Real-time monitoren van mentale vermoeidheid in individuen

Mentale vermoeidheid is een veelvoorkomend fenomeen in de huidige maatschappij. Het zorgt ervoor dat we minder goed in staat zijn om een constant en voldoende hoge prestatie in een fysieke of cognitieve taak te onderhouden. Ten gevolge van de vele negatieve gevolgen van mentale vermoeidheid (e.g. in de industrie, op het werk algemeen, tijdens operaties, in sport…) zal dit onderzoek zich focussen op het ontwikkelen van een algoritme dat in staat is mentale vermoeidheid te detecteren aan de hand van draagbare technologie. Om mentale vermoeidheid op een objectieve manier te kunnen detecteren is er eerst nood aan een fysiologische referentie maat die kan aangeven of een individu mentaal vermoeid is of niet (i.e. ‘Gold standard’). Uit wetenschappelijk onderzoek blijkt dat mentale vermoeidheid mogelijk leidt tot veranderingen in het elektro-encefalogram (EEG) signaal, meer bepaald in frequentie-variabelen van de brein-activiteit (i.e. in de alfa en theta frequentieband) en in de eigenschappen van ‘Event-Related Potentials (ERPs)’ (i.e. de amplitude en vertraging van de P300). Hierdoor zou EEG gebruikt kunnen worden als een objectieve detectiemethode van mentale vermoeidheid in individuen. Het uiteindelijke doel van dit onderzoek is om een real-time meetsysteem te ontwikkelen dat een waarschuwing kan geven wanneer er mentale vermoeidheid optreedt. Daarom is het noodzakelijk om de relatie tussen de gevonden fysiologische referentiemaat voor mentale vermoeidheid en verschillende perifere variabelen (e.g. hartslag, bloeddruk, zweet productie, huidgeleiding…), meetbaar via de huidige draagbare technologie, te onderzoeken. Op deze manier kunnen de experimentele resultaten en bevindingen vertaald worden in reële applicaties voor dagdagelijkse situaties. Uiteindelijk zullen de resultaten leiden tot de ontwikkeling van een waarschuwingssysteem, zodat mentale vermoeidheid, en de bijhorende negatieve gevolgen, kan voorkomen worden. Ten gevolge van de verschillende negatieve gevolgen in specifieke dagdagelijkse situaties, zullen twee case studies gemaakt worden in een laatste fase van het onderzoek (i.e.’ mentale vermoeidheid op het werk’ en ‘mentale vermoeidheid in sport’). Dit geeft de gelegenheid om eerst en vooral het ontwikkelde algoritme te verifiëren en de betrouwbaarheid te verhogen, maar ook om eventuele preventieve maatregelen uit te testen en zo te leiden tot een ‘slimme applicatie’.