پیشبینی اختلالات روانی کودکان با استفاده از داده های حسی- پزشکی و شبکه های عصبی

استفاده از هوش مصنوعی در تشخیص و پیشگیری از موارد اختلالات روانی کودکان ممکن است با استفاده از داده های حسی و شبکه های عصبی بهبود یابد.

استفاده از داده های حسی- پزشکی:

سنسورها و دستگاه های پوشیدنی می توانند داده های مرتبط با ضربان قلب، فعالیت فیزیکی، و نشانه های رفتاری از جمله تغییرات در الگوهای خواب را جمع آوری کنند. این داده ها می توانند به تشخیص و پیش بینی مسائل روانی کمک کنند.

انتقال داده ها:

برای انتقال داده های حسی از دستگاه ها به سرورهای مرکزی، از فناوری های اینترنت اشیا(IoT) و شبکه های ارتباطی امن می توان استفاده کرد.

مدل های شبکه عصبی:

استفاده از شبکه های عصبی عمیق (Deep Learning) به عنوان یکی از اصولی ترین روش ها برای تشخیص مسائل روانی و اختلالات می تواند موثر باشد.

مثال: استفاده از شبکه هایLSTM (Long Short-Term Memory) برای مدل سازی الگوهای زمانی در داده های زمانی.

برای آموزش مدل های شبکه عصبی، از داده های اموزشی که حاوی اطلاعات مرتبط با رفتارها و وضعیت سلامت روانی فرد است، استفاده می شود. این داده ها باید به دقت انتخاب شوند. الگوریتم های بهینه سازی مثل Adam و RMSprop می توانند برای آموزش مدل ها استفاده شوند.

استفاده از تکنیک های پیش پردازش و فیلتری برای حذف داده های نویزی یا اطلاعات غیرمفید می تواند به دقت مدل ها کمک کند.

استفاده از داده های حسی و شبکه های عصبی در تشخیص اختلالات روانی می تواند بهبود مسائل سلامت عمومی کمک کند. مراقبت از حریم خصوصی و استفاده امن از داده ها اساسی است.

این یادداشت کوتاه می تواند به عنوان یک مقدمه برای تحقیقات بیشتر در این زمینه برای دانشجویان و پژوهشگران مفید باشد.

با تشکر از دکتر معصومه یعقوبی