抗疫期間所解決的業務需求
量化心理健康，了解到心理健康狀態。
情緒管理：逐步放鬆，從繁雜的思維中解放出來，平緩情緒，為焦慮、壓力大的人群提供有效的情緒調節方法，幫助快速擺脫負麵情緒。
解決方案及特色
1、HRV 指尖檢測
為了更好地量化心理健康，平安科技 AI 健康團隊推出 AI 指尖檢測功能，通過智能手機的攝像頭采集指尖視頻信號，計算出心率和心率變異性（HRV），從而計算出更直觀表達心理健康狀態的數據指標—
—活力值、疲勞值和壓力值。
心率變異性(HRV)是指逐次心跳間期的微小差異，這一指標可以反應人體自主神經係統活性和平衡性，常用於定量評估人體疲勞與壓力狀態。
HRV 指尖檢測方案的實現流程可分為模型訓練流程、測試預測流程兩個部分，分別展示了兩個流程的實現過程，大致可分為：訓練數據采集、信號處理、特征提取、壓力(疲勞)評估四個部分。
HRV 指尖檢測各流程具體實現：
- 訓練數據采集:訓練數據為短時指尖血流視頻，數據標簽為用戶當時的壓力、疲勞指數，分別通過壓力、疲勞量表評分獲得。
- 信號處理：本方案綜合考慮 HRV 參數有效性與用戶體驗，設置指尖視頻采集時間為 50s。指尖視頻采集時，打開手機閃光燈，並用一根手指完全遮擋攝像頭，即可采集到指尖血流周期性變化的信號。
- 特征提取：HRV 特征從心跳周期序列(RR 序列)中提取。由於本方案屬於 HRV 超短程測試(<5min)，僅有少量 HRV 特征有效，本方案最終提取SDNN,rMSSD,PNN50,TP,LF,HF,LF/HF 共 7 個HRV 特征。
- 壓力(疲勞)評估：因為人體壓力、疲勞狀態具有一定積累效應，本方案認為人在某段時間內的壓力水平與曆史 HRV 特征間有一定
的相關性，最終選用 7 次 HRV 曆史值預測疲勞、壓力指數。為體現HRV 曆史數據之間的相互影響，本方案使用時間序列模型(RNN、LSTM 和GRU 等)建立模型。
特色如下：
- 測量方便：HRV 特征采用定期短時測量方式獲得，無需用戶長時間佩戴傳感器，且僅使用手機就可以實現，測量操作簡單方便， 不受時間地點限製，且不會對用戶造成任何身體與精神上的不適；
- 結果準確：本方案壓力與疲勞評估結果更加穩定可靠，因為壓力模型建模時，考慮到了壓力的累積效應，輸入多條曆史 HRV 可以避免單次測量誤差引起評估結果波動；
- 用戶粘性強：本方案適用於長期連續的檢測用戶精神狀態， 可根據用戶需求提供壓力、疲勞、活力變化曲線，展示用戶一段時間(周、月、年)內的狀態變化趨勢；
- 算法優勢：本方案選用時間序列模型作為評估模型輸入層， 考慮到了HRV 曆史特征之間的時序關係，可以體現壓力水平與曆史 HRV 特征間的相關關係。
2、正念訓練引導
平安科技的 AI 音樂與 AI 健康團隊通過 AI 原創冥想音樂結合音樂療法及正念訓練，幫助平安集團內外部用戶調節心理健康。
情緒管理機器人通過機器學習提取佛教音樂與冥想音樂的歌曲特征，結合大量專家規則，根據呼吸規律、不同的主題場景輸出旋律，
運用百種樂器音色創作出適合正念訓練的佛教音樂、冥想音樂。通過音樂療法與正念訓練結合，通過正念語音引導，配合舒緩的冥想音樂與呼吸韻律的調節。
應用與效果
HRV 檢測功能目前已經打造了平荷正念的微信小程序上線，產品已用於用戶的日常情緒檢測管理中，可幫助用戶處理日常的突發情緒狀況。
實現了隨時隨地的通過手機移動端進行指尖檢測，有效緩解了疫情期間平安集團內外部用戶的壓力疲勞情況，幫助測試者隨時了解自己的精神狀態。
正念訓練引導功能目前已經接入“疫情寶典”上線到了平安集團的平安好車主、平安健康、平安銀行、平安好醫生、壹錢包等 APP 中。
正念訓練引導功能也在平荷正念的微信小程序上線，產品用於用戶的日常情緒檢測管理，可幫助用戶處理日常的突發情緒狀況。
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