Ankita Pawar

Stress is a highly individualized and dynamic psychophysiological response, making reliable continuous monitoring challenging.Existing artificial intelligence approaches to stress detection have demonstrated the usefulness of physiological and neural signals, including electrodermal activity (EDA), heart rate variability (HRV), and electroencephalography (EEG).However, many existing approaches rely on population-level models or limited personalization, while longitudinal validation and adaptive modeling remain comparatively underexplored.This research proposes an adaptive, personalized AI framework for longitudinal stress monitoring by integrating complementary neural and physiological signals from EEG, HRV, and EDA.The proposed framework will initially establish an individual's baseline characteristics and subsequently identify deviations from their personal baseline rather than relying solely on generalized stress patterns across individuals.Machine learning techniques will be investigated for multimodal feature fusion and adaptive model updating as additional individual data becomes available.The study will compare the performance of conventional population-level models with personalized and progressively adaptive models using appropriate evaluation metrics.The research aims to determine whether incorporating individual baseline characteristics and continuous adaptation can improve the reliability and generalizability of stress monitoring.The proposed framework is intended as a foundation for future noninvasive, personalized, and wearable AI-based stressmonitoring systems, while addressing current challenges associated with inter-individual variability, multimodal integration, and longitudinal assessment.

استرس یک پاسخ روان‌فیزیولوژیک بسیار فردی و پویا است که پایش پیوسته و پایا را دشوار می‌سازد. رویکردهای هوش مصنوعی موجود در شناسایی استرس، سودمندی سیگنال‌های فیزیولوژیک و عصبی از جمله فعالیت الکترودرمال (EDA)، تغییرپذیری ضربان قلب (HRV) و الکتروانسفالوگرافی (EEG) را نشان داده‌اند. با این حال، بسیاری از رویکردهای موجود بر مدل‌های مبتنی بر جمعیت یا شخصی‌سازی محدود تکیه دارند، در حالی که اعتبارسنجی طولی و مدل‌سازی تطبیقی نسبتاً کمتر مورد بررسی قرار گرفته‌اند. این پژوهش یک چارچوب هوش مصنوعی تطبیقی و شخصی‌ساز برای پایش طولی استرس با ادغام سیگنال‌های عصبی و فیزیولوژیک مکمل از EEG، HRV و EDA پیشنهاد می‌کند. چارچوب پیشنهادی در ابتدا ویژگی‌های پایه هر فرد را تعیین کرده و سپس انحرافات از خط پایه شخصی را شناسایی می‌کند، به جای آنکه صرفاً بر الگوهای استرس تعمیم‌یافته میان افراد تکیه کند. تکنیک‌های یادگیری ماشین برای همجوشی ویژگی‌های چندوجهی و به‌روزرسانی تطبیقی مدل با در دسترس قرار گرفتن داده‌های فردی بیشتر مورد بررسی قرار خواهند گرفت. این مطالعه عملکرد مدل‌های متداول مبتنی بر جمعیت را با مدل‌های شخصی‌ساز و تدریجاً تطبیقی با استفاده از معیارهای ارزیابی مناسب مقایسه خواهد کرد. هدف پژوهش تعیین این است که آیا گنجاندن ویژگی‌های خط پایه فردی و تطبیق پیوسته می‌تواند پایایی و تعمیم‌پذیری پایش استرس را بهبود بخشد یا خیر. چارچوب پیشنهادی به عنوان بنیانی برای سامانه‌های آینده پایش استرس مبتنی بر هوش مصنوعی، غیرتهاجمی، شخصی‌ساز و پوشیدنی در نظر گرفته شده است، در حالی که به چالش‌های فعلی مرتبط با تفاوت‌های بین‌فردی، ادغام چندوجهی و ارزیابی طولی می‌پردازد.