Fatiga y atención al volante: detección en tiempo real mediante EEG
La fatiga es una amenaza crítica, aunque a menudo pasada por alto, para la seguridad en el transporte, que afecta a millones de conductores y pilotos en todo el mundo. La Administración Nacional de Seguridad del Tráfico en Carreteras (NHTSA, 2025) informa que la fatiga contribuye a más de 100.000 accidentes al año en Estados Unidos, y provoca más de 1.550 muertes. Según la Fundación Nacional del Sueño (NSF, 2024), aproximadamente el 62% de los conductores estadounidenses, equivalente a casi 150 millones de personas, han conducido estando extremadamente somnolientos, lo cual incrementa significativamente el riesgo de accidentes fatales. En el ámbito de la aviación, la fatiga del piloto ha sido identificada por la Administración Federal de Aviación (FAA, 2025) como un factor contribuyente en numerosos incidentes, especialmente durante turnos prolongados o vuelos nocturnos. Una encuesta realizada por el Consejo Alemán de Seguridad Vial (Deutscher Verkehrssicherheitsrat, 2016) reveló que el 26% de los conductores admitieron haberse dormido al volante al menos una vez.
Mientras tanto, el auge de los sistemas de conducción automatizada, incluidos los vehículos semiautónomos y autónomos de nivel 5, plantea interrogantes sobre su capacidad para mitigar el riesgo relacionado con la fatiga. Aunque estos sistemas no se cansan como los humanos, su capacidad para reconocer y reaccionar ante la somnolencia de los pasajeros o conductores aún es limitada.
Pero, ¿y si pudiéramos detectar la fatiga antes de que se vuelva peligrosa? Los avances en neurociencia e inteligencia artificial (IA) están haciendo de este enfoque proactivo una realidad.
EEG y la ciencia de la detección de fatiga
La electroencefalografía (EEG) es un método directo y no invasivo para medir la actividad eléctrica del cerebro. Comúnmente utilizada en entornos clínicos para monitorear las fases del sueño, la epilepsia y la carga cognitiva, la capacidad del EEG para ofrecer monitoreo en tiempo real lo convierte en una herramienta ideal para la detección continua de fatiga en el ámbito del transporte.
La fatiga mental está asociada de manera consistente con incrementos significativos en la actividad de ondas theta y alfa, particularmente en las regiones frontal, central y posterior del cerebro. Estos hallazgos subrayan el potencial de la actividad theta elevada como un biomarcador robusto para la fatiga mental, mientras que el aumento en la actividad alfa actúa como un indicador secundario que ayuda a reflejar la variabilidad individual. Aunque se han observado, los cambios en la actividad beta son menos pronunciados (Tran, 2020).
Se han logrado tasas de precisión de hasta el 98,5% en la detección de fatiga utilizando únicamente datos EEG (Liu, 2023). Además, combinar EEG con electromiografía (EMG) ha demostrado mejorar aún más la detección de fatiga, especialmente en entornos dinámicos (Wang, 2015). La integración de sistemas de electrodos secos y tecnologías inalámbricas ha facilitado el uso del EEG en contextos cotidianos, desde cabinas de camiones hasta las de aviones.
Más allá de la detección de fatiga, el EEG puede rastrear los cambios entre estados de alerta y episodios de microsueño, lapsos breves e involuntarios de atención que duran desde una fracción de segundo hasta varios segundos. Estos episodios son particularmente peligrosos en entornos de alta velocidad como la conducción por autopista o las fases de descenso en vuelo. Detectar estos cambios en tiempo real puede activar alertas, iniciar protocolos de seguridad o incluso transferir el control a sistemas automatizados.
Aprendizaje profundo en sistemas EEG para monitorear fatiga, atención e incomodidad
Un estudio reciente presentó un modelo de aprendizaje profundo que detecta la incomodidad durante un trayecto utilizando señales EEG (Tang, 2024). El modelo combina redes neuronales LSTM (memoria a largo y corto plazo) con mecanismos de autoatención de múltiples cabezas, permitiendo al sistema capturar tanto la dinámica temporal como la relevancia contextual de la actividad neuronal. Esta arquitectura mejora significativamente la clasificación de estados subjetivos como la comodidad y la incomodidad.
Los datos EEG fueron recopilados de pasajeros durante recorridos reales en vehículos autónomos para entrenar y validar el modelo. El sistema alcanzó una alta precisión en la clasificación, lo que demuestra la viabilidad de los métodos basados en EEG para detectar fluctuaciones sutiles en los estados cognitivos y emocionales asociados al movimiento del vehículo.
Una característica clave del modelo es su componente de autoatención, que asigna importancia adaptativa a distintos segmentos temporales dentro de la señal EEG. Esta función permite al sistema detectar cambios momento a momento en la carga cognitiva y mejorar la calidad del trayecto en tiempo real ajustando parámetros del vehículo como la aceleración, el giro y el frenado.
Más allá de la detección de incomodidad, esta arquitectura tiene un gran potencial para el monitoreo de la fatiga. La incomodidad y la fatiga comparten marcadores neuronales superpuestos, lo que abre la puerta a adaptar este modelo para la detección temprana de somnolencia en conductores y pilotos. Pasar de sistemas reactivos a sistemas de monitoreo proactivos puede mejorar significativamente la experiencia del usuario y la seguridad.
La integración de aprendizaje profundo avanzado en los sistemas de detección de fatiga basados en EEG garantiza seguridad, confianza del usuario y una adopción más amplia. Dado que el reconocimiento de sensación de viaje y la detección de fatiga comparten marcadores de señal comunes, los sistemas futuros podrían combinar ambas capacidades, ofreciendo un monitoreo cognitivo continuo y personalizado a lo largo de las distintas fases del transporte.
La inteligencia artificial potencia aún más el potencial del EEG al incorporar modelos de aprendizaje automático (ML) y aprendizaje profundo (DL) capaces de interpretar datos complejos y de alta dimensión. Las redes LSTM y las redes neuronales convolucionales (CNN) destacan en la identificación de patrones a lo largo del tiempo, lo que permite la detección en tiempo real y la personalización de umbrales. Además, los modelos híbridos que integran EEG con otras señales fisiológicas, como la respuesta galvánica de la piel (GSR), la electrocardiografía (ECG) y el seguimiento ocular, muestran un gran potencial para mejorar la predicción de la fatiga. Estos sistemas multimodales ofrecen una visión más completa del estado del usuario, reduciendo los falsos positivos y mejorando la precisión.
Aplicaciones en expansión y diseño centrado en el usuario
La detección de fatiga basada en EEG está ganando terreno en sectores de alto riesgo como la construcción, respuesta a emergencias, control del tráfico aéreo y operaciones espaciales, donde la fatiga puede tener consecuencias catastróficas. Se están diseñando dispositivos EEG portátiles que se integran sin problemas con uniformes y equipos existentes, minimizando interrupciones para los trabajadores.
En el ámbito de la salud, se está explorando el uso del EEG para monitorear la carga cognitiva de los cirujanos durante operaciones largas y complejas. Estudios preliminares sugieren que los cambios cognitivos relacionados con la fatiga pueden detectarse antes de que el rendimiento disminuya, facilitando una mejor planificación de turnos, programación de descansos e intervenciones en equipo dentro del entorno quirúrgico (Liu, 2025).
La adopción del monitoreo de fatiga basado en EEG depende del diseño centrado en el usuario. Para garantizar la comodidad, los dispositivos deben ser livianos, no invasivos y ergonómicamente diseñados. Además, su implementación ética requiere prácticas de datos transparentes, asegurando que los usuarios tengan el control sobre la recolección y uso de sus datos.
La integración de la tecnología EEG en aplicaciones del mundo real está avanzando rápidamente, especialmente en industrias como el transporte y la aviación. Un ejemplo destacado es el sistema "Brain-to-Vehicle" (B2V) de Nissan, que incorpora EEG en prototipos de vehículos comerciales. Este sistema innovador utiliza auriculares EEG para detectar las intenciones y estados cognitivos del conductor, permitiendo que los vehículos anticipen acciones y respondan más rápido que los reflejos humanos. Como resultado, se mejora la seguridad al reducir los tiempos de reacción y detectar señales tempranas de fatiga del conductor.
A medida que los vehículos semiautónomos y totalmente autónomos se vuelvan más populares, la integración de la tecnología EEG jugará un papel fundamental en la mejora tanto de la seguridad como de la experiencia del usuario, ayudando a garantizar que los conductores permanezcan alerta y concentrados.
Monitorización en tiempo real con tecnología EEG
Paralelamente, un estudio reciente investigó el uso del análisis de microestados de EEG para monitorear el control cognitivo en pilotos en formación (Zhao, 2024). Al examinar las características de los microestados, breves segmentos de actividad EEG vinculados a tareas cognitivas específicas, el estudio proporcionó información de valor sobre la evolución de la carga cognitiva, especialmente en entornos de alta exigencia como el entrenamiento de vuelo. El estudio destacó que los cambios en estos microestados pueden indicar de manera confiable la fatiga mental, allanando el camino para un monitoreo cognitivo más efectivo y simultáneo. Estos hallazgos tienen implicaciones importantes para la aviación y otros campos dinámicos, como el transporte comercial, donde la sobrecarga cognitiva y la fatiga son factores críticos de seguridad.
Mirando hacia el futuro, el potencial de los sistemas basados en EEG sigue expandiéndose. Los sistemas multimodales que combinan EEG con otras señales fisiológicas, como la variabilidad de la frecuencia cardíaca, la conductancia de la piel y la dilatación pupilar, se volverán cada vez más comunes. Estos sistemas ofrecen una visión más holística de los estados cognitivos y físicos del usuario, mejorando la predicción de la fatiga y las capacidades generales de monitoreo.
En esta configuración, se utilizó el EEG de Bitbrain Diadem con el amplificador de biosensores Versatile Bio, para grabar de forma simultánea con el software SennsLite de Bitbrain.
Con los avances en computación en la nube y edge computing, estos sistemas podrán procesar datos con baja latencia, permitiendo respuestas en tiempo real a los cambios cognitivos. Esto será vital en entornos donde se requiere una acción inmediata, como vehículos y aeronaves.
A pesar de las prometedoras capacidades de los sistemas EEG y la inteligencia artificial en la detección de fatiga, aún existen desafíos. Uno de los principales es la variabilidad interindividual, ya que los patrones de ondas cerebrales fluctúan según la edad, el género y la salud. Los modelos de detección de fatiga deben ser entrenados con conjuntos de datos diversos que reflejen estas diferencias para funcionar de manera efectiva en todas las poblaciones.
Otro reto es la contaminación por artefactos de movimiento, especialmente en entornos dinámicos como vehículos y aeronaves. Técnicas como el Análisis de Componentes Independientes (ICA), la Reconstrucción del Subespacio de Artefactos (ASR) y el filtrado adaptativo son cruciales para eliminar el ruido y asegurar la precisión de los datos. Además, el procesamiento en tiempo real requiere una infraestructura computacional eficiente. Los sistemas de detección de fatiga impulsados por IA necesitan capacidades de edge computing para analizar los datos EEG localmente, minimizando la latencia y permitiendo respuestas rápidas en situaciones críticas.
Hoja de ruta para superar los desafíos
Para implementar con éxito la detección de fatiga basada en EEG, se requieren varias estrategias:
1. Estandarización: desarrollar protocolos compartidos para la adquisición de EEG y la clasificación de la fatiga en distintas industrias.
2. Inversión en infraestructura: equipar vehículos y cabinas con procesadores a bordo robustos e integración de sensores.
3. Colaboración intersectorial: fomentar la cooperación entre academia, industria y agencias reguladoras para diseñar sistemas aplicables.
4. Educación pública: aumentar la conciencia sobre los beneficios de la neurotecnología en seguridad, abordando al mismo tiempo las preocupaciones sobre privacidad.
5. Programas piloto: lanzar proyectos en transporte urbano, camiones de larga distancia y aerolíneas comerciales para evaluar viabilidad y recopilar retroalimentación.
Conclusión
La integración de EEG, IA y biometría multimodal está a punto de revolucionar la detección de fatiga en entornos de alto riesgo. A medida que estas tecnologías evolucionan, será fundamental abordar los desafíos relacionados con la precisión de las señales, el procesamiento en tiempo real y la variabilidad individual. Con los avances continuos en la capacidad computacional, los sistemas de detección de fatiga basados en EEG serán cada vez más sólidos, personalizados y esenciales para la infraestructura de seguridad en vehículos autónomos y manuales.
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Referencias
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