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La privacidad ante todo. La información del trabajador sigue siendo privada.

Readi es una plataforma que da prioridad a la privacidad, diseñada para proporcionar información sobre la fatiga durante el trabajo, manteniendo la privacidad de los datos que se introducen en el modelo. Todos los datos personales relativos al sueño, los datos demográficos y las respuestas a la encuesta permanecen privados por defecto.

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Aprendizaje automático con más de 4 millones de horas de sueño

El modelo de aprendizaje automático de Readi se calibra a partir de una base de datos anónima y creciente de 4 millones de horas de sueño. Estas horas de sueño se registraron mediante wearables utilizados por trabajadores por turnos de todo el mundo en entornos industriales.

Combinados con datos no identificados sobre horarios de turnos, datos demográficos y respuestas a encuestas, estos datos permiten que un motor de ML sin parangón prediga el historial de sueño de un individuo sin necesidad de utilizar wearables. Las predicciones del sueño sirven como entrada para nuestro modelo de predicción de la fatiga, SAFTE.

Dormir



Modelo biomatemático de fatiga SAFTE

El modelo de fatiga SAFTE fue desarrollado por el Walter Reed Army Institute of Research del U.S. Army Medical Research Development Command. Ha sido ampliamente validado por el Departamento de Transporte de los Estados Unidos, la Administración Federal de Aviación y otras numerosas organizaciones.

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

Lectura en profundidad: Fatigue Models for Applied Research in Warfighting - Revista de Aviación, Espacio y Medicina Ambiental



Militar
  • Ritmo circadiano

  • Hora del día

  • Cantidad de sueño

  • Coherencia de sueño y vigilia

  • Deuda de sueño acumulada

  • Episodios de vigilia

Análisis profundo del sueño acumulado

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

En consecuencia, el Modelo de Fatiga SAFTE tiene en cuenta un sólido conjunto de factores relevantes del sueño, incluidas las interrupciones agudas del sueño, la deuda acumulada de sueño y la consistencia de las horas de inicio y vigilia del sueño, así como las alteraciones circadianas que influyen en un cambio de la función cognitiva.

Lectura más profunda:Comparación de predicciones de modelos matemáticos con datos experimentales de fatiga y rendimiento - Journal of Aviation, Space, and Environmental Medicine

ReadiScore: predicción de la fatiga hora a hora

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 lapsus a lo largo del día o la noche. La fatiga progresa de forma predecible, y el Modelo SAFTE no sólo tiene en cuenta el historial de sueño acumulado, sino también factores como el reloj interno del cuerpo y la exposición estacional a la luz en función de la ubicación geográfica general.

El modelo de fatiga SAFTE predice cómo evolucionará la fatiga con el tiempo | Ciencia del sueño | Ciencia de la fatiga

Validación en el mundo real: Predecir la seguridad y el rendimiento del operario

ReadiScore no sólo ha sido validado en el laboratorio, sino también en entornos industriales reales como predictor de la seguridad y el rendimiento de los operarios. Aquí se muestran siete estudios distintos, muchos de los cuales utilizan datos telemáticos.

Los estudios afirman de manera uniforme que la seguridad y el rendimiento del operario se resienten cuando su ReadiScore indica altos niveles de fatiga prevista.

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