无线电波如何告诉我们关于睡眠的事
机器学习
2024-07-23 v2 人工智能
计算机与社会
摘要
通过分析人们睡眠时身体反射的无线电波来评估睡眠、捕捉睡眠阶段并检测呼吸暂停的发生（而无需佩戴体内传感器）是一种相当强大的能力。这种能力将允许在患者家中进行纵向数据收集，从而深化我们对睡眠及其与各种疾病及其治疗反应的相互作用的理解，无论是临床试验还是常规护理。本文发展了一种高级机器学习算法，用于从睡眠时反射的无线电波中被动监测睡眠和夜间呼吸。与金标准（即多导睡眠图）进行的验证结果（n=849）显示，该模型捕捉到了睡眠 hypnogram（30 秒的 epoch 分类为清醒、轻睡、深睡或 REM，准确率为 81%），检测到睡眠呼吸暂停（AUROC=0.88），并测量了患者的呼吸暂停-呼吸抑制指数（ICC=0.95；95% 置信区间=[0.93, 0.97]）。值得注意的是，该模型在种族、性别和年龄方面表现均等。此外，该模型揭示了睡眠阶段与包括神经系统、精神系统、心血管系统和免疫系统疾病之间的各种相互作用。这些发现不仅为临床实践和干预性试验指明了前景，也强调了睡眠作为理解和管理各种疾病的基本组成部分的重要性。
引用
@article{arxiv.2405.11739,
title = {What Radio Waves Tell Us about Sleep},
author = {Hao He and Chao Li and Wolfgang Ganglberger and Kaileigh Gallagher and Rumen Hristov and Michail Ouroutzoglou and Haoqi Sun and Jimeng Sun and Brandon Westover and Dina Katabi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.11739},
year = {2024}
}
备注
The first two authors contributed equally to this work