Un team di ricercatori ha sviluppato un dispositivo indossabile che tiene traccia della respirazione dell’utilizzatore con lo scopo di monitorare le apnee notturne. Normalmente un monitoraggio del genere avviene in una struttura sanitaria apposita attraverso un esame chiamato polisonnografia: una procedura scomoda sia per la strumentazione che deve essere applicata (provate a cercare “polisonnografia” su un motore di ricerca) per misurare l’attività cerebrale, il movimento degli occhi e i livelli di ossigeno nel sangue, sia per il fatto che nella maggior parte dei casi si svolge fuori di casa.
Un recente studio pubblicato sull’IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics ha testato un dispositivo semplice da applicare sul petto che sfrutta una combinazione di bioimpedenza (la misurazione dei segnali elettrici che attraversano il corpo) e algoritmi di intelligenza artificiale.
I ricercatori dell’azienda IMEC e dell’Università di Gand, in Belgio, hanno sviluppato un dispositivo – chiamato Robin – che applica una piccola corrente al corpo a una frequenza nota, misurando quindi la tensione risultante in un punto diverso del corpo. Il team ha quindi applicato un algoritmo di deep learning Long Short-Term Memory a due fasi per rilevare eventi di apnea notturna nelle misurazioni della bioimpedenza.
I ricercatori hanno confrontato i risultati della loro tecnica con i dati di 25 volontari monitorati in una clinica del sonno e hanno scoperto che il loro approccio ha un’accuratezza del 73% nel rilevare gli eventi di apnea.
Per approfondire: Portable Detection of Apnea and Hypopnea Events using Bio-Impedance of the Chest and Deep Learning
