كشفت نتائج بحثية طريقة جديدة لتشخيص انقطاع التنفس أثناء النوم باستخدام شبكة الذكاء الاصطناعي ونماذج التعلم العميقة، لتحسين قدرة التشخيص باستخدام مستوى الأكسجين في الدم عن طريق قياسه من مشبك الأصبع، وتقليل الوقت والتكاليف المرتبطة بالتقنيات التقليدية.
وقدمت الدراسة البحثية لطالبة الدكتوراه ملاك المرشد، بعنوان "استخدام الذكاء الاصطناعي ونماذج التعلم العميقة لقراءة وتقييم دراسات النوم لتشخيص انقطاع التنفس أثناء النوم، وتوفير الوقت"، معلومات دقيقة لقياس التغير على مستوى الثانية الواحدة، مما يساعد الأطباء في تفسير النتائج بشكل دقيق وسرعة التشخيص وتقليل الانتظار لبدء العلاج.
أجريت خلال الدارسة تجربة تصاميم مختلفة
وأجريت خلال الدارسة، تجربة تصاميم مختلفة وأظهرت النتائج أفضل الأداء باستخدام ترميز موضعي جديد قابل للتعلم، كما تم اختبار النموذج باستخدام دقات مختلفة من 1 إلى 360 ثانية، وأكدت الاختبارات المختلفة تفوق هذه الطريقة مقارنةً بالحلول الحالية.
وأشرف على الدراسة مدير المركز الجامعي لطب وأبحاث النوم بكلية الطب جامعة الملك سعود الدكتور أحمد باهمام، وفريق من كلية علوم الحاسب الآلي بالجامعة يضم الدكتور سعد الأحمدي والدكتور سيف الإسلام والدكتور عادل السوداني.
وستسهم النتائج في تحسين القدرة على تشخيص اضطرابات النوم من خلال الأجهزة القابلة للارتداء منخفضة التكلفة كالساعات الذكية، وهذه الطريقة الجديدة قد تقلل بشكل كبير من الحالات التي لم يتم تشخيصها، مما يؤدي إلى تحسين الصحة للأشخاص الذين يعانون من هذا المرض.
