Как нейросеть поможет при бессоннице

Сон — важнейший физиологический процесс. Его нарушения могут свидетельствовать о широком спектре расстройств и заболеваний. Существуют различные методики диагностики нарушений сна. Наиболее комплексную картину проблем дает полисомнография — обследование, объединяющее мониторинг электрической активности мозга с помощью электроэнцефалографии, исследование движений глаз, активности мышц, сердечного ритма и особенностей дыхания. Эту информацию собирают датчики, подключенные к телу пациента во время сна.

Но чтобы собрать такое количество данных, требуется множество датчиков: в минимальный комплект входит подключение 22 проводов, ведущих к диагностическим устройствам. Провести такой мониторинг можно только в условиях медицинского стационара или исследовательского центра. Непривычная обстановка и неудобные проводные датчики влияют на качество сна во время обследования, поэтому картина сна часто искажается.

Чтобы избежать этого, ученые из Университета Осаки разработали методику диагностики, основанную на записи звуков, которые человек издает во сне. Для записи звука нужен только смартфон. Алгоритм, обрабатывающий запись, создан на основе метода самоорганизующейся карты — самообучающейся нейронной сети. Чаще всего такие сети используют для кластеризации данных. При разработке методики ученые сопоставили записи звуков сна людей с данными их полисомнографии. Выяснилось, что существуют определенные закономерности: например, на стадии глубокого сна (дельта-сна) обычно возникает храп, а скрежет зубов появляется на стадии легкого сна (стадии «сонных веретен»). Такие маркеры позволяют отследить, в какой фазе сна возникают нарушения. В дальнейшем разработчики планируют усовершенствовать алгоритм: улучшить систему распознавания посторонних шумов.