Stressmanagement-Training mit Biofeedback und Avatar am Arbeitsplatz
EmmA-Biofeedback ist ein technologiegetriebenes Stressmanagement-Training mit einem Social Agent als Coach. Das System kann im klinischen Kontext eingesetzt werden: im Rahmen von Therapien für alle psychischen Erkrankungen, bei denen Emotionsregulation und Stressmanagement entscheidend sind, z. B. Depression, posttraumatische Belastungsstörung oder ADHS (Aufmerksamkeitsdefizit-Hyperaktivitätsstörung). Es kann darüber hinaus auch präventiv bei gesunden Benutzergruppen verwendet werden, um physisch und psychisch stressbedingte Krankheiten zu vermeiden. Dazu finden stationäre Sitzungen mit dem Avatar statt, bei dem sich der Anwender oder die Anwenderin verschiedene Sensoren anlegen muss, um eine Trainingssession zu starten. Im Rahmen der stationären Trainingssession werden einige Übungen zur Entspannung und Stressreduktion durchgeführt und diese per Biofeedback angezeigt. Das stationäre System EmmA-Biofeedback wird im Projekt EmmA-App mit einer Tagebuchfunktion mit 24h-Sensorik erweitert und ist mobil einsetzbar.
Aufgabengruppe
Psychische Unterstützung
Technologische Voraussetzungen
Computer und Bildschirm oder Smartphone,Tablet
KI-Komponenten
Emotionserkennung und -analyse mit Maschine Learning
Einordnung der KI-Komponenten in das Periodensystem der KI
General Recognition
Unterstützung bei Beeinträchtigungen
Psychische Störungen
Grundvoraussetzungen bei Nutzenden
Seh- und Hörvermögen
Einsatzart
Personengebunden, stationär
Selbstbestimmung und Autonomie
Training für selbstbestimmtes, unbegleitetes Arbeiten
Mögliche Einsatzgebiete
Unterstützung von Therapien und Prävention von psychischen Erkrankungen, wie z. B. Depression, posttraumatische Belastungsstörung oder ADHS
Möglicher persönlicher Mehrwert
Verbesserte Arbeitsprozesse, persönliche und berufliche Unabhängigkeit, Stressreduktion, Prävention von physischer und psychischer Belastung
Reifegrad
Abgeschlossenes Forschungs- und Entwicklungsprojekt 07/2019-07/2020
Kosten
(Noch) nicht als Produkt erhältlich (Stand: März 2021)
Weitere Informationen unter
Webseite des Herstellers
https://www.ki-assist.de/wissen/kuenstliche-intelligenz/
Letzte Aktualisierung
November 2021