28 Exploring intervention effects of digital twin city stress visualization systems on mental crisis early warning for occupational populations
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Patients with schizophrenia face dual challenges of cognitive impairments and social deficits. AI-driven music interventions, as an emerging therapeutic tool, hold promise for improving outcomes, yet research on their specific impacts remains limited. This study investigates the effects of AI-based music therapies on cognitive function and social behavior in schizophrenia patients to develop targeted strategies for optimizing treatment efficacy and quality of life. Methods: The study was conducted using experimental methods, with 30 patients with schizophrenia selected as the research subjects. During the intervention process, AI technology is used to achieve personalized customization of music intervention. Specifically, AI systems use collaborative filtering algorithms to analyze patients’ past music listening records and identify their music preferences. Use YOLOv8 based facial recognition technology and neural network-based speech recognition technology to monitor the emotional state of patients. Thereby adjusting the music playlist in real-time, selecting the most suitable music type and rhythm for the patient’s current state. At the same time, the AI system also has built-in sensor devices to monitor patients’ reactions and dynamically optimize intervention plans based on feedback. At the beginning of the study and after the intervention, patients’ cognitive function and social behavior were evaluated using the Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA) and the Social Behavior Inventory (SBI), respectively. Results: This study has found that after AI driven music intervention, the cognitive function and social behavior of patients with schizophrenia have significantly improved. Before intervention, the average cognitive function score of patients was 58.2±7.5, and after intervention, it increased to 72.5±6.8 (P<0.001). The social behavior score increased from 42.0±8.5 points before the intervention to 58.0± 9.2 points after the intervention (P<0.001). This result indicates that patients have made positive progress in attention, memory, social interaction, and emotional expression, and the intervention effect is significant. Conclusion: Research has shown that AI driven music intervention, combined with facial expression recognition, speech recognition, and other technologies, achieves real-time monitoring and dynamic adjustment of patients’ emotional states, and has a significant positive impact on the cognitive function and social behavior of patients with schizophrenia. The application of these technologies provides an innovative and effective treatment approach for the field of mental health, and its long-term effects and applicability in different patient populations can be further explored in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».