論文の概要: Framework for Behavioral Disorder Detection Using Machine Learning and
Application of Virtual Cognitive Behavioral Therapy in COVID-19 Pandemic
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.13900v1
- Date: Fri, 29 Apr 2022 06:24:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-03 01:57:05.545959
- Title: Framework for Behavioral Disorder Detection Using Machine Learning and
Application of Virtual Cognitive Behavioral Therapy in COVID-19 Pandemic
- Title（参考訳）: 機械学習を用いた行動障害検出の枠組みと新型コロナウイルスパンデミックにおける仮想認知行動療法の適用
- Authors: Tasnim Niger, Hasanur Rayhan, Rashidul Islam, Kazi Asif Abdullah Noor,
Kamrul Hasan
- Abstract要約: 我々は、行動障害を検知し、回復のための仮想認知行動療法(vCBT)を処方するデジタルフレームワークを開発した。
我々は、サンプルから特定の行動障害を検出するために機械学習技術を適用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.931928457180684
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this modern world, people are becoming more self-centered and unsocial. On
the other hand, people are stressed, becoming more anxious during COVID-19
pandemic situation and exhibits symptoms of behavioral disorder. To measure the
symptoms of behavioral disorder, usually psychiatrist use long hour sessions
and inputs from specific questionnaire. This process is time consuming and
sometime is ineffective to detect the right behavioral disorder. Also, reserved
people sometime hesitate to follow this process. We have created a digital
framework which can detect behavioral disorder and prescribe virtual Cognitive
Behavioral Therapy (vCBT) for recovery. By using this framework people can
input required data that are highly responsible for the three behavioral
disorders namely depression, anxiety and internet addiction. We have applied
machine learning technique to detect specific behavioral disorder from samples.
This system guides the user with basic understanding and treatment through vCBT
from anywhere any time which would potentially be the steppingstone for the
user to be conscious and pursue right treatment.
- Abstract（参考訳）: 現代の世界では、人々はより自己中心的で非社会的になっています。
一方、人々はストレスを受け、新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミック時により不安になり、行動障害の症状を示す。
行動障害の症状を測定するために、通常精神科医は長時間のセッションと特定のアンケートからのインプットを使用する。
このプロセスは時間がかかり、時には適切な行動障害を検出するのに効果がない。
また、留置民はこの過程に従おうとすることもある。
行動障害を検知し,仮想認知行動療法(vcbt)を処方し,回復を促すためのディジタルフレームワークを開発した。
このフレームワークを使用することで、うつ病、不安、インターネット依存という3つの行動障害に高い責任を持つ必要なデータを入力できる。
サンプルから特定の行動障害を検出するために,機械学習手法を適用した。
本システムは,vCBTによる基本的な理解と治療を,ユーザが意識的かつ適切な治療を追求するための足掛かりとなる任意の時間から,ユーザに誘導する。
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