ИИ научили определять расстройства сна, ведущие к болезни Паркинсона

Команда исследователей из медицинского центра Маунт-Синай разработала алгоритм искусственного интеллекта для диагностики расстройства поведения в фазе быстрого сна (RBD). Это состояние, вызывающее аномальные движения во время сна, почти всегда является ранним признаком болезни Паркинсона или деменции. Часто оно опережает другие симптомы заболевания на 10-15 лет.

Традиционная диагностика RBD имеет много проблем. Обычные опросники малоэффективны, так как многие пациенты не осознают наличия подергиваний во сне. Даже полисомнография часто дает неточные результаты из-за сложности интерпретации. Как отметил ассоциированный профессор неврологии в Школе медицины Икан доктор Эммануэль Дюринг, RBD легко пропустить, так как в 99% случаев полисомнография проводится для оценки сонного апноэ.

Исследователи создали алгоритм, анализирующий видеозаписи спящего человека, полученные с помощью стандартной 2D-инфракрасной камеры, которая используется во всех клинических лабораториях сна. В отличие от предыдущих исследований, требовавших специальных 3D-камер, новый подход не требует дополнительного оборудования. Команда собрала набор данных из 81 записи пациентов с RBD и 91 записи без RBD.

В результате ученые смогли обучить алгоритм автоматически детектировать движения во время фазы быстрого сна, определять их частоту, амплитуду, скорость и временное распределение. При анализе коротких движений продолжительностью менее 2 секунд точность ИИ-модели составила 91,9%. Особенно важно, что из 11 пациентов с RBD без заметных движений во время теста алгоритм правильно идентифицировал семерых.