAON
  databaseName: DOAJ Directory of Open Access Journals
  issn: 2411-1473
  databaseCode: DOA
  dateStart: 20150101
  customDbUrl:
  isFulltext: true
  dateEnd: 99991231
  titleUrlDefault: https://www.doaj.org/
  omitProxy: false
  ssIdentifier: ssj0002912112
  providerName: Directory of Open Access Journals
link http://cvtisr.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMwtV1faxQxEA-1FfFFFBX_s4L3dOy5m_2T7OP9xYJUwRP6ttxub0EoZ6lt6aNtQRHFfgE_RGtbPGt7foXkGzlJbvfmei21gpSdTSaTXyYzuexku5sl5AmHyzZLOpHtp8mC7Sc0tBO4LtnhQkg7MIholugXhZ-zuTk-Px-9nJpZyd-FWVtkvR5fX4-W_qurgQfOVq_OXsDdBSgwIA1OBwpuB_pXji81nFJUV7QWlBpuiVOdbmrqa06tnLMgE-aiQBuaVjXlRohryjStT4jiNNdwrTJiOZrl5mq46rmKkTJnVm4h0aEaPpJyUbecHKPoCUctNBA1nHoZZQyQpyk7TaVh-6rNQrMRFDJipGld02Z53FiTLijS1Ih6mtZybYxmhVAVpU1p80KdUHbFaxDFr-IGsGeCMxxtLFwzfDwyTIGPbOEgCOc8x4yBFpYyVsPtN3MTnTDFyEn6NNu2J0zjoIHCxruNB1ABFuSTkP4lBRN9wqpwVNtR05Wu41f0qVkZQ8JtVJFz6BhSjtEyGLSC78tRN3-IKL98Q2js2q5vPtRTxBoMzaneaSEMLPEDtQXwq9n2bPtFxWUVBe54FeZHNgtO2Tb-RDhXPGQLy3sNFhuo2GWxgYoBKgaoS2SGsiCK0I0oFb_SSG37qP79WnThCnmcq_b0LMVQYI8i9PZ1cm24tLaqZkq8QaaWV2-Sn-KbOJCbYiD25WdLDOQHcSCOxaHoW6IvfogjnVVHX25bcNqRG3JTvocKBfM3ZEF8H3JQJnbEMaD0QeIY_gbiCGDFrtySH00VkJUbUEsVQYOf5Bf51VINGTXg-G6JPfFLboldyBzCsScGJ0Dk9i3yutVs15_Zw8_V2Km6BQphYxBBgORlPixCs9AJeUq9JPI9r-tEPOE8ZZ7vZQ7vBsyhENdlLEsT7nQzL_SzDvVuk-ne2173DrHSRH-LmcPyaQHQWCelGaVJpwvLQ88LkruE5raOl8yuRPG57r73L5Xuk6ujwf2ATK8sr3Yfksvp2sqbd8uP9MD5A973Rak
linkProvider Directory of Open Access Journals
openUrl ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AUTF-8&rfr_id=info%3Asid%2Fsummon.serialssolutions.com&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B+%D0%BE%D1%86%D0%B5%D0%BD%D0%BA%D0%B8+%D0%B8%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F+%D0%BD%D0%B0%D1%81%D1%82%D1%80%D0%BE%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F+%D0%BF%D1%80%D0%B8+%D0%B4%D0%B8%D1%81%D1%82%D0%B0%D0%BD%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D0%BE%D0%BC+%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B8+%D1%81+%D0%BF%D0%BE%D0%BC%D0%BE%D1%89%D1%8C%D1%8E+%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D0%BE%D0%B2+%D0%B3%D0%BB%D1%83%D0%B1%D0%BE%D0%BA%D0%BE%D0%B3%D0%BE+%D0%BE%D0%B1%D1%83%D1%87%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F&rft.jtitle=%D0%A1%D0%BE%D0%B2%D1%80%D0%B5%D0%BC%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5+%D0%B8%D0%BD%D1%84%D0%BE%D1%80%D0%BC%D0%B0%D1%86%D0%B8%D0%BE%D0%BD%D0%BD%D1%8B%D0%B5+%D1%82%D0%B5%D1%85%D0%BD%D0%BE%D0%BB%D0%BE%D0%B3%D0%B8%D0%B8+%D0%B8+IT-%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5&rft.au=%D0%95%D1%80%D0%BC%D0%BE%D0%BB%D0%B8%D0%BD%D0%B0%2C+%D0%94.%D0%9E.&rft.au=%D0%9D%D0%B8%D0%BA%D0%B8%D1%82%D0%B8%D0%BD%2C+%D0%9F.%D0%92.&rft.date=2021-09-30&rft.issn=2411-1473&rft.volume=17&rft.issue=3&rft_id=info:doi/10.25559%2FSITITO.17.202103.749-756&rft.externalDBID=n%2Fa&rft.externalDocID=10_25559_SITITO_17_202103_749_756
thumbnail_l http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/lc.gif&issn=2411-1473&client=summon
thumbnail_m http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/mc.gif&issn=2411-1473&client=summon
thumbnail_s http://covers-cdn.summon.serialssolutions.com/index.aspx?isbn=/sc.gif&issn=2411-1473&client=summon