IoT-Based Preventive Mental Health Using Knowledge Graphs and Standards for Better Well-Being

可持续发展目标（SDGs）为联合国提供了发展路线图，其中2030年议程是一个目标。SDG3“良好的健康与福祉”确保各个年龄段的健康生活和促进福祉。数字技术可以支持SDG3。通过鼓励更好的预防保健，可以减少疲劳甚至抑郁症。由于缺乏病人知识和关注他们的健康，有必要在为时已晚之前帮助病人。在美国，积极心理学和正念等新趋势得到高度鼓励。数字孪生（DT）可以通过使用生理信号（例如通过可穿戴设备收集）进行情绪的持续监测来帮助。数字孪生有助于监测并提供不断的健康见解，以改善个性化的生活质量和福祉。医疗数字孪生的挑战包括标准化数据格式、通信协议和数据交换机制。为了解决这些数据集成和知识挑战，我们设计了心理健康知识图谱（本体和数据集）来促进心理健康。知识图谱（KG）从基于本体的心理健康项目中获取知识，这些项目被分类在LOV4IoT本体目录中（情感、抑郁和心理健康）。此外，KG在可能的情况下映射到标准（例如本体）。来自ETSI SmartM2M、ITU/WHO、ISO、W3C、NIST和IEEE的标准与心理健康相关。

如何利用数字孪生技术和知识图谱来改善心理健康？

将数字孪生技术与知识图谱相结合，建立心理健康知识图谱，以提供个性化的心理健康监测和干预。

论文提出了建立心理健康知识图谱的方法，并将其与数字孪生技术相结合，以提供更好的个性化心理健康监测和干预。该知识图谱从LOV4IoT本体目录中获取信息，并与多个标准进行映射，包括ETSI SmartM2M、ITU/WHO、ISO、W3C、NIST和IEEE。

最近的相关研究包括：1.使用机器学习技术来预测心理健康问题；2.利用传感器和移动技术来监测和干预心理健康问题；3.使用本体技术来构建心理健康知识库。