Únava řidičů jako nebezpečná civilizační choroba

Ročně dojde k více než 6 miliónům dopravních nehod. Příčinou 30% dopravních nehod je únava řidičů. Jaké jsou možnosti indikace únavy řidičů a včasného varování před mikrospánkem, když jediné přímé měření únavy je pomocí PET

TIP: Pro lepší zážitek zvolte režim "Celá obrazovka" (ikonka vpravo dole na liště)

Video

Textový přepis

Tip: Kliknutím na místo v textu, přetočíte přehrávané video.

Dobrý den. V následující přednášce bych rád poukázal na některé možnosti indikace únavy řidičů automobilů, silničních dopravních prostředků a technické možnosti včasného varování před mikrospánkem. Současná medicína víceméně zvítězila nad většinou infekčních chorob a výrazně prodloužila lidský věk, ale v souvislosti s civilizační pokrokem se objevují jiné, zcela neočekávané nemoci. Jedna je vázána s individuální mobilitou a jejími důsledky. Na řízení motorových vozidel se spotřebuje ve světě několik milionů člověkoroků pracovního času a je to v podstatě nejrozšířenější lidská činnost po základních činnostech jako jídlo, spánek, chůze a podobně. Ale při této činnosti dochází k obrovskému množství, přes šest milionů, dopravních nehod ročně. To si vyžádá obrovské náklady, přes třicet jedna bilionů dolarů. A to tvoří tři procenta světového hrubého národního produktu. Přitom ale zahyne každý den patnáct set lidí. A třicet procent těch nehod je způsobeno poklesem pozornosti a únavou řidiče. Co to vlastně únava je? Je to nepřesný vágní pojem, který nemůžeme přesně měřit. A je víceméně vymezen verbálně. Zařazujeme pod to pokles pozornosti, zpomalené reakce, chybné rozhodování, změny v náladě, ospalost a v krajním případě mikrospánky. Člověk to pociťuje sám na sobě, ale uvítali bychom nějaké objektivní měření té únavy a pokud možno nějaké technické zařízení, které by umožňovalo včas varovat toho řidiče, že ta únava dosahuje kritických hodnot. Ten biologický původ únavy je v podstatě ve vyčerpání zdrojů. Je tady jednak ta mentální únava, která se hlavně uplatňuje u toho řidiče, a fyzická únava, která jaksi indukuje tu mentální únavu. A biologicky je to v podstatě buďto vyčerpání mediátorů v těch neuronových sítích, nebo nahromadění odpadních látek. Tu únavu prakticky nemůžeme nějakým způsobem měřit. Jenom můžeme sledovat, co únavu ovlivňuje a jak se ta únava projevuje. Ta únava působí na celou řadu našich činností. Ovlivňuje jednak receptory, ovlivňuje percepci okolního prostředí našimi receptory, ovlivňuje zpracování té scény, analýzu scény, ovlivňuje rozhodování a tak dále. A celkově se to projevuje jaksi snížením kvality těchto procesů. Únavu nemůžeme měřit přímo, nebo respektive jediné přímé měření únavy je pomocí pozitronové emisní tomografie. Tady na tom obrázku, který pochází z výzkumného ústavu americké armády Walter Reed Army Research Center, jsou řezy mozkem řidiče, který je postupně vystaven únavě. A pomocí té pozitronové emisní tomografie sledujeme, jak moc jsou které části mozku prokrveny. Sleduje se to pomocí radioaktivní fluoroglukózy a na té stupnici vpravo toho obrázku vidíme ty světlé barvy, ty indikují, kde jsou části mozku velmi dobře prokrveny, a ty tmavé části tam, kde ty neurony moc nepracují, a tedy nepotřebují tolik té fluoroglukózy. A je vidět, jak postupně s nastupujícím spánkem vyhasíná ta činnost a udržují se tam jenom ty oblasti, které jsou nutné pro zachování základních životních funkcí, které září tou červenou barvou. Jenže pozitronová emisní tomografie je náročná diagnostická metoda, pro kterou je zcela nereálné, abychom jí používali pro řidiče řídícího automobil. Můžeme jí používat jako kalibrační metody. A tady na dalším obrázku je vidět vliv té spánkové deprivace na řidiče, který dlouhou dobu nespal. Ten čerstvý řídič má řadu těch center, která fungují dobře, kdežto ten ospalý řidič, tam ta aktivita postupně vymizí. Ale jak to jaksi zachytit na řidiči, který pracuje, který je v činnosti, řídí ten automobil? V podstatě máme několik málo možností. Můžeme sledovat přímo mozkovou činnost pomocí elektroencefalografu, můžeme sledovat oční pohyby pomocí elektromyografu nebo elektrookulografu, můžeme sledovat malé pohyby volantu, kde sledujeme pohyby svalů na ruce, a můžeme sledovat EKG, kožní odpor a celou řadu dalších fyziologických dat, která reprodukovaně nějakou informaci o té únavě nesou. Tady je ukázka, jak vypadají třeba záznamy z toho EEG a z těch elektrookulogramů, to jsou jednotlivé elektrody z toho encefalografu a nějaké elektrody z toho elektrookulogramu, z elektrod přilepených okolo oka toho řidiče. Na pravé straně toho obrázku kamera snímá tvář toho řidiče a současně scénu před tím automobilem. Z těch encefalogramů se dá odhadnout nástup spánkového útlumu. Objeví se nám tam při tom výrazném spánkovém útlumu vlny theta a stoupá podíl pomalých vln alfa a tak dále. Ale i tak je to velmi náročné měření, těžko si představit šoféra tiráku, který si bude nasazovat tu přilbu s těmi čtyřiadvaceti elektrodami pro encefalograf. A musíme hledat nějaká další fyziologická data nebo nějaká další data, která nesou informaci o té únavě. Nejvíce té informace nesou svaly, které jsou nejvíce inervovány. To jsou jednak okohybné svaly a jednak svaly ruky. Ty okohybné svaly můžeme sledovat pomocí toho elektrookulogramu, pomocí snímání potenciálů těch nervosvalových plotének. Tady je vidět, jak vypadají ty oční pohyby při únavě. Ten čerstvý řidič, to jsou oči v tom horním řádku, a při nastupujícím spánku se ty oči pomalu zavírají a hlavní informaci nese průběh mrkání. Když si vyneseme elektrookulogram, ty impulzy znamenají jednotlivé zavření a otevření oka, mrkání, tak toto je elektrookulogram čerstvého řidiče a na následujícím obrázku je vidět elektrookulogram unaveného řidiče, u kterého se začínají objevovat sklony k usnutí. Ten elektrookulogram čerstvého řidiče má pulsy se strmým náběhem a s jakýmsi exponenciálním doběhem, ale velmi rychlé pulsy. Jakmile se nám tam objevují takové ty pulsy jako ten puls ve středu obrázku, to naznačuje, že ten člověk brzy usne. Na tom jsou založeny systémy, které už některé automobilky montují do automobilů, aby mohly hlídat řidiče, že se blíží nějaký takový ten mikrospánek. Japonské firmy využívají tento princip a snímají tvář řidiče pomocí kamer a analyzují ty oční pohyby a varují řidiče, pokud se tam objeví nějaké takovéto impulzy. Experimenty s měřením únavy řidičů se pochopitelně provádějí těžko ve skutečném provozu. A na Dopravní fakultě Českého vysokého učení se tyto experimenty provádějí na simulátoru. Na krátkém videu je vidět několik obrázků. Jednak usínajícího řidiče, na kterého přichází mikrospánek, jsou tam vidět právě ty oční pohyby, jak se zpomalují a jak se zužují ty oční štěrbiny. A je vidět při tom scéna, kterou vnímá řidič při pohledu před automobil. Je vidět, jak tam ten usínající řidič kličkuje, a je vidět z bočního pohledu druhou kamerou, jak mu padá hlava. Čili na tom simulátoru lze jaksi testovat tyto nebezpečné stavy řidiče bez toho, aby došlo k ohrožení silničního provozu. A co vlastně ten řídič provádí? My tady máme na obrázku vynesenu příčnou polohou automobilu, který jede po silnici. A protože řidič nenastavuje volantem polohu přímo v tom dopravním pruhu, ale nastavuje pouze příčné zrychlení, díky tomu musí neustále kompenzovat polohu toho automobilu, a díky tomu ten automobil s malou amplitudou kličkuje v tom dopravním pruhu. Ten bílý pruh ohraničený těmi dvěma červenými ohraničeními reprezentuje tři a půl metru široký dopravní pruh na silnici a je vidět, že ten automobil se tam pohybuje náhodným procesem. Chvíli je blíže levé straně, chvíli pravé straně a podle charakteru toho, jak se ten automobil pohybuje, můžeme usuzovat na to, jestli se blíží ty mikrospánky. Toto je nejperspektivnější způsob, protože na řidiče se nemusí lepit žádné elektrody, nemusí se mu nasazovat žádná ta elektroencefalografická helma a tak dále. A bylo by to zařízení, které by mohlo být součástí automobilu nebo by to mohl být přístroj dodatečný, který by podle chování toho automobilu na silnici varoval toho řidiče, že se blíží nějaký ten mikrospánek. Takle vypadá situace pro usínajícího řidiče. V první části toho záznamu, ten záznam trval asi čtvrt hodiny, řidič jel osmdesátikilometrovou rychlostí a jel asi těch třicet kilometrů. A v té první části je vidět, že se ten řidič chová celkem rozumně, vejde se do toho dopravního pruhu, ale už se tam objevují velké kmity a v druhé části toho záznamu řidič začíná usínat a vyjíždí mimo dopravní pruh. Ze začátku vyjel významně jenom do toho protisměru, ještě nepřekročil těch sedm metrů, šířku standardní silnice, těch dvou pruhů, ale v konci toho záznamu už usnul úplně a vyjel naprosto ven ze silnice, zcela mimo vozovku. Takže tedy potřebujeme analyzovat trajektorii toho řidiče. A na základě analýzy té trajektorie rozhodnout, jestli je třeba toho řidiče varovat. Pokud je ten řidič varován, může na chvilku zastavit, oběhnout párkrát automobil... a každé takovéto přerušení umožní dalších čtvrt hodiny, dvacet minut jízdy bez ohrožování tím mikrospánkem. Ta trajektorie automobilu je nestacionární proces. Jak jsme viděli, není tam konstantní střední hodnota, posunuje se to z jedné strany toho dopravního pruhu na druhou a tady běžné statistické nástroje nelze dost dobře použít. A my hlídáme příznaky nastupující nestability, kdy ty kmity přerostou příslušné meze a ten řidič se dostane mimo ten dopraví pruh nebo mimo vozovku. To co tam je evidentně vidět, je, že se s tou únavou prodlužuje dopravní zpoždění, tedy ta hlavní součást reakční doby řidiče, v závislosti na době od probuzení. Tady je závislost toho dopravního zpoždění, té doby, kdy řidič, když vidí nějakou změnu na silnici, tak než udělá příslušný pohyb volantu, po tu dobu se nic neděje. To trvá, než ty nervové struktury zpracují tu informaci a než ta informace o rozhodnutí dojde z mozku do těch svalů na ruce, které provedou pohyb volantu. Tak tato doba v závislosti na době od probuzení pozvolna stoupá. Jenže nejsme schopni, toto můžeme udělat jiným měřením u toho řidiče, který jezdí na simulátoru, ale nejsme schopni z chování toho automobilu, z toho způsobu, jakým ten řidič řídí, najít tu reakční dobu. Jsme omezeni nebo musíme se orientovat na jiné prostředky té analýzy. Tady je zatím nejsilnější prostředek, který nám umožňuje varovat před těmi spánkovými stavy, a sice pravděpodobnostní analýza toho náhodného procesu, té polohy automobilu v tom dopravním pruhu. Tady jsou takzvané kumulativní histogramy příčné rychlosti. Měříme tedy na tom simulátoru zatím příčinou rychlost toho automobilu, tu složku té rychlosti, kterou se ten automobil pohybuje ve směru kolmém na jeho pohyb po silnici, a zjišťujeme pravděpodobnost výskytu maxim té rychlosti. A tím dostáváme relativní četnosti výskytů jednotlivých amplitud těch maxim. A jestliže je sečteme a vytvoříme takzvané kumulativní histogramy, tak dostaneme histogram pro určitý časový úsek. Ale jelikož to řízení toho automobilu je nestacionární náhodný proces, musíme tyto analýzy dělat v krátkých časových intervalech, kdy ten proces lze považovat za stacionární. A tady děláme ty experimenty po pěti stech metrech. A po pěti stech metrech je vždycky vynesený jeden ten histogram, že to dohromady vytvoří takovouto plochu. Takovýto histogram je pro čerstvého řidiče. Pokud ten řidič se začne potýkat s únavou, tak se tam začnou v tom histogramu vyskytovat takováto hluboká údolí. To pravděpodobnostní rozložení je velmi rovnoměrné a v podstatě by místo té křivky, která tvoří jednu část toho histogramu, to byla přímka, která jde k té ustálené hodnotě. Takže takhle to vypadá pro řidiče s nastupující silnou únavou a na následujícím obrázku vidíme, jak to vypadá pro usínajícího řidiče. Čili toto je silný nástroj, který nám umožňuje na základě analýzy polohy automobilu v dopravním pruhu, kterou můžeme rekonstruovat například z natočení volantu nebo z měření příčného zrychlení, máme zkrátka technické prostředky, jak jí měřit během jízdy, tak na základě této analýzy můžeme vytvořit ukazatele, které řidiče varují. Není to jednoduchá cesta. Řada automobilových výrobců a řada výzkumných institucí, univerzit a tak dále se s tím potýkají řadu let a hledáme výsledný ukazatel, který by mohl varovat toho řidiče včas před možností mikrospánku, který by mu třeba doporučoval, aby na chvilku zastavil nebo si dal kávu a podobně. A zatím jaksi se nám nedaří nějaký takový dobře fungující ukazatel vycházející z těchto informací nalézt. Ten výsledný ukazatel zřejmě dostaneme pomocí vhodného fuzzy agregačního operátoru, který z těchto a celé řady dalších příznaků, odvozených z dalších činností a ze subjektivních pocitů řidiče a tak dále, umožní najít nějaký takový ukazatel, který by všechny tyto věci shrnoval. Není to jednoduchá záležitost, protože tady dáváme dohromady jednak dobře měřitelné fyzikální veličiny, které můžeme měřit přesnými metodami, a jednak dáváme dohromady vágní informace vycházející z té vágní definice únavy, o které byla řeč na začátku. Takže zřejmě je před námi ještě delší cesta, než se nám podaří něco takového realizovat. Děkuji za pozornost.

Podcast

Přehrajte si zvukovou stopu videa:

Související články

Kouření je příčinou cca 25-30% všech zhoubných nádorů. Primární prevence onkologických onemocnění prevencí a léčbou závislosti na tabáku a sekundární prevence, tedy  léčba závislosti na tabáku u onkologicky nemocných, by měla být našimi lékaři, nejen onkology, ale zejména lékaři v první linii, více využívána. 

Přednáška představuje výsledky společného projektu Dopravní fakulty ČVUT a Neurologické kliniky III. Lékařské fakulty UK zabývajícího se nalezením a ověření metod pro posouzení řidičských schopností řidičů s Parkinsonovou chorobou. Pacienti jsou si svého handicapu vědomi a vyrovnávají se s ním opatrnější jízdou. Pro mnoho z nich znamená ztráta řidičského průkazu také ztrátu zaměstnání, a proto jsou neurologové velmi opatrní při konečném rozhodnutí. 

Jakmile se příznaky plicního nádoru objeví, jedná se nádor v pokročilém stadiu. Nejvýznamnějším rizikovým faktorem vzniku rakoviny plic je kouření, proto by každý lékař měl o tomto riziku své pacienty informovat.