This project is about trying to apply machine learning theories on a selection of data points in order to see if an improvement of current methodology within stress detection and measure selecting could be applicable for the company Linkura AB. Linkura AB is a medical technology company based in Linköping and handles among other things stress measuring for different companies employees, as well as health coaching for selecting measures. In this report we experiment with different methods and algorithms under the collective name of Unsupervised Learning, to identify visible patterns and behaviour of data points and further on we analyze it with the quantity of data received. The methods that have been practiced on during the project are “K-means algorithm” and a dynamic hierarchical clustering algorithm. The correlation between the different data points parameters is analyzed to optimize the resource consumption, also experiments with different number of parameters are tested and discussed with an expert in stress coaching. The results stated that both algorithms can create clusters for the risk groups, however, the dynamic clustering method clearly demonstrate the optimal number of clusters that should be used. Having consulted with mentors and health coaches regarding the analysis of the produced clusters, a conclusion that the dynamic hierarchical cluster algorithm gives more accurate clusters to represent risk groups were done. The conclusion of this project is that the machine learning algorithms that have been used, can categorize data points with stress behavioral correlations, which is usable in measure testimonials. Further research should be done with a greater set of data for a more optimal result, where this project can form the basis for the implementations. / Detta projekt handlar om att försöka applicera maskininlärningsmodeller på ett urval av datapunkter för att ta reda på huruvida en förbättring av nuvarande praxis inom stressdetektering och  åtgärdshantering kan vara applicerbart för företaget Linkura AB. Linkura AB är ett medicintekniskt företag baserat i Linköping och hanterar bland annat stressmätning hos andra företags anställda, samt hälso-coachning för att ta fram åtgärdspunkter för förbättring. I denna rapport experimenterar vi med olika metoder under samlingsnamnet oövervakad maskininlärning för att identifiera synbara mönster och beteenden inom datapunkter, och vidare analyseras detta i förhållande till den mängden data vi fått tillgodosett. De modeller som har använts under projektets gång har varit “K-Means algoritm” samt en dynamisk hierarkisk klustermodell. Korrelationen mellan olika datapunktsparametrar analyseras för att optimera resurshantering, samt experimentering med olika antal parametrar inkluderade i datan testas och diskuteras med expertis inom hälso-coachning. Resultaten påvisade att båda algoritmerna kan generera kluster för riskgrupper, men där den dynamiska modellen tydligt påvisar antalet kluster som ska användas för optimalt resultat. Efter konsultering med mentorer samt expertis inom hälso-coachning så drogs en slutsats om att den dynamiska modellen levererar tydligare riskkluster för att representera riskgrupper för stress. Slutsatsen för projektet blev att maskininlärningsmodeller kan kategorisera datapunkter med stressrelaterade korrelationer, vilket är användbart för åtgärdsbestämmelser. Framtida arbeten bör göras med ett större mängd data för mer optimerade resultat, där detta projekt kan ses som en grund för dessa implementeringar.

Hintergrund: Bei der Interaktion zwischen Herz und Psyche wird als ein psychophysiologischer Mechanismus eine Veränderung der Modulationsfähigkeit des autonomen Nervensystems angenommen, die mittels HRV (=heart rate variability) widergespiegelt werden kann. Der Zusammenhang zwischen negativer Befindlichkeit und reduzierter HRV scheint jedoch entgegen häufig publizierten Annahmen nicht konsistent. Außerdem wurde zur zeitlichen Stabilität der HRV-Messungen über eine längere Periode von mehreren Jahren sowie zum Zusammenhang zwischen diastolischer Dysfunktion und HRV bisher noch nicht sehr umfangreich geforscht. Methoden: Es wurden 111 Patienten (60 % M., 70 +/- 17 J.) mit kardiovaskulären Risikofaktoren aus einer Kohortenstudie des Kompetenznetzes Herzinsuffizienz (KNHI) untersucht. Kurzzeit-HRV-Messungen (5 min) wurden in den folgenden drei Phasen durchgeführt: Sechs-Minuten-Gehtest, 6/min Taktatmung und Ruhephase. Zum einen wurde mittels Echokardiographie eine diastolische Dysfunktion bestimmt und den Herzfrequenz- (Hr) und HRV-Werten gegenübergestellt. Zum anderen wurden Selbstbeurteilungsfragebögen zur Befindlichkeit, im Speziellen Depressivität und Angst (HADS), Vitaler Erschöpfung (Maastricht Fragebogen) und gesundheitsbezogener Lebensqualität (SF-36), verwendet und Korrelationen mit den Hr- und HRV-Werten berechnet. Anhand eines Teilkollektivs von 24 Pat. wurden Längsschnittanalysen (Zeitintervall 2-4 J.) zur Hr und HRV durchgeführt. Ergebnisse: Es konnten keine (einheitlich) signifikanten Korrelationen zwischen Befindlichkeit und Hr/HRV festgestellt werden, ebenso nicht für ein Teilpatientenkollektiv ohne Betablockereinnahme. In den Längsschnittanalysen zeigten sich auf Gruppenebene eine relative Stabilität der HRV-Werte und auf individueller Ebene hingegen nur eine geringe bis mäßige Stabilität, und zwar auch bei weitgehend unverändertem kardialem Zustand. Für diese individuellen Veränderungen der HRV-Werte konnte keine Ursache eruiert werden. Hingegen bildete sich bezüglich der Herzfrequenz (Hr) eine deutlich höhere Stabilität im zeitlichen Verlauf ab. Beim Vergleich der HRV-Parameter zwischen zwei Patientengruppen mit und ohne isolierte diastolische Dysfunktion zeigte sich eine nicht signifikant reduzierte HRV bei Patienten mit isolierter diastolischer Dysfunktion. Diskussion: Die Zusammenhänge von Befindlichkeit mit der Hr und der HRV scheinen entgegen häufig publizierten Annahmen nicht konsistent. Die vielen Einflussfaktoren auf die HRV sowie die komplexen Eigenschaften des autonomen Nervensystems stellen eine mögliche Erklärung für die uneinheitlichen Ergebnisse zur HRV dar. In früheren Studien könnte es sich zumindest partiell angesichts jeweils multipler untersuchter Assoziationen um Scheinsignifikanzen handeln. In zukünftigen Studien wäre es sinnvoll bezüglich der HRV strikt zwischen Kurz- und Langzeit-HRV-Messungen und bezüglich der Befindlichkeit zwischen psychischen und körperlichen Symptomen zu unterscheiden. Auch sollte der Einfluss von Medikamenteneinnahmen (herzwirksame Medikamente, Antidepressiva) kontrolliert werden. In den Längsschnittanalysen war bei einer Gruppengröße von nur 24 Patienten die statistische Power für weiter gehende Analysen unzureichend. Der Zusammenhang zwischen diastolischer Dysfunktion und HRV wurde bisher noch nicht sehr umfangreich erforscht, weshalb dieses Ergebnis einen interessanten weiteren Baustein in der aktuellen Forschung darstellt.