{"id":6051,"date":"2023-10-01T17:23:54","date_gmt":"2023-10-01T17:23:54","guid":{"rendered":"https:\/\/dailyai.com\/?p=6051"},"modified":"2023-10-01T17:24:41","modified_gmt":"2023-10-01T17:24:41","slug":"ai-uses-night-vision-camera-to-diagnose-sleep-apnoea-from-home","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/dailyai.com\/pt\/2023\/10\/ai-uses-night-vision-camera-to-diagnose-sleep-apnoea-from-home\/","title":{"rendered":"A IA utiliza uma c\u00e2mara de vis\u00e3o nocturna para diagnosticar a apneia do sono a partir de casa"},"content":{"rendered":"

A apneia obstrutiva do sono (AOS), em que a respira\u00e7\u00e3o \u00e9 interrompida durante o sono, poder\u00e1 em breve ser identificada atrav\u00e9s de um modelo baseado em IA, a partir do conforto de uma resid\u00eancia.<\/b><\/p>\n

Investigadores da Universidade Nacional de Seul, da Faculdade de Medicina da Universidade Nacional de Seul e da Universidade de Columbia, Nova Iorque, <\/span>desenvolveu um sistema de c\u00e2maras<\/span><\/a> para diagnosticar a AOS a partir de registos de sono.\u00a0<\/span><\/p>\n

Tradicionalmente, o diagn\u00f3stico da AOS \u00e9 efectuado atrav\u00e9s de polissonografia (PSG). Normalmente, este procedimento requer um internamento no hospital durante a noite e a coloca\u00e7\u00e3o de at\u00e9 20 sensores no doente.\u00a0<\/span><\/p>\n

Os dados destes sensores s\u00e3o depois consolidados no \u00edndice de apneia-hipopneia (IAH), que mede o n\u00famero de apneias - inst\u00e2ncias de paragem da respira\u00e7\u00e3o - por hora para avaliar a gravidade da doen\u00e7a.<\/span><\/p>\n

Para al\u00e9m de ser lenta e inc\u00f3moda, a PSG tem os seus defeitos. Como afirmou Hyung-Sin Kim, da Universidade Nacional de Seul, na Coreia do Sul: \"Muitas pessoas dizem que n\u00e3o conseguem dormir bem durante a PSG devido ao inc\u00f3modo. A<\/span>O teste exato requer a observa\u00e7\u00e3o de v\u00e1rias noites de sono natural para atenuar a variabilidade do sono de noite para noite e o efeito da primeira noite, o que \u00e9 praticamente imposs\u00edvel para a PSG na pr\u00e1tica.<\/span><\/p>\n

Para resolver estas quest\u00f5es, Kim e a sua equipa introduziram um sistema em que um indiv\u00edduo suspeito de sofrer de AOS \u00e9 observado com uma c\u00e2mara de infravermelhos durante o sono. A sua ferramenta de IA, SlAction, pode ent\u00e3o diagnosticar a doen\u00e7a a partir do v\u00eddeo.\u00a0<\/span><\/p>\n

Para treinar a IA, os investigadores utilizaram imagens de v\u00eddeo de v\u00e1rios indiv\u00edduos, cada uma com cerca de 6 horas de dura\u00e7\u00e3o, recolhidas em tr\u00eas hospitais.\u00a0<\/span><\/p>\n

Estes v\u00eddeos, marcados com diagn\u00f3sticos profissionais, permitiram que a IA aprendesse a identificar os sinais visuais da AOS, tais como despertares frequentes ou respira\u00e7\u00e3o ofegante. <\/span>Nas avalia\u00e7\u00f5es, o sistema identificou a AOS com uma taxa de precis\u00e3o de 88%.<\/span><\/p>\n

Como funcionou o estudo<\/span><\/h2>\n