Saúde Desvendada

Em ambientes militares, a tomada de decisões rápidas e precisas é fundamental, especialmente sob pressão e em cenários visualmente complexos. Uma pesquisa recente explorou como o rastreamento dos movimentos oculares e da cabeça pode revelar mudanças no comportamento de busca em situações simuladas de combate usando realidade virtual (VR).

O estudo envolveu 31 participantes que realizaram uma tarefa de busca em um ambiente de VR, utilizando um dispositivo montado na cabeça com rastreamento ocular integrado. Eles procuraram alvos em meio a elementos de distração, sob diferentes níveis de dificuldade de identificação do alvo e pressão de tempo. Os resultados mostraram que a maior dificuldade de identificação e a pressão do tempo impactaram negativamente o desempenho, levando a tempos de resposta mais lentos e menor precisão. Surpreendentemente, a análise dos movimentos dos olhos e da cabeça permitiu identificar padrões de comportamento associados a cada condição.

O estudo utilizou classificadores de vetores de suporte para associar características dos movimentos oculares e da cabeça a cada condição de busca. A combinação de dados dos olhos e da cabeça gerou o modelo de classificação mais preciso, superando os modelos baseados apenas em dados dos olhos ou da cabeça. As características relacionadas à fixação ocular foram mais relevantes para classificar a dificuldade de identificação do alvo, enquanto as características relacionadas aos movimentos sacádicos foram mais importantes para classificar a pressão do tempo. Em contraste, os modelos baseados nos movimentos da cabeça enfatizaram movimentos globais para classificar a dificuldade e a intensidade cinemática sob pressão de tempo. Esses resultados demonstram o papel complementar dos movimentos dos olhos e da cabeça na compreensão do comportamento de busca em condições variáveis, abrindo novas perspectivas para o treinamento e a avaliação em contextos militares e em outras áreas que exigem tomada de decisão rápida e precisa sob pressão. Além disso, essa tecnologia pode ser aplicada em outras áreas da saúde, como no diagnóstico de distúrbios neurológicos que afetam o controle motor e a atenção visual.

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