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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

PTSD Detection Using Physiological Markers

verfasst von : Laavanya Rachakonda, K. C. Bipin

Erschienen in: Internet of Things. Advances in Information and Communication Technology

Verlag: Springer Nature Switzerland

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Abstract

This is an extended abstract for a Research Demo Session based on our published work [1]. PTSD has been a major problem in our society and much research has been done along the line to predict and diagnose PTSD. Our method helps to predict PTSD in its early stage with the help of physiological markers which combined with prior information about the patient like PTSD history, exposure to trauma, substance abuse disorder and other information helps to create a risk score with more accuracy. Due to the lack of a public dataset on this domain, we used different uni variate relationships of physiological markers with PTSD to create a multi-modal model using a slight modification of the naive Bayes algorithm. Implementation of a micro-controller along with the cloud IoT platform and a mobile app is created to demo the possibility of the system which helps healthcare providers and users to timely track and monitor PTSD risks with background information and priors accurately.

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Literatur
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Rachakonda, L., Bapatla, A.K., Mohanty, S.P., Kougianos, E.: BACTmobile: a smart blood alcohol concentration tracking mechanism for smart vehicles in healthcare CPS framework. Springer Nature Computer Science (SN-CS). 3(3), 236 (2022). https://​doi.​org/​10.​1007/​s42979-022-01142-9
Metadaten
Titel
PTSD Detection Using Physiological Markers
verfasst von
Laavanya Rachakonda
K. C. Bipin
Copyright-Jahr
2024
Buch
Internet of Things. Advances in Information and Communication Technology

Print ISBN: 978-3-031-45881-1

Electronic ISBN: 978-3-031-45882-8

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-45882-8_27

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