Seulo nacionalinės universiteto Bundango ligoninės tyrimų grupė sukūrė naują AI modelį miego apnėjos diagnozavimui.
Giluminio mokymosi modelis analizuoja cefalogramas, sutelkdamas dėmesį į liežuvį ir jį supančias struktūras, kurios yra labai susijusios su miego apnėja.
Remiantis spaudos pranešimu, modelis buvo sukurtas naudojant 5591 paciento SNUBH galvos ir kaklo rentgeno vaizdų duomenis. Tada jis buvo išbandytas atliekant tyrimą, kurio metu nustatyta, kad jis labai tiksliai nustato miego apnėją.
KODĖL TAI SVARBU
Apskaičiuota, kad maždaug milijardas 30 metų ir vyresnių žmonių visame pasaulyje turi miego apnėją, ir šis skaičius toli gražu nemažėja. Jo paplitimas ir augimas yra susiję su padidėjusiu aptikimu ir kitais rizikos veiksniais, tokiais kaip nutukimas, kaukolės ir veido bei viršutinių kvėpavimo takų anomalijos.
Pasak SNUBH tyrimų grupės, dabartiniai atrankos testai, skirti nustatyti miego apnėją, yra riboti. Kai kurių tikslumo rodikliai yra žemi, o kiti gali būti netinkami naudoti keliems asmenims.
Dėl šios priežasties jie sukūrė savo AI modelį, kad dar labiau pagerintų ankstyvą miego apnėjos diagnostiką ir gydymą, o tai būtų paprasta ir nebrangi.
RINKOS momentinis vaizdas
Mokslininkų komanda iš Japonijos taip pat naudoja dirbtinį intelektą miego sutrikimams tirti ir su jais susijusiems skaitmeniniams biomarkeriams nustatyti. Four H ir Aculys Pharma pradėjo šį tyrimą, siekdami sukurti visapusišką miego ekosistemą, kuri pagerintų žmonių miego kokybę.
Tuo tarpu mobiliuoju telefonu atliktas miego apnėjos testas vadinamas Australijos įmonės ResApp „SleepCheck Rx“ praėjusiais metais gavo Jungtinių Valstijų FDA 510 (k) leidimą. Programėlė tikrina apnėją analizuodama kvėpavimo ir knarkimo garsų įrašus.
Taip pat Singapūro išmaniųjų laikrodžių prekės ženklas Neseniai BUZUD prie savo išmaniųjų laikrodžių gaminių pridėjo deguonies prisotinimo matavimą, suteikdama galimybę matuoti ir sekti miego modelius, kad būtų galima nustatyti miego apnėją.