Más de 50 millones de estadounidenses padecen trastornos del sueño, y enfermedades como el Parkinson y el Alzheimer también pueden interrumpir el sueño. El diagnóstico y el seguimiento de estas afecciones generalmente requieren la colocación de electrodos y una variedad de otros sensores en los pacientes, que pueden perturbar aún más su sueño.
Para facilitar el diagnóstico y el estudio de los problemas del sueño, los investigadores del MIT y del Hospital General de Massachusetts han ideado una nueva forma de controlar las etapas del sueño sin sensores conectados al cuerpo. Su dispositivo utiliza un algoritmo de inteligencia artificial avanzado para analizar las señales de radio alrededorla persona y traducir esas mediciones en etapas de sueño: movimiento ocular ligero, profundo o rápido REM.
"Imagínese si su enrutador Wi-Fi sabe cuándo está soñando y puede controlar si está durmiendo lo suficiente, lo cual es necesario para la consolidación de la memoria", dice Dina Katabi, profesora de Ingeniería Eléctrica y Computación de Andrew y Erna ViterbiScience, quien dirigió el estudio. "Nuestra visión es desarrollar sensores de salud que desaparezcan en un segundo plano y capturen señales fisiológicas y métricas de salud importantes, sin pedirle al usuario que cambie su comportamiento de ninguna manera".
Katabi trabajó en el estudio con Matt Bianchi, jefe de la división de medicina del sueño en MGH, y Tommi Jaakkola, profesor Thomas Siebel de Ingeniería Eléctrica e Informática y miembro del Instituto de Datos, Sistemas y Sociedad del MIT. Mingmin Zhao, un estudiante graduado del MIT, es el primer autor del artículo, y Shichao Yue, otro estudiante graduado del MIT, también es coautor.
Los investigadores presentarán su nuevo sensor en la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Automático el 9 de agosto.
detección remota
Katabi y los miembros de su grupo en el Laboratorio de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial del MIT han desarrollado previamente sensores basados en radio que les permiten medir de forma remota los signos vitales y los comportamientos que pueden ser indicadores de salud. Estos sensores consisten en un dispositivo inalámbrico, aproximadamentedel tamaño de una computadora portátil, que emite señales de radiofrecuencia RF de baja potencia. A medida que las ondas de radio se reflejan en el cuerpo, cualquier movimiento leve del cuerpo altera la frecuencia de las ondas reflejadas. El análisis de esas ondas puede revelar signos vitales comocomo pulso y frecuencia respiratoria.
"Es una caja inteligente similar a Wi-Fi que se encuentra en el hogar y analiza estos reflejos y descubre todos estos cambios en el cuerpo, a través de una firma que el cuerpo deja en la señal de RF", dice Katabi.
Katabi y sus estudiantes también han utilizado este enfoque para crear un sensor llamado WiGait que puede medir la velocidad al caminar mediante señales inalámbricas, lo que podría ayudar a los médicos a predecir el deterioro cognitivo, las caídas, ciertas enfermedades cardíacas o pulmonares u otros problemas de salud.
Después de desarrollar esos sensores, Katabi pensó que un enfoque similar también podría ser útil para monitorear el sueño, que actualmente se realiza mientras los pacientes pasan la noche en un laboratorio del sueño conectado a monitores como máquinas de electroencefalografía EEG.
"La oportunidad es muy grande porque no entendemos bien el sueño y una gran parte de la población tiene problemas de sueño", dice Zhao. "Tenemos esta tecnología que, si podemos hacer que funcione, puede movernos deun mundo donde hacemos estudios del sueño una vez cada pocos meses en el laboratorio del sueño para estudios continuos del sueño en el hogar ".
Para lograr eso, los investigadores tuvieron que encontrar una forma de traducir sus mediciones de pulso, frecuencia respiratoria y movimiento en etapas de sueño. Los avances recientes en inteligencia artificial han hecho posible entrenar algoritmos informáticos conocidos como redes neuronales profundas paraextraer y analizar información de conjuntos de datos complejos, como las señales de radio obtenidas del sensor de los investigadores. Sin embargo, estas señales tienen una gran cantidad de información que es irrelevante para dormir y puede ser confusa para los algoritmos existentes. Los investigadores del MIT tuvieron que plantearcon un nuevo algoritmo de IA basado en redes neuronales profundas, que elimina la información irrelevante.
"Las condiciones circundantes introducen una gran cantidad de variaciones no deseadas en lo que se mide. La novedad radica en preservar la señal de sueño mientras se elimina el resto", dice Jaakkola. Su algoritmo se puede utilizar en diferentes ubicaciones y con diferentes personas, sin ninguna calibración.
Al utilizar este enfoque en pruebas de 25 voluntarios sanos, los investigadores encontraron que su técnica tenía una precisión de aproximadamente un 80 por ciento, lo que es comparable a la precisión de las calificaciones determinadas por los especialistas del sueño en función de las mediciones de EEG.
"Nuestro dispositivo le permite no solo quitar todos estos sensores que le coloca a la persona y hacer que sea una experiencia mucho mejor que la que se puede hacer en casa, sino que también facilita mucho el trabajo del médico y del técnico del sueño", Dice Katabi." No tienen que revisar los datos y etiquetarlos manualmente ".
deficiencias del sueño
Otros investigadores han intentado usar señales de radio para monitorear el sueño, pero estos sistemas son precisos solo el 65 por ciento del tiempo y principalmente determinan si una persona está despierta o dormida, no en qué etapa del sueño se encuentra. Katabi y sus colegas pudieronpara mejorar eso entrenando su algoritmo para ignorar las señales inalámbricas que rebotan en otros objetos en la habitación e incluyen solo los datos reflejados por la persona que duerme.
Los investigadores ahora planean usar esta tecnología para estudiar cómo la enfermedad de Parkinson afecta el sueño.
"Cuando piensas en el Parkinson, lo piensas como un trastorno del movimiento, pero la enfermedad también está asociada con deficiencias del sueño muy complejas, que no se comprenden muy bien", dice Katabi.
El sensor también podría usarse para aprender más sobre los cambios del sueño producidos por la enfermedad de Alzheimer, así como los trastornos del sueño como el insomnio y la apnea del sueño. También puede ser útil para estudiar los ataques epilépticos que ocurren durante el sueño, que generalmente son difíciles de controlar.detectar.
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Instituto de Tecnología de Massachusetts . Original escrito por Anne Trafton. Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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