Methodological approaches to estimation of indicators of marine operators in progressing of medical and physiological researches

Full Text

Анализ причин происшествий на транспорте и объек- тах энергетики показывает, что основным их источником является человек. Так, оператор является источником от 70 до 80% нештатных ситуаций на атомных станциях [1, 20] и до 90% на воздушном и морском транспорте [2, 4, 5]. Профессиональная деятельность человека сопровождается ответной реакцией его психических и физиологических функций, которая отражает процессы адаптации к реальному или ожидаемому воздействию рабочей нагрузки, факторов окружающей среды, эмо- циональных переживаний, а также характеризует оста- точные процессы после этих взаимодействий. Все это свидетельствует о необходимости обеспе- чения требуемой функциональной надежности челове- ка в системе «человек - машина - среда», под которой в физиологии труда принято понимать динамическую компоненту, отражающую устойчивость и резервные возможности функциональных систем человека по обеспечению его высокой работоспособности как в обычных, так и в экстремальных условиях [23]. Основой обеспечения функциональной надежности являются функциональные резервы, которые позволяют усили- вать во много раз интенсивность профессиональной деятельности по сравнению с состоянием относитель- ного покоя без потери её качества [24]. Важнейшим компонентом функциональной надеж- ности человека является его функциональное состояние (ФС) - интегральный комплекс наличных характеристик тех свойств, функций и качеств организма, которые прямо или косвенно обусловливают выполнение той или иной профессиональной деятельности [16]. Изменения ФС организма оператора в процессе его профессиональной деятельности могут быть вы- званы совокупностью как факторов самого труда, так и условий, в которых он выполняется. При этом степень напряжения физиологических функций не всегда одно- значно связана с ухудшением качества труда (умень- шением производительности, увеличением числа ошибок). Даже значительные изменения психофизио- логических показателей ФС могут свидетельствовать как о положительном, так и об отрицательном влиянии какого-то фактора на функциональную надежность про- фессиональной деятельности оператора [23]. Поиск определенных связей между качеством про- фессиональной деятельности и его физиологическими коррелятами является одной из актуальных проблем физиологии труда, решение которой связано с двумя аспектами. С одной стороны, это синхронная фиксация и оценка параллельно с параметрами ФС оператора показателей его деятельности. С другой - определение ВЕСТНИК РОССИЙСКОЙ ВОЕННО-МЕДИЦИНСКОЙ АКАДЕМИИ 4 (64) - 2018 181 Обзоры так называемых «нормальных» значений тех или иных показателей, которые могут быть различными не только для представителей различных профессиональных когорт, но и для отдельных людей. Кроме того, «норма» сама по себе не статична, ее нужно рассматривать в динамике, что связано с физиологией регуляторных систем организма [7]. Настоящее исследование по- священо первому из указанных аспектов. Учитывая, что фиксация показателей качества опе- раторской деятельности непосредственно в процессе эксплуатации сложных технических объектов крайне затруднена, целесообразно ее проведение в ходе тренировок на тренажерах. Несмотря на широкое при- менение новых информационных технологий, средств вычислительной техники и увеличение интеллекту- альных функций современных тренажеров, зачастую как в ходе учебного процесса, так и при проведении медико-физиологических исследований качество де- ятельности оператора при моделировании его работы оценивается экспертным методом, имеющим суще- ственные ограничения в силу своей субъективности. Показатели деятельности операторов (прямые показатели работоспособности) характеризуют эффективность и надежность выполнения профес- сиональных задач или отдельных действий (опера- ций) и традиционно подразделяются на временные, точностные и надежностные. Выделяют показатели выполнения реальных профессиональных задач и так называемых рабочих проб, стандартизированных по объему, времени и условиям выполнения рабочих заданий, представляющих собой по содержанию от- дельные элементы рабочей деятельности [21]. С точки зрения изучения функциональных реакций организма и субъективного состояния оператора на трудовую деятельность наибольший интерес пред- ставляют именно показатели выполнения реальных профессиональных задач при моделировании на тренажерах рабочих циклов различной продолжитель- ности. Разработка же рабочих проб, как попытка из- бежать недостатков, присущих экспертным методам, путем определения и оценки качества деятельности по результатам модельных экспериментов с имита- цией производственных задач и условий не отражают всей совокупности взаимосвязей в системе «человек - машина», не обеспечивает статистической устойчи- вости. Результаты этих проб корректны только в кон- тексте решаемой конкретной задачи, а адекватность модельных экспериментов реальной деятельности операторов следует рассматривать как вероятностную, с указанием границ применения, конкретных задач и условий деятельности [22]. Поэтому самой объектив- ной методикой оценки является анализ конкретной трудовой деятельности и определение на основании этого производственных характеристик оператора [10]. Однако, как показывает практика, регистрация и оценка таких показателей более затруднена по срав- нению с рабочими пробами. Это связано в первую очередь с необходимостью обоснованного вычле- нения параметров успешности профессиональной деятельности человека из общего результата функ- ционирования системы «человек - машина» [17] и индивидуализации выбранных параметров между участниками группового управления процессом. В настоящее время известен ряд аналитических подходов, позволяющих исследовать деятельность оператора и оценивать ее надежность и эффективность: - структурно-функциональный подход, основан- ный на подробном анализе принципов организации, механизмов взаимодействия отдельных действий в целостной структуре деятельности с последующим описанием её алгоритмов как совокупности дискрет- ных операций определенного типа; - методика статистического эталона, основанный на оценке совокупности количественных показателей (времени и вероятности безошибочного выполнения операций), получаемых при выполнении оператором конкретных операций в зависимости от факторов сложности операторской деятельности; - операционно-психофизиологический подход, основанный на декомпозиции деятельности по кри- терию инвариантности психологического содержания отдельных действий и учитывающий влияние на каче- ство работы оператора специфических и неспецифи- ческих функциональных реакций организма; - методика, основанная на формализации деятель- ности оператора с использованием математического аппарата теории массового обслуживания; - методика, основанная на формализации деятель- ности оператора с помощью передаточных функций. Из аналитических подходов наиболее разработан- ными в инженерном отношении к настоящему времени являются структурный, предложенный А. И. Губинским [6] и развиваемый рядом его последователей, а также статистического эталона, предложенный Ю. Г. Фокиным [25]. Остальные подходы получили меньшее распро- странение в силу затруднений при их реализации из-за большого объема исходных (входных) эксперименталь- ных данных и сложности математического аппарата. Структурный подход применим главным образом для систем, в которых возможна дифференцирован- ная оценка безошибочности выполнения и вероят- ности своевременного выполнения алгоритма, а способ статистического эталона наиболее подходит для систем, в которых безошибочность выполнения алгоритмов существенно зависит от времени, выде- ляемого на их выполнение. При этом в первом под- ходе используется смещенное гамма-распределение времени выполнения операций, а во втором - сме- щенное экспоненциальное распределение времени безошибочного выполнения операций. Наиболее существенное различие между двумя рассматриваемыми подходами состоит в степени не- обходимого для их реализации выявления структуры функционирования системы «человек - машина». Структурно-функциональный подход более «ана- литичен» и потому в принципе является чисто рас- четным. Методика статистического эталона не требует детального анализа состава выполняемых операций, 182 4 (64) - 2018 ВЕСТНИК РОССИЙСКОЙ ВОЕННО-МЕДИЦИНСКОЙ АКАДЕМИИ Обзоры их связей между собой, но может быть применена лишь тогда, когда имеется возможность с помощью стандартизированного эксперимента получить ис- ходные данные по типовым действиям, характерным для данного технического объекта. Структура деятельности при использовании перво- го подхода строится из таких функциональных единиц, как сенсорные, моторные логические блоки, блоки задержки, блоки с обратной связью, диагностические блоки и блоки самоконтроля. Для их выявления может быть применена методика алгоритмического описа- ния и анализа деятельности оператора, разработан- ная Г.М. Зараковским [8, 9]. Большинство реализаций этой методики характеризуются субъективизмом как на этапе выделения составляющих деятельность эле- ментов, так и при выборе исходных оценок эффектив- ности выполнения отдельных операций [10]. В структурно-функциональном подходе приняты следующие допущения: независимость функциональ- ных единиц в структуре деятельности, однозначно де- терминированная последовательность их выполнения, независимость структуры от действующих на человека факторов. Кроме того, в силу указанных ограничений данный подход не может быть применен для оценки надежности эвристической деятельности человека. Методика статистического эталона учитывает психофизиологическую специфику работы человека в более обобщенном виде с помощью различных, найденных опытным путем коэффициентов. Учитывая, что методика статистического эталона практически не применима вне стандартизированных условий, что зачастую противоречит целям и задачам медико- физиологических исследований, структурно-функ- циональный подход остается предпочтительным для оценки качества деятельности операторов морской техники, несмотря на целый ряд ограничений. При построении современных тренажеров морской техники для реализации автоматического контроля качества деятельности оператора предлагается ис- пользовать принцип эталона, суть которого заключается в сравнении операций управления, реализуемых на ра- бочем месте обучающегося с эталонными операциями, записанными на сервере руководителя обучения, по по- казателям безошибочности и своевременности [14]. Не- смотря на присутствие в названии указанного подхода термина «эталон», его в силу обусловленности логикой алгоритма управления и применимости исключительно к деятельности дискретно-логического типа, можно отне- сти к форме реализации структурно-функционального подхода. В качестве оценки описанного подхода В.В. Кобзев и др. [11, 12] предлагают использовать норма- тивное время выполнения эталонной операции, опре- делённое статистически, экспериментально или путём экспертных оценок и количество ошибочных действий оператора, определяемое как отклонение от эталонной модели деятельности [13]. Такой подход представляется достаточным для объективизации оценки обучающих- ся в ходе тренажерной подготовки, но существенно ограничивает оценку показателей прямых показателей работоспособности оператора при определении связей между качеством профессиональной деятельности и его физиологическими коррелятами. Это обусловлено необходимостью выявления динамических компонент качества деятельности операторов морской техники, отражающих их функциональное состоянии в рабочих циклах различной продолжительности от нескольких часов до нескольких суток. Необходимость проведения оценки качества дея- тельности (прямых показателей работоспособности) непосредственно в процессе имитации длительного рабочего цикла не зависимо от варианта оценивае- мого выполнения оператором элемента, алгоритма требует перехода к их оценке по статистическим по- казателям и математическим моделям. Рассмотрим некоторые из них. Несомненно, наиболее перспективным является применение самообучающихся искусственных нейрон- ных сетей, использование которых для обнаружения, распознавания и классификации объектов, сигналов и изображений является одной из основных задач раз- вития информационных технологий, применительно к различным областям науки и техники. Искусствен- ные нейронные сети являются системами обработки информации, отличающимися от обычных систем параллельным характером передачи информации и наличием процесса саморегуляции для обеспечения заданной целевой функции. Задачей классификации является отнесение образца к одному из нескольких попарно непересекающихся множеств. Примером таких задач является, с одной стороны, оценка прямых показателей работоспособности, а с другой - выявле- ние физиологических коррелятов их снижения. Однако их эффективное применение связано либо с необходимостью сбора огромного количества наблюдений, либо с существенным ограничением классификационных признаков. Выполнение первого условия затруднительно в силу относительно неболь- шого количества лиц, участвующих в исследованиях, а второго - существенно снижает круг критериев функционального состояния и, соответственно, диа- гностическую эффективность методики. В отдельных случаях исследователям удавалось реа- лизовать подход, использующий вероятностные модели, для обеспечения дифференциации показателей (в дан- ном случае использовалась окулография), достаточную для построения диагностических оценок уровня профес- сиональной подготовки и функционального состояния операторов. При этом заранее была известна принадлеж- ность операторов к группам (категориям), отражающим уровень профессиональной подготовки. В исследовании по выборке наблюдаемых траекторий движения взора командира вертолета по поверхности приборной доски и окну кабины, фиксируемых через равные временные интервалы средствами видеоокулографии, решалась задача распознавания группы, к которой принадлежит вновь наблюдаемый экипаж. Отнесение экипажей к той или иной категории осуществлялось с помощью веро- ятностных нейронных сетей, на вход которой подаются ВЕСТНИК РОССИЙСКОЙ ВОЕННО-МЕДИЦИНСКОЙ АКАДЕМИИ 4 (64) - 2018 183 Обзоры упорядоченные наборы наибольших интенсивностей модуля i-го показателя; М0i - среднее значение модуля переходов для заданных временных периодов. Каждоi-го показателя в норме; σ - среднеквадратическое му обучающему наблюдению во внутреннем слое сети соответствует один элемент на радиальных базисных функциях (радиальный элемент), функция активации которого представляет собой функцию Гаусса с центром в данном наблюдении. Число элементов во внутреннем слое такой сети определяется числом наблюдений, а число элементов в выходном слое - числом распозна- ваемых групп. Вероятностная нейронная сеть не требует обучения и может динамически пополняться новыми радиальными элементами по мере накопления наблюде- ний. При этом целесообразно иметь свою распознающую вероятностную нейронную сеть для каждого контроль- ного упражнения [15]. Таким образом, рассмотренный в данной работе подход, использующий вероятностные модели, позволяет выявить диагностические критерии для оценки уровня подготовки лётного состава по ре- зультатам работы на авиационных тренажерах, однако неприменим для текущей оценки показателей качества деятельности операторов морской техники в ходе ме- дико-физиологических исследований в силу описанных выше ограничений. Наиболее просто реализуемым способом пред- ставляется использование стандартизированных статистических показателей качества деятельности оператора: математическое ожидание значения показателя, среднеквадратическое отклонение значеотклонение i-го показателя в норме. В обоих случаях изменение конкретных параме- тров в ходе исследований соотносится с их значе- ниями в норме, что с нашей точки зрения снижает диагностическую ценность данных интегральных показателей. Учитывая, что качество деятельности оператора взаимосвязано с комплексом приспособи- тельных реакций человека и зависит от многих фак- торов, нормировать его целесообразно в диапазонах дисперсий, создаваемых учитываемыми параметра- ми группы исследуемых лиц, находящихся в тех же условиях, формирующих те же приспособительные реакции. В связи с этим И.Л. Мызниковым и др. [18, 19] были предложены варианты адаптации СОИП и ОЛП, в которых вместо варианта нормы сравнение уровня параметра конкретного объекта исследования проводится со всей выборкой рассматриваемого параметра в условиях единовременного наблюдения: где СОИПА - суммарный обобщенный интегральный показатель (адаптированный), выраженный в долях σj; N - количество учитываемых параметров (j); n - количество учитываемых в распределения объектов; Х - значение i-го наблюдения j-го показателя; Хср - ij j ния показателя от его математического ожидания, вероятность принятия показателем значения меньше заданного. Как упоминалось выше, для получения статистических показателей используется гамма- распределение, так как с его помощью могут быть среднее арифметическое значение j-го показателя; σ - среднеквадратическое отклонение j-го показателя. описаны практически все реальные законы распределения экспериментально полученных данных от где IАLg - адаптированный обобщенный логарифминормального до экспоненциального. В последние годы значительное внимание уде- ляется использованию в медико-физиологических исследованиях интегральных показателей. Одним из них является суммарный обобщённый интегральный показатель (СОИП), где границы изменений случайной величины переводятся в единицы среднеквадратиче- ского отклонения (σ) [3]: где СОИП - суммарный обобщенный интегральный показатель, выраженный в долях σ; N - количество по- казателей; Мi - среднее арифметическое значение i-го показателя; М0i - среднее арифметическое значение ческий показатель; N - количество параметров, выбираемых для характеристики состояния системы; n - количество анализируемых объектов, участвующих в классификации (объём выборки); Хij - значение i-го объекта в j показателе; Хсрj - среднее арифметиче- ское значение выборки j-го показателя; σj - средне- квадратическое отклонение j-го показателя. Адаптированная таким образом методика расчёта интегральных показателей может быть применена для мониторинга работоспособности и процессов адапта- ции операторов морской техники в ходе моделирова- ния профессиональной деятельности на тренажерах при условии, что оцениваемые параметры должны иметь количественное исчисление, нормальное или близкое к нему распределение. Таким образом, внедрение рассмотренных подi-го показателя в норме; σ - среднеквадратическое ходов позволит: отклонение i-го показателя в норме. Другим вариантом является использование обоб- щенного логарифмического показателя (ОЛП) [3]: где ILg - обобщенный логарифмический показатель; n - количество показателей; Mi - среднее значение - исследовать как индивидуальную, так и групповую динамику показателей качества деятельности операто- ров морской техники в целях поиска объективных физио- логических маркеров снижения работоспособности; - осуществить переход от структурно-функцио- нального к операционно-психофизиологическому подходу оценки надежности и эффективности дея- тельности оператора; 184 4 (64) - 2018 ВЕСТНИК РОССИЙСКОЙ ВОЕННО-МЕДИЦИНСКОЙ АКАДЕМИИ Обзоры - выполнить адекватную оценку психофизиологи- ческой «стоимости» деятельности; - повысить объективность и качество оценки уров- ня подготовки обучаемых на тренажерной технике.

About the authors

D Yu Rogovanov

O G Chernikov

Email: vmeda-nio@mil.ru

Yu R Hankevich

I A Bloschinskiy

References

Supplementary files