Создан алгоритм для выявления остановки дыхания во сне у людей с апноэ
Ученые ЛЭТИ создали искусственный интеллект для выявления случаев остановки дыхания во сне у людей, страдающих апноэ. Разработка станет основой носимой системы оценки физиологического состояния пациента в зависимости от уровня его психологической и физической нагрузки. Это поможет врачам в принятии решения в диагностике и терапии апноэ. Об этом «Газете.Ru» рассказали в ЛЭТИ.
Апноэ сна (АС) – это патология, которая связана с резким уменьшением или полной остановкой дыхания во время ночного отдыха из-за западения корня языка.Такие остановки дыхания имеют массу последствий в виде различных осложнений: от головной боли до развития сердечно-сосудистых заболеваний и даже летального исхода.
Одним из наиболее эффективных способов выявления синдрома АС является полисомнография (ПСГ) – метод длительной регистрации различных физиологических показателей пациента во время сна. С помощью закрепленных на теле датчиков фиксируются электрическая активность мозга, движения глаз, мышечная активность, уровень кислорода в крови, частота сердечных сокращений и дыхательные движения. ПСГ позволяет не только определить наличие, но и продолжительность случаев апноэ.
Но процедура может вызывать у людей значительный дискомфорт, поэтому важно создать более удобные методы.
«Мы разработали алгоритм, который позволяет прогнозировать наступление приступов апноэ для поддержки принятия решений врача при оценке типа стресса пациента. Анализ таких важных факторов, как электрокардиосигнал, сигнал изменений в пульсации крови и дыхательных движений пациента с применением предложенной модели, позволяет рассчитать вероятность наступления эпизодов АС. От полученной вероятности врач сможет сделать заключение о приступах, скорректировать лечение и своевременно оказать пациенту помощь», — рассказала «Газете.Ru» профессор кафедры биотехнических систем (БТС) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Елена Садыкова.
Одним из факторов, которые наиболее часто становятся причинами патологии, является постоянное пребывание в состоянии стресса. Исследователи разработали методику установления типа стресса при апноэ и предположили, что в зависимости от стрессового фактора можно определить и классифицировать эпизоды.
«В перспективе данная модель ляжет в основу носимой системы в виде компактного устройства для оценки типа перенапряжения с целью поддержки принятия диагностических и лечебных решений врачом, фиксируя периоды остановки дыхания. Это может быть, например, браслет, к которому через Bluetooth подключается смартфон с установленным специальным приложением. При фиксировании эпизодов АС, браслет будет оповещать об этом пользователя, например, с помощью импульсов или музыки», – отметила Садыкова.