Адаптивне визначення функціонального стану людини за сукупністю контекстно залежних параметрів рухової активності та варіабельності серцевого ритму

<jats:p>Синтезовано метод адаптивної ідентифікації напруженого функціонального стану людини за сукупністю  контекстно-залежних параметрів рухової активності та варіабельності серцевого ритму. Особливістю і ключовим науково-практичним результатом є використання мультімодального  підходу для формування 37-параметричного простору діагностичних ознак на основі інтеграції зазначених фізіологічних параметрів (19 показників варіабельності серцевого ритму, 12 характеристик руху та 6 контекстних ознак) у єдину процедуру оцінювання функціонального стану. Впроваджено механізм контекстної уваги (Context Attention), який забезпечує динамічне перезважування біосигналів залежно від фази діяльності, що дозволило мінімізувати частоту хибних тривог. Застосовано оцінку епістемічної невизначеності (Monte Carlo Dropout), що забезпечує кількісну верифікацію надійності прогнозів і відповідає концепції людиноцентричного штучного інтелекту (Human-Centric AI). Застосування мультимодального підходу, через оцінку рівня збалансованості симпатичного і парасимпатичного відділів  вегетативної  нервової системи (за аналізом варіабельності серцевого ритму) і центральної нервової системи (за аналізом параметрів рухової активності) з урахуванням поточних ситуаційних контекстних умов, дозволяє в реальному режимі часу виявляти ознаки уваги, втоми, стресу, зниження когнітивних функцій, які впливають на здатність людини ефективно керувати техногенними системами. Проведені дослідження підтвердили працездатність системи моніторингу на основі методу з досягненням рівня впевненості понад 90% після 15 хвилин роботи. Метод може бути масштабований для оцінки  функціонального  стану фахівців критичних галузей та інтегрований у майбутні системи "Single Pilot Operations" (SPO), де моніторинг стану єдиної людини-оператора стає головним фактором безпеки.</jats:p>