הערכת העומס הקוגניטיבי באמצעות מדד אלקטרוקרדיוגרפי: משימה שיתופית בין אדם לבינה מלאכותית
5 בדצמבר 2025
פרוטוקול זה מתאר את השימוש במדדים פיזיולוגיים למדידת שונות בעומס הקוגניטיבי ברמות קושי שונות במשימות שיתופיות בין אדם לבינה מלאכותית. הממצאים מצביעים על כך שאנשים מתאימים את תהליכי קבלת ההחלטות שלהם בהתאם לקושי המשימה, ובכך משקפים רמות שונות של עומס קוגניטיבי.
אנו חוקרים כיצד העומס הקוגניטיבי של אנשים משתנה בעבודה עם בינה מלאכותית במסגרת האצלה. כדי להתחיל, הצג את תהליך הניסוי בפני המשתתף, וודא שהוא מודע לחלוטין למחקר. הכינו את מערכת איסוף נתוני האלקטרוקרדיוגרם ואספו את כל החומרים הנדרשים, כולל האלקטרודות האלקטרוקרדיוגרפיות החד-פעמיות המורכבות מראש.
חבר את מערכת איסוף הנתונים למודול מקלט הנתונים של האלקטרוקרדיוגרם. באמצעות כבל סרט זכר-נקבה, יוצרים חיבור בין מערכת איסוף הנתונים למחשב המשמש להצגת גירויים. באמצעות כבל אתרנט, יש ליצור חיבור בין מערכת איסוף הנתונים לבין המחשב המשמש להקליט נתונים.
חבר את המערכת לספק כוח יציב. עכשיו, נקה את עור המשתתף עם מגבוני אלכוהול בשלושה אתרים. מתחת לצלע השמאלית, מתחת לעצם הבריח הימנית, ועל הבטן הימנית.
חבר טלאי אלקטרודה חד-פעמי אחד לכל אתר נקי. לאחר מכן מחברים את מחבר חוט ההובלה היטב למשדר האלקטרוקרדיוגרם, ומחברים את קליפס המתכת של חוט ההובלה לאלקטרודה המתאימה. אבטחו את משדר האלקטרוקרדיוגרם לגוף המשתתף באמצעות רצועות אלסטינקיות עם וו ולולאה וכווננו את מתח הרצועה כדי להבטיח שהמשדר יישאר במקום ויישאר נוח למשתתף.
הפעל את המתג של משדר האלקטרוקרדיוגרם והפעל את מערכת איסוף הנתונים של האלקטרוקרדיוגרם. בדוק את מצב החיבור האלחוטי בין המשדר למודול המקלט של מערכת איסוף הנתונים. כעת, השיק את תוכנת איסוף הנתונים לאלקטרוקרדיוגרפיה.
צור קובץ גרף חדש. בחר את מודול מקלט האלקטרוקרדיוגרם מתוך רשימת המכשירים. בחר את ערוץ ההקלטה המתאים לאלקטרוקרדיוגרמה ולחץ על אישור בחלון מצב החיבור החדש של המשדר.
לחץ על Start בממשק תוכנת רכישת הנתונים כדי להתחיל באיסוף נתוני אלקטרוקרדיוגרפיה. וודא שהגל האלקטרוקרדיוגרמי נראה יציב על המסך. כעת, הנחו את המשתתף להתחיל במשימת הניסוי.
לאחר סיום המשימה, לחץ על עצור בתוכנת איסוף הנתונים כדי לסיים את סשן ההקלטה. נתק את קליפסי חוטי העופרת מהמדבקות של האלקטרודות. שחרר את רצועות האטרקטור הגמישות עם וו ולולאה והסר את משדר האלקטרוקרדיוגרם מגוף המשתתף.
הדריך וסייע למשתתף להסיר בעדינות את מדבקות האלקטרודות החד-פעמיות ביד. לאחר מכן, פתח את קובץ הנתונים של האלקטרוקרדיוגרם המוקלט בתוכנת ניתוח הנתונים. בחרו את ערוץ האלקטרוקרדיוגרם והחלו סינון דיגיטלי.
בשורת התפריט, נווט לטרנספורמציה, אחריו פילטרים דיגיטליים ועצירת מסרק. ואז בתיבת הדו-שיח, בחר 'קבוע' בתדר מתחת לתדר הבסיס. הכנס 50 הרץ ולחץ על אישור כדי להחיל את המסנן.
לאחר מכן, לחץ על טרנספורמציה בשורת התפריטים. בחר פילטרים דיגיטליים, אחר כך FIR, ואחריו pass. בתיבת הדיאלוג, תחת ניתוק בתדר נמוך, בחר קבוע ב-1 הרץ.
בניתוק בתדר גבוה, בחר קבוע והזן 35 הרץ. כעת, ליצור אזורי מיקוד המבוססים על עיצוב הניסוי, ליצור ולייצא נתוני דופק על ידי בחירת ניתוח, ואחריו המודינמיקה והוצאת ECG מהתפריט. באפשרות הניתוח, בחר רק אזורי מיקוד ובאפשרות התוצאות בתצוגה, בחר גיליון אקסל בלבד.
לחץ על אישור כדי לאשר ולהשלים את הייצוא. כדי לייצר נתוני שונות דופק, פתח ניתוח ובחר HRV ו-RSA ואחריו סטטיסטיקה מרובת אפיות של HRV. בשדה ערוץ ה-ECG, בחר את ערוץ האלקטרוקרדיוגרמה המעובד מראש ותחת המצאה של סטטיסטיקות HRV לבחירת אזורי מיקוד.
עבור ל-output results, בחר גיליון אלקטרוני, ולחץ על אישור כדי ליצור ולייצא את תוצאות תחום הזמן. לבסוף, פתח שוב ניתוח ובחר HRV ו-RSA ואחריו HRV רב-אפי ו-RSA ספקטרלי. בשדה ערוץ ה-ECG, בחרו את ערוץ האלקטרוקרדיוגרם המעובד מראש.
מתחת לחלץ HRV ו-RSA עבור, בחר אזורי מיקוד. בסוג פלט, בחר בגיליון Excel בלבד, ולחץ על אישור כדי לייצא את תוצאות דומיין התדירות. קצב הלב הממוצע היה נמוך משמעותית במצב התמונה הקשה בהשוואה למצב התמונה הקלה.
השונות בקצב הלב בתדר גבוה הייתה גבוהה משמעותית במהלך מצב התמונה הקשה בהשוואה למצב התמונה הקל. ריבוע ממוצע השורש של ההבדלים העוקבים, עקב אחרי מגמה דומה והיה גבוה משמעותית במהלך תנאי התמונה הקשים. המשתתפים העבירו סמכויות בתדירות גבוהה יותר בתנאי התמונה הקשה מאשר בתנאי התמונה הקלה.
מצאנו שאנשים מתאימים את העומס הקוגניטיבי שלהם על ידי האצלת משימות כאשר עובדים עם AI.In עתיד, נבחן כיצד גישות שונות של למידה משותפת משפיעות על התוצאות כאשר בני אדם ובינה מלאכותית לומדים יחד.
צפו בתמליל המלא וקבלו גישה לאלפי סרטונים מדעיים
סקירה כללית
פרוטוקול זה מתאר את השימוש במדדים פיזיולוגיים למדידת שינויים בעומס הקוגניטיבי ברמות קושי שונות של משימות במסגרת שיתוף פעולה בין בני אדם לבינה מלאכותית (AI). הממצאים מצביעים על כך שבני אדם מתאימים את תהליכי קבלת ההחלטות שלהם בהתאם לקושי המשימה, ובכך משקפים רמות שונות של עומס קוגניטיבי.
מרכיבי מפתח של המחקר
תחום מדעי
- מדעי המוח
- אינטראקציה אדם-בינה מלאכותית
- פסיכולוגיה קוגניטיבית
רקע
- עומס קוגניטיבי הוא גורם קריטי בתהליך קבלת ההחלטות.
- הבנת העומס הקוגניטיבי יכולה לשפר את השיתוף הפעולה בין בני אדם לבינה מלאכותית.
- מדדים פיזיולוגיים מספקים מדדים אובייקטיביים לעומס קוגניטיבי.
- קושי המשימה עשוי להשפיע על תהליכים קוגניטיביים.
מטרת המחקר
- למדידת שינויים בעומס הקוגניטיבי במהלך משימות בסיוע בינה מלאכותית.
- לבחינת האופן שבו קושי המשימה משפיע על קבלת החלטות.
- לשימוש במדדים פיזיולוגיים להערכת עומס קוגניטיבי.
שיטות שבהן נעשה שימוש
- הגדרת מערכת רכישת נתוני אלקטרוקרדיוגרם.
- הכנה של אלקטרודות חד-פעמיות עם ג'ל מובנה.
- חיבור מערכת רכישת הנתונים למחשבים להצגת גירויים ולהקלטת נתונים.
- הצגת הפרוטוקול הניסויי למשתתפים.
תוצאות עיקריות
- נצפו שינויים בעומס הקוגניטיבי על פני רמות שונות של קושי במשימה.
- המשתתפים התאימו את תהליכי קבלת ההחלטות שלהם בהתאם לקושי המשימה.
- מדדים פיזיולוגיים מדדו ביעילות שינויים בעומס הקוגניטיבי.
- הממצאים תורמים להבנת הדינמיקה של שיתוף פעולה בין בני אדם לבינה מלאכותית (AI).
מסקנות
- קושי המשימה משפיע באופן משמעותי על העומס הקוגניטיבי בסביבות שיתופיות.
- מדדים פיזיולוגיים יכולים לספק תובנות לגבי תהליכים קוגניטיביים.
- הבנת העומס הקוגניטיבי חיונית לאופטימיזציה של אינטראקציות בין בני אדם לבינה מלאכותית (AI).
שאלות נפוצות
רלוונטיות תעשייתית למנהלים
מדידה אובייקטיבית בזמן אמת של עומס קוגניטיבי באמצעות נתוני אלקטרוקרדיוגרפיה מאפשרת לצוותי מו"פ בביופארמה למטב את שיתוף הפעולה בין בני אדם לבינה מלאכותית (AI) בזרימות עבודה מורכבות. כימות של תנודות במצב הקוגניטיבי תומך בביטחון חזוי בהקצאת משימות ובחלוקת משאבים, ובכך משפיע באופן ישיר על היעילות התפעולית והבטיחות בסביבות רגולטוריות. גישה זו מנחה את התכנון של מערכות אדפטיביות המתאימות את הביצועים האנושיים ליכולות ה-AI לאורך צינורות מחקר של גילוי ומחקר תרגומי.
יישומים אסטרטגיים במחקר ופיתוח בביופארמה
גילוי מוקדם ותיקוף מטרה
- מאפשר הערכה אובייקטיבית של העומס הקוגניטיבי במהלך משימות תיקוף מטרות הדורשות קבלת החלטות אינטנסיבית.
- תומך בהפחתת סיכונים מכניסטית על ידי חשיפת דינמיקת המצבים הפנימיים במהלך בדיקת השערות בסיוע בינה מלאכותית (AI).
- מסייע בתעדוף תיקי פיתוח על ידי זיהוי צווארי בקבוק קוגניטיביים בזרימות עבודה שיתופיות.
סריקה ופיתוח בדיקות
- מספק מדדים פיזיולוגיים מתוקתקים לסטנדרטיזציה של פרוטוקולי סריקה הכוללים אדם במעגל (human-in-the-loop).
- משפר את השחזוריות על ידי כימות העומס הקוגניטיבי של המפעיל לאורך תנאי הבדיקה.
- מאפשר הערכה ניתנת להרחבה של אסטרטגיות הקצאת משימות בין אדם ל-AI בסביבות בעלות תפוקה גבוהה.
מחקר תרגומי ופרה-קליני
- מסנכרן ניטור של מצב קוגניטיבי עם פיתוח של ביומרקרים תרגומיים לביצוע משימות מורכבות.
- תומך ברציפות משלב הגילוי ועד לתיקוף פרה-קליני על ידי שילוב נתונים פיזיולוגיים באנליטיקה של זרימת העבודה.
- מפחית סיכונים בקבלת החלטות על קידום השלב הבא על ידי ביסוס קורלציה בין עומס קוגניטיבי לבין ביצועי המשימה תחת רמות קושי משתנות.
שילוב תהליכי עבודה וצנרת עיבוד
שיטה זו משתלבת ברצף שבין הגילוי לשלב הפרה-קליני על ידי אספקת ניתוחים של מצב קוגניטיבי בזמן אמת במהלך משימות של שיתוף פעולה בין בני אדם ל-AI.
- ביולוגיה של גילוי: תומכת בבדיקת השערות ובהבהרת מסלולים באמצעות ניטור העומס הקוגניטיבי בנקודות קבלת החלטות.
- סריקה: מספקת פלטים כמותיים לצורך הדירות וסטנדרטיזציה בזרימות עבודה של סריקה המשלבת בני אדם ובינה מלאכותית (AI).
- אנליטיקה: מייצרת מדדי קצב לב ושונות בקצב הלב לצורך ניתוח השוואתי בין תנאי משימה שונים.
- מחקר תרגומי: מקשרת בין אינדיקטורים פיזיולוגיים לאסטרטגיות של סמנים ביולוגיים לביצוע משימות מורכבות.
- שימוש חוזר ארגוני: מבססת מסגרת הניתנת לשימוש חוזר לניטור מצבים קוגניטיביים בסביבות מחקר ופיתוח (R&D) שיתופיות ומגוונות.
השפעה תפעולית וארגונית
- ערך מדעי: מגביר את הביטחון החזוי ומפחית עמימות מכניסטית בזרימות עבודה שיתופיות.
- ערך תפעולי: סטנדרטיזציה של מדידת העומס הקוגניטיבי לצורך הדירות ויכולת הרחבה.
- ערך אסטרטגי: מספק מידע לקבלת החלטות של go/no-go ומשפר את יעילות ההון על ידי אופטימיזציה של הקצאת משימות בין בני אדם ל-AI.
- השפעה על הפורטפוליו: תומך בתעדוף מותאם סיכונים ובקידום תוכניות גילוי ותוכניות תרגומיות.
שיקולי יישום
- דורש מומחיות ברכישת נתונים פיזיולוגיים ובניתוחם.
- דורש מכשור ECG חסון ותשתית לעיבוד נתונים.
- מחייב סטנדרטיזציה בין-צוותית של פרוטוקולים למדידת עומס קוגניטיבי.
- ניתן להתאמה למערכות מודלים שונות באמצעות כיול מתאים.
- תלוי בספים פיזיולוגיים מתוקפים להפקת תובנות שניתן ליישם.
