Forscher entwickeln einen Deep-Learning-Algorithmus, der Schlafzustände und Arousals über Atemsignale erkennt und eine Alternative zur Polysomnographie bietet.
Ein neuer Algorithmus könnte die Schlafdiagnostik revolutionieren, indem er Schlafzustände allein über Atemsignale erkennt.
Deep Learning in der Schlafdiagnostik
Forscher haben einen Deep-Learning-Algorithmus entwickelt, der Schlafzustände und Arousals über die Analyse von Atemsignalen erkennt. Diese Methode könnte eine zugänglichere Alternative zur herkömmlichen Polysomnographie darstellen, wie in einer aktuellen Studie im Journal of Sleep Research berichtet wird.
Vorteile gegenüber traditionellen Methoden
Die herkömmliche Polysomnographie erfordert eine umfangreiche Ausrüstung und eine Übernachtung im Schlaflabor. Der neue Algorithmus hingegen nutzt die Respiratory Inductance Plethysmography (RIP), eine weniger invasive Technik, die Atembewegungen misst. Dr. Anna Müller, Schlafforscherin an der Universität Berlin, erklärt: „Dies könnte die Diagnose von Schlafstörungen wie Schlafapnoe deutlich vereinfachen.“
Praktische Anwendungen
Für Patienten bedeutet dies eine einfachere und kostengünstigere Möglichkeit, ihre Schlafgesundheit zu überwachen. Experten empfehlen jedoch, bei anhaltenden Schlafproblemen immer einen Facharzt zu konsultieren.
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