{"id":6605,"date":"2017-08-07T11:57:00","date_gmt":"2017-08-07T17:57:00","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=6605"},"modified":"2017-08-07T11:57:00","modified_gmt":"2017-08-07T17:57:00","slug":"nuevo-algoritmo-de-ia-monitorea-el-sueno-con-ondas-de-radio","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/salud\/nuevo-algoritmo-de-ia-monitorea-el-sueno-con-ondas-de-radio\/","title":{"rendered":"Nuevo algoritmo de IA monitorea el sue\u00f1o con ondas de radio"},"content":{"rendered":"

Los investigadores han ideado una nueva forma de monitorear las etapas del sue\u00f1o sin sensores conectados al cuerpo.\u00a0Su dispositivo utiliza un avanzado algoritmo de inteligencia artificial para analizar las se\u00f1ales de radio alrededor de la persona y traducir esas medidas en etapas de sue\u00f1o: movimiento ocular r\u00e1pido, profundo o r\u00e1pido (REM).<\/p>\n

Los pacientes con trastornos del sue\u00f1o podr\u00edan ser estudiados de manera no intrusiva en el hogar utilizando se\u00f1ales inal\u00e1mbricas.<\/p>\n

M\u00e1s de 50 millones de estadounidenses sufren de trastornos del sue\u00f1o, y enfermedades como el Parkinson y el Alzheimer tambi\u00e9n pueden interrumpir el sue\u00f1o.\u00a0El diagn\u00f3stico y el monitoreo de estas condiciones usualmente requieren la uni\u00f3n de electrodos y una variedad de otros sensores a los pacientes, lo que puede alterar a\u00fan m\u00e1s su sue\u00f1o.<\/p>\n

Para facilitar el diagn\u00f3stico y el estudio de los problemas del sue\u00f1o, los investigadores del MIT y del Hospital General de Massachusetts han ideado una nueva forma de monitorear las etapas del sue\u00f1o sin sensores conectados al cuerpo.\u00a0Su dispositivo utiliza un avanzado algoritmo de inteligencia artificial para analizar las se\u00f1ales de radio alrededor de la persona y traducir esas medidas en etapas de sue\u00f1o: movimiento ocular r\u00e1pido, profundo o r\u00e1pido (REM).<\/p>\n

“Imag\u00ednese si su router Wi-Fi sabe cu\u00e1ndo est\u00e1 so\u00f1ando, y puede monitorear si usted est\u00e1 teniendo suficiente sue\u00f1o profundo, que es necesario para la consolidaci\u00f3n de la memoria”, dice Dina Katabi, Andrew y Erna Viterbi Profesor de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica y Ciencias de la Computaci\u00f3n, Quien dirigi\u00f3 el estudio.\u00a0“Nuestra visi\u00f3n es desarrollar sensores de salud que desaparecer\u00e1n en segundo plano y captar\u00e1n se\u00f1ales fisiol\u00f3gicas y m\u00e9tricas de salud importantes, sin pedir al usuario que cambie su comportamiento de ninguna manera”.<\/p>\n

Katabi trabaj\u00f3 en el estudio con Matt Bianchi, jefe de la\u00a0Divisi\u00f3n de Medicina del Sue\u00f1o<\/a>\u00a0en MGH, y Tommi Jaakkola, el Profesor Thomas Siebel de Ingenier\u00eda El\u00e9ctrica y Ciencias de la Computaci\u00f3n y miembro del Instituto de Datos, Sistemas y Sociedad del MIT.\u00a0Mingmin Zhao, estudiante graduado del MIT, es el primer autor del libro, y Shichao Yue, otro estudiante graduado del MIT, es tambi\u00e9n coautor.<\/p>\n

Los investigadores presentar\u00e1n su nuevo sensor en la Conferencia Internacional sobre Aprendizaje Autom\u00e1tico el 9 de agosto.<\/p>\n

Teledetecci\u00f3n<\/strong><\/p>\n

Katabi y miembros de su grupo en el Laboratorio de Inform\u00e1tica e Inteligencia Artificial del MIT han desarrollado previamente sensores basados \u200b\u200ben radio que les permiten medir remotamente signos vitales y comportamientos que pueden ser indicadores de salud.\u00a0Estos sensores consisten en un dispositivo inal\u00e1mbrico, del tama\u00f1o de un ordenador port\u00e1til, que emite se\u00f1ales de radiofrecuencia (RF) de baja potencia.\u00a0A medida que las ondas de radio se reflejan fuera del cuerpo, cualquier ligero movimiento del cuerpo altera la frecuencia de las ondas reflejadas.\u00a0Analizar esas ondas puede revelar signos vitales como el pulso y la frecuencia respiratoria.<\/p>\n

“Es una caja inteligente como Wi-Fi que se sienta en el hogar y analiza estas reflexiones y descubre todos estos cambios en el cuerpo, a trav\u00e9s de una firma que el cuerpo deja en la se\u00f1al RF”, dice Katabi.<\/p>\n

Katabi y sus estudiantes tambi\u00e9n han utilizado este m\u00e9todo para crear un sensor llamado WiGait que puede medir la velocidad de la marcha usando se\u00f1ales inal\u00e1mbricas, lo que podr\u00eda ayudar a los m\u00e9dicos a predecir el deterioro cognitivo, ca\u00eddas, ciertas enfermedades card\u00edacas o pulmonares u otros problemas de salud.<\/p>\n

Despu\u00e9s de desarrollar esos sensores, Katabi pens\u00f3 que un enfoque similar tambi\u00e9n podr\u00eda ser \u00fatil para monitorear el sue\u00f1o, que se hace actualmente mientras los pacientes pasan la noche en un laboratorio de sue\u00f1o conectado a monitores como las m\u00e1quinas de electroencefalograf\u00eda (EEG).<\/p>\n

“La oportunidad es muy grande porque no entendemos bien el sue\u00f1o, y una alta fracci\u00f3n de la poblaci\u00f3n tiene problemas de sue\u00f1o”, dice Zhao.\u00a0“Tenemos esta tecnolog\u00eda que, si podemos hacer que funcione, puede movernos de un mundo donde hacemos estudios de sue\u00f1o una vez cada pocos meses en el laboratorio del sue\u00f1o a estudios continuos del sue\u00f1o en el hogar”.<\/p>\n

Para lograrlo, los investigadores tuvieron que encontrar una forma de traducir sus medidas de pulso, ritmo respiratorio y movimiento en etapas del sue\u00f1o.\u00a0Los avances recientes en la inteligencia artificial han permitido entrenar algoritmos computacionales conocidos como redes neuronales profundas para extraer y analizar informaci\u00f3n de conjuntos de datos complejos, como las se\u00f1ales de radio obtenidas del sensor de los investigadores.\u00a0Sin embargo, estas se\u00f1ales tienen una gran cantidad de informaci\u00f3n que es irrelevante para dormir y puede ser confusa para los algoritmos existentes.\u00a0Los investigadores del MIT tuvieron que llegar a un nuevo algoritmo de AI basado en profundas redes neuronales, lo que elimina la informaci\u00f3n irrelevante.<\/p>\n

“Las condiciones circundantes introducen una gran cantidad de variaciones no deseadas en lo que se mide.\u00a0La novedad reside en preservar la se\u00f1al de sue\u00f1o mientras se quita el resto “, dice Jaakkola.\u00a0Su algoritmo puede ser utilizado en diferentes lugares y con diferentes personas, sin ninguna calibraci\u00f3n.<\/p>\n

Utilizando este enfoque en las pruebas de 25 voluntarios sanos, los investigadores encontraron que su t\u00e9cnica era de aproximadamente el 80 por ciento de precisi\u00f3n, que es comparable a la precisi\u00f3n de las calificaciones determinadas por especialistas del sue\u00f1o sobre la base de mediciones de EEG.<\/p>\n

“Nuestro dispositivo le permite no s\u00f3lo eliminar todos estos sensores que usted pone en la persona, y hacer una experiencia mucho mejor que se puede hacer en casa, tambi\u00e9n hace que el trabajo del m\u00e9dico y el sue\u00f1o tecn\u00f3logo mucho m\u00e1s f\u00e1cil”, Dice Katabi.\u00a0“No tienen que pasar por los datos y etiquetarlo manualmente.”<\/p>\n

Deficiencias del sue\u00f1o<\/strong><\/p>\n

Otros investigadores han tratado de utilizar se\u00f1ales de radio para controlar el sue\u00f1o, pero estos sistemas son precisos s\u00f3lo el 65 por ciento del tiempo y principalmente determinar si una persona est\u00e1 despierto o dormido, no en qu\u00e9 etapa del sue\u00f1o est\u00e1n pulg Katabi y sus colegas fueron capaces de mejorar En que por la formaci\u00f3n de su algoritmo para ignorar las se\u00f1ales inal\u00e1mbricas que rebotan fuera de otros objetos en la habitaci\u00f3n e incluir s\u00f3lo los datos reflejados por la persona que duerme.<\/p>\n

Los investigadores ahora planean usar esta tecnolog\u00eda para estudiar c\u00f3mo la enfermedad de Parkinson afecta el sue\u00f1o.<\/p>\n

“Cuando piensas en el Parkinson, piensas en \u00e9l como un trastorno del movimiento, pero la enfermedad tambi\u00e9n se asocia con deficiencias muy complejas del sue\u00f1o, que no son muy bien entendidas”, dice Katabi.<\/p>\n

El sensor tambi\u00e9n podr\u00eda ser utilizado para aprender m\u00e1s sobre los cambios de sue\u00f1o producidos por la enfermedad de Alzheimer, as\u00ed como trastornos del sue\u00f1o como el insomnio y la apnea del sue\u00f1o.\u00a0Tambi\u00e9n puede ser \u00fatil para el estudio de las crisis epil\u00e9pticas que ocurren durante el sue\u00f1o, que por lo general son dif\u00edciles de detectar.<\/p>\n

Fuente:<\/strong> Mit<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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