Veel mensen schenken 's ochtends suf een kopje koffie in om wakker te worden. Maar hoeveel cafeïne moet je precies consumeren - en wanneer moet je het innemen - om een "piek" alertheid te bereiken?
Een nieuw algoritme wil die vraag beantwoorden.
Het algoritme, ontwikkeld door onderzoekers van het Amerikaanse leger, houdt rekening met de slaapschema's van mensen en identificeert hoeveel cafeïne ze moeten consumeren, en wanneer, om optimale alertheid te bereiken.
De onderzoekers ontdekten dat ze met dit algoritme de prestaties van mensen op een aandachtstaak met wel 64 procent konden verbeteren, ook al consumeerden mensen dezelfde totale hoeveelheid cafeïne als voorheen. (Het algoritme kan bijvoorbeeld een bepaalde hoeveelheid cafeïne in een keer aanbevelen en vervolgens een andere hoeveelheid later op de dag.) Uit de studie bleek ook dat mensen, door het doseringsschema van het algoritme te volgen, hun cafeïneconsumptie met maximaal konden verminderen tot 65 procent, en nog steeds hetzelfde prestatieniveau bereiken.
"We hebben algoritmen ontwikkeld die samenwerken, en ze stellen ons in wezen in staat om op individueel niveau te bepalen wanneer en hoeveel het individu cafeïne moet nemen om op het gewenste moment en op de gewenste tijd topprestaties te leveren," aldus de hoofdauteur van de studie, Jaques Reifman, directeur van het DoD Biotechnology High Performance Computing Software Applications Institute van het US Army Medical Research and Materiel Command in Fort Detrick, Maryland.
Als je bijvoorbeeld een student bent die de afgelopen week slaapgebrek heeft gehad terwijl hij aan het proppen was voor een aankomend examen, is het algoritme bedoeld om je te vertellen wanneer je cafeïne moet nemen "zodat je zo alert mogelijk bent tijdens het examen," Reifman vertelde WordsSideKick.com.
De onderzoekers hebben hun technologie al gebruikt om een webgebaseerde tool en een smartphone-app genaamd 2B-Alert te ontwikkelen, die de alertheid van een persoon kan voorspellen op basis van hun slaaptijd en cafeïneconsumptie. De webtool levert een resultaat voor de 'gemiddelde Joe', terwijl de smartphone-app in de loop van de tijd leert hoe een persoon reageert op slaaptekort en cafeïne, zei Reifman.
Momenteel vertelt de openbaar beschikbare versie van 2B-Alert mensen niet wanneer en hoeveel cafeïne ze moeten nemen om topprestaties te behalen. Dit aspect van het werk wordt nog steeds gevalideerd in studies over Amerikaanse soldaten.
Uiteindelijk, hoewel het werk wordt ontwikkeld voor het leger, hoopt Reifman dat het ook het lekenpubliek kan helpen, inclusief ploegenarbeiders, luchtverkeersleiders en zelfs studenten die zich proppen voor een test. "We hebben allemaal wel eens last van slaapgebrek", zei Reifman.
Cafeïne en timing
De effectiviteit van cafeïne hangt niet alleen af van hoeveel u consumeert, maar wanneer u het consumeert - voor een persoon met slaapstoornissen, kan een enkele kop koffie in de ochtend slaperigheid later op de dag mogelijk niet voorkomen.
Eerder ontwikkelden de onderzoekers een wiskundig model, het unified model of performance (UMP) genaamd, dat de effecten van slaapverlies en cafeïneconsumptie op de prestaties van een persoon kon voorspellen. Maar dit model vertelde mensen niet precies wanneer en hoeveel cafeïne ze nodig hadden om hun topprestaties te bereiken.
Om dit probleem aan te pakken, combineerden de onderzoekers de UMP met een "optimalisatie-algoritme". Het nieuwe algoritme gebruikte het slaapschema van een persoon als input en voorzag in een "cafeïnedoseringsstrategie" (wanneer en hoeveel cafeïne te nemen) als output.
De onderzoekers testten vervolgens hun algoritme met behulp van gegevens uit eerdere studies over de effectiviteit van cafeïne bij mensen met slaapstoornissen. In deze eerdere onderzoeken werd de mensen gedurende een bepaalde tijd de slaap ontzegd en kregen ze specifieke doses cafeïne. Vervolgens bepaalden de onderzoekers hoe goed de cafeïne hun prestaties verbeterde op een eenvoudige taak waarbij de aandacht en reactietijd werden gemeten.
In de nieuwe studie voerden de onderzoekers computersimulaties uit om de prestaties van mensen te onderzoeken met behulp van de cafeïnedoseringsstrategieën in de oorspronkelijke studies, evenals de doseringsstrategieën bepaald door het nieuwe algoritme.
Ze ontdekten dat de doseringsstrategieën van het nieuwe algoritme de prestaties van mensen met 16 tot 64 procent konden verbeteren en de totale cafeïneconsumptie met 17 tot 65 procent konden verminderen, vergeleken met de eerdere studies.
Hoe was dit mogelijk? In één onderzoek consumeerden de deelnemers bijvoorbeeld gedurende vijf dagen 400 milligram cafeïne elke dag gedurende vijf dagen, in totaal 2.000 mg. Maar omdat de deelnemers slaapgebrek hadden - ze kregen slechts 5 uur slaap per nacht - bouwden ze geleidelijk een 'slaapschuld' op die hun prestaties nadelig beïnvloedde, vooral later op de dag. Het optimalisatie-algoritme stelde dus vast dat deelnemers later in de week (vooral later op de dag) - en minder cafeïne aan het begin van de week - meer cafeïne nodig hadden om hun prestaties te optimaliseren.
Hoewel het huidige onderzoek retrospectief was (wat betekent dat het eerdere gegevens gebruikte), plannen de onderzoekers een ander onderzoek dat het algoritme in realtime zal testen. In deze toekomstige studie zullen soldaten gedurende een bepaalde tijd geen slaap krijgen. Ongeveer halverwege deze periode zal het algoritme bepalen hoeveel cafeïne elke solider nodig heeft en op welk moment, zodat ze op zijn minst een bepaald niveau van alertheid bereiken, zei Reifman.
Reifman zei dat het optimalisatie-algoritme ergens voor het einde van het jaar beschikbaar zou moeten zijn op het 2B-Alert-platform.
