La inteligencia industrial mejoramiento la operatividad de los tratamientos para los trastornos del sueño

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La dificultad para dormir, la apnea del sueño y la narcolepsia se encuentran entre los trastornos del sueño que padecen miles de daneses. Además, se estima que la apnea del sueño no se diagnostica en hasta 200.000 daneses.

En un nuevo estudio, investigadores del Departamento de Ciencias de la Computación de la Universidad de Copenhague colaboraron con el Centro Danés de Medicina del Sueño del Hospital Danés Rigshospitalet para desarrollar un algoritmo de inteligencia artificial que puede mejorar el diagnóstico, los tratamientos y nuestra comprensión general de los trastornos del sueño.

“El algoritmo es extraordinariamente preciso. Hemos completado varias pruebas en las que su rendimiento rivalizó con el de los mejores médicos de la industria en todo el mundo”, dice Mathias Perslev, PhD en el Departamento de Ciencias de la Computación y autor principal del estudio recientemente publicado. en el periódico npj Medicina digital (conexión).

Puede ayudar a los médicos en sus tratamientos.

Los exámenes de hoy para los trastornos del sueño generalmente comienzan con la admisión a una clínica del sueño. Aquí, el sueño nocturno de una persona se controla mediante varias herramientas de medición. Luego, un especialista en trastornos del sueño revisa las 7-8 horas de medición del sueño nocturno del paciente.

El médico divide manualmente estas 7-8 horas de sueño en intervalos de 30 segundos, cada uno de los cuales debe clasificarse en diferentes etapas del sueño, como sueño REM (movimiento ocular rápido), sueño ligero, sueño profundo, etc. Es un trabajo que requiere mucho tiempo y que el algoritmo puede realizar en segundos.

“Este proyecto nos ha permitido demostrar que estas mediciones se pueden realizar de forma muy segura mediante el aprendizaje automático, lo cual es de gran importancia. Al ahorrar muchas horas de trabajo, se pueden evaluar y diagnosticar de manera eficaz muchos más pacientes”, explica Poul Jennum, profesor de neurofisiología y director del Centro Danés de Medicina del Sueño.

Solo en la región de la capital de Dinamarca, cada año se realizan más de 4.000 pruebas de polisomnografía, conocidas como PSG o estudios del sueño, en pacientes con apnea del sueño y trastornos del sueño más complicados. Un médico tarda entre 1,5 y 3 horas en analizar un estudio de PSG. Por lo tanto, solo en la región capital de Dinamarca, se podrían liberar entre 6.000 y 12.000 horas médicas implementando el nuevo algoritmo.

El algoritmo funciona entre las clínicas del sueño y los grupos de pacientes.

Al recopilar datos de una variedad de fuentes, los investigadores detrás del algoritmo pudieron garantizar una funcionalidad óptima. En total, se recopilaron y utilizaron 20.000 noches de sueño de los Estados Unidos y varios países europeos para entrenar el algoritmo.

“Hemos recopilado datos sobre el sueño de diferentes continentes, clínicas del sueño y grupos de pacientes. El hecho de que el algoritmo funcione bien en condiciones tan diferentes es un gran avance”, explican Mathias Perslev y Christian Igel, que dirigieron el proyecto desde el punto de vista. ver, agregando:

“Lograr este tipo de generalización es uno de los mayores desafíos en el análisis de datos médicos”.

Esperan que el algoritmo ayude a los médicos e investigadores de todo el mundo a aprender más sobre los trastornos del sueño en el futuro. El software de análisis del sueño está disponible de forma gratuita en sleep.ai.ku.dk y puede ser utilizado por cualquier persona, en cualquier lugar, incluidos los lugares donde no hay una clínica del sueño a la vuelta de la esquina.

“Para este algoritmo sólo se requieren unas pocas mediciones de herramientas clínicas comunes. Por lo tanto, el uso de este software puede ser particularmente relevante en países en desarrollo donde los últimos equipos o expertos pueden no estar disponibles”, dice Mathias Perslev.

Los investigadores ahora están trabajando con médicos daneses para que el software y el algoritmo sean aprobados para uso clínico.

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