La mental fatigue (o affaticamento mentale) si riferisce a uno stato di esaurimento o stanchezza che influisce sul funzionamento cognitivo e sul benessere emotivo (Hockey, 2013), e che generalmente porta a un peggioramento delle prestazioni cognitive e comportamentali, includendo difficoltà di concentrazione, di presa di decisione e di memorizzazione delle informazioni.

La mental fatigue può derivare da periodi prolungati di sforzo cognitivo, così come da attività monotone e noiose (Boksem et al., 2006). Il concetto di affaticamento mentale viene talvolta utilizzato in modo intercambiabile con i termini sonnolenza e assopimento, al punto che possono essere considerati come diversi livelli di una stessa scala.

Le ricerche suggeriscono che la mental fatigue possa comportare alterazioni dell’attività cerebrale e dei livelli di neurotrasmettitori, influenzando vari processi cognitivi (Lorist et al., 2005). Per questa ragione, la comunità scientifica ha finora dimostrato numerose correlazioni tra mental fatigue e marcatori fisiologici, sia a livello del sistema nervoso centrale — in particolare il cervello, soprattutto in termini di fenomeni di sincronizzazione dei ritmi alfa (Simon et al., 2011) — sia a livello del sistema nervoso autonomo, come l’aumento della frequenza dei blink oculari e la diminuzione della frequenza cardiaca (Borghini et al., 2014).

Sulla base di studi precedenti e grazie a un’analisi approfondita di questo fenomeno, BrainSigns ha sviluppato e validato un indice EEG di mental fatigue (Di Flumeri et al., 2022), basato sulla sincronizzazione episodica dei ritmi alfa nelle aree parietali.

Questa neurometrica è utile in contesti in cui è importante valutare se un compito o un sistema specifico possa indurre fatica negli utenti — e con quale rapidità questo possa accadere. Può inoltre costituire uno strumento prezioso per verificare se programmi di training mirati o strategie di mitigazione specifiche aumentino la resilienza alla fatica. 

Tale indice è oggi ampiamente utilizzato nella ricerca in ambito automotive e di sicurezza stradale (Giorgi et al., 2023). 

RIFERIMENTI BIBLIOGRAFICI

• Boksem, M. A. S., Meijman, T. F., & Lorist, M. M. (2006). Mental fatigue, motivation and action monitoring. Biological Psychology, 72(2), 123–132.
• Borghini, G., Astolfi, L., Vecchiato, G., Mattia, D., & Babiloni, F. (2014). Measuring neurophysiological signals in aircraft pilots and car drivers for the assessment of mental workload, fatigue and drowsiness. Neuroscience & Biobehavioral Reviews, 44, 58-75.
• Di Flumeri, G., Ronca, V., Giorgi, A., Vozzi, A., Aricò, P., Sciaraffa, N., ... & Borghini, G. (2022). EEG-based index for timely detecting user’s drowsiness occurrence in automotive applications. Frontiers in Human Neuroscience, 16, 866118.
• Giorgi, A., Ronca, V., Vozzi, A., Aricò, P., Borghini, G., Capotorto, R., ... & Di Flumeri, G. (2023). Neurophysiological mental fatigue assessment for developing user-centered Artificial Intelligence as a solution for autonomous driving. Frontiers in Neurorobotics, 17.
• Hockey, G. R. J. (2013). The psychology of fatigue: Work, effort, and control. Cambridge University Press.
• Lorist, M. M., Boksem, M. A. S., & Ridderinkhof, K. R. (2005). Impaired cognitive control and reduced cingulate activity during mental fatigue. Cognitive Brain Research, 24(2), 199–205.
• Simon, M., Schmidt, E. A., Kincses, W. E., Fritzsche, M., Bruns, A., Aufmuth, C., ... & Schrauf, M. (2011). EEG alpha spindle measures as indicators of driver fatigue under real traffic conditions. Clinical Neurophysiology, 122(6), 1168-1178.