AI使用無線電波來診斷睡眠障礙

研究人員開發(fā)了一種基于AI的算法，以改善使用無線電波診斷和監(jiān)測睡眠障礙。

良好的睡眠對我們的身心健康至關重要。然而，今天診斷問題可能是困難的，因為它需要患者配備電極和各種傳感器。

麻省理工學院和麻省總醫(yī)院的研究人員使用AI算法分析受試者周圍的無線電信號。這些讀數被轉化為睡眠階段：清醒，輕盈，深沉或快速的眼球運動。

“想象一下，如果您的WiFi路由器知道您何時在做夢，并且可以監(jiān)控您是否有足夠的深度睡眠，這對于內存整合是必要的，”負責電子工程和計算機科學的Andrew和Erna Viterbi教授Dina Katabi說。研究。“我們的愿景是開發(fā)健康傳感器，這些傳感器將消失在背景中并捕獲生理信號和重要的健康指標，而不會要求用戶以任何方式改變她的行為。”

除了醫(yī)療保健之外，還有可能應用這些數據。例如，當居住者入睡以節(jié)省能量時，家中的所有燈都可以自動關閉。如果居住者在夜間醒來使用浴室，可以打開某些燈以指引路。

僅在就有超過5000萬現(xiàn)有(已知)睡眠障礙患者，這項研究可能是開創(chuàng)性的。它將有助于診斷和監(jiān)控問題，而無需繁瑣且昂貴的專業(yè)設備。

麻省理工學院的畢業(yè)生和論文的第一作者Mingmin Zhao說：“機會非常大，因為我們不能很好地理解睡眠，而且很大一部分人都有睡眠問題。” “我們擁有這項技術，如果我們能夠使它發(fā)揮作用，可以讓我們從睡眠實驗室每隔幾個月進行一次睡眠研究的世界轉移到家中的連續(xù)睡眠研究中。”

Katabi和Zhao與MGH睡眠醫(yī)學部門負責人Matt Bianchi和電子工程和計算機科學Thomas Siebel教授，麻省理工學院數據，系統(tǒng)和社會研究所成員Tommi Jaakkola一起完成了這項研究。和另一位麻省理工學院研究生Shichao Yue也是該論文的共同作者。

AI超越睡眠障礙

Katabi之前的一些工作與麻省理工學院的研究人員一起也使用了無線電波。一個筆記本電腦大小的盒子發(fā)出低功率射頻信號，顯示出生命體征，包括脈搏和呼吸頻率。這可以用來監(jiān)測老年人，以提醒醫(yī)療專業(yè)人員他們的生命體征令人擔憂的變化。

使用深度神經網絡的人工智能使所有這一切成為可能。從大型數據集中提取相關信息，同時消除錯誤結果，需要研究人員構建自己的算法。

“我們的設備不僅可以讓您移除所有這些傳感器，使其成為可以在家中完成的更好的體驗，還可以讓醫(yī)生和睡眠技術人員更輕松地完成工作，”Katabi說。“他們不必瀏覽數據并手動標記它。”