PROGRAM APPLICATION FOR STRESS LEVEL MONITORING, BASED ON CLASSIFICATION MODELS (Ukr)

У статті наведено дослідження рівня стресу. Після пандемії COVID-19 та постійного перебування у вимушеній ізоляції, рівень стресу став вищим через зростання тривоги. Тому велику цікавість викликає основних механізмів моніторинг різних біофізіологічних і біохімічних реакцій організму на стрес. Надійний біомаркер або індикатор міг би забезпечити точний стресу, потенційно дозволяючи запобігти патологічним станам ранніх стадіях. Тривалий стрес може мати серйозні наслідки для здоров’я. здатність визначати, коли людина перебуває в стані бути дуже корисним запобігання проблем зі здоров’ям, особливо пацієнтів із суїцидальними думками. цій роботі наведені результати моніторингу шляхом використання якості прогнозування моделі класифікації, а біосигналу – варіабельність серцевого ритму (HRV) від датчиків електрокардіографії. Проведено кореляцію всіх змінних того, щоб навчанні моделей брали участь лише ті, змінні, які мають високу стресом. Для досягнення поставленої задачі використано методи: штучної нейронної мережи, k-найближчих сусідів (KNN), випадкового лісу, дерева рішень. Модель класифікації випадковий ліс отримала найвищий показник точності наявності чи відсутності людини 98 %. На основі цієї розроблено програмний додаток мові програмування R з інтерфейсом користувача, який дозволяє завантажити дані електрокардіограми отримати висновок щодо За допомогою додатку користувач керувати рівнем особистого вести здоровий спосіб життя.