Application of machine learning technologies to diagnose fatigue among aviation personnel

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The article presents the results of developing, training and testing a machine learning model based on one of the «decision tree» algorithms and intended for automated diagnosis of fatigue in various categories of flight personnel. It is shown that the constructed model provides a fairly high accuracy of forecasting the generalized opinion of highly qualified experts regarding the functional state of the pilot (accuracy = 0.7171; F1-measure = 0.7258). The model most successfully identifies individuals with signs of fatigue (sensitivity – more than 0.9; F1-measure = 0.7786). It is noted that to form a response, only data from the analysis of heart rate variability recorded during an active orthostatic test are used. This makes it possible to reduce the time of conducting a comprehensive medical and psychological examination of a pilot to 10 minutes.

Full Text

Restricted Access

About the authors

D. A. Nikiforov

Central Research Institute of the Air Force of the Russian Defense Ministry

Email: cnii_vvs_niic_msk@mil.ru

кандидат медицинских наук, полковник медицинской службы

Russian Federation, Moscow

A. A. Lukash

Central Research Institute of the Air Force of the Russian Defense Ministry

Email: cnii_vvs_niic_msk@mil.ru

майор

Russian Federation, Moscow

V. N. Filatov

Central Research Institute of the Air Force of the Russian Defense Ministry

Email: cnii_vvs_niic_msk@mil.ru

доцент, полковник медицинской службы

Russian Federation, Moscow

A. S. Kalmanov

Central Research Institute of the Air Force of the Russian Defense Ministry

Author for correspondence.
Email: cnii_vvs_niic_msk@mil.ru

доктор медицинских наук, полковник медицинской службы

Russian Federation, Moscow

D. I. Ryzhov

Central Research Institute of the Air Force of the Russian Defense Ministry

Email: cnii_vvs_niic_msk@mil.ru

кандидат медицинских наук, полковник медицинской службы

Russian Federation, Moscow

I. V. Storozhenko

Central Research Institute of the Air Force of the Russian Defense Ministry

Email: cnii_vvs_niic_msk@mil.ru
Russian Federation, Moscow

References

  1. Брюс П. Практическая статистика для специалистов Data Science. – СПб: БХВ-Петербург, 2019. – 304 с.
  2. Бурков А.А. Инженерия машинного обучения. – М.: ДМК Пресс, 2022. – 306 с.
  3. Гуцыкова С.В. Метод экспертных оценок: теория и практика. – М.: Институт психологии РАН, 2011. – 144 с.
  4. Данилова Н.Н. Психофизиологическая диагностика функциональных состояний: Учеб. пособие. – М.: Изд-во МГУ, 1992. – 192 с.
  5. Жданько И.М., Писарев А.А., Ворона А.А. и др. Авиационная медицина: теоретические концепции и актуальные научно-практические проблемы (к 80-летию научно-исследовательского испытательного центра авиационно- космической медицины и военной эргономики) // Авиакосмич. и экологич. медиц. – 2015. – Т. 49, № 2. – С. 5–11.
  6. Леонова А.Б., Величковская С.Б. Дифференциальная диагностика состояний сниженной работоспособности // Психология психич. состояний. – 2002. – № 4. – С. 326–344.
  7. Медведев В.И. Функциональные состояния оператора // В кн.: Эргономика: принципы и рекомендации. – М., 1970. – С. 127–160.
  8. Михайлов В.М. Вариабельность ритма сердца. Опыт практического применения метода. – Иваново, 2000. – 200 с.
  9. Национальный стандарт Российской Федерации ГОСТ Р 59895-2021. Технологии искусственного интеллекта в образовании. – М.: Рос. ин-т стандартизации, 2021. – 11 с.
  10. Приказ министра обороны РФ от 27.04.2009 г. № 265 «Федеральные авиационные правила медицинского обеспечения полетов государственной авиации».
  11. Приказ министра обороны РФ от 28.06.2022 г. № 360 «Федеральные авиационные правила «Основания, порядок и периодичность проведения медицинских осмотров специалистов авиационного персонала государственной авиации, являющихся членами экипажа государственного воздушного судна (в том числе внешних пилотов), лиц, осуществляющих управление полетами, парашютистов, лиц, участвующих в выполнении задания на полет, и перечень включаемых в них исследований».
  12. Пухов В.А., Иванов И.В., Чепур С.В. Оценка функционального состояния организма военных специалистов. – СПб: СпецЛит, 2016. – 312 с.
  13. Ушаков И.Б., Кукушкин Ю.А., Богомолов А.В. Физиология труда и надежность деятельности человека. – М.: Наука, 2008. – 316 с.
  14. Ушаков И.Б., Богомолов А.В., Кукушкин Ю.А. Паттерны функциональных состояний оператора. – М.: Наука, 2010. – 389 с.
  15. Хасти Т., Тибширани Р., Фридман Д. Основы статистического обучения. Интеллектуальный анализ данных, логический вывод и прогнозирование. – М.: Вильямс, 2020. – 768 с.
  16. Caldwell J.A. Fatigueinaviation // Travel Med. Infect. Dis. – 2005. – Vol. 3, N 2. – P. 85–96.
  17. Heart rate variability. Standards of measurement, physiological interpretation and clinical use. Task Force of the European Society of Cardiology and the North American Society of pacing and electrophysiology // Eur. Heart J. – 1996. – Vol. 17. – P. 354–381.
  18. Frone M.R., Blais A.R. Work fatigue in a non-deployed military setting: assessment, prevalence, predictors and outcomes [Электронныйресурс] // Int. J. Environ. Res. Public Health. – 2019. – Vol. 16. – Режим доступа: https:// www.mdpi.com/1660-4601/16/16/2892

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Decision tree for determining the functional status category of flight personnel

Download (323KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Weighting coefficients of highly qualified experts and the constructed model

Download (61KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2024 Nikiforov D.A., Lukash A.A., Filatov V.N., Kalmanov A.S., Ryzhov D.I., Storozhenko I.V.


СМИ зарегистрировано Федеральной службой по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций (Роскомнадзор).
Регистрационный номер и дата принятия решения о регистрации СМИ: № 01975 от 30.12.1992.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies