A IA está transformando quase todos os aspectos da saúde auxiliando em muitas aplicações. Desde a redução do tempo que os médicos levam para diagnosticar doenças até o gerenciamento autônomo da cadeia de suprimentos de dispositivos médicos, a IA remove a demora que os humanos precisam para perceber, processar e reagir às mudanças nas condições.
A tecnologia processa dados cada vez mais rápido. Juntamente com a IoT e maior conectividade, a IA está constantemente usando dados para avaliar - e melhorar - a qualidade do aplicativo que atende.
Um aplicativo emergente para IA tem ajudado no rastreamento, monitoramento e melhoria do sono. Otimizar o sono traz muitos benefícios, como maior produtividade, melhor sistema imunológico e saúde cardíaca e felicidade geral. Além disso, a falta de sono adequado não só causa tontura, mas também pode resultar no desenvolvimento de diabetes, aumento de peso e hipertensão, enfraquecimento do sistema imunológico e aumento do risco de doenças cardíacas, entre outros problemas. Embora o esforço valha a pena buscar o melhor descanso possível, há um avanço tecnológico significativo necessário para entregar esse resultado. Para entender como a tecnologia pode melhorar o sono, precisamos revisar os estágios do sono e como o corpo usa o descanso para determinar como a IA pode melhorá-los.
Estágios do sono
O sono, como um processo corporal, está enraizado na neurociência. Embora pareça semelhante ao piloto automático, o sono é um processo cerebral ativo. Isso é significativo porque qualquer aumento ou mudança no ciclo do sono não deve interferir no trabalho ativo do cérebro para ser eficaz. Para saber a melhor maneira de se envolver, os cientistas usaram EEGs, ressonâncias magnéticas e outras ferramentas para mapear estados de sono discretos e criar a condição de linha de base.
O sono ativa uma série de redes neurais de maneiras únicas em quatro fases distintas:
• Estágio 1 do sono: N1 (1-5 min)
• Estágio 2 do sono: N2 (10-60 min)
• Estágio 3 do sono: sono de onda lenta (SWS, 20-40 min)
• Estágio 4 do sono: Movimento rápido dos olhos (REM) Sono (10-60 min)
Destes estágios, o sono de ondas lentas (SWS) dura cerca de 20-40 minutos por ciclo e é o estágio mais profundo do sono. O SWS é seguido pelo Estágio 4, Movimento Rápido dos Olhos (REM), um período de sono razoavelmente ativo que estudos mostram que pode ajudar na memória e no desempenho. Juntos, esses quatro estágios duram cerca de 90 minutos. O sujeito experimenta os melhores benefícios ao completar totalmente esses ciclos. Em outras palavras, os benefícios não são alcançados quando os processos de sono são interrompidos.
As definições de ciclo também explicam por que é essencial dormir de 7 a 8 horas. Nessa duração, o corpo processa o ciclo completo do sono cinco vezes no total. O problema é quando esses cinco ciclos não são otimizados. Inalterado, o sujeito com problemas de sono não está obtendo todos os benefícios desse processo corporal crítico. Mesmo sem uma noite inteira de sono, personalizar a experiência torna mais benéfica qualquer quantidade de sono que eles possam ter. Com isso em mente, como funciona a tecnologia?
Como a tecnologia melhora o sono
Os sensores são o ponto de partida para qualquer aplicação de IA. Medindo tudo, desde a frequência cardíaca até movimento e som, os sensores coletam e fornecem dados para o processador baseado em nuvem, que usa IA para monitorar os dados ao longo do tempo. Esses dados fornecem insights sobre tendências e padrões nos hábitos de sono do sujeito, eventualmente permitindo que a tecnologia preveja o tempo do ciclo do sono. Como qualquer processo baseado em regressão, quanto mais dados o processador tem para trabalhar, mais precisa sua previsão. Assim que a tecnologia de IA processa dados de sono suficientes, os engenheiros estabelecem um ciclo de sono individual para o sujeito.
Monitorando a condição inicial de sono
Uma vez que os algoritmos identificam um ciclo de sono único, a IA pode trabalhar para otimizar o processo de sono de várias maneiras. Uma das primeiras abordagens é cronometrar os ciclos de sono para evitar acordar no meio do ciclo, especialmente durante o sono de ondas lentas. Despertar durante o Estado 3 geralmente faz com que a pessoa se sinta tonta e cansada demais. Aqui está um exemplo de como isso mudaria o método tradicional de despertar:
Imagine que você precisa acordar às 7 da manhã. Com um despertador normal, você o configura para as 7h exatamente. No entanto, se um dispositivo rastreou seu sono para acordá-lo no horário ideal durante o ciclo, ele o acordaria após completar o último ciclo de ~ 90 minutos que termina antes do horário designado para acordar. Como resultado, mesmo que acorde mais cedo, você provavelmente se sentirá mais descansado do que se dormisse por mais tempo porque acordou após o ciclo. Embora um despertador convencional não saiba disso, a IA pode garantir que sincroniza a função de alarme com o seu ciclo exclusivo.
Auditoria do Sono
Outra maneira pela qual a IA pode melhorar o sono é identificar os fatores que podem estar interrompendo o sono durante a noite. Esses fatores podem existir como fatores ambientais ou potenciais de saúde, que os engenheiros podem descobrir monitorando o coração e os pulmões. O resultado mais importante do sono aprimorado por IA é garantir que o ambiente de sono seja propício para permanecer dormindo durante a noite, especialmente durante o ciclo ativo. Alguns pontos de controle que a IA pode afetar estão na manutenção de ciclos de claro/escuro com controle de persiana / sombra. Esta abordagem aproveita o desejo do corpo de sincronizar com um ciclo circadiano com iluminação inteligente [circadiana], ajudando o corpo a se sentir alerta durante os períodos de luz e cansado quando está escuro no quarto de dormir.
Mecanismos adicionais para melhorar o sono são o controle de temperatura e controle de ruído. Os dados existentes, obtidos ao longo de um tempo suficientemente longo, podem considerar a resposta do corpo a trovões ou outros eventos de ruído durante o sono e alterar as condições de acordo. A tecnologia pode até ser aplicada em situações de cama compartilhada para fazer “travesseiros inteligentes” que se conectam aos dispositivos compartilhados para vibrar como um alarme de despertar para apenas um parceiro.
AI pode ajudar no diagnóstico de distúrbios do sono
Além de ajudar os indivíduos a melhorar a qualidade do sono, a IA pode ajudar médicos e profissionais da área médica a diagnosticar distúrbios do sono. Os distúrbios do sono são um desafio cada vez mais comum em todo o mundo e estão associados a doenças graves e morte. Um dos principais perigos da privação de sono prolongada é que ela pode causar distúrbios do sono.
O objetivo de uma análise do sono é coletar e processar informações suficientes por meio do estadiamento do sono para descobrir tendências que indicam um transtorno. Por exemplo, a Universidade de Copenhagen (Dinamarca) desenvolveu uma rede neural chamada U-Sleep, uma plataforma de simulação de sono disponível publicamente. Os cientistas coletaram informações básicas por meio de um estudo com 15.000 participantes, que forneceu uma matriz abrangente de dados que eles podem usar para comparar com as assinaturas de distúrbios do sono conhecidos. Por exemplo, os especialistas em sono podem comparar um padrão de alterações no nível de oxigênio ou paradas respiratórias com apneia do sono, insônia e outras doenças para descobrir uma condição. Melhor ainda, a capacidade preditiva da IA pode extrapolar um padrão observado antes de um sintoma apresentado e descobrir um problema antes que ele ocorra.
Remover
A IA está transformando a experiência humana, ajudando a fornecer benefícios para melhorar a qualidade de vida geral. Por exemplo, ele pode monitorar as condições iniciais do sono, mapear e auditar os estágios do sono e personalizar silenciosamente o ambiente local no local do sono de acordo com a preferência do sujeito. Como resultado, a IA pode melhorar a experiência do sono, preservando o ciclo do sono e diagnosticando e prevendo distúrbios do sono, melhorando a atenção, o estado de alerta e a saúde.
Biografia do autor
Adam Kimmel tem quase 20 anos como engenheiro, gerente de P&D e redator de conteúdo de engenharia. Ele cria white papers, cópias de sites, estudos de caso e postagens em blogs em mercados verticais, incluindo automotivo, industrial / manufatura, tecnologia e eletrônicos. Adam é graduado em Engenharia Química e Mecânica e é o fundador e Diretor da ASK Consulting Solutions, LLC, uma empresa de redação de conteúdo de engenharia e tecnologia.
Publicado em 12 de outubro de 2021 – traduzido em dezembro de 2021 com permissão da Mouser Electronics
