Учёные НИУ ВШЭ разработали алгоритм для расчёта индивидуальной длительности принятия решения. Его можно использовать для оценки нарушений процесса принятия решения и двигательных функций у пациентов с различными заболеваниями. Результаты исследования опубликованы в PLoS ONE. Работа выполнена при поддержке Мегагранта Правительства РФ в рамках нацпроекта «Наука и университеты».
Скорость и точность реакции человека в постоянно меняющейся среде имеют решающее значение для его адаптации к ней. Чем более предсказуемо само событие для человека, тем быстрее и точнее его реакция. Предсказуемым событие может сделать подсказка о его скором появлении. Например, жёлтый сигнал светофора является подсказкой о том, что скоро можно переходить дорогу. Однако перейти её можно только на зелёный — стимул к запуску действия.
В реакции — периоде между стимулом к запуску действия и самим действием — учёные выделяют три фазы:
Принятие решения не зависит от других фаз, то есть может произойти до стимула к запуску действия, как в примере с жёлтым сигналом светофора. В таком случае эта фаза называется подготовительным периодом.
Также на примере со светофором можно увидеть: наличие подсказки о скором появлении стимула снижает время реакции на него — за счёт переноса фазы принятия решения до момента стимуляции. Это подтверждают и научные эксперименты. Учёным давно известен так называемый эффект подготовительного периода: чем больше времени затрачивается на подготовку, тем быстрее мы реагируем на сам стимул.
В экспериментах задачи с подсказкой позволяют оценить время принятия решения (подготовительный период) и время моторной реакции отдельно друг от друга. Однако до сих пор исследователи не научились точно измерять подготовительный период в таких задачах — он задается экспериментатором вручную. Ученые из НИУ ВШЭ решили разработать эффективный алгоритм, позволяющий определить индивидуальную длительность этого процесса.
Для этого они использовали классическую задачу с подсказкой. В каждой пробе участнику предъявлялась подсказка определённой формы. В зависимости от формы нужно было нажать стрелку — вправо или влево. Нажимать требовалось не сразу, а лишь после того, как исчезнет подсказка и появится сигнал к нажатию — зелёный круг. Время между исчезновением подсказки и появлением сигнала к нажатию и являлось подготовительным периодом в процессе принятия решения о нажатии.
Каждый участник в ходе эксперимента выполнял 120 проб. Пробы делились поровну на равных совокупности — в зависимости от длительности подготовительного периода. Так, в 40 пробах зелёный круг появлялся сразу после подсказки, ещё в трети — через 1,2 секунды. В оставшихся пробах время между исчезновением подсказки и сигналом к нажатию было адаптивным. При этом адаптивный алгоритм подстраивался под индивидуальное время подготовительного периода конкретного испытуемого, которое рассчитывалось на основании его предыдущих проб.
Всего в эксперименте участвовало 67 испытуемых. Их разделили на две группы в зависимости от сложности задачи. В простой задаче подсказки о том, какую кнопку нажать, различались только по форме — квадрат или крестик. В сложной задаче необходимо было учитывать как форму, так и угол поворота стимула. Ожидаемо, что в группах со сложной задачей времени на принятие решения потребовалось больше.
После проведения эксперимента учёные проанализировали время реакции испытуемых в зависимости от группы и условий пробы. Если подготовительный период отсутствовал (стимул к нажатию появлялся сразу после подсказки), время между этим стимулом и реакцией было больше в группе со сложной задачей по сравнению с простой. Это говорило о том, что в сложной задаче времени на принятие решения нужно больше, но не позволяло оценить его отдельно от времени моторной реакции.
Если подготовительный период составлял 1,2 секунды, время реакции было одинаковым независимо от сложности задачи. Это свидетельствовало о полном переносе процесса принятия решения в подготовительный период. Однако это все ещё не давало представления об индивидуальном времени принятия решения.
Анализ проб с адаптивным алгоритмом показал, что подготовительный период длился дольше в группе со сложной задачей. При этом время реакции было одинаковым в обеих группах. Таким образом, только использование адаптивного алгоритма позволяло оценить реальное время принятия решения, которое в данном случае зависело от сложности задачи.
В отличие от других подходов к измерению времени принятия решения, адаптивный алгоритм даёт оценку прямо во время выполнения задачи, а не после неё. Более того, он позволяет манипулировать процессом выполнения задания. Это может быть полезным как для исследования параметров принятия решения, так и для использования алгоритма в практических целях.
Вновь созданный алгоритм можно использовать для оценки нарушений процесса принятия решения и двигательных функций у пациентов с различными заболеваниями. Некоторые заболевания (тревожность или шизофрения) затрагивают только процесс принятия решения, другие (болезнь Паркинсона) — исключительно моторные функции, тогда как третьи (инсульт) приводят к нарушению как моторных, так и когнитивных функций. Предложенный алгоритм позволяет оценить эти функции изолированно, поскольку отдельно измеряет время моторной реакции и время принятия решения индивидуально для каждого пациента.
В настоящее время готовится исследование по внедрению разработанной методики в клиническую экспериментальную практику на базе Лаборатории медицинских нейроинтерфейсов и искусственного интеллекта Центра мозга и нейротехнологий ФМБА России, созданной совместно с РНИМУ им. Н.И. Пирогова в рамках Программы «Приоритет 2030».
IQ
Автор текста: Анастасия Лобанова
Алексей Тумялис
Руководитель исследования и автор методики, ведущий научный сотрудник Центра биоэлектрических интерфейсов НИУ ВШЭ