Инновации в психологической помощи: разработка мобильного приложения с нейросетями для индивидуального подбора контента
- 作者: 1
-
隶属关系:
- Тольяттинский государственный университет
- 期: 卷 1 (2025)
- 页面: 388-388
- 栏目: ЧАСТЬ I. Цифровые технологии: настоящее и будущее
- ##submission.dateSubmitted##: 12.05.2025
- ##submission.dateAccepted##: 03.06.2025
- ##submission.datePublished##: 02.11.2025
- URL: https://clinpractice.ru/osnk-sr2025/article/view/679594
- ID: 679594
如何引用文章
全文:
详细
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.
全文:
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.
作者简介
Тольяттинский государственный университет
编辑信件的主要联系方式.
Email: stasyrez@gmai.com
студентка, ПИб-2106а
俄罗斯联邦, Тольятти参考
- 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.
补充文件



