La marine américaine utilise CogniFit

La fatigue des pilotes est depuis longtemps une préoccupation. Cela a été un problème et une menace pour la sécurité et l'efficacité des transports militaires et civils. C'est le facteur physiologique le plus fréquemment cité qui contribue à la survenue d'accidents de vol de l'US Naval Aviation. Pour prédire les risques associés à la fatigue, l'industrie aéronautique utilise généralement des outils appelés « modèles biomathématiques ». Des chercheurs de la marine américaine ont constaté que la capacité prédictive de ces outils était considérablement améliorée avec l'ajout d'un programme cognitif de CogniFit.

, étude a été publiée en septembre dernier dans la revue Aviation, Space, and Environmental Medicine. L'équipe de recherche de l'US Navy était issue de la Naval Medical Research Unit de Dayton, dans l'Ohio.

L'approche de modélisation prédictive, basée sur des modèles biomathématiques de la fatigue, a une histoire de plusieurs décennies de prédire une performance fatiguée avec un succès modéré. Les modèles biomathématiques de la fatigue humaine sont un outil utile, incorporant des aspects de la science de la fatigue dans la planification par le biais de prédictions des niveaux de risque de fatigue, des niveaux de performance et/ou sleep temps et la possibilité de se reposer. Les modèles biomathématiques sont des ensembles d'équations qui prédisent quantitativement une mesure du risque de fatigue ou un résultat correspondant, en fonction de facteurs tels que l'historique du sommeil, l'heure de la journée et la charge de travail. La puissance de ces modèles réside dans leur capacité à intégrer la recherche scientifique et les connaissances acquises à partir d'observations empiriques dans des outils de prédiction généralisés.

Cependant, les modèles de fatigue biomathématiques ont des limites ; "Les modèles actuels ne tiennent pas compte des différences individuelles stables de sensibilité à la fatigue", a déclaré l'équipe de recherche. "De nombreuses études antérieures ont confirmé qu'il existe des différences individuelles significatives et stables dans la sensibilité aux effets de la fatigue et ces différences peuvent être reflétées dans des aspects de base fonctionnement cognitif et physiologique. Par conséquent, les modèles qui n'incluent pas ces différences manquent de précision au niveau individuel.

Pour l'étude, 13 hommes et 2 femmes dans la vingtaine ont été sélectionnés. Les participants étaient des militaires en service actif du programme d'endoctrinement avant le vol de l'aviation navale à bord de la base aéronavale de Pensacola qui se sont portés volontaires comme sujets. La protocole d'étude a été approuvé par le Naval Aerospace Medical Research Comité d'examen institutionnel du laboratoire conformément à toutes les réglementations fédérales applicables régissant la protection des sujets humains.

Les chercheurs ont recueilli des données sur plusieurs aspects cognitifs et les performances de suivi oculaire au niveau du groupe et de l'individu au fil du temps. UN Le programme CogniFit a été utilisé pour mesurer les performances cognitives la performance. CogniFit est une entreprise de classe mondiale en matière de conditionnement cérébral et de sciences cognitives axée sur l'amélioration de la qualité de vie grâce à l'évaluation et à l'entraînement cérébral. de compétences cognitives. Les mesures ont été effectuées au repos, puis toutes les 3 heures pendant 25 heures d'éveil continu.

Les données ont été analysées au niveau du groupe et au niveau individuel. Aux deux niveaux, les résultats caractérisaient les performances réelles de fatigue. Lorsque les résultats des groupes ont été inspectés visuellement au niveau individuel, deux catégories extrêmes d'individus ont émergé : les individus très sensibles à la fatigue et les individus très résistants à la fatigue.

"Bien que la prédiction des performances basée sur une moyenne de groupe représente la plupart des individus, ceux qui ne sont pas correctement classés selon une telle approche sont théoriquement et pratiquement les plus critiques à capturer", a déclaré l'équipe de recherche. "Par exemple, ceux qui sont très sensibles à la fatigue peuvent nécessiter une formation supplémentaire, un horaire adapté ou une intervention pharmacologique, tandis que ceux qui sont très résistants à la fatigue peuvent être mieux adaptés aux situations dans lesquelles une vigilance soutenue est systématiquement requise. Sur le plan opérationnel, la surutilisation d'individus dont les performances sont compromises et la sous-utilisation d'individus prêts à travailler représentent une menace pour l'efficacité du travail et, en fin de compte, pour la sécurité des opérateurs. Tout comme l'adaptation des tâches en fonction de la personnalité ou de la force physique, la connaissance du profil de fatigue distinct d'un individu peut grandement améliorer efforts de gestion et d’atténuation.

Par conséquent, la mesure de la fatigue doit tenir compte des différences individuelles. Cependant, en utilisant les normes généralisées actuelles, un nombre substantiel d'individus peut être catégorisé de manière incorrecte, entraînant une sur ou une sous-utilisation potentiellement dangereuse de la main-d'œuvre. Les chercheurs ont montré que la prédiction de la fatigue peut être améliorée en utilisant cognitif individualisé et des mesures de suivi oculaire en plus des modèles biomathématiques actuels.

"En utilisant cette méthode, les modèles de fatigue biomathématiques de nouvelle génération pourraient intégrer des mesures individualisées rapides et non invasives telles que la vitesse saccadique et précision du changement cognitif », a expliqué l'équipe.