人工智能语音情绪识别应用程序在护士中的可靠性,有效性和相关性

科学领域:

• 医疗保健中的数字健康工具和人工智能 (AI).
• 心理评估和心理健康监测.

背景情况:

• 数字工具越来越多地被整合到医疗保健中,用于情绪识别和心理健康评估.
• 护士经历了显著的情绪波动,影响了他们的福祉和病人护理.

研究的目的:

• 评估AI语音情绪识别 (VER) 应用程序检测护士情绪的能力.
• 探索护士情绪与他们的背景/健康状况之间的关联.

主要方法:

• 用AI VER应用程序和标准化心理问卷对349名护士进行情绪分析.
• 对人口和健康因素 (年龄,性别,运动,身体症状) 的统计调整.
• 通过Pearson的相关性和可靠性的类内相关系数 (ICC) 进行验证.

主要成果:

• 从AI VER应用程序获得的情绪与标准尺度 (愤怒,恐惧,幸福,悲伤) 有显著的相关性.
• 生活方式和健康因素预测了情绪:运动少 (愤怒),胃潰瘍 (恐惧),咖啡摄入量 (快乐),月经不规律 (快乐,悲伤).
• AI VER应用程序表现出良好的测试-重新测试可靠性 (ICC = 0.730.80).

结论:

• 胃潰瘍,不規則的月經週期和缺乏運動與護士的負面情緒有關.
• 人工智能VER技术可以客观地检测这些情绪模式.
• 早期识别情绪波动可以支持护士及时进行心理健康护理干预.