Biotechnologia.pl
łączymy wszystkie strony biobiznesu
Diagnostyka zaburzeń snu może być łatwiejsza – naukowcy z Cambridge opracowali inteligentną piżamę, która monitoruje bruksizm i bezdech senny!
Diagnostyka zaburzeń snu może być łatwiejsza – naukowcy z Cambridge opracowali inteligentną

Naukowcy z Uniwersytetu Cambridge opracowali inteligentną piżamę, której zadaniem jest monitorowanie w warunkach domowych wzorców oddechu podczas snu i wykrywanie jego zaburzeń, takich jak bezdech senny, chrapanie czy bruksizm. Jest to możliwe dzięki znajdującym się w materiale zaawansowanym grafenowym czujnikom tensometrycznym. Urządzenie może stać się alternatywą dla często niekomfortowej dla pacjentów diagnostyki w warunkach szpitalnych lub z wykorzystaniem nieporęcznego sprzętu.

 

Za projekt inteligentnej piżamy odpowiedzialny jest zespół badaczy z Cambridge Graphene Centre, któremu przewodniczył prof. Luigi Occhipinti. Naukowcy wzorowali się na swojej wcześniejszej pracy nad inteligentnym chokerem przeznaczonym dla osób z zaburzeniami mowy. Zespół przeprojektował czujniki i wprowadził udoskonalenia konstrukcyjne w celu poprawy ich czułości. Następnie umieścił je w kołnierzyku piżamy. – Okolica gardła jest bardzo ciekawym obszarem, który dostarcza licznych informacji. W ramach poprzedniego projektu opracowaliśmy czujnik wbudowany w inteligentny materiał, aby monitorować sygnały mowy, które są odróżniane od wzorców oddychania pod względem amplitudy i częstotliwości. Dzięki monitorowaniu sygnałów mowy możemy interpretować dane dotyczące pacjentów z zaburzeniami mowy, np. po laryngektomii, czyli usunięciu krtani, lub z dyzartrią w następstwie wylewu. Jest to przykład tego, jak wiele informacji można uzyskać z tej okolicy ciała. Ultraczuły grafenowy czujnik tensometryczny może zarejestrować informacje przydatne do diagnostyki, rehabilitacji i leczenia – mówi agencji Newseria prof. Luigi Occhipinti, dyrektor ds. badań nad inteligentnymi urządzeniami elektronicznymi, biosystemami i AI na Wydziale Inżynierii w Cambridge Graphene Centre.

Inteligentna piżama ma się stać alternatywą dla polisomnografii, która wymaga pozostania na noc w szpitalu czy klinice snu i jest dość uciążliwa ze względu na liczne czujniki i przewody, za pomocą których pacjent jest podłączony do sprzętu medycznego. – Celem stworzenia systemu monitorowania wbudowanego w inteligentny materiał było umożliwienie pacjentom monitorowania swojego zdrowia w domu, w naturalnym środowisku. Dlatego opracowaliśmy technologię, która ma być wygodnym elementem odzieży do spania, a jednocześnie trwała i odporna na zakłócenia powstałe podczas snu. Na przykład urządzenie jest zaprojektowane tak, aby niwelować zakłócenia związane z obracaniem się podczas snu i inne wywołane ruchem – tłumaczy prof. Luigi Occhipinti.

Opracowana przez zespół badaczy technologia to grafenowy czujnik tensometryczny (a właściwie grupa czujników). Jest on w stanie wykryć niewielkie napięcia materiału z niezwykle wysoką czułością i dokładnością, nawet jeśli koszula jest noszona luźno wokół szyi. – Dzięki temu konkretnemu modelowi i materiałom zastosowanym w ramach naszej technologii możemy rozpoznać do sześciu wzorców snu związanych np. z oddychaniem przez nos lub usta, bruksizmem, czyli tendencją do zgrzytania zębami lub zaciskania szczęki podczas snu, chrapaniem i, co najważniejsze, bezdechem sennym. Urządzenie jest na tyle dokładne, że jesteśmy w stanie wykryć za jego pomocą wszystkie wzorce związane ze snem i odróżnić obturacyjny bezdech senny od ośrodkowego – wymienia ekspert. 

Na potrzeby inteligentnej piżamy naukowcy zaprojektowali model uczenia maszynowego o nazwie SleepNet, który wykorzystuje sygnały przechwytywane przez czujniki. Celem jest identyfikacja stanów snu, w tym oddychania przez nos, oddychania przez usta, chrapania, zgrzytania zębami, centralnego bezdechu sennego i obturacyjnego bezdechu sennego. Co ważne, SleepNet nie wymaga łączenia się z komputerami lub serwerami. Najnowsze wersje piżamy umożliwiają również bezprzewodowe przesyłanie danych (na smartfona i komputer) z wynikami badania. – SleepNet pozwala na przetwarzanie danych i uczenie na podstawie danych osób zdrowych i tych, u których występują nieprawidłowości związane ze snem. Uzyskane informacje wykorzystuje do klasyfikacji sygnałów i dopasowuje określone cechy lub wzorce do konkretnych stanów. Algorytm umożliwia również filtrowanie większości zakłóceń, aby sygnał mógł być wstępnie przetworzony za pośrednictwem sieci. Może także przekazać pozyskane dane z punktu szkolenia AI, aby można je było wykorzystać w odniesieniu do nowych pacjentów lub schorzeń i dostosować do nowych danych. Jest to „lekka” sieć AI, która umożliwia uruchamianie algorytmu na urządzeniach brzegowych, co oznacza, że złożoność obliczeniowa sieci jest ograniczona do minimum, z zachowaniem bardzo dużej dokładności, aby możliwe było jej działanie w czasie rzeczywistym – dodaje prof. Occhipinti. 

Inteligentne piżamy zostały przetestowane zarówno na zdrowych, jak i cierpiących na bezdech senny pacjentach. Okazuje się, że są one w stanie wykryć szereg faz snu z dokładnością 98,6%. Naukowcy liczą na to, że uda im się dostosować czujniki do różnych schorzeń – nie tylko monitorowania snu. Pracują także nad poprawą ich trwałości, aby można było je użytkować przez długi czas, mimo regularnego prania w zwykłej pralce. Wykrywanie i leczenie wymienionych zaburzeń ma ogromne znaczenie w kontekście zapewnienia organizmowi odpowiedniej higieny snu. Ta bowiem jest kluczowa dla zdrowia psychicznego i fizycznego. Zła jakość snu może prowadzić do chorób przewlekłych, takich jak choroby układu krążenia, cukrzyca czy depresja. Jak wynika z raportu „Sen Polaków. Straty dla gospodarki. Edycja 2025”, przygotowanego przez UCE Research i platformę ePsycholodzy.pl, ponad 41% dorosłych Polaków ocenia jakość swojego snu negatywnie. 

Źródło: Newseria

Źródła

Fot. https://www.pexels.com/pl-pl/zdjecie/osoba-kobieta-lozko-sypialnia-6941126/

KOMENTARZE
news

<Kwiecień 2025>

pnwtśrczptsbnd
31
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
Wzorcowanie i kwalifikacja wag
2025-04-29 do 2025-04-29
1
2
3
4
Newsletter