Извините, вы уже голосовали за эту статью!
5       12345 4 голоса
Ø
Жалоба:
 
Есть причина пожаловаться?

Статья добавлена 12 сентября 2023, в вторник, в 05:23. С того момента...

196
просмотров
0 добавлений в избранное
0 комментариев

Представлена в разделах:



Top 5 àвтора:

Искусственный интеллект анализирует нарушения сна прямо в постели пациента

Автор: Леонтина
Тема:

Сообщение:
 
Написать автору
 

Длительное недосыпание приводит к появлению физических и психологических проблем. Порой они становятся причиной расстройств сна, что приводит к дополнительной нагрузке на организм, и получается замкнутый круг. Найти причину нарушений было непросто.

Чтобы разобраться в нарушениях сна, больным приходится обращаться в дорогостоящие лаборатории, где полисомнографические приборы измеряют частоту дыхания, а также вариабельность сердечного ритма. Специалисты на месте оценивают полученные данные, классифицируют фазы сна пациента и выявляют любые отклонения.

Этот процесс сложный и требует участия персонала, значительных затрат времени и денежных средств. Чтобы его упростить, исследователи из компании "Зальцбургские исследования" и Зальцбургского университета протестировали подходы машинного обучения, предназначенные для автоматической классификации фаз сна с помощью ИИ. В сочетании с недорогими сенсорными системами пациенты в будущем смогут записывать свой сон дома, в собственной постели.

В исследовании, недавно опубликованном в Behaviormetrika, ученые из Зальцбурга смогли доказать, что три используемых подхода машинного обучения способны надежно классифицировать три стадии сна - бодрствование, REM-сон, при котором видны быстрые движения глаз, и переходный к засыпанию не-REM-сон.

Однако когда дело дошло до еще более тонкой классификации на бодрствование, легкий, глубокий и REM-сон, модели оказались более сложными, то есть показывали большее число ошибок, чем при классификации, проведенной экспертами. Несмотря на это, Стефан Кранцингер из "Зальцбургских исследований» делает вывод: "В целом полученные результаты показывают, что мы можем использовать машинное обучение для получения достоверных данных о фазах сна».

Он считает, что исследование находится на правильном пути, позволяющем в будущем разгрузить лаборатории сна с помощью автоматизированных технологий. Предстоящие исследования приведут к дальнейшему совершенствованию классификации.

Источник: derstandard.at

 
 
 
 

Ответов пока нет.

Комментàрии 


Комментариев к этой статье ещё нет.

Пожалуйста, подождите!
Комментарий: