Anwendung eines bio-mathematischen Modells zur Vorhersage von Schlaf und Schläfrigkeit in der Luftfahrt

Kurzfassung

Einleitung: Schläfrigkeit am Arbeitsplatz ist speziell in der Luftfahrt von besonderem Interesse für die Sicherheit von Personal und Passagieren. Sehr frühe und späte Dienstzeiten sowie Nachtarbeit gehen mit erhöhter Schläfrigkeit einher, nicht zuletzt durch einen damit verbundenen Schlafmangel. Adenosin ist eine neurochemische Substanz im Gehirn, die sich während des Wachseins ansammelt und während des Schlafes wieder abgebaut wird. Erhöhte Adenosinkonzentrationen können sich negativ auf das Leistungsvermögen und somit die Sicherheit im Luftverkehr auswirken. Ein validiertes bio-mathematisches Modell baut auf diesem Adenosin-System auf, um akkurate Vorhersagen zu Schläfrigkeit und Leistungsvermögen in verschiedenen Arbeitsmodellen (z.B. Anzahl und Verteilung von Früh-/Nachtdiensten sowie freier Tage) zu treffen. Fragestellung: Vergleich der Auswirkung verschiedener (Schicht-)Arbeitspläne der kommerziellen Luftfahrt auf Schlaf und Schläfrigkeit unter Anwendung eines bio-mathematischen Adenosin-Modells. Methodik: Ein validiertes mathematisches Modell des Adenosin-Systems im menschlichen Gehirn wird angewandt zur Vorhersage von Schlaf (Dauer, Zeitpunkt) und Schläfrigkeit. Schläfrigkeit wird hierbei quantifiziert als das Ausbleiben einer Reaktion im sog. Psychomotorischen Vigilanztest (PVT), einem validierten Instrument zur Erfassung der Schläfrigkeit. Reale Dienstpläne von Piloten und Kabinenpersonal werden als Modellinput herangezogen und deren Auswirkungen auf Schlaf und Schläfrigkeit verglichen. Ergebnisse: Dienstpläne von Piloten und Kabinenpersonal werden derzeit über Auskünfte von Airlines sowie in der Literatur veröffentlichte Daten gesammelt und anschließend in das vorhandene Modell eingespeist. Schlussfolgerungen: Ein validiertes Modell zur Vorhersage der Schläfrigkeit von Piloten und Kabinenpersonal kann eingesetzt werden, um Dienstpläne hinsichtlich Schlaf und Aufmerksamkeit zu optimieren und mit Schläfrigkeit verbundene Sicherheitsrisiken zu minimieren.