A CASE-BASED REASONING SYSTEM FOR THE DIAGNOSIS OF INDIVIDUAL SENSITIVITY TO STRESS IN PSYCHOPHYSIOLOGY

Abstract Stress is an increasing problem in our present world. Especially negative stress could cause serious health problems if it remains undiagnosed/misdiagnosed and untreated. In stress medicine, clinicians' measure blood pressure, ECG, finger temperature and breathing rate during a number of exercises to diagnose stressrelated disorders. One of the physiological parameters for quantifying stress levels is the finger temperature measurement which helps the clinicians in diagnosis and treatment of stress. However, in practice, it is difficult and tedious for a clinician to understand, interpret and analyze complex, lengthy sequential sensor signals. There are only few experts who are able to diagnose and predict stress-related problems. A system that can help the clinician in diagnosing stress is important, but the large individual variations make it difficult to build such a system. This research work has investigated several artificial Intelligence techniques for the purpose of developing an intelligent, integrated sensor system for establishing diagnosis and treatment plan in the psychophysiological domain. To diagnose individual sensitivity to stress, case-based reasoning is applied as a core technique to facilitate experience reuse by retrieving previous similar cases. Furthermore, fuzzy techniques are also employed and incorporated into the case-based reasoning system to handle vagueness, uncertainty inherently existing in clinicians reasoning process. The validation of the approach is based on close collaboration with experts and measurements from twenty four persons used as reference. 39 time series from these 24 persons have been used to evaluate the approach (in terms of the matching algorithms) and an expert has ranked and estimated the similarity. The result shows that the system reaches a level of performance close to an expert. The proposed system could be used as an expert for a less experienced clinician or as a second option for an experienced clinician to their decision making process in stress diagnosis. Sammanfattning Den ökande stressnivån i vårt samhälle med allt högre krav och högt tempo har ett högt pris. Stressrelaterade problem och sjukdom är en stor samhällskostnad och speciellt om negativ stress förblir oupptäckt, eller ej korrekt identifierad/diagnostiserad och obehandlad under en längre tid kan den få alvarliga hälsoeffekter för individen vilket kan leda till långvarig sjukskrivning. Inom stressmedicinen mäter kliniker blodtryck, EKG, fingertemperatur och andning under olika situationer för att diagnostisera stress. Stressdiagnos baserat fingertemperaturen (FT) är något som en skicklig klinker kan utföra vilket stämmer med forskningen inom klinisk psykofysiologi. Emellertid i praktiken är det mycket svårt, och mödosamt för att en kliniker att i detalj följa och analysera långa serier av mätvärden och det finns endast mycket få experter som är kompetent att diagnostisera och/eller förutsäga stressproblem. Därför är ett system, som kan hjälpa kliniker i diagnostisering av stress, viktig. Men de stora individvariationerna och bristen av precisa diagnosregler gör det svårt att använda ett datorbaserat system. Detta forskningsarbete har tittat på flera tekniker och metoder inom artificiell intelligens för att hitta en väg fram till ett intelligent sensorbaserat system för diagnos och utformning av behandlingsplaner inom stressområdet. För att diagnostisera individuell stress har fallbaserat resonerande visat sig framgångsrikt, en teknik som gör det möjligt att återanvända erfarenhet, förklara beslut, genom att hämta tidigare liknande fingertemperaturprofilerar. Vidare används "fuzzy logic", luddig logik så att systemet kan hantera de inneboende vagheter i domänen. Metoder och algoritmer har utvecklats för detta. Valideringen av ansatsen baseras på nära samarbete med experter och mätningar från tjugofyra användare. Trettionio tidserier från dessa 24 personer har varit basen för utvärderingen av ansatsen, och en erfaren kliniker har klassificerat alla fall och systemet har visat sig producera resultat nära en expert. Det föreslagna systemet kan användas som ett referens för en mindre erfaren kliniker eller som ett "second opinion" för en erfaren kliniker i deras beslutsprocess. Dessutom har finger temperatur visat sig passa bra för användning i hemmet vid träning eller kontroll vilket blir möjligt med ett datorbaserat stressklassificeringssystem på exempelvis en PC med en USB fingertemperaturmätare. vii Acknowledgemen