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平安-HRV 指尖检测及正念训练引导

来源:人工智能产业发展联盟     编辑:创泽   时间:2020/6/10   主题:其他 [加盟]

抗疫期间所解决的业务需求

量化心理健康,了解到心理健康状态。

情绪管理:逐步放松,从繁杂的思维中解放出来,平缓情绪,为焦虑、压力大的人群提供有效的情绪调节方法,帮助快速摆脱负面情绪。

解决方案及特色

1、HRV 指尖检测

为了更好地量化心理健康,平安科技 AI 健康团队推出 AI 指尖检测功能,通过智能手机的摄像头采集指尖视频信号,计算出心率和心率变异性(HRV),从而计算出更直观表达心理健康状态的数据指标—
—活力值、疲劳值和压力值。

心率变异性(HRV)是指逐次心跳间期的微小差异,这一指标可以反应人体自主神经系统活性和平衡性,常用于定量评估人体疲劳与压力状态。
HRV 指尖检测方案的实现流程可分为模型训练流程、测试预测流程两个部分,分别展示了两个流程的实现过程,大致可分为:训练数据采集、信号处理、特征提取、压力(疲劳)评估四个部分。

HRV 指尖检测各流程具体实现:

  1. 训练数据采集:训练数据为短时指尖血流视频,数据标签为用户当时的压力、疲劳指数,分别通过压力、疲劳量表评分获得。
  2. 信号处理:本方案综合考虑 HRV 参数有效性与用户体验,设置指尖视频采集时间为 50s。指尖视频采集时,打开手机闪光灯,并用一根手指完全遮挡摄像头,即可采集到指尖血流周期性变化的信号。
  3. 特征提取:HRV 特征从心跳周期序列(RR 序列)中提取。由于本方案属于 HRV 超短程测试(<5min),仅有少量 HRV 特征有效,本方案最终提取SDNN,rMSSD,PNN50,TP,LF,HF,LF/HF 共 7 个HRV 特征。
  4. 压力(疲劳)评估:因为人体压力、疲劳状态具有一定积累效应,本方案认为人在某段时间内的压力水平与历史 HRV 特征间有一定

的相关性,最终选用 7 次 HRV 历史值预测疲劳、压力指数。为体现HRV 历史数据之间的相互影响,本方案使用时间序列模型(RNN、LSTM 和GRU 等)建立模型。
特色如下:

  1. 测量方便:HRV 特征采用定期短时测量方式获得,无需用户长时间佩戴传感器,且仅使用手机就可以实现,测量操作简单方便, 不受时间地点限制,且不会对用户造成任何身体与精神上的不适;
  2. 结果准确:本方案压力与疲劳评估结果更加稳定可靠,因为压力模型建模时,考虑到了压力的累积效应,输入多条历史 HRV 可以避免单次测量误差引起评估结果波动;
  3. 用户粘性强:本方案适用于长期连续的检测用户精神状态, 可根据用户需求提供压力、疲劳、活力变化曲线,展示用户一段时间(周、月、年)内的状态变化趋势;
  4. 算法优势:本方案选用时间序列模型作为评估模型输入层, 考虑到了HRV 历史特征之间的时序关系,可以体现压力水平与历史 HRV 特征间的相关关系。

2、正念训练引导

平安科技的 AI 音乐与 AI 健康团队通过 AI 原创冥想音乐结合音乐疗法及正念训练,帮助平安集团内外部用户调节心理健康。
情绪管理机器人通过机器学习提取佛教音乐与冥想音乐的歌曲特征,结合大量专家规则,根据呼吸规律、不同的主题场景输出旋律,

运用百种乐器音色创作出适合正念训练的佛教音乐、冥想音乐。通过音乐疗法与正念训练结合,通过正念语音引导,配合舒缓的冥想音乐与呼吸韵律的调节。

应用与效果

HRV 检测功能目前已经打造了平荷正念的微信小程序上线,产品已用于用户的日常情绪检测管理中,可帮助用户处理日常的突发情绪状况。
实现了随时随地的通过手机移动端进行指尖检测,有效缓解了疫情期间平安集团内外部用户的压力疲劳情况,帮助测试者随时了解自己的精神状态。
正念训练引导功能目前已经接入“疫情宝典”上线到了平安集团的平安好车主、平安健康、平安银行、平安好医生、壹钱包等 APP 中。
正念训练引导功能也在平荷正念的微信小程序上线,产品用于用户的日常情绪检测管理,可帮助用户处理日常的突发情绪状况。


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