Обструктивное апноэ сна (ОСА), при котором дыхание прерывается во время сна, скоро можно будет определить с помощью модели, управляемой искусственным интеллектом, не выходя из дома.
Исследователи из Сеульского национального университета, Медицинского колледжа Сеульского национального университета и Колумбийского университета в Нью-Йорке, разработал систему камер для диагностики ОСА по записям сна.
Традиционно диагностика OSA проводится с помощью полисомнографии (PSG). Обычно для этого требуется ночная госпитализация и прикрепление к пациенту до 20 датчиков.
Данные с этих датчиков затем объединяются в индекс апноэ-гипопноэ (AHI), который измеряет количество апноэ - случаев остановки дыхания - в час, чтобы оценить тяжесть состояния.
Помимо медлительности и громоздкости, у PSG есть и свои недостатки. Как заявил Хенг-Син Ким из Сеульского национального университета в Южной Корее: "Многие люди говорят, что не могут нормально спать во время PSG из-за неудобств. AТочное тестирование требует многосуточного наблюдения за естественным сном для уменьшения вариабельности сна от ночи к ночи и эффекта первой ночи, что практически невозможно для PSG на практике".
Чтобы решить эти проблемы, Ким и его команда представили систему, в которой человек, подозреваемый в ОСА, наблюдается с помощью инфракрасной камеры во время сна. Их инструмент искусственного интеллекта SlAction может диагностировать заболевание по видеозаписи.
Для обучения ИИ исследователи использовали видеозаписи множества людей, каждая продолжительностью около 6 часов, собранные в трех больницах.
Эти видео, помеченные профессиональными диагнозами, позволили ИИ научиться определять визуальные признаки ОСА, такие как частые пробуждения или задыхание. В ходе оценки система выявила ОСА с точностью 88%.
Как проходило исследование
- Введение SlAction: Группа исследователей разработала "SlAction", инновационную систему, предназначенную для выявления обструктивного апноэ сна (ОСА) у людей. Она использует инфракрасное видео для неинтрузивного мониторинга режима сна, что позволяет по-новому взглянуть на диагностику ОСА.
- Ограничения полисомнографии (ПСГ): В настоящее время ОСА диагностируется преимущественно с помощью полисомнографии - метода, предполагающего ночное пребывание в специализированной клинике с несколькими датчиками, прикрепленными к пациенту. Этот метод склонен к неточностям, в первую очередь из-за "эффекта первой ночи", когда незнакомая обстановка и дискомфорт от датчиков могут повлиять на режим сна.
- Основные направления исследований: Основной вопрос исследования команды заключался в том, отражаются ли респираторные события, связанные с OSA, в движениях человека во время сна. Для ответа на этот вопрос они проанализировали значительный набор видеозаписей сна, включающий более 5 098 часов. Результаты исследования подтвердили, что действительно существуют заметные корреляции между событиями, свидетельствующими об ОСА, и незначительными движениями человека во время сна.
- Технический подход: SlAction разработана для использования низкой частоты кадров (2,5 FPS) для захвата видео, используя большой размер окна для анализа скользящего окна. Такой подход гарантирует, что система будет фиксировать медленные, длительные движения, связанные с OSA. Примечательной особенностью является локальная обработка всех видеопотоков, что обеспечивает конфиденциальность для отдельных лиц.
- Результаты: Предварительные испытания системы SlAction показали, что оценка F1 составила 87,6% при выявлении ОСА в различных условиях.
Диагностика ОСА с помощью искусственного интеллекта присоединилась к целому ряду других медицинских технологических достижений этого года, которые охватывают все: от восстановление речи и движения инсульта, нейродегенеративных заболеваний, жертв несчастных случаев, разработка новых лекарств, и диагностика болезни Паркинсона из изображений глаз.
