[en] Driver's fatigue is one of the main causes of road accidents, as it can produce distractions and drowsiness, especially in long and monotonous roads. The ability to maintain a good performance while driving (or in any other task that requires attention) for a long period of time is called vigilance, and it can present fluctuations and a continuous decline with time on task, a phenomenon known as the vigilance decrement (Mackworth, 1948). These fluctuations are modulated by factors like motivation, sleep or circadian rhythmicity, which refers to the periodicity of several human functions, like sleep-wake cycle, hormone production or even cognitive performance (see for example (Goldstein, Hahn, Hasher, Wiprzycka, & Zelazo, 2007). Therefore, a main goal in fatigue research is to identify these attentional fluctuations that can lead to poor performance states. One framework to attain this aim is monitoring subject's psychophysiological variables, like the ocular movements, the body temperature or the electroencephalogram (EEG), and use them as indices of subject's performance on the task. A system that, using these variables, could identify subject's low attentional states and alert the driver of an imminent risk, would have important implications on safety, even more if such a system could identify these states in advance. Within this framework, some neurophysiological models have been developed to predict a driver's performance from records of the brain activity (Chin-Teng Lin et al., 2005). These models are, generally, subject- or task-specific and is not clear to what extent they can be transfer between subjects or tasks. In this thesis we addressed the topic of predicting low performance states while driving. To do so, we first studied different factors that can modulate performance in a driving task; second, we studied two neurophysiologic indices of attentional state using a simple vigilance task; and third, we tested the predictive accuracy of a simple regression model when transferred between two different attentional tasks.

[es] Una de las principales causas de los accidentes de tráfico es la fatiga del conductor, que puede producir distracciones y somnolencia, sobre todo en trayectos largos y monótonos. La capacidad de mantener una buena ejecución en la conducción (o en cualquier otra tarea atencional) durante un período de tiempo más o menos largo se denomina vigilancia, y está sujeta a fluctuaciones y a un deterioro continuado con el paso del tiempo, lo que se conoce como el decremento de vigilancia (Mackworth, 1948). Estas fluctuaciones están moduladas por factores como la motivación, el sueño o los ritmos circadianos, los cuáles hacen referencia a la ritmicidad de ciertas funciones humanas, como el ciclo sueño-vigilia, la producción de hormonas y el rendimiento cognitivo (ver, por ejemplo, Goldstein, Hahn, Hasher, Wiprzycka, & Zelazo, 2007). Es, por tanto, un objetivo importante de la investigación sobre la fatiga, identificar estas fluctuaciones de la atención que llevan a estados de mala ejecución. Una aproximación a este objetivo es monitorizar una serie de variables psicofisiológicas del conductor, como los movimientos oculares, la temperatura o el electroencefalograma (EEG), para ponerlas en relación con su ejecución al volante. Un sistema que sea capaz de identificar estos estados de baja vigilancia y alertar al conductor tendría importantes implicaciones en la seguridad, más aún si el sistema es capaz de predecir estos estados con antelación. En esta dirección de predecir estados de baja atención se han desarrollado modelos neurofisiológicos que pretenden predecir la ejecución del conductor a partir de medidas de la actividad cerebral (Chin-Teng Lin et al., 2005). Estos modelos suelen ser específicos del sujeto o de la tarea en la que se aplican, y por tanto, no está aún claro hasta qué punto pueden ser extrapolados a distintos sujetos o tareas. En esta tesis abordamos la problemática de predecir estos estados de bajo rendimiento en la conducción. Para ello, primero se estudió cómo distintos factores afectaban a la ejecución en una tarea de conducción; segundo, se identificaron índices neurofisiológicos del estado atencional en una tarea sencilla de vigilancia; y tercero, se analizó la capacidad predictiva de un modelo simple extrapolado a distintas tareas atencionales.