研究人員報告說，人工智能算法可以改善診斷、治療以及我們對睡眠障礙的整體理解。
“該算法非常精確。 我們完成了各種測試，其性能可與全球該領域最好的醫生相媲美，”哥本哈根大學計算機科學系博士、該雜誌該研究的主要作者 Mathias Perslev 說。 npj數字醫學.
今天的睡眠障礙檢查通常從進入睡眠診所開始。 在這裡，使用各種測量儀器監測一個人的夜間睡眠。 然後，睡眠障礙專家會檢查患者夜間睡眠的 7-8 小時測量值。
醫生手動將這7-8小時的睡眠分成30秒的間隔，所有這些都必須歸類到不同的睡眠階段，比如REM（快速眼動）睡眠、淺睡眠、深度睡眠等。 - 算法可以在幾秒鐘內執行的消耗性工作。
“這個項目讓我們能夠證明使用機器學習可以非常安全地進行這些測量——這具有重要意義，”神經生理學教授兼丹麥睡眠醫學中心負責人 Poul Jennum 說。 “通過節省大量工作時間，可以有效評估和診斷更多患者。”
僅在丹麥首都地區，每年就對患有以下疾病的患者進行 4,000 多次多導睡眠圖測試（稱為 PSG 或睡眠研究）。 睡眠呼吸暫停 和更複雜的睡眠障礙。
醫生分析 PSG 研究需要 1.5-3 小時。 因此，僅在丹麥首都地區，部署新算法就可以節省 6,000 到 12,000 個小時的醫療時間。
通過從各種來源收集數據，該算法背後的研究人員已經能夠確保最佳功能。 總共收集了來自美國和許多歐洲國家的 20,000 個晚上的睡眠並用於訓練算法。
“我們收集了來自各大洲、睡眠診所和患者群體的睡眠數據。 該算法在如此多樣化的條件下運行良好這一事實是一個突破，”領導該項目的計算機科學方面的 Perslev 和 Christian Igel 解釋說。 “實現這種概括是醫學數據分析中最大的挑戰之一。”
研究人員希望該算法將有助於幫助世界各地的醫生和研究人員了解更多關於 睡眠障礙 。
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睡眠分析軟件可在以下網址免費獲得 睡眠.ai.ku.dk 任何人都可以在任何地方使用，包括附近沒有睡眠診所的地方。
“這個算法只需要通過常見的臨床儀器進行一些測量。 因此，在可能無法獲得最新設備或專家的發展中國家，使用該軟件可能尤其重要，”Perslev 說。
研究人員現在正在與丹麥醫生合作，以獲得批准用於臨床的軟件和算法。
資源： 哥本哈根大學
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