Señales inalámbricas monitorizan pacientes con trastornos del sueño

Las ondas de radio de baja potencia que detectan pequeños cambios en el movimiento del cuerpo causados por la respiración y el pulso del paciente pueden diagnosticar y estudiar los problemas del sueño de manera no intrusiva.

 

Desarrollado por investigadores del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT, Cambridge, MA, EUA) y del Hospital General de Massachusetts (MGH, Boston, EUA), el dispositivo utiliza un algoritmo avanzado de inteligencia artificial (IA) para analizar las señales de radio que rodean a la persona. A medida que las ondas de radio se reflejan en el cuerpo, cualquier ligero movimiento del cuerpo altera su frecuencia. El algoritmo de IA analiza esas ondas y traduce los resultados en estadios de sueño: ligero, profundo o con movimiento de ojos rápidos (REM).

 

El algoritmo de IA se basa en redes neuronales profundas, que extraen y analizan conjuntos de datos complejos para aislar las mediciones de frecuencia e identificarlas como pulso, velocidad de respiración y movimiento, al tiempo que elimina información irrelevante. En un estudio de 25 voluntarios sanos, se encontró que la nueva técnica tenía una exactitud de aproximadamente el 80%, comparable a las calificaciones de la exactitud que se basan en las medidas del electroencefalograma (EEG). El estudio se presentó en la Conferencia Internacional 2017 sobre Aprendizaje Automático, celebrada en Sídney (Australia) en agosto de 2017.

 

“La oportunidad es muy grande porque no entendemos bien el sueño, y una alta fracción de la población tiene problemas para dormir”, dijo el estudiante de postgrado, Mingmin Zhao, del MIT. “Tenemos esta tecnología que, si podemos hacer que funcione, puede movernos de un mundo donde hacemos estudios de sueño, una vez cada pocos meses en el laboratorio del sueño, a estudios continuos del sueño en el hogar”.

 

“Imagínese que su enrutador WiFi sabe cuándo sueña y puede monitorizar si duerme lo suficiente, algo necesario para la consolidación de la memoria”, dijo la autora principal, la profesora de ingeniería eléctrica e informática, Dina Katabi, PhD. “Nuestra visión es desarrollar sensores de salud que desaparecerán a un segundo plano y captarán señales fisiológicas y métricas de salud importantes, sin necesidad de pedir al usuario que cambie su comportamiento de alguna forma”.

 

El sueño REM y el sueño no REM, se alternan en ciclos de sueño, que duran unos 90 minutos. El sueño REM se caracteriza por el rápido movimiento aleatorio de los ojos, la distonía y el sueño vívido. También se conoce como sueño paradójico (PS, por su sigla en inglés) debido a las similitudes fisiológicas a los estados de vigilia, incluyendo ondas cerebrales desincronizadas rápidas y de bajo voltaje. El sueño REM produce cambios físicos marcados, incluyendo la suspensión de la homeostasis central, que permite grandes fluctuaciones en la respiración, la termorregulación y la circulación, que no ocurren en ningún otro modo de dormir o vigilia.