I. ОПРЕДЕЛЕНИЕ  ИНФОРМАЦИОННЫХ  ПАРАМЕТРОВ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ БИОТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ОЦЕНКИ ФУНКЦИОНАЛЬНОГО СОСТОЯНИЯ ЧЕЛОВЕКА-ОПЕРАТОРА
В настоящее время существует ряд методик, позволяющих оценить текущее функциональное состояние оператора. К параметрам, по которым можно определить уровень ФС, относятся:
-  характеристики памяти и внимания; -реакция на различные раздражения;
-  критическая частота световых и звуковых мельканий; -характеристика мышления;
-  точность и скорость координации движений;
-  мышечная сила и выносливость;
- тремор;
- потоотделение;
- параметры сердечных сокращений и дыхания;
- пространственное восприятие;
- кожно-гальваническая реакция и некоторые другие. Методики, использующие вышеперечисленные параметры, по
большей части имеют существенный недостаток: они позволяют рас-шатривать уже произошедшие изменения функционального и органического характера, многие из них не отличаются ни диагностической достоверностью, ни быстродействием.
Но главным недостатком этих методок следует считать то, что использование одной из них рассматривалось как способ определения уровня ФС. Такой подход основывался на концепции о единстве синергизма восходящей и нисходящей неспецифических систем мозга, обуславливающей параллелизм всех показателей уровня ФС, в том числе электроэнцефаллограммы,вегетативных и двига-
тельных реакций. Однако многие экспериментальные результаты говорят об отсутствии параллелизма, разнонаправленном изменении ряда биоэлектрических показателей, а также о низком уровне их корреляции 5,117,115. В 107 формулируется концепция, согласно которой существует не единая система неспецифической активации а по крайней мере три, выражением которых являются вегетативные, шторные и ЭЭГ-реакцим. Их проявление зависит от особенностей поведения, характера операторской деятельности. Поэтому измерение ФС возможно только на основе описания паттерна реакций - показателей разных подсистем активации. Все вышесказанное говорит о необходимости учета при оценке ФС человека-оператора не единичных физиологических характеристик, а определенной комбинации из них, причем каждому виду операторской деятельности соответствует своя оптимальная комбинация информационных параметров, используемых при оценке ФС. Поэтому поиск новых экспресс-методов диагностики функционального состояния оператора и автоматизация процесса контроля ФС является актуальной задачей. Для автоматической регистрации из всех физиологических параметров наиболее пригодны электрофизиологические параметры, основу которых составляют ЭЭГ, ЭКГ и КГР.
В наиболее широко распространенной операторской деятельности сенсомторного профиля для определения уровня ФС в условиях реального рабочего места чаще всего используется анализ различных составляющих электрокардиограммы 88,41. Причем оперативность получения оценки требует применения таких параметров ЭКГ, незначительный объем вычислительных операций над которыми давал бы результаты, адекватные реальному ФС человека-оператора.  К таким параметрам ЭКГ безусловно сле-
дует отнести последовательность длительностей R-R   интервалов 29.
Из параметров КГР, применительно к оценке ФС в условиях реальной операторской деятельности, в настоящее время возрос интерес к использованию электрофизических параметров, регистрируемых с рефлексогенных зон (РЗ) и точек акупунктуры 67 Преимущество такого подхода к интерпретации КГР заключается, во-первых, в легкой автоматической регистрации диагностических параметров с ТА, в отличие от классической КГР это могут быть статические характеристики 30, во -вторых, возможностью получения информации о различных функциональных системах организма 90. Последнее особенно    важно из-за необходимости, как было отмечено выше, при оценке ФС иметь представление об изменениях как можно в большем количестве функциональных си-стек организма.
Сочетание параметров, регистрируемых с ТА, и параметров ритма сердечных сокращений применительно к оценке ФС человека-оператора использовалось в многопараметрической автоматической системе "МАРС-02". Данной системой контролируются следующие параметры рефлексогенных зон;
-  электропроводность на постоянном токе 10 мкА;
-  электропроводность на постоянном напряжении 10 В;
-  измерение на переменном напряжении 0,2 В частотой 30 Гц;
-  квазипостоянный биопотенциал в диапазоне до 200 мВ;
-  температура в диапазоне от 15 до 45°С.
Контроль ритма сердечных сокращений проводился по 100 зна ченида длительности R-R.   интервала зарегистрированных с точностью до 10 мс. При этом вычислялись следующие параметры сер дечного ритма:                                                   ,     *                           ••
-  среднее значение длительности R-R интервала;
- дисперсия длительности R-R   интервала;
-  вариационный размах;
-  гистограмма в фиксированных восьми временных интервалах; -автокорреляционная функция;                                      .    •
-  индекс напряженности.
Как видно, в рассматриваемой автоматической системе регистрируется целая гамма электрофизических параметров ТА, измеренных как активными, так пассивными методами измерения. Од~ нако в силу большой зашумленности пассивных методов и использования не адекватных исследуемому биообъекту тестирующих воздействий активных методов при апробации системы не удалось выявить диагностически значимых коррелятов между регистрируемыми параметрами ТА и текущим функциональным состоянием человека-оператора. Не удалось также получить стабильность и повторяемость результатов вследствие выраженных межиндивидуальных различий регистрируемых параметров. Из-за неучтения бионических аспектов регистрации информационных параметров с ТА значительное влияние на конечные результаты оказывала экранная функция кожи и система потоотделения.  Выше сказанное   указывает на необходимость разработки наиболее оптимального метода измерения параметров ТА для оценки ФС оператора.
Используемые   системойиМарс-02н показатели, интерпрети-   ; рующие последовательность длительности R-R    интервалов не позволяют провести четкую градацию ФС и идентифицировать вид вызвавшего его воздействия , что делает необходимым разработку новых статистических показателей интерпретации последовательности длительностей R-R   интервалов для чего потребуется значительное увеличение статистического массива.
Кроме перечисленных недостатков системы "Mapc-O2", связанных с методами получения и интерпретации информационных параметров, существенным является также низкий уровень автоматизации, реализованной в данной системе. По существу "Марс-02" является информационно-измерительной системой, в которой автоматизированы лишь функции съема и первичной обработки информации. Отсутствие автоматического принятия решения существенно снижает эффективность применения ЭВМ в системе.
I.I. Анализ методик интерпретации последовательности длительностей R-R   интервалов, применяемых для оценки функционального состояния человека-оператора
Интерес к использованию спектрального анализа при изучении вариативности пульса возник практически одновременно в СССР и за рубежом в начале 70-х годов 57,105. В обстоятельных работах, посвященных спектральному анализу указывалось на неблагоразумность оценки умственной нагрузки только по частоте пульса, обосновывалось положение о существенных ограничениях и низкой информативности простых показателей аритмии сравнительно с характеристиками, полученными с помощью спектрального анализа. С течением времени резко увеличилось число научных работ, использующих данный метод. Так, за последние 5 лет число опубликованных работ почти в 2 раза больше, чем за все предшествующие десятилетия.
Методами спектрального анализа изучена сложная структура вариативности сердечного ритма (HRV). Установлена тесная связь между отдельными ее компонентами и отделами вегетативной нервной системы, что открывает значительные перспективы в изучении индивидуальных особенностей реагирования (в част-
ности, для решения проблемы так называемого психофизиологического портрета). По мнению автора   работы 53, оценка может рассматриваться как неинвазионный способ определения тонуса парасимпатической нервной системы. Доказана специфичность реагирования различных компонентов HRV   на рабочую нагрузку 46,63 Все это свидетельствует о перспективности применения спектрального анализа в инженерно-психологических и эргономических исследованиях. По современным представлениям, с помощью именно этого метода можно будет снять ограничения в использовании и интерпретации характеристик синусовой аритмии, на которые справедливо указывалось в 22.
Были проанализированы литературные данные по частотным характеристикам основных компонентов HRV . В приложении 6 представлены указанные характеристики, приведенные в 33 отечественных и 13 зарубежных работах. Приведены не только результаты спектрального анализа. Имеется ряд исследований, в которых частотный состав HRV    изучался с помощью корреляционного анализа 68. Широкое применение находит и метод скользящей средней (сглаживание интервалограммы  "компрессия R-R интервалов"1). Оба последних подхода также позволяют оценить частотный состав  HRV  , поэтому результаты таких исследований также приводятся, например, в 66,92 и др.
Первый вопрос, который необходимо было решить в самом начале систематизации данных, заключался в установлении количества выделяемых (рассматриваемых) и анализируемых пиков или диапазонов, а также их обозначения.  Отмечается, что у каждого автора существуют свои представления о количестве выделяемых в спектре волн и их периоде.  Наиболее наглядно пример такого широкого толкования представлен в 46, Поэтому более перс-
пективной является классификация низкочастотных компонентов HUV, основанная на их физиологической природе. При этом в спектре выделяются дыхательные, сосудистые и терморегулятор-ные  волны.                                         :
Дыхательная аритмия (RSA) является наиболее известным и изученным компонентов HRV . Сравнительно недавно всю синусовую аритмию рассматривали только как дыхательную.  Однако в источниках, представленных в приложении 6 для значительного числа авторов дыхательная аритмия уже не имеет своего подавляющего значения. В некоторых работах (например,103) дыхательная аритмия вообще не изучалась. По данным 102, у У обследованных пилотов гражданской авиации в спектре R.-R   интервалов дыхательный пик практически отсутствует, а приводимый диапазон дыхательной аритмии (0,225 - 0,325 Гц) указан на основании обобщения литературных источников.
Анализ представленных в приложении частотных характеристик HRY   говорит о значительных расхождениях у различных авторов значений как основной частоты дыхательного пика, так и его границ. Нижнюю границу дыхательной аритмии определяют в диапазоне от 0,1 до 0,25 Гц. Не менее разнообразны данные о верхней границе дыхательного компонента HKV , ширина же дыхательного пика по различным источникам колеблется в пределах 0,04 - 0,375 Гц.
Вторым существенным компонентом HRV является сосудистая аритмия (SA ), т.е. изменения частоты пульса, обусловленные спонтанными колебаниями артериального давления. При этом ча, -ще всего период этих колебаний определяется в 10 с    (частота 0,1 Гц). Но так же как и в случае дыхательной аритмии, конкретные значения частотных характеристик у различных авторов
не совпадают. Нижняя граница сосудистой аритмии, по данным приложения б, лежит в пределах 0,02 - 0,11 Гц, верхняя -0,04 - 0,20 Гц, а ширина пика - 0,01 - 0,14 Гц.
Относительно третьей выделенной компоненты HRY так называемых медленных волн низкая достоверность количественной оценки таких колебаний позволяет говорить об их неинформативности, биологической тревиальности 112. Наиболее корректной является классификация низкочастотных компонентов НRV    » изложенная в 108. Авторы различают следующие частотные диапазоны:
I) 0 - 0,5 x 10-4     Гц - годовые и сезонные изменения; 
2)0,5x10-4     - 0,5 х 10-2     Гц - адаптационные сдвиги,
изменения при утомлении;
3) 0,5 х 10-2     - 0,5 х 10   Гц-прямой ответ на внешнюю нагрузку (изменения позе, ритма и режима работы).
Нетрудно заметить, что диапазон 2 есть ни что иное, как изменения, вызванные типичной динамикой работоспособности (особенно, если под адаптационными сдвигами понимать процессы  врабатываемоети).
Промежуточное положение между сосудистой аритмией и рассмотренными выше медленными волнами занимают колебания сердечного ритма, связанные с терморегулЕТорньши процессами. На важность их учета указывается в 46,104,  Однако не представляется возможным четко дифференцировать терморегуляторные колебания пульса, вызванные конкретными эргономическими факторами, что снижает их диагностические возможности.
Таким образом, анализ литературных источников, посвященных частотному анализу вариативности пульса, показывает, что в большинстве работ внимание исследователей привлекают два
компонента - дыхательный и сосудистый. Их выраженность наиболее существенна, физиологический смысл изучен достаточно глубоко и всесторонне. Более сложно решается вопрос с низкочастотными колебаниями, так как они вызваны большим количеством причин не одинаковой природы ( Например, изменением рабочей нагрузки, сдвигами реактивности организма в процессе непрерывной работы, включением или выключением мышечных групп, воздействием факторов внешней среды и другими причинами), что затрудняет дифференцирование указанного пика по частоте и соответственно снижает его диагностическую ценность.
Исследование вариативности пульса с помощью таких общих показателей как среднее квадратичное отклонение, вариационный размах и мода R-R   интервалов, модуль разности последовательных R-R.   интервалов и др. не позволяет оценить относительное значение того или иного компонента HRV .  Более того, разнонаправленно сть и неравномерность изменений в различных диапазонах частот при воздействии эргономических факторов может привести к неоднозначной интерпретации полученных результатов исследования и существенно снижает достоверность статистических оценок. Более целесообразным с методической точки зрения является выделение каждого частотного диапазона. Их раздельная оценка обеспечит более глубокое физиологическое понимание характеристик вариативности, резко увеличит чувствительность показателей напряженности и позволит исключить создание таких концепций как, например, положение об обратно пропорциональной зависимости интенсивности спектра от частоты 106. Согласно изложенным данным низкочастотный компонент Ш прежде всего должен рассматриваться как проявление нестационарности средней частоты пульса, жестко детерминирован-
ной внешними, не всегда и не всеми учитываемыми факторами.
В отличие от подхода в работах 116,104 целесообразно основное внимание уделить сосудистому и дыхательному компонентам. Для этого при спектральном анализе необходимо предусмотреть предварительную фильтрацию низкочастотных изменений Однако перечень компонентов HRV   включает и другие виды разброса. В частности, в работе 85, помимо перечисленных выше видов вариативности, объединенных авторами в одну группу - физиологических ритмов, учитывается так называемый физиологический шум.
Понятие физиологического шума введено для обозначения высокочастотных колебаний, превышающих диапазон дыхательной аритмии. Таким изменениям сердечного ритма соответствует появление на интервалограмме так называемых "быстрых волн". Они были зарегистрированы в условиях гипоксии (на высоте 3600 м) 46 и период их колебаний составлял всего 3 R-R    интервала. Физиологический щум присутствует в любом спектре R~R интервалов. Следовательно, и количественная оценка компонентов должна учитывать этот вид колебаний, названный высокочастотной аритмией (arrhythmia high-HA ).
Таким образом, для повышения чувствительности характеристик вариативности, получаемых с помощью спектрального анализа, целесообразно ее изучение в чистом виде, раздельно от разброса, создаваемого колебаниями среднего уровня функционирования. Математической процедурой, обеспечивающей решение этой задачи, является вычитание тренда. Поэтому одной из главных задач предварительной фильтрации исходного материала является исключение низкочастотного компонента вариативности.
Такой подход помимо более точной оценки частотного состава HRV   несомненно положительно скажется и на решении других важнейших задач, неизбежно встающих при использовании характеристик HRV    в эргономических исследованиях. Среди указанных задач особый интерес представляет определение относительного значения каждого из основных компонентов HRV   и их чувствительности к характеру и интенсивности рабочей нагрузки.
В работах где использовались такие общие характеристики разброса как стандартные отклонения или вариационный размах результаты, полученные на основе их применения, не позволяли сделать даже качественную оценку состава HRV. Тем не менее, в ряде источников вариационный размах принимался за индикатор дыхательной аритмии, что приводило к резкому преувеличению роли этого компонента. Наиболее резко такой подход проявился в работе 20, автор которой практически всю синусовую аритмию сводил к дыхательной. По данным 105, на долю дыхательной аритмии приходится около 40% всего разброса» Правда, при использовании тех же методических подходов у других авторов были получены существенно отличающиеся результаты. Например, в работе 85 измерялась аритмия по величине стандартного отклонения и было найдено, что сосудистая аритмия в 3 раза превышает дыхательную.  В ряде работ приводится суммарная оценка существенных компонентов HRV   . Так, по данным 116, в диапазонах сосудистой, терморегуляторной и дыхательной аритмии представлено 28% всей мощности спектра (от 75 до 90%). По мнению авторов работы  /111,    60% мощности ппадает на диапазон 0,02 / 0,2 Гц. 
В некоторых источниках на первое место по значимости выдвигается высокочастотная аритмия или физиологический шум 20,109. По данным 109, на долю физиологического шума при-
ходится от 30,6 до 45% всей мощности спектра.
Б результате собственных лабораторных исследований, проводившихся на макетном образце разрабатываемой аппаратуры, получено, что в состоянии покоя величина сосудистой аритмии в среднем в 1,4 раза превышает дыхательную, при решении психологических задач - в 1,5 - 2 раза 77,55.
Таким образом, литературные данные об относительном значении различных частотных диапазонов для разброса в целом немногочисленны и противоречивы, что в свою очередь является основанием для проведения экспериментальных исследований вариативности сердечного ритма для получения более достоверных спектральных характеристик и использования их для оценки ФС оператора.
Необходимо также систематизировать данные по изменению HRV при физической и умственной нагрузках.  Здесь будут рассмотрены только сообщения, относящиеся к дыхательному,  сосудистому и высокочастотному компонентам HRV .
Для значительной части сообщений об изменении HRV   при физической и умственной нагрузках и вызванном ими утомлении характерна качественная оценка. Приводятся данные о сдвиге частот в ту или другую сторону, повышении или уменьшении амплитуды пиков, изменениях периода колебаний и общей мощности спектра. Результаты исследования отличаются разнонаправлен-ностыо зарегистрированных сдвигов, выводы различных авторов противоречивы. Сравнительно редко приводится оценка статистической значимости полученных данных. В немалой степени этому способствует более чем умеренный объем статистики, положенный в основу выводов. Так, в работе  98 анализируется 10 спектров, зарегистрированных у пяти испытуемых в двух режимах ра-
боты. Трудно составить определенное представление о каких-либо закономерностях в изменениях спектров, представленных в работах 20,42.
Приведем несколько примеров, иллюстрирующих эти положения. В случае умственной нагрузки одни авторы определяли сдвиг частоты дыхательного компонента влево 116, другие - существенное (в 1,4 - 1,8 раза) увеличение периода колебаний в диапазоне сосудистой аритмии 62. В состоянии утомления наблюдалось как увеличение амплитуды медленных волн Z~10,22._7» так и резкое ее уменьшение Г 537. По данным /loo _7, в этом случае энергия спектра увеличивается только на частоте 0,1 Гц. Об увеличении энергии спектра на частоте 0,1 Гц при умственной нагрузке сообщается в работе /~102_7.  Одни авторы при физической нагрузке отмечают уменьшение амплитуды всех пиков спектра /~ДО1_7, другие - ее стабильность и отсутствие каких-либо изменений /~104г_7. Приводятся сведения об уменьшении энергии спектра в диапазоне медленных волн при неизменившемся уровне дыхательной аритмии Г &57, °б уменьшении мощности именно дыхательного компонента /~20_7 и даже     его увеличении /"837.
В некоторых источниках делается попытка связать мощность низкочастотного диапазона с уровнем работоспособности: по данным работы /114: 1 высокая энергия спектра соответствует среднему уровню, а низкая - как высокому, так и недостаточному уровню. В обобщающей работе Z~101_7 уменьшение вариативности при умственной нагрузке почти не связывается с физиологическими ритмами (дыхательным,  сосудистым, терморегуляторным). По мнению авторов, последние вместе с физиологическим шумом в состоянии покоя обусловливают 71% всего разброса, а при высоких
уровнях умственной нагрузки при общем уменьшении вариативности примерно на 36% снижаются всего на 1/10.
В обстоятельном исследовании 111 детально изучены изменения в различных диапазонах частот при умственной нагрузке. Авторы работы установили уменьшение мощности спектра на частотах 0,02 Гц на 22%, 0,06 Гц на 25%  0,1 - 0,14 Гц в 1,7 раза, 0,26   - 0,3 Гц - в 1,5 раза.
Таким образом, анализ работ по применению методов спектрального анализа для интерпретации последовательности длительностей R~R   интервалов показал эффективность применения данного метода для оценки ФС человека-оператора с учетом того, что из рассмотрения будут исключены низкочастотные составляющие. На пути реального применения этого метода необходимо решить следующие задачи:
-  выбор чувствительного метода спектрального анализа, позволяющего   получить более наглядные спектры в интересующем
нас диапазоне частот ;
-  изучение структуры HRV   при различных функциональных состояниях (т.е. оценка относительного значения различных частотных диапазонов для вариативности сердечного ритма в целом);
-  анализ изменений частотных составляющих спектра при физической и умственной нагрузках;
- разработка рекомендаций по применению результатов спектрального анализа при оценке напряжения и напряженности операторов.
1.2. Анализ электрофизических параметров точек акупунктуры, применяемых для оценки функционального состояния человека-оператора
Большинство электрофизиологических параметров способно давать информацию лишь о связанных с ними функциональных системах организма, в то время, как указывалось выше, для адекватной оценки ФС необходимо иметь представлении об изменениях, происходящих как можно в большем количестве систем организма. Накоплено большое количество экспериментальных данных, показывающих терапевтическую и диагностическую связь точек акупунктуры с системами организма. Поэтому является актуальным регистрировать какие-либо диагностические параметры с набора ТА, представляющего все наиболее важные системы организма, тем самым получая интегральную оценку ФС.
В этой связи заслуживает внимания использование электрокожных характеристик (ЭКХ) для определения функционального состояния человека. Многочисленные источники 33,32,24,27 указывают, что данный способ оценки функционального состояния заключает в себе ряд преимуществ:
-  сравнительная простота методов регистрации; -оперативность получения информации;
-  оперативность постановки диагноза;
-  возможность включения ЭВМ в контур съема информации;
- регистрация информационных показателей в процессе выполнения функционального задания,
К тому же вышеуказанный подход позволяет выявить функциональные отклонения нак на физиологическом, так и на психологическом уровнях 73,26 что оправдывает его перенесение из сферы медицины в область психофизиологии и целесо-
образность использования в качестве средства контроля функционального состояния человека-оператора.
Однако для осуществления данного подхода необходимо решение ряда задач, связанных, во-первых,  с выбором места измерения ЭКХ, во-вторых, с выбором наиболее информативного параметра, характеризующего ЭКХ.
Для решения первой задачи в настоящее время во многих работах предлагается использовать метод съема параметров с точек акупунктуры (ТА). Так , в 73 содержится описание метода, позволяющего проранжировать психофизиологическое состояние оператора по ЭКС пяти ТА. В работах 2, 40 ,25 показано, что диагностика с использованием совокупности ТА позволяет получить интегральный показатель функционального состояния   и высших корковых процессов, что является определяющим моментом в оценке психофизиологического состояния человека-оператора.
Относительно параметров,  которые представляют ЭКХ, в настоящее время заслуживают внимания электрокожное сопротивление (ЭКС) и биопотенциалы ТА 15, причем из-за простоты интерпретации и измерения следует предпочесть ЭКС. Так, проверка информативности комплексного сопротивления ТА в дина-кике многочасовой умственной деятельности 64 позволила установить, что большей степени изменения ЭКС ТА соответствовала большая степень напряженности умственной деятельности. В 6 предлагается показания ЭКС использовать для изучения умственного утомления, как удобный критерий степени работоспособности.
При возбуждении вестибулярного аппарата наблюдается уменьшение ЭКС 44. Авторы 54,94 указывают на различия в
изменениях ЭКС определенных точек у лиц, устойчивых и неустойчивых к ускорениям.
Проводились исследования, которые позволяют сделать вывод о возможности прогнозирования уровня адаптации организма человека, 58 к экстремальным условиям, в частности, высокогорью и гипоксии  4. В этой работе показаны возможности использования ЭКС ТА в качестве интегрального показателя адаптированности организма к экстремальным условиям.
К проблемам, которые необходимо решить для эффективного использования ЭКС ТА при оценке функциональных состояний человека-оператора, относится и выбор оптимального тестирующего воздействия, которое, с одной стороны, не оказывало бы травмирующего воздействия на организим, а,  с другой стороны, обеспечивало бы необходимую пемехозащищенность измерений. Эта проблема широко освещена в работах 78,61. В них даны конкретные рекомендации по выбору оптимального тестирующего воздействия (тока).
В настоящее время известны ряд приборов, способных выполнять диагностику по ТА. К наиболее распространенным следует отнести следующие приборы: ПЭП-1, ЭЛАП, Элимакс 101, Элимакс 206, которые позволяют измерять электрические параметры ТА. Эти приборы используют в качестве тестирующего воздействия самые разнообразные виды и формы сигналов, выбор которых либо базируется на интуиции и опыте разработчиков,либо имеет весьма слабое теоретическое обоснование. Этот недостаток во многом устраняется созданием прибора "Сигнал-РД", теоретической базой для выбора тестирующего воздействия здесь послужили работы 71 ,61,96, в которых данный вопрос детально проработан.
Кроме того, названные приборы имеют тот методический недостаток, что позволяют лишь получать измеренные значения ЭКХ ТА, а их обработку полностью возлагают на исследователя, что существенно ограничивает область их применения 79. Этот недостаток может быть устранен созданием информационно-измерительной системы, включающей в себя вычислительные средства той или иной конфигурации 47.  Самой первой из известных автоматизированных систем следует считать прибор AMI, созданный под руководством H.Motoyama ,  который дает возможность автоматического измерения ЭКА ТА и их первичной обработки. Здесь следует отметить, что включение процессора в состав прибора обусловлено в основном применением оригинального метода измерения, поэтому алгоритм обработки измерений имеет весьма поверхностный характер. Система AMI не производит каких бы то ни было оценок измерений, принятие решений остается полностью прерогативой исследователя, его субъективных воззрений.  Созданию системы, позволяющей устранить указанные недостатки, посвящены работы 39,59, которые послужили базой для создания диагностического комплекса" Электроника-Прогноз", позволяющего на основе накопленного статистического материала выдавать информацию о двоичном коде "Норма", "Отклонение от нормы". Кроме этого, прибор имеет возможность давать стандартные рекомендации по коррекции состояния обследуемого. Теоретические обоснования прибора приводятся в работе 60.
Все перечисленные выше приборы используют для оценки состояния человека лишь ЭКС ТА,  которые, безусловно, являются информативными, но в то же время системный подход делает обязательным включение в диагностическую систему и наиболее информативных физиологических параметров. Накопленный исследо-
вательский опыт позволяет сделать вывод, что такая система будет давать дополнительную информацию, получение которой невозможно при использования либо одних ЭКС ТА, либо одних физиологических параметров, В частности, в работе 38 показана возможность благодаря такому сочетанию выявлять тип нагрузки, вызвавшей данное состояние человеческого организма. Поэтому разработка автоматизированного комплекса для оценки (функционального состояния человека, использующего в качестве информативных параметров как ЭКС ТА, так и физиологические параметры, в частности, последовательность длительностей интервалов на современном этапе является актуальной задачей. Актуальность определяется еще и тем, что при патентном поиске не найдено аналогов подобных систем как в СССР, так и за рубежом.
Выводы
I. Исследовались традиционные методы оценки функционального состояния человека-оператора. Установлено, что:
-  время получения оценки с использованием электроэнцефалографических характеристик составляет 30 минут, что является неприемлемым для работы в реальном масштабе времени;
-  одной из наиболее оперативных методик оценки функционального состояния является анализ различных составляющих электрокардиограммы (время оценки 2-3 минуты), однако данный подход не ббладает универсальностью, т.к. около 30% видов операторской деятельности незначимо отражаются на параметрах электрокардиограммы;
-  вероятность адекватной классификации функционального состояния человека-оператора по параметрам злектродермальной
активности не превышает 0.65, что в условиях повышения цены ошибки операторский деятельности является неприемлемым;
- все исследованные методики имеют ограниченное применение в реальных условиях функционирования, т.к. их реализация представляет дополнительные требования к месту и характеру деятельности оператора.
Анализ информативных параметров, применяемых для оценки функционального состояния человека-оператора, с позиции теории биотехнических систем показал необходимость учитывать паттерны важнейших физиологических реакций.
2.  Применительно к оценке функционального состояния при операторской деятельности предложено использовать электрокожное сопротивление в точках акупунктуры в совокупности
с анализом параметров вариативности сердечного ритма. Использование вышеназванных характеристик в качестве информационных признаков позволяет создать автоматизированную систему оценки функционального состояния.
3.  Предложено использовать для дадентификации вариативности сердечного ритма спектральные характеристики, соответствуйте диапазонам дыхательной и сосудистой аритмии.
4,  Для предотвращения влияния на биологический объект активного метода измерения предложено регистрировать електро-кожное сопротивление в точках акупунктуры на стабилизированной постоянном токе 5 мкА с ограничением воздействия тестирующего сигнала по времени не более 200 миллисекунд.