Оценка когнитивной нагрузки с помощью электрокардиографического измерения: совместная задача человека и ИИ
5 декабря 2025 г.
Этот протокол описывает использование физиологических индикаторов для измерения вариаций когнитивной нагрузки на разных уровнях сложности задач в совместных задачах человека и ИИ. Результаты показывают, что люди адаптируют процессы принятия решений в зависимости от сложности задачи, тем самым отражая разные уровни когнитивной нагрузки.
Мы изучаем, как меняется когнитивная нагрузка людей при работе с ИИ в условиях делегирования. Для начала познакомите участника с экспериментальной процедурой и убедитесь, что он полностью осведомлён об исследовании. Подготовьте систему сбора данных для электрокардиограммы и соберите все необходимые материалы, включая предварительно засушенные одноразовые электроды для электрокардиограммы.
Подключите систему сбора данных к модулю приёмника электрокардиограммы. Используя ленточный кабель между мужчиной и женщиной, установите связь между системой сбора данных и компьютером, используемым для презентации стимулов. Используя Ethernet-кабель, установите соединение между системой сбора данных и компьютером, используемым для записи данных.
Подключите систему к стабильному блоку питания. Теперь очистите кожу участника спиртовыми салфетками в трёх местах. Ниже левого ребра, под правой ключицей и на правом брюшке.
К каждому чистому участку прикрепите по одному одноразовому электрокардиограммному электродному пластырю. Затем надёжно подключите разъём провода к электрокардиограммному передатчику и подключите металлический клипс провода к соответствующему электроду. Закрепите электрокардиограммный передатчик на теле участника с помощью эластичных ремней с крючком и петлей и отрегулируйте натяжение ремня, чтобы передатчик оставался на месте и оставался комфортным для участника.
Включите переключатель передатчика электрокардиограммы и включите систему сбора данных по электрокардиограмме. Проверьте состояние беспроводного соединения между передатчиком и приёмным модулем системы сбора данных. Теперь запускайте программное обеспечение для сбора данных по электрокардиограмме.
Создайте новый графовый файл. Выберите приемник электрокардиограммы из списка устройств. Выберите подходящий канал для записи электрокардиограммы и нажмите OK в недавно отображаемом окне статуса подключения передатчика.
Нажмите «Старт» в программном интерфейсе сбора данных, чтобы начать сбор данных электрокардиограммы. Проверьте, что форма электрокардиограммы на экране стабильна. Теперь поручите участнику приступить к экспериментальной задаче.
После завершения задачи нажмите стоп в программном обеспечении для сбора данных, чтобы завершить сессию записи. Отсоедините зажимы провода от электродных нашивок. Ослабьте эластичные ремни с крючком и петлей и уберите электрокардиограммный передатчик с тела участника.
Обучайте и помогайте участнику аккуратно вручную снимать одноразовые электродные пластыри. Далее откройте записанный файл данных электрокардиограммы в программном обеспечении для анализа данных. Выберите канал электрокардиограммы и примените цифровую фильтрацию.
В строке меню перейдите к трансформации, затем цифровые фильтры и остановка ленты гребня. Затем в диалоговом окне выберите фиксированное под базовой частотой. Введите 50 герц и нажмите OK, чтобы применить фильтр.
Далее нажмите «Трансформировать» в строке меню. Выберите цифровые фильтры, затем FIR, затем полосный проход. В диалоговом окне, при низкочастотном отсечении, выберите фиксированное на и введите один герц.
В разделе отсечения высокой частоты выберите фиксированную точку и введите 35 герц. Теперь создайте области фокуса на основе экспериментального дизайна, генерируйте и экспортируйте данные о пульсе, выбирая анализ, затем извлекайте гемодинамику и экстракцию интервалов ЭКГ из строки меню. В опции анализа выберите только области фокуса, а в варианте отображения результатов выберите только таблицу Excel.
Нажмите OK, чтобы подтвердить и завершить экспорт. Для получения данных о вариабельности сердечного ритма открывайте анализ и выбирайте HRV и RSA, затем мультиэпическую статистику HRV. В поле канала ЭКГ выберите предварительно обработанный канал электрокардиограммы и в разделе извлечь статистику ВРС для выбора зон фокуса.
Перейдите к выводу результатов, выберите таблицу и нажмите OK, чтобы сгенерировать и экспортировать результаты временной области. Наконец, снова открыть анализ и выбрать HRV и RSA, затем мультиэпические HRV и RSA-спектры. В поле канала ЭКГ выберите заранее обработанный канал электрокардиограммы.
В разделе extract HRV и RSA выберите области фокуса. В типе вывода выберите только таблицу Excel и нажмите OK, чтобы экспортировать результаты частотной области. Средний пульс был значительно ниже при условии сложного изображения по сравнению с лёгким изображением.
Вариабельность сердечных сокращений на высокой частоте была значительно выше в условиях сложного изображения по сравнению с лёгким изображением. Средний квадрат корня последовательных различий следовал схожей тенденции и был значительно выше при сложном условии изображения. Участники делегировали значительно чаще в условиях сложного изображения, чем в условиях лёгкого изображения.
Мы обнаружили, что люди корректируют свою когнитивную нагрузку, делегируя задачи при работе с AI.In будущим в будущем; мы рассмотрим, как разные подходы к совместному обучению влияют на результаты, когда человек и ИИ учатся вместе.
Просмотрите полный транскрипт и получите доступ к тысячам научных видео
Обзор
В данном протоколе описывается использование физиологических показателей для измерения изменений когнитивной нагрузки при различных уровнях сложности задач в процессе совместной деятельности человека и ИИ. Результаты свидетельствуют о том, что люди адаптируют свои процессы принятия решений в зависимости от сложности задачи, что отражает различные уровни когнитивной нагрузки.
Основные компоненты исследования
Область науки
- Нейронаука
- Взаимодействие человека и ИИ
- Когнитивная психология
Теоретические сведения
- Когнитивная нагрузка является критическим фактором при принятии решений.
- Понимание когнитивной нагрузки может улучшить взаимодействие между человеком и ИИ.
- Физиологические показатели предоставляют объективные меры когнитивной нагрузки.
- Сложность задачи может влиять на когнитивные процессы.
Цель исследования
- Измерить изменения когнитивной нагрузки при выполнении задач с помощью ИИ.
- Изучить влияние сложности задачи на процесс принятия решений.
- Использовать физиологические показатели для оценки когнитивной нагрузки.
Используемые методы
- Настройка системы сбора данных электрокардиограммы.
- Подготовка одноразовых электродов с предварительно нанесенным гелем.
- Подключение системы сбора данных к компьютерам для предъявления стимулов и записи данных.
- Инструктаж участников по процедуре эксперимента.
Основные результаты
- Вариации когнитивной нагрузки наблюдались при разных уровнях сложности задач.
- Участники адаптировали процессы принятия решений в зависимости от сложности задачи.
- Физиологические показатели эффективно измеряли изменения когнитивной нагрузки.
- Полученные результаты способствуют пониманию динамики взаимодействия человека и ИИ.
Выводы
- Сложность задачи существенно влияет на когнитивную нагрузку в условиях совместной деятельности.
- Физиологические показатели позволяют получить представление о когнитивных процессах.
- Понимание когнитивной нагрузки необходимо для оптимизации взаимодействия человека с ИИ.
Часто задаваемые вопросы
Значимость для промышленности
Объективное измерение когнитивной нагрузки в режиме реального времени на основе электрокардиографических данных позволяет командам по исследованиям и разработкам в биофармацевтике оптимизировать взаимодействие человека и ИИ в сложных рабочих процессах. Количественная оценка колебаний когнитивного состояния обеспечивает прогностическую уверенность при делегировании задач и распределении ресурсов, что напрямую влияет на операционную эффективность и безопасность в регулируемых средах. Данный подход служит основой для проектирования адаптивных систем, которые согласовывают эффективность работы человека с возможностями ИИ на всех этапах разработки и трансляционных исследований.
Стратегическое применение в биофармацевтических исследованиях и разработках
Первичный поиск и валидация мишени
- Позволяет проводить объективную оценку когнитивной нагрузки при выполнении задач по валидации мишеней, требующих принятия интенсивных решений.
- Способствует механистическому снижению рисков, раскрывая динамику внутренних состояний в процессе проверки гипотез с поддержкой ИИ.
- Облегчает сортировку портфеля проектов за счет выявления когнитивных «узких мест» в совместных рабочих процессах.
Скрининг и разработка анализа
- Предоставляет валидированные физиологические показатели для стандартизации протоколов скрининга с участием человека в контуре управления.
- Повышает воспроизводимость за счет количественной оценки когнитивной нагрузки оператора при различных условиях анализа.
- Обеспечивает масштабируемую оценку стратегий распределения задач между человеком и ИИ в высокопроизводительных средах.
Трансляционные и доклинические исследования
- Сопоставляет мониторинг когнитивного состояния с разработкой трансляционных биомаркеров для выполнения сложных задач.
- Обеспечивает преемственность от этапа поиска до доклинической валидации путем интеграции физиологических данных в аналитику рабочих процессов.
- Снижает риски при принятии решений о дальнейшем продвижении за счет корреляции когнитивной нагрузки с эффективностью выполнения задач при различных уровнях сложности.
Интеграция в конвейер и рабочий процесс
Данный метод интегрируется в континуум от поиска до доклинических исследований, обеспечивая аналитику когнитивного состояния в режиме реального времени при выполнении задач в рамках сотрудничества человека и ИИ.
- Открывающая биология: поддерживает проверку гипотез и уточнение путей за счет мониторинга когнитивной нагрузки в моменты принятия решений.
- Скрининг: обеспечивает количественные результаты для воспроизводимости и стандартизации рабочих процессов скрининга в системе «человек-ИИ».
- Аналитика: генерирует показатели частоты сердечных сокращений и вариабельности сердечного ритма для сравнительного анализа условий выполнения задач.
- Трансляционные исследования: связывает физиологические показатели со стратегиями поиска биомаркеров при выполнении сложных задач.
- Корпоративное повторное использование: создает универсальную структуру для мониторинга когнитивного состояния в различных условиях совместных научно-исследовательских и опытно-конструкторских работ.
Операционное и корпоративное воздействие
- Научная ценность: повышает прогностическую уверенность и снижает механистическую неоднозначность в совместных рабочих процессах.
- Операционная ценность: стандартизирует измерение когнитивной нагрузки для обеспечения воспроизводимости и масштабируемости.
- Стратегическая ценность: служит основанием для принятия решений о продолжении или прекращении работ («go/no-go») и повышает эффективность использования капитала за счет оптимизации распределения задач между человеком и ИИ.
- Влияние на портфель: поддерживает приоритезацию с учетом рисков и продвижение программ в области открытий и трансляционных исследований.
Особенности реализации
- Требуется опыт в сборе и анализе физиологических данных.
- Необходимы надежное оборудование для ЭКГ и инфраструктура для обработки данных.
- Требуется межкомандная стандартизация протоколов измерения когнитивной нагрузки.
- Метод адаптируем к различным модельным системам при условии соответствующей калибровки.
- Получение практически значимых выводов зависит от валидированных физиологических порогов.
