El modelo de aprendizaje automático de Readi se calibra a partir de una base de datos anónima y en constante crecimiento que recoge 10 millones de sesiones de sueño. Estas sesiones de sueño fueron registradas mediante dispositivos wearables que llevaban trabajadores por turnos de todo el mundo en entornos industriales.

En combinación con datos anonimizados sobre horarios de turnos, datos demográficos y respuestas a encuestas, estos datos permiten que un motor de aprendizaje automático sin precedentes prediga el historial de sueño de un trabajador sin necesidad de utilizar dispositivos wearables. Las predicciones sobre el sueño sirven a su vez como información de entrada para nuestro modelo de predicción de fatiga, SAFTE.

El modelo de fatiga SAFTE fue desarrollado por el Instituto de Investigación del Ejército Walter Reed, adscrito al Mando de Investigación y Desarrollo Médico del Ejército de los Estados Unidos. Ha sido ampliamente validado por el Departamento de Transporte de los Estados Unidos, la Administración Federal de Aviación y muchas otras organizaciones.

El modelo de fatiga SAFTE está disponible en exclusiva a través de Fatigue Science y sus filiales.

Sabemos intuitivamente que la falta de sueño provoca fatiga, pero conocer la cantidad de sueño de cada uno es solo uno de los muchos factores necesarios para realizar una predicción precisa de la fatiga.

En consecuencia, el modelo de fatiga SAFTE tiene en cuenta un amplio abanico de factores relacionados con el sueño, entre los que se incluyen las interrupciones agudas del sueño, el déficit acumulado de sueño, la regularidad en las horas de conciliar el sueño y de despertarse, y las alteraciones del ritmo circadiano que influyen en los cambios en la función cognitiva.

El ReadiScore es el resultado del modelo SAFTE, una predicción de los cambios hora a hora en la eficacia cognitiva, el tiempo de reacción y la probabilidad de cometer errores a lo largo del día o de la noche.

La fatiga evoluciona de forma predecible, y el modelo SAFTE tiene en cuenta no solo el historial acumulado de sueño, sino también factores como el reloj biológico interno y la exposición estacional a la luz en función de la ubicación geográfica general de la persona.

El ReadiScore no solo se ha validado en el laboratorio, sino que también ha demostrado su eficacia en entornos industriales reales como indicador de la seguridad y el rendimiento de los operarios. Los casos prácticos de clientes han demostrado que Readi puede:

• Reducir los incidentes telemáticos en un 42 %

• Reducir los incidentes del sistema de apoyo a la conducción (DSS) en un 37 %

• Reducir las alarmas de fatiga detectadas por cámara en un 50 %

• Reducir los accidentes con baja laboral (LTI) en un 13 %

Readi es una plataforma que da prioridad a la privacidad, diseñada para ofrecer información sobre la fatiga durante el servicio, al tiempo que mantiene la confidencialidad de los datos que se introducen en el modelo. Todos los datos personales relacionados con el sueño, los datos demográficos y las respuestas a las encuestas permanecen confidenciales de forma predeterminada.