CC BY
47
Статья
Раздел III
РАЗРАБОТКА ЛЕЧЕБНО-ДИАГНОСТИЧЕСКОЙ АППАРАТУРЫ И ИНСТРУМЕНТАРИЯ. ПРОГРАММНОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ НОВЫХ МЕДИЦИНСКИХ ТЕХНОЛОГИЙ
УДК 65.012.12
МЕТОДИКА СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА ПРОЯВЛЕНИЯ СВОЙСТВ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА В ОБУЧАЮЩЕЙ ЭРГАТИЧЕСКОЙ СИСТЕМЕ
С. С. ЛОГВИНОВ*
Введение. Развитие современных эргатических систем, их усложнение выдвигает повышенные требования к навыкам, умениям, знаниям эксплуатирующего их человека. В целом одним из обязательных условий эффективной эксплуатации человеко-машинных систем является высокий уровень подготовки человека, непосредственно участвующего в работе системы. Скорость освоения человеком технической системы зависит от эргономичности технической части системы и от психофизиологических особенностей человека.
На качество обучения может влиять большое число факторов, связанное с индивидуальными особенностями человека, которые определяются: состоянием сердечно-сосудистой системы, внутренних органов, зрения и др. Они выявляются при проведении медицинского обследования и являются постоянными параметрами надежности оператора; характеристиками свойств нервной системы, динамики возбуждения и торможения, уравновешенности их, подвижности нервных процессов, которые являются неизменными и могут быть «сдвинуты» лишь временно за счет внешних воздействий. Эти факторы наименее изучены, хотя их влияние является определяющим.
Результаты исследования. В ходе проведенных теоретико-экспериментальных исследований по оценке влияния психофизиологических особенностей человека на формирование сен-сомоторных навыков управления технической системой была разработана методика оценки ее освоения по математическим моделям системы «человек - техническая система». Разработанная методика позволяет проводить прогнозную оценку успешности освоения человеком технических систем с учетом его индивидуальных психофизиологических особенностей по малым экспериментальным выборкам. Анализ профессиограммы и психограммы человека при управлении технической системой позволил определить общий перечень профессионально важных качеств, характеризующих психофизиологические особенности человека при взаимодействии с технической системой. Однако проявление влияния особенностей человека при решении всей номенклатуры задач управления техническими системами может быть различным. Для оценки величины этого влияния применительно к исследуемой в ходе эксперимента системе, в которой человек выполнял контрольно-регулирующие функции, были получены соответствующие математические модели. В ходе эксперимента менялись виды органов управления системой, алгоритм управления ею, учитывалось поэтапное освоение системы путем решения последовательности задач обучения.
Для получения математических моделей применены многорядные алгоритмы метода группового учета аргументов (МГУА), в основу которого положен принцип биологической селекции. Преимущество метода вызвано возможностью учета большого количества входных факторов (в несколько раз превышающих число экспериментальных точек), а также высокой прогностич-ностью метода. Метод группового учёта аргументов, по данным наблюдений, основан на поиске модели оптимальной сложности при помощи перебора множества моделей-претендентов по внешним критериям. Внешний критерий при постепенном увеличении сложности модели сначала уменьшается, затем проходит
через минимум и начинает возрастать в области переусложнённых моделей. Минимум критерия определяет единственную модель оптимальной сложности. Перебор множества моделей-претендентов при самоорганизации модели ведется по заранее заданному ансамблю внешних критериев селекции: минимума смещения, регулярности и точности прогноза (К2ст, Д2(В), Д2(С) соответственно). Для определения коэффициентов полинома в многорядных алгоритмах МГУА применяется многорядная попарная селекция.
Выходные переменные будут описываться алгебраической функцией, которая в общем виде представляется полиномом Колмогорова - Габора:
к к к к к к V=ао+2 а1х1 +ЕЕачх^+ЕЕЕа»1х^х1+■■■
1=1 1=1 j=l ¡=1 j=l 1=1
где Х] — входные переменные, определяющие особенности конструкции технической системы, индивидуальные особенности оператора, рабочую среду, сложность выполнения задачи; а -весовые коэффициенты, к - количество учитываемых факторов.
Для проверки методики системного анализа эргатических систем проведены эффективности освоения сложной технической системы. В качестве выходной перемененной оценивалась успешность освоения системы. В качестве входных факторов разрабатываемых матмоделей, определяющих эффективность освоения технических систем человеком, вошли следующие факторы: Типологические свойства: сила нервной системы со стороны возбуждения, балл - х1; уравновешенность нервных процессов, балл - хз; нервозность, балл - х5;
Треморометрия: время прохождения лабиринта с «наказанием» током при касании, с - х^; число касаний с «наказанием» током при касании - х^;
Устойчивость, переключаемость внимания, помехоустой-чивость:по чёрно - красной таблице Шульте - Платонова - х1б/2; точность по корректурной пробе с шумовым воздействием - х22; производительность по корректурной пробе с шумовым воздействием, у.е. - х2з;
Антропометрические показатели: длина предплечья, мм -хз1; длина кисти, мм - хз2; длина указательного пальца, мм - хзз.
По результатам эксперимента были получены 14 матмоде-лей, характеризующих эффективность обучения оператора по каждой учебной задаче в зависимости от его индивидуальных психофизиологических особенностей. Вид получаемой матмоде-ли (в свернутом виде) для одной из задач представлен ниже. Сходимость модели и опытных данных представлены на рис. 1. W=(-0,70432 +0,92143241 +1,64023246 -0,85324^)2 746 =-2,39126 +0,0483у2б +3,61у3б -0,051883у2бУ3б
241=У41 У 26=Х26
У36 =0,5986 +0,04436x3 +0,31р6 -0,066х3р6 У41 =-28,853+0,051x30 +0,1735564x32 -0,0003x30x32 В общем виде W=f(x26,Xз,р6,Xзо,Xз2). Значения внешних критериев: N^=0,001867; Д2(В) =0,00264; Д2(С) =0,089 показывают успешность моделирования системы.
Исходя из анализа полученных матмоделей, определен необходимый и достаточный минимум профессионально важных качеств (ПВК) человека для прогнозирования эффективности освоения им технических систем. На рис. 2-3 представлены максимальное единичное влияние факторов, характеризующих психофизиологические особенности и возможности человека осваивать процесс.
*
Контактные данные автор не предоставил
Статья
Рис 1. Сходимость результатов моделирования и экспериментальных данных
Анализ рис. 2-3 позволяет выделить группу психофизиологических факторов в максимальной степени, влияющих на эффективность освоения. К наиболее существенно влияющих факторам (единичное влияние >5%) можно отнести: уравновешенность нервных процессов; нервозность; время прохождения лабиринта с «наказанием» током при касании; число правильно считанных символов по чёрно-красной таблице Шульте - Платонова; точность корректурной пробы с шумовым воздействием; производительность по корректурной пробе с шумовым воздействием; длина предплечья и указательного пальца.
К факторам, единичное влияние которых <5%, но определяющим величину их комплексного воздействия, относятся: сила возбуждения нервной системы; число касаний с «наказанием» током при касании; длину кисти.
При этой программе обучения важными являются итоги поэтапного освоения задач управления объектом (Р3, Р6, Р20,Рю)-
Полученные ПВК оператора определяют успешность освоения технической системы при заданной программе обучения, определенной условиями проведения опыта.
%;
30
25
20
15
10 ь=
5
0 ^^7
Х5 X13 Х16/2 X32 X33 Р10
Рис 3. Величина влияния факторов (продолжение рис. 2)
Исследование полученных матмоделей позволяет определить оптимальные интервалы ПВК и выработать требования к профотбору. Решается задача прогнозирования сроков освоения технической системы человеком в зависимости от его психофизиологических особенностей. Оптимальные интервалы ПВК представлены в табл.
Таблица
Оптимальные интервалы ПВК для различных органов управления системой
Фактор Вариант А Вариант Б
Хьбалл 8-9
Xз,балл (-3)-(-2), 2-4
X5,балл 3-10 7-10
X13, с 5,1-9,3; 17,6-23,8
Х15 20-29
Х16/2 4-14
X22 0,697-0,76; 0,888-0,984
Х23 443-669
X31, мм 437-500
X32, мм 166-171
X33, мм 91-98
Р3 0,8-1
Рб 0,77-1
Р10 0,6-0,69; 0,86-1
Р20 0,8-0,84
тем, что при воздействии ряда факторов может возникать следующие состояния: синергизм, или суммирование воздействия ряда факторов; реципрокность, когда добавочный фактор не усугубляет воздействие предшествующих, а нивелирует.
50-
40-
30-
20-
10-
0
чзн.........................
Х1 X3 Х5 Х15 Х22 Х23 Х31 Р3 Р6 Р20
Рис 2. Величина влияния факторов
Выводы. Значимость фактора, характеризующего психофизиологические особенности оператора, различна и зависит от специфики эксплуатируемой технической системы. Оптимальные интервалы для разных технических систем не совпадают или пересекаются. Учет психофизиологических особенностей человека при проектировании эргатических систем и при их освоении позволяет повысить эффективность их эксплуатации путем проведения мероприятий по профотбору претендентов, прогнозировать изменение ее эффективности в зависимости от индивидуальных особенностей.
THE METHOD OF SYSTEM ANALYSIS FOR MANIFESTATION OF FEATURES OF A HUMAN OPERATOR IN A TRAINING ERGATIC SYSTEM
S.S. LOGVINOV
Summary
Taking account of human pcychophysiological features when designing and mastering ergatic systems makes it possible to increase their efficiency by means of professional selection.
Key words: pcychophysiological features, ergatic systems
УДК 616.132.2-004
ТЕХНОЛОГИЯ ВЕРИФИКАЦИИ СТАБИЛЬНОЙ СТЕНОКАРДИИ
НАПРЯЖЕНИЯ С ПОМОЩЬЮ КОРОНАРОАНГИОГРАФИИ
А.И КОРЯКОВ*
Стабильная стенокардия напряжения (ССН) - наиболее частая клиническая форма ишемической болезни сердца (ИБС). Для диагностики ССН традиционно применяют расспрос пациента в сочетании с неинвазивными функциональными пробами. Вероятность ИБС при типичном болевом синдроме колеблется от 26 до 94% в зависимости от пола и возраста. Вероятность ИБС при атипичном болевом синдроме составляет от 12 до 72% [1]. Информативность неинвазивных диагностических проб зависит от предтестовой вероятности ИБС. Прогностическая ценность положительного результата электрокардиографического (ЭКГ) нагрузочного теста при типичном болевом синдроме составляет не менее 42%, а при атипичном болевом синдроме колеблется от 9 до 96% [2]. Средняя специфичность стресс-теста под контролем электрокардиограммы составляет 77%, под контролем ЭКГ -86%, под контролем однофотонной эмиссионной компьютерной томографии с таллием-201 - 76% [1]. Таким образом, даже положительный результат неинвазивного нагрузочного теста не способен доказать ССН. При сомнительном результате функциональной пробы, а также при расхождении результатов расспроса и нагрузочного тестирования диагностическая ситуация становится ещё более запутанной. В таких случаях прибегают к селек-
Важным является взаимное влияние факторов при комплексном из воздействии. Необходимость комплексного исследования воздействия психофизиологических факторов определена
ГУЗ «Свердловская областная клиническая больница № 1 »,620102, г. Екатеринбург, ул. Волгоградская, дом 185
