Методы оценки изменения настроения при дистанционном обучении с помощью методов глубокого обучения - Ермолина, Д.О.; Никитин, П.В. (Современные информационные технологии и IT-образование, 2021)
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.