Application of artificial intelligence technologies for diagnosing the level of stress resistance during exercises of fire protection units

Cover Page

Cite item

Abstract

the research relevance is due to the increasing requirements for the professional activities of fire protection officers, whose work is associated with high psycho-emotional stress and risk to life. The research goal is to develop and test a methodology for diagnosing the level of stress resistance of fire service employees based on artificial intelligence technologies in the process of conducting exercises. The research objectives include: analysis of existing methods for diagnosing stress resistance; analysis of existing algorithms for processing data obtained using sensors of physiological parameters and behavioral characteristics; study of domestic and foreign experience in diagnosing the stress resistance of firefighters during the exercises of fire protection units. The research methodology is based on a systematic approach, within the framework of which such general scientific methods as synthesis, analysis, systematization and formal-logical approach were used. A number of special methods were also used in the study: historiographical analysis of scientific literature and methods of descriptive analysis. The use of artificial intelligence technologies to diagnose the level of stress resistance of fire service employees in conditions as close as possible to the conditions of a real fire incident will make it possible to quickly identify employees exposed to increased stress during exercises and provide them with the necessary psychological support in a timely manner.

About the authors

M. E Shkitronov

Saint-Petersburg University of State Fire Service of the EMERCOM of Russia

Email: shkitronov@mail.ru

References

  1. Андреева Е.В., Петров А.А. Применение нейронных сетей для оценки психоэмоционального состояния спасателей в экстремальных ситуациях // Вестник МЧС России. 2020. № 3. С. 45 – 52.
  2. Бердичевский М.Я., Смирнов И.П. Технологии искусственного интеллекта в задачах управления рисками в пожарной безопасности // Пожарная безопасность. 2019. № 4. С. 101 – 108.
  3. Васильев В.И. Методы машинного обучения в задачах анализа данных о состоянии здоровья // Информационные технологии. 2021. Т. 27. № 2. С. 85 – 93.
  4. Горелик А.Л., Скворцов А.В. Классификация и прогнозирование в задачах принятия решений. М.: Радио и связь, 2017. 400 с.
  5. Государственная противопожарная служба Российской Федерации // МЧС России. URL: https://вдпо.рф/enc/gosudarstvennaya-protivopozharnaya-sluzhba (дата обращения: 01.02.2024).
  6. Иванов С.П., Кузнецов Д.А. Разработка системы поддержки принятия решений для управления пожарными подразделениями на основе искусственного интеллекта // Системы управления, связи и безопасности. 2022. № 1. С. 120 – 135.
  7. Карпов А.В. Психология принятия решений в экстремальных условиях. М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2016. 320 с.
  8. Лукашин Ю.П. Адаптивные методы краткосрочного прогнозирования временных рядов. М.: Финансы и статистика, 2018. 224 с.
  9. Макаров В.Л., Варшавский П.Р. Искусственный интеллект и моделирование сложных систем. М.: Наука, 2019. 288 с.
  10. ООН. Сендайская рамочная программа по снижению риска бедствий на 2015-2030 годы. URL: https://www.unisdr.org/files/43291_russiansendaiframeworkfordisasterri.pdf (дата обращения: 02.02.2025).
  11. Cummins N., Schuller B., Fineberg N.A., Preti A. A review of depression and suicide risk assessment using speech analysis. Speech Communication. 2019. № 6. P. 24 – 49.
  12. Grossi G., Perski A., Blomkvist V., Jangland E., Holm?n A. Wearable sensors for stress and recovery monitoring in professional firefighters: A systematic review. International Archives of Occupational and Environmental Health. 2021. № 94 (2). P. 201 – 214.
  13. Smith J., Jones B. Artificial intelligence for stress detection in emergency responders: A review // Journal of Occupational Health Psychology. 2023. Vol. 28. No. 4. P. 567 – 582.
  14. Van der Meer L., M?ller A. Real-time stress monitoring using wearable sensors and machine learning // Sensors. 2022. Vol. 22. No. 15. P. 57 – 89.
  15. Violanti J.M., Fekedulegn D., Hartley T.A., Andrew M.E., Charles L.E., Mnatsakanova Burchfiel C.M. Posttraumatic stress disorder prevalence among firefighters: a systematic review and meta-analysis. Psychological Medicine. 2021. № 1. P. 2748 – 2759.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).