Echtzeit-Überwachung von Benutzerstress, Herzfrequenz und Herzfrequenzvariabilität auf mobilen Geräten

Der Stress gilt als die Epidemie des 21. Jahrhunderts. Dennoch können Mobile Apps den direkten Einfluss ihres Inhalts und ihrer Dienstleistungen auf den Stress der Nutzer nicht bewerten. Um dieses Problem anzugehen, stellen wir das Beam AI SDK vor. Mit Hilfe unseres SDKs können Apps den Stress der Nutzer in Echtzeit durch die Frontkamera (Selfie-Kamera) überwachen. Unsere Technologie extrahiert das Puls-Signal des Nutzers, indem sie subtile Farbänderungen in den Hautbereichen des Gesichts analysiert. Anschließend wird das Puls-Signal des Nutzers verwendet, um den Stress (gemäß dem Baevsky-Stress-Index), die Herzfrequenz und die Herzfrequenzvariabilität zu bestimmen. Wir evaluieren unsere Technologie anhand der Datensätze UBFC, MMSE-HR und interner Daten von Beam AI. Unsere Technologie erreicht eine Genauigkeit von 99,2 %, 97,8 % und 98,5 % bei der Schätzung der Herzfrequenz für jede Benchmarkschablone jeweils, was einem fast doppelt so niedrigen Fehlerwert wie bei konkurrierenden Methoden entspricht. Darüber hinaus zeigen wir eine durchschnittliche Pearson-Korrelation von 0,801 bei der Bestimmung des Stresses und der Herzfrequenzvariabilität, wodurch kommerziell nutzbare Messwerte zur Ableitung von Inhaltselementen in Apps erzeugt werden. Unser SDK ist unter www.beamhealth.ai verfügbar.