MIT-Forscher haben eine entwickeltSchlafüberwachung Technologie, die möglicherweise verwendet werden könnte, um schlafbezogene Krankheiten wie Parkinson, Alzheimer und Depression zu untersuchen. Die Technologie ist in der Lage, Schlafmessungen und -daten mithilfe eines fortschrittlichen KI-Algorithmus in tatsächliche Schlafphasen zu übersetzen.
Ein KI-Algorithmus wird verwendet, um Messwerte in Schlafphasen umzuwandeln
Traditionelle Methoden zur Überwachung und Messung wichtiger Schlafmuster erfordern eine starke Verkabelung und mehrere Arten von Geräten. Und meistens muss ein Patient über Nacht in einer Klinik oder in einem Krankenhaus verbringen, um das vollständige Schlafüberwachungsverfahren durchzuführen. Aberdiese Art von Technologie gehört fast der Vergangenheit an.
Forscher des MIT und des Massachusetts General Hospital haben ein Gerät entwickelt, das die Schlafstadien eines Patienten ohne tragbare Verkabelungen und Sensoren messen kann. Die Technologie des Geräts überträgt schwache Funksignale an den Körper des Patienten. Ein fortschrittlicher KI-Algorithmus analysiert danndie Funksignale und übersetzt diese Schlafüberwachungsmessungen in Phasen wie leichte, tiefe oder schnelle Augenbewegungen REM. Es hat eine Genauigkeitsrate von80 %, ähnlich der Methode eines Schlaftechnologen.
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Diese Art von WiFi-Technologiewurde zuvor von demselben MIT-Forschungsteam verwendet, um die Emotionen einer Person vorherzusagen. Das Emotionsvorhersagegerät wurde in der beliebten amerikanischen Fernsehserie vorgestelltDie Urknalltheorie Staffel 10, Folge 14: "Die Emotionserkennungsautomatisierung".
Dina Katabi, Leiterin der Studie und Professorin für Elektrotechnik und Informatik am MIT, erklärt wie das neu entwickelte Gerät des Teams ein problemloses Schlafüberwachungsprogramm durchführen kann.
"Stellen Sie sich vor, Ihr WLAN-Router weiß, wann Sie träumen, und kann überwachen, ob Sie genügend Tiefschlaf haben, der für die Gedächtniskonsolidierung notwendig ist. Unsere Vision ist die Entwicklung von Gesundheitssensoren, die in den Hintergrund treten und physiologische Signale erfassen captureund wichtige Gesundheitskennzahlen, ohne den Benutzer aufzufordern, sein Verhalten in irgendeiner Weise zu ändern".
Katabis Team musste eine Methode formulieren, die die gemessenen oder gesammelten Pulse, Atemfrequenz und Bewegung in die verschiedenen Schlafphasen umwandelt. Der neue KI-Algorithmus des Teams, der auf tiefen neuronalen Netzen basiert, eliminiert die unerwünschten und irrelevanten gesammelten Daten.Auf diese Weise ermöglicht die Technologie dem Team, Schlafmuster bequemer zu analysieren.
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"Die Umgebungsbedingungen führen zu vielen unerwünschten Variationen in dem, was Sie messen", sagte Tommi Jaakkola, Professor für Elektrotechnik und Informatik am MIT. "Die Neuheit liegt darin, das Schlafsignal zu erhalten und den Rest zu entfernen", fügte er hinzu.
Verwenden des Schlafüberwachungsgeräts zur Untersuchung von Krankheiten
Die Forscher gaben an, dass ihre Technologie potenziell von Vorteil ist, um schlafbezogene Krankheiten wie Parkinson und Alzheimer zu untersuchen.
"Die Chance ist sehr groß, weil wir Schlaf nicht gut verstehen und ein hoher Anteil der Bevölkerung Schlafprobleme hat", sagte Mingmin Zhao, Erstautor der Studie und Doktorand am MIT.
"Wenn man an Parkinson denkt, denkt man an eine Bewegungsstörung, aber die Krankheit ist auch mit sehr komplexen Schlafdefiziten verbunden, die nicht sehr gut verstanden werden", erklärt Katabi.
Laut MIT "leiden mehr als 50 Millionen Amerikaner an Schlafstörungen, und auch Krankheiten wie Parkinson und Alzheimer können den Schlaf stören". Auch Schlafstörungen wie Schlaflosigkeit und Schlafapnoe sowie epileptische Anfälle, die während des Schlafens auftreten, könnten seinauf aufschlussreichere Weise mit dem Schlafüberwachungsgerät des Teams untersucht.
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