새로운 획기적인 연구는 전 세계의 의사와 연구자들이 미래의 수면장애에 대해 더 많이 배우고 수면장애, 수면 무호흡 및 기면증을 치료하는 데 도움이되는 인공지능알고리즘을 개발했다.

새로운 연구에서 코펜하겐대학 컴퓨터과학과 연구원들은 덴마크병원 Rigshospitalet의 수면의학을위한 덴마크센터와 협력하여 수면장애에 대한 진단, 치료 및 전반적인 이해를 향상시킬 수있는 인공지능 알고리즘을 개발했다.

수면 장애, 수면 무호흡증 및 기면증은 수천 명의 덴마크인이 겪고있는 다양한 수면장애 중 하나이다. 또한 수면 무호흡증은 200,000덴마크인에서 진단되지 않은 것으로 추정된다.

“알고리즘은 매우 정확하다. 우리는 그 성능이 전 세계 최고의 의사의 성능에 필적하는 다양한 테스트를 완료했다.”라고 최근 npj Digital Medicine 저널에 게재된 이 연구의 주 저자이자 컴퓨터과학과 PhD인 Mathias Perslev는 말한다.

오늘날의 수면장애 검사는 일반적으로 수면클리닉에 입원하는 것으로 시작된다. 여기에서는 다양한 측정도구를 사용하여 사람의 수면을 모니터링한다. 그런 다음 수면장애 전문가가 환자의 밤새 수면에서 측정한 7-8시간을 검토한다.

의사는 이 7-8시간의 수면을 30초 간격으로 수동으로 나누며, 모두 REM (빠른 안구 운동) 수면, 얕은 수면, 깊은 수면 등과 같은 서로 다른 수면 단계로 분류되어야한다. 알고리즘이 몇 초 안에 수행 할 수있는 작업을 한다.

“이 프로젝트를 통해 우리는 이러한 측정이 기계학습을 사용하여 매우 안전하게 수행될 수 있음을 증명할 수있었다. 이는 매우 의미가 있다. 작업시간을 절약함으로써 더 많은 환자를 효과적으로 평가하고 진단 할 수 있다.

덴마크 수도지역에서만 수면 무호흡증과 더 복잡한 수면 장애 환자를 대상으로 매년 4,000개 이상의 수면 다원 검사 (PSG 또는 수면 연구라고 함)가 실시된다.

의사가 PSG 연구를 분석하는 데는 1.5 ~ 3 시간이 걸린다. 따라서 덴마크 수도지역에서만 새로운 알고리즘을 배포하여 6,000 ~ 12,000 시간의 의료시간을 확보 할 수 있다.

다양한 소스에서 데이터를 수집함으로써 알고리즘 배후의 연구자들은 최적의 기능을 보장 할 수있었다. 전체적으로 미국과 여러 유럽국가에서 20,000 박의 수면을 수집하여 알고리즘을 훈련하는 데 사용했다.

“우리는 대륙, 수면 클리닉 및 환자 그룹에서 수면 데이터를 수집했다. 알고리즘이 이러한 다양한 조건에서 잘 작동한다는 사실은 돌파구이다.”라고 컴퓨터과학 측면에서 프로젝트를 이끌었던 Mathias Perslev와 Christian Igel은 다음과 같이 설명한다.

"이러한 종류의 일반화를 달성하는 것은 의료데이터 분석에서 가장 큰 과제 중 하나이다."

그들은 알고리즘이 미래의 수면 장애에 대해 더 많이 알 수 있도록 전 세계의 의사와 연구자들에게 도움이되기를 희망한다.

“이 알고리즘에는 일반적인 임상기기로 측정 한 몇 가지만 있으면된다. 따라서 이 소프트웨어의 사용은 최신장비나 전문가에 접근 할 수없는 개발도상국에서 특히 유용할 수 있다.”라고 Mathias Perslev는 말한다.

연구자들은 현재 덴마크의사들과 협력하여 임상용으로 승인된 소프트웨어 및 알고리즘을 확보하고 있다. HindustanTimes.com을 통해