Detección de fatiga mental en tareas atencionales a través de cambio de la temperatura corporal periférica

Abstract

El fenómeno de fatiga mental impone riesgos y dificultades muy importantes para diversos rubros de la sociedad actual (aviación, industria de maquinaria pesada, conducción vehicular). Es por esto que su detección eficiente adquiere un especial interés. En la actualidad, se utilizan parámetros fisiológicos para su detección, tales como registro electroencefalográfico, conducta ocular y monitoreo cardiaco. Si bien estos métodos son sensibles, presentan limitaciones para su aplicación masiva en actividades de vida diaria, tales como el señalamiento tardío de indicadores de fatiga mental o dificultades técnicas de implementación (como la interferencia provocada por paneles automatizados en el registro de encefalografía). Es así como resulta de especial relevancia estudiar metodologías de preferencia sencillas, de bajo costo, mínimamente invasivas y que se adapten al contexto en el cual se utilicen, en pos de favorecer su implementación masiva y práctica. Estudios recientes sugieren que la temperatura corporal periférica puede ser un candidato interesante como marcador de fatiga mental, que cumpla con estas características. Esto debido a que refleja las variaciones autonómicas asociadas a procesos cognitivos, permitiendo predecir desempeño para distintos tipos de actividades atencionales, que constituyen, precisamente, el área más sensible a los efectos deletéreos de la fatiga mental. Es por esto que, como objetivo general de este estudio, se planteó determinar la asociación entre la variación de la temperatura corporal periférica y el rendimiento, parámetro operacional de fatiga mental, durante la ejecución de distintas tareas atencionales. En concreto, se comparan sus características como marcador fisiológico con otro ya establecido; parpadeos de larga duración. Para esto, se realizó un análisis exploratorio de la importancia predictiva de rendimiento atencional de distintas variables de temperatura y parpadeo, a través de la técnica de “machine-learning” bosques aleatorios de regresión (“random forest”). Posteriormente, con las variables fisiológicas de mayor importancia predictiva se construyeron árboles de inferencia condicional, con la finalidad de comprobar esta importancia predictiva para la base de datos utilizada. Esta metodología permitió establecer que la variación de temperatura corporal periférica durante el transcurso de las tareas tiene importancia predictiva del rendimiento atencional, particularmente en cuanto a tiempo de respuesta, lo que pudo ser comprobado para la base de datos construida. Además, los resultados apoyan el uso exclusivo del registro de temperatura a nivel del dedo índice (temperatura periférica) como marcador de fatiga mental, ya que su variación fue suficiente para determinar importancias predictivas de rendimiento atencional, no siendo necesario normalizar sus registros con la temperatura de la frente de los sujetos (temperatura de borde central). De este modo, estos resultados respaldan el uso de la variación térmica periférica como marcador fisiológico de fatiga mental. Con esto se espera contribuir en el desarrollo de sistemas de detección que puedan ser implementados en diversos escenarios de la vida diaria en el largo plazo.

The phenomenon of mental fatigue imposes very important risks and difficulties for various sectors of today's society (aviation, heavy machinery industry, vehicular driving). That is why special attention must be paid to its efficient detection. At present, mainly physiological parameters are used for its detection, such as electroencephalographic records, ocular behavior and cardiac monitoring. Although these methods are sensitive, they present limitations for their mass application in activities of daily live, such as the late signaling of indicators of mental fatigue or technical difficulties of implementation (such as the interference caused by automated panels in the registry of encephalography). This is why it is particularly important to study simple, low-cost, minimally invasive methodologies that adapt to the context in which they are used, in order to favor their mass and practical implementation. Recent studies suggest that peripheral body temperature can be an interesting candidate as a marker of mental fatigue that meets these characteristics. This is because it reflects the autonomic variations associated with cognitive processes, allowing prediction of performance for different types of attentional activities, which constitute precisely the most sensitive area to the deleterious effects of mental fatigue. That is why, as a general objective of this study, it was proposed to determine the association between the variation of peripheral body temperature and performance, an operational parameter of mental fatigue, during the execution of different attentional tasks. Specifically, their characteristics are compared as a physiological marker with another already established: long-lasting blinks. For this, an exploratory analysis of the predictive importance of attentional performance of different variables of temperature and flicker was carried out, through the "machine-learning" technique, “random forest”. Subsequently, conditional inference trees were constructed with physiological variables of greater predictive importance, in order to verify this predictive importance for the database used. This methodology allowed us to establish that the variation of peripheral body temperature during the course of tasks has a predictive importance of attentional performance, particularly in terms of response time, which could be verified for the constructed database. In addition, the results support the exclusive use of the temperature record at the index finger (peripheral temperature) as a marker of mental fatigue, since its variation was sufficient to determine the predictive importance of attentional performance and it is not necessary to normalize its records with the temperature of the forehead of the subjects (central edge temperature) Thus, these results support the use of peripheral thermal variation as a physiological marker of mental fatigue. This is expected to contribute to the development of detection systems that can be implemented in various scenarios of daily life, in the long term.