Bioseñales en entornos laborales y su aplicación en primeros intervinientes

• Vera Ortega, Pablo Javier ^[2] ; Vázquez Martín, Ricardo ^[1] ; Mandow, Anthony ^[1] ; García Cerezo, Alfonso ^[1]
  1. [1] Universidad de Málaga

     Universidad de Málaga

     Málaga, España

     
  2. [2] Array
• Localización: Jornadas de Automática, ISSN-e 3045-4093, Nº. 45, 2024
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Biosignals in work environments and their application in first responders
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• Resumen
  • español

    La medición de señales psicofisiológicas de trabajadores en el desempeño de sus tareas es útil para detectar estados psicofisiológicos que les impidan desarrollar adecuadamente su labor y pongan en peligro su integridad física. Para una detección efectiva de estos estados es necesario una selección adecuada de las bioseñales a monitorizar, acorde a la labor realizada, y un procesamiento correcto de las mismas. También es necesario establecer una verdad fundamental que permita el desarrollo de algoritmos de aprendizaje automático efectivas. Este artículo revisa las bioseñales y herramientas de procesamiento y predicción utilizadas en la detección de estados psicofisiológicos peligrosos para los trabajadores y expone una aplicación de monitorización de las bioseñales con primeros intervinientes durante ejercicios de alta fidelidad.

  • English

    Psychophysiological signal measurements from workers are useful for detecting psychophysiological states that prevent themfrom carrying out their work properly and endanger their physical integrity. For an effective detection of these states, an adequate selection of the biosignals to be monitored, according to the work performed, and their correct processing is necessary. It is also necessary to establish a ground truth that allows the development of effective machine learning algorithms. This article reviews the biosignals, and processing and prediction tools used in the detection of psychophysiological states dangerous to workers and presents an application of biosignal monitoring with first responders during high-fidelity exercises.