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Bhavin R. Sheth e Adam Jones, da Universidade de Houston, desenvolveram um novo método de estudo do sono em casa usando um ECG de derivação única, potencialmente substituindo a polissonografia tradicional e mais complicada.
O método melhora a compreensão e o monitoramento dos padrões de sono.
Bhavin R. Sheth, professor associado de engenharia elétrica e de computação na Universidade de Houston, juntamente com o ex-aluno Adam Jones, desenvolveu um método revolucionário para classificação de estágios do sono. Esta abordagem inovadora tem o potencial de substituir o padrão ouro atual, a polissonografia, que geralmente é incômoda devido à sua extensa fiação e à necessidade de ambientes clínicos. Seu novo procedimento, utilizando uma rede neural de aprendizado profundo baseada em eletrocardiografia de derivação única, pode ser convenientemente realizado por usuários em casa.
Se você já teve problemas para dormir e acabou em um laboratório do sono, sabe que o teste de polissonografia é tudo, menos repousante. Com uma infinidade de fios – sensores e fios – pendurados em todas as partes do seu corpo, você é convidado a dormir, o que é um estado difícil de atingir sem tal estorvo, quase impossível com ele.
Mas e se o número desses eletrodos – conectados do seu couro cabeludo ao seu coração – fosse reduzido para apenas dois?
Benefícios do Novo Método
“Demonstramos com sucesso que nosso método atinge concordância de nível de especialista com a polissonografia padrão ouro, sem a necessidade de equipamentos caros e incômodos e de um clínico para pontuar o teste”, relata Sheth em Computadores em Biologia e Medicina. “Este avanço desafia a dependência tradicional da eletroencefalografia (ou EEG) para estadiamento confiável do sono e abre caminho para estudos do sono mais acessíveis e econômicos.”
Além disso, ao permitir o acesso à análise do sono de alta qualidade fora dos ambientes clínicos, a pesquisa de Adam e Bhavin tem o potencial de expandir significativamente o alcance da medicina do sono.
A classificação confiável dos estágios do sono é crucial na medicina do sono e na pesquisa em neurociência para fornecer insights valiosos, diagnósticos e compreensão dos estados cerebrais. Embora dispositivos comerciais como o Apple Watch, Fitbit e Oura Ring monitorem o sono, seu desempenho está bem abaixo do da polissonografia.
O modelo baseado em eletrocardiografia foi treinado em 4000 gravações de indivíduos de 5 a 90 anos. Eles mostraram que o modelo é robusto e tem desempenho tão bom quanto uma polissonografia com pontuação clínica.
“Nosso método supera significativamente as pesquisas atuais e os dispositivos comerciais que não usam EEG e atingem níveis de concordância padrão-ouro usando apenas uma única derivação de dados de eletrocardiografia”, disse Sheth, que também é membro do Centro de Neuroengenharia e Sistemas Cognitivos da UH.
“Ele torna estudos mais baratos e de maior qualidade acessíveis a uma comunidade mais ampla, permitindo uma melhor pesquisa do sono e intervenções de saúde relacionadas ao sono mais personalizadas e acessíveis.”
Para esse fim, Jones disponibilizou gratuitamente o código-fonte completo para pesquisadores, clínicos e qualquer outra pessoa interessada em https://cardiosomnography.com
Referência: “Estadiamento do sono de nível especializado usando uma rede neural de feed-forward somente para eletrocardiografia” por Adam M. Jones, Laurent Itti e Bhavin R. Sheth, 29 de abril de 2024, Computadores em Biologia e Medicina.
DOI: 10.1016/j.compbiomed.2024.108545