IT House 22/0ニュース、現代社会では、感情を表現するときに本当の気持ちを隠すことがよくありますが、この行動は一般的ですが、感情の長期的な抑制は、不安やパニック発作などの深刻な心理的問題を引き起こす可能性があります。 ペンシルベニア州立大学が率いる研究チームは、医療従事者が真の感情をより正確に特定できるように、ユーザーが無害なふりをしていても、皮膚温度や心拍数などの生理学的信号を測定することで真の感情を検出できる、伸縮性があり、充電式のパッチのようなデバイスを開発しました。

研究チームは最近、複数の感情信号を同時に正確に追跡できるウェアラブルパッチを紹介する研究をNano Letters誌に発表しました。 感情を理解するために顔の表情だけに頼ると誤解を招く可能性があります。なぜなら、人は自分の本当の気持ちをはっきりと表に出さないことが多いからです。 その結果、このデバイスには、顔の表情分析やその他の重要な生理学的信号が組み込まれており、最終的にはメンタルヘルスのモニタリングとサポートの向上に貢献します。

IT Houseによると、ステッカーのようなパッチは、皮膚の温度、湿度、心拍数、血中酸素レベルなど、感情状態に関連する複数の生理学的反応を追跡できます。 このデバイスのセンサーは独立して動作するように設計されており、異なる測定値間の干渉を最小限に抑えます。 生理学的信号解析と表情データを組み合わせることで、デバイスは実際の感情と偽装された感情をより適切に区別することができます。 また、リアルタイムの測定データをモバイルデバイスやクラウドにワイヤレスで送信するため、臨床医は患者の状態をリモートでより適切に評価できます。 このデバイスは信号を記録するだけで、個人情報は記録しないため、個人のプライバシーは設計上保護されます。

このテクノロジーは、メンタルヘルスに苦しんでいる人々を助ける可能性を秘めていますが、他人や自分自身との闘いについて完全に正直ではないかもしれません。 さらに、収集されたデータは、医療専門家の前でより控えめになったり、より外向的になったりする可能性のある文化的または社会的違いを埋めるのにも役立ちます。 これらの信号を追跡することにより、不安やうつ病などの問題の発生を早期に検出することが可能です。

研究者たちは、プラチナや金などの柔軟な金属の薄い層を折りたたんで波状に切断することにより、伸縮性のあるバンドエイドサイズのデバイスを製造しました。これは、伸ばしたりねじったりしても感度を保持するデザインです。 また、温度によって電流の流れを変化させる材料の層を使用し、水分を吸収して湿度レベルを追跡するために炭素原子で作られた中空管を構築しました。 さらに、複数のセンサーが互いに干渉しないように設計され、デバイスに配置されています。 たとえば、研究者たちは、顔の表情センサーが受ける伸びの影響から温度センサーと湿度センサーの下に硬質材料の層を配置しました。 研究者たちはまた、温度センサーとひずみセンサーを湿度から保護するために防水層を使用しました。

次に、研究チームは、パフォーマンスの兆候と実際の人間の感情を認識して理解するための人工知能(AI)モデルをトレーニングしました。 研究者たちは、パイロット研究の一般的なサンプルサイズである8人の参加者を募集し、6つの一般的な表情(嬉しい、驚いた、恐れている、悲しい、怒っている、うんざりしている)を演じるように依頼しました。 参加者は各感情表現を100回行い、デバイスは彼らの動きを追跡しました。 次に、研究者たちはこのデータをAIモデルに入力し、特定の顔の動きをさまざまな感情に関連付けるように訓練しました。 その後、モデルの能力をさらに評価するために、さらに3人の参加者を募集しました。このモデルは、パフォーマンスのための顔の表情の分類において28.0%の精度を達成しました。

実際の感情の追跡に関しては、研究者たちは、参加者が感情を引き出すように設計されたビデオクリップを視聴したときの精神的反応を追跡するデバイスの能力をテストしました。デバイスは83.0%の精度で感情を正しく認識します、センサーは、心理的反応が、驚きや怒りの存在下での皮膚温度や心拍数の増加など、感情と心理的反応との間の既知のリンクと一致していることを確認します。

このデバイスはデータを無線で送信できるため、医療専門家が個人をリモートで監視し、遠隔医療を介してタイムリーな感情的なサポートを提供できることは言及する価値があります。 また、このデバイスは、単なる感情認識ではなく、病気の診断と治療のための他の人工知能(AI)駆動型システムへの扉を開き、この技術は、臨床医が非言語的患者の身体的および精神的状態をよりよく理解し、認知症の行動的および心理的症状をより正確に特定し、オピオイドの過剰摂取などの状態を特定するのに役立つ可能性があります。 さらに、この技術は、将来的には慢性創傷のモニタリングや疾患管理、神経変性疾患の進行やアスリートのパフォーマンスの追跡にも使用できる可能性があります。