Отправить статью по E-mail Инновации в психологической помощи: разработка мобильного приложения с нейросетями для индивидуального подбора контента
- Авторы: Резникова А.Р.1
-
Учреждения:
- Тольяттинский государственный университет
- Выпуск: Том 1 (2025)
- Страницы: 388-388
- Раздел: ЧАСТЬ I. Цифровые технологии: настоящее и будущее
- Статья получена: 12.05.2025
- Статья одобрена: 03.06.2025
- Статья опубликована: 02.11.2025
- URL: https://vietnamjournal.ru/osnk-sr2025/article/view/679594
- ID: 679594
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Обоснование. Психическое здоровье подростков становится все более актуальной проблемой. Согласно данным Всемирной организации здравоохранения, более 30 % подростков сталкиваются с проявлениями тревожности или депрессии, при этом только 20 % из них получают квалифицированную помощь [1]. Основные барьеры включают стигматизацию, недостаток доступных инструментов диагностики и отсутствие персонализированного подхода. Современные цифровые технологии, включая нейросетевые алгоритмы и мобильные платформы, открывают новые горизонты для преодоления этих препятствий.
Цели — разработать и протестировать мобильное приложение с использованием искусственного интеллекта, способное индивидуально подбирать психологический контент, а также проводить предварительную диагностику рисков тревожных и депрессивных состояний.
Методы. Создано мобильное приложение на языке Kotlin для платформы Android. На серверной стороне реализована нейросеть на Python с использованием TensorFlow, которая анализирует 10 параметров пользователя, включая данные тестов и поведенческие паттерны. Все данные синхронизируются через облачную платформу Firebase. Сбор данных включал поведенческое наблюдение, анкетирование и оценку психоэмоционального состояния подростков до и после использования приложения.
Результаты. В пилотном тестировании приняли участие 64 подростка в возрасте от 14 до 17 лет. Через 6 месяцев использования приложения отмечено статистически значимое снижение уровня тревожности на 34 % и депрессивных симптомов на 37 %. Точность прогнозов нейросети составила 92 %. У 11 участников с высоким уровнем риска были инициированы обращения к специалистам, что подтверждает практическую значимость системы. Средняя пользовательская оценка приложения составила 4.4 из 5 баллов. Дополнительные функции включают механику свайпов, анонимизацию данных, родительский контроль и перспективную интеграцию с медицинскими учреждениями.
Выводы. Предложенное решение демонстрирует потенциал цифровых технологий и нейросетевых алгоритмов в сфере ранней диагностики и индивидуализированной психологической помощи. Использование мобильного приложения может стать эффективным инструментом для снижения барьеров обращения за психологической поддержкой среди подростков. Внедрение подобных систем в образовательную и клиническую практику требует дальнейшего масштабирования и изучения.
Полный текст
Обоснование. Психическое здоровье подростков становится все более актуальной проблемой. Согласно данным Всемирной организации здравоохранения, более 30 % подростков сталкиваются с проявлениями тревожности или депрессии, при этом только 20 % из них получают квалифицированную помощь [1]. Основные барьеры включают стигматизацию, недостаток доступных инструментов диагностики и отсутствие персонализированного подхода. Современные цифровые технологии, включая нейросетевые алгоритмы и мобильные платформы, открывают новые горизонты для преодоления этих препятствий.
Цели — разработать и протестировать мобильное приложение с использованием искусственного интеллекта, способное индивидуально подбирать психологический контент, а также проводить предварительную диагностику рисков тревожных и депрессивных состояний.
Методы. Создано мобильное приложение на языке Kotlin для платформы Android. На серверной стороне реализована нейросеть на Python с использованием TensorFlow, которая анализирует 10 параметров пользователя, включая данные тестов и поведенческие паттерны. Все данные синхронизируются через облачную платформу Firebase. Сбор данных включал поведенческое наблюдение, анкетирование и оценку психоэмоционального состояния подростков до и после использования приложения.
Результаты. В пилотном тестировании приняли участие 64 подростка в возрасте от 14 до 17 лет. Через 6 месяцев использования приложения отмечено статистически значимое снижение уровня тревожности на 34 % и депрессивных симптомов на 37 %. Точность прогнозов нейросети составила 92 %. У 11 участников с высоким уровнем риска были инициированы обращения к специалистам, что подтверждает практическую значимость системы. Средняя пользовательская оценка приложения составила 4.4 из 5 баллов. Дополнительные функции включают механику свайпов, анонимизацию данных, родительский контроль и перспективную интеграцию с медицинскими учреждениями.
Выводы. Предложенное решение демонстрирует потенциал цифровых технологий и нейросетевых алгоритмов в сфере ранней диагностики и индивидуализированной психологической помощи. Использование мобильного приложения может стать эффективным инструментом для снижения барьеров обращения за психологической поддержкой среди подростков. Внедрение подобных систем в образовательную и клиническую практику требует дальнейшего масштабирования и изучения.
Об авторах
Анастасия Романовна Резникова
Тольяттинский государственный университет
Автор, ответственный за переписку.
Email: stasyrez@gmai.com
студентка, ПИб-2106а
Россия, ТольяттиСписок литературы
- World Health Organization [Электронный ресурс]. Adolescent mental health. 2021. Режим доступа: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/adolescent-mental-health Дата обращения: 01.07.2024.
Дополнительные файлы
