Тест по слюне: российские ученые нашли способ отслеживать стресс на работе

Ученые разработали метод определения уровня стресса по слюне, который занимает всего несколько минут. Так можно будет отслеживать психоэмоциональное состояние сотрудников, чья работа связана с высокой ответственностью при принятии решений, таких как диспетчеры на транспорте и в других отраслях, сообщает сайт Минобрнауки.

Новую методику анализа слюны для установления уровня стресса предложил коллектив ученых Сибирского федерального университета, Института биофизики Красноярского научного центра СО РАН и Российского центра неврологии и нейронаук.

Для этого использовали биолюминесцентный ферментный тест. За несколько минут он позволяет по характеру изменения состава слюны узнать общее состояние организма и насколько высок уровень стресса. Для обработки результатов биолюминесцентного тестирования проб слюны специалисты разработали систему мониторинга с применением методов машинного обучения.

Ученые считают, что на работах с высокими физическими и эмоциональными нагрузками у сотрудников могут развиваться состояния, которые могут привести к увеличению числа аварий. Ежедневные анализы слюны, проводимые по графику в сочетании с индивидуальными медицинскими данными, позволяют отслеживать изменения в самочувствии, выявлять перегрузки, прогнозировать состояние здоровья и давать рекомендации по улучшению качества жизни и профилактике заболеваний.

Участниками исследования стали диспетчеры Красноярского отделения РЖД. По ходу исследования они также заполнили анкеты об образе жизни, питании и хронических заболеваниях. Чтобы повысить точность результатов исследования, ученые использовали специальный анализ биомедицинских данных.

Руководитель исследования, младший научный сотрудник лаборатории биолюминесцентных биотехнологий СФУ Галина Жукова рассказала, что разработанный ранее на базе СФУ и Института биофизики СО РАН тест показывает уровень воздействия трудовых нагрузок на организм. Это происходит за счет того, что в слюне меняется содержание некоторых ее составляющих, таких как лактат, ионы, катионы, хлориды, нитраты и сульфаты. Специалисты дополнили этот тест рядом индивидуальных параметров и с помощью алгоритма машинного обучения создали систему мониторинга, учитывающую персональные физиологические показатели.

Предложенный метод может быть использован для мониторинга состояния работников не только в железнодорожной сфере, но и в других профессиональных областях.

Исследование проводилось при поддержке Минобрнауки РФ, Российского научного фонда и Красноярского фонда науки.

Фото: nicolasmenijes © 123RF.com