Мы используем технологию cookie для понимания того, как вы пользуетесь нашим сайтом. Под этим подразумевается персонализированный контент и реклама. Для того, чтобы узнать больше - нажмите сюда. Пользуясь данным сайтом вы подтверждаете согласие с нашей политикой. Политика cookie.
Разделы Партнеры Информация LinkXpress
Вход
Реклама на сайте
Direct Effect Media/Illumina

Беспроводные сигналы контролируют состояние пациентов с нарушениями сна

Редакция HospiMedica - Россия
Опубликовано 03 Oct 2017
Print article
Алгоритм ИИ контролирует стадии сна без датчиков, прикрепленных к телу (фото любезно предоставлено Кристиной Данилофф (Christine Daniloff) / Массачусетский технологический институт).
Алгоритм ИИ контролирует стадии сна без датчиков, прикрепленных к телу (фото любезно предоставлено Кристиной Данилофф (Christine Daniloff) / Массачусетский технологический институт).
Маломощные радиоволны, которые выявляют небольшие изменения в движении тела, вызванные дыханием и пульсом пациента, могут диагностировать и исследовать проблемы сна.

Устройство, разработанное исследователями из Массачусетского технологического института (Massachusetts Institute of Technology - MIT; Кембридж, штат Массачусетс, США) и Центральной больницы штата Массачусетс (Massachusetts General Hospital - MGH; Бостон, США), использует алгоритм продвинутого искусственного интеллекта (ИИ) для анализа радиосигналов, окружающих человека. Поскольку радиоволны отражаются телом, любое незначительно движение тела изменяет их частоту. Алгоритм ИИ анализирует эти волны и переводит результаты в стадии сна: легкую, глубокую или быструю.

Алгоритм ИИ основан на глубоких нейронных сетях, которые извлекают и анализируют сложные наборы данных, чтобы изолировать частотные измерения и идентифицировать их как пульс, скорость дыхания и движение, одновременно устраняя нерелевантную информацию. В исследовании, где рассматривались 25 здоровых добровольцев, было обнаружено, что новая методика была примерно на 80% точнее, что сопоставимо с оценками точности, которые были основаны на измерениях электроэнцефалограммы (ЭЭГ). Исследование было представлено на Международной конференции по машинному обучению (2017 International Conference on Machine Learning), проведенной в августе 2017 года в Сиднее (Австралия).

"Это очень благоприятная возможность, поскольку мы плохо понимаем сон, а у значительной части населения есть проблемы со сном, — заявил ведущий автор MIT аспирант, магистр наук Минмин Чжао (Mingmin Zhao). — У нас есть технология, которая, если мы сможем заставить ее работать, способна перевести практику исследования сна из лаборатории сна один раз в несколько месяцев к постоянному исследованию сна в домашних условиях".

"Представьте себе, что ваш Wi-Fi-маршрутизатор знает, когда вам снятся сны, и может контролировать, достаточно ли вам глубокого сна, что необходимо для консолидации памяти, — заявила старший автор-профессор электротехники и информатики, доктор философии Дина Катаби (Dina Katabi). — Наше видение - это развитие незаметных датчиков здоровья, которые захватывают физиологические сигналы и основные показатели здоровья, не требуя от пользователя изменить свое поведение каким-либо образом".

Быстрые и медленные фазы сна чередуются в течение одного цикла сна, который длится около 90 минут. Быстрый сон характеризуется быстрым случайным движением глаз, дистонией и яркими сновидениями. Он также известен как парадоксальный сон из-за физиологического сходства с состояниями бодрствования, включая быстрые, низкоинтенсивные десинхронизированные мозговые волны. Быстрый сон вызывает заметные физические изменения, в том числе приостановленный центральный гомеостаз, который допускает большие колебания дыхания, терморегуляции и кровообращения, которые не встречаются ни в каких других режимах сна или бодрствования.

Ссылки по теме:
Массачусетский технологический институт
Центральная больница штата Массачусетс


Print article
FIME - Informa
Radcal

Каналы

Интенсивная терапия

посмотреть канал
Окрашенные клетки эпидермиса, культивированные на пептиде A5G81 (фото предоставлено Guillermo Ameer /Northwestern University).

Антиоксидантный перевязочный материал ускоряет заживление ран у диабетиков

Как утверждается в новом исследовании, гидрогелевая регенерирующая повязка, принимающая форму тела, способна активировать... Читать дальше

Хирургия

посмотреть канал
Внутриматочный тампонадный баллон (фото любезно предоставлено Alpha Image).

Внутриматочная баллонная тампонада улучшает остановку кровотечения

В новом исследовании было продемонстрировано, что использование внутриматочного баллона связано со значительно меньшей потребностью... Читать дальше

Женское здоровье

посмотреть канал
Новое исследование показывает, что после родов женщины подвергаются более высокому риску сердечной недостаточности (фото любезно предоставлено Getty Images).

Исследование свидетельствует о высоком уровне риска СН у женщин после родов

В ходе нового исследования установлено, что женщины подвергаются наибольшему риску сердечной недостаточности (СН) в течение... Читать дальше

IT

посмотреть канал
Решение для управления запасами Unifia предназначено для упрощения эндоскопического рабочего процесса (фото любезно предоставлено Olympus).

Программная платформа отслеживает использование и стерилизацию эндоскопов

Инновационное решение для управления технологическими процессами и снабжением обеспечивает оптимальную эффективность и безопасность... Читать дальше

Новости больниц

посмотреть канал
Система NFER позволяет исследователям отслеживать движения медсестер в реальном времени (фото любезно предоставлено Юнг Хиуп Кимом (Jung Hyup Kim) из Университета Миссури).

Система отслеживания медсестер может улучшить рабочий процесс в больницах

Инновационная система использует комбинацию наблюдения в ручном режиме и неинтрузивных датчиков слежения для наблюдения в... Читать дальше

Бизнес

посмотреть канал
Новые исследования показывают, что машинное обучение может улучшить инструменты цифрового здравоохранения, способствуя выполнению обычных рабочих процессов и помогая врачам оценивать риск пациента (фото любезно предоставлено iStock).

Машинное обучение является перспективным в поддержке медицинских решений

Ряд исследований, представленных на 67-й Ежегодной научной сессии Американской кардиологической коллегии (American College... Читать дальше
Copyright © 2000-2018 Globetech Media. All rights reserved.