この記事では、自閉症スペクトラム障害（ASD）を持つ人々の雇用が技術産業以外にも広がり、銀行や小売業などの他業界でも彼らの特別なスキルに注目していることを紹介し、また、AIと医療用モノのインターネット（IoMT）を活用して、ECG信号を基に患者の感情状態をモニタリングおよび分類するシステムの研究について紹介します。

ビジネス関連アップデート

Jobs for the Autistic Grow Beyond Tech

この記事では、自閉症スペクトラム障害（ASD）などの神経多様性を持つ人々の雇用が、技術産業以外の分野にも広がっていることを紹介しています。MicrosoftやSAPなどの大手テクノロジー企業がこれまで自閉症の人々を積極的に雇用してきた一方で、銀行や小売業などの他の業界も、彼らの特別なスキルに注目し始めています。自閉症の人々は、長時間の反復作業やパターン認識などに優れており、これがAIのトレーニングやサイバーセキュリティの分野で役立っています。

この記事では、具体的な事例として、Deutsche Bankで働く自閉症のソフトウェアエンジニアや、GoogleやGetty Imagesのために神経多様性に配慮したイベントを企画した広告エグゼクティブの話が紹介されています。また、EYやSalesforceなどの企業が、神経多様性を持つ従業員のために特別なオフィス環境やトレーニングプログラムを導入していることも述べられています。

さらに、Inclusivelyのようなスタートアップが、神経多様性を持つ従業員を支援するためのチャットボットを開発していることも紹介されています。この記事は、神経多様性を持つ人々の雇用が広がりつつあり、企業がそれに対応するための取り組みを強化している現状を伝えています。

学術研究関連アップデート

Enhanced emotion recognition in an IoMT platform: leveraging data augmentation and the random forest algorithm for ECG-based E-health

この研究は、医療従事者が迅速かつ効率的に診断を行うためのスマートソリューションを提供することを目的としたAI搭載の患者モニタリングシステムと医療プラットフォームを紹介しています。このプラットフォームは、医療用モノのインターネット（IoMT）と機械学習を使用して、ECG信号を基に患者の感情状態をモニタリングおよび分類します。具体的には、心拍変動（HRV）の選択された特徴を使用して、ランダムフォレスト分類器を用いて感情をポジティブまたはネガティブとして識別します。さらに、データ増強技術を使用して、DREAMERデータセットを拡張し、SWELLおよびWESADデータセットと統合してデータの多様性を増やしました。このモデルは、感情識別において99.89％の精度を達成し、既存の関連研究を上回る性能を示しています。