درمان آپنه خواب در سانتا کلارا، کالیفرنیا

آیا سردرد صبحگاهی همان سردرد ناشی از آپنه خواب است؟ بیماران عادی (که در معرض خطر OSA در نظر گرفته نمی‌شوند) تحت PSG قرار نگرفتند، اما پرسشنامه‌هایی را پر کردند و توسط ارتودنتیست‌ها به همان روشی که بیماران در معرض خطر OSA ارزیابی شدند، ارزیابی شدند. کمبود خواب با کیفیت همچنین خطر ابتلا به چاقی و دیابت نوع 2 را افزایش می‌دهد. در مطالعه ما، بیماران در معرض خطر OSA تحت PSG قرار گرفتند، پرسشنامه‌هایی را پر کردند و عکس‌های سه‌بعدی از آنها گرفته شد که توسط ارتودنتیست‌ها برای شاخص کرانیوفاشیال ارزیابی شد. استاندارد طلایی برای تشخیص OSA کودکان، پلی‌سومنوگرافی شبانه (PSG) در بیمارستان یا کلینیک خواب است. برعکس، می‌توان در طول ویزیت در کلینیک، بررسی‌ها را انجام داد، هیچ هزینه اضافی برای بیماران یا خانواده‌های آنها ندارد و می‌توان بلافاصله آنها را ارزیابی کرد. مانند سندرم شوگرن، این یک بیماری مزمن است که درمانی ندارد، اما علائم را می‌توان با سرکوب‌کننده‌های سیستم ایمنی و داروهایی برای کاهش التهاب مدیریت کرد. تشخیص و درمان سریع برای رشد و تکامل کودک بسیار مهم است، اما تنوع علائم و پیچیدگی داده‌های موجود، این امر را به یک چالش تبدیل می‌کند. در مقایسه با بزرگسالان، علائم OSA با شروع در دوران کودکی متنوع‌تر هستند و به طور مداوم با رشد تغییر می‌کنند و تشخیص را به یک چالش دشوار تبدیل می‌کنند.

دستگاه آپنه خواب

علاوه بر داده‌های «ذهنی» ارائه شده توسط بیمار – و والدین – در مورد علائم و کیفیت زندگی، داده‌های جمع‌آوری شده توسط دندانپزشک در مورد ویژگی‌های جمجمه و صورت (داده‌های CF) کودکان را نیز در ادامه ذکر می‌کنیم. در بخش‌های بعدی، روش‌هایی را در آمار، توپولوژی محاسباتی و یادگیری عمیق برای طبقه‌بندی یا خوشه‌بندی بیماران OSA با استفاده از پرسشنامه‌های نظرسنجی و داده‌های جمجمه و صورت (هر دو ساختار یافته) نشان می‌دهیم. یادگیری عمیق، از یک سو، با موفقیت در تشخیص گفتار 8683453 مورد استفاده قرار گرفته است و بخشی از جذابیت عملی آن مدیون کارایی محاسباتی آن است. از سوی دیگر، توجیه شهودی چرایی عملکرد شبکه‌های عصبی عمیق می‌تواند دشوار باشد. آپنه خواب کودکان در صورت عدم درمان می‌تواند منجر به عوارض جسمی و روانی شود. در صفحه بعد دریابید که چگونه تکرر ادرار می‌تواند خواب شما را مختل کند. به طور کلی، انواع داده‌ها را می‌توان به دو دسته ساختاریافته و بدون ساختار تقسیم کرد. داده‌های بالینی، از جمله داده‌هایی که در تأیید یا رد تشخیص OSA کودکان در نظر گرفته می‌شوند، شامل داده‌های چند حالته با ابعاد بالا با ترکیبی از متغیرهای انواع مختلف (به عنوان مثال، داده‌های ترتیبی و اسمی دسته‌بندی‌شده با مقیاس‌های مختلف، داده‌های فاصله‌ای، داده‌های زمان تا رویداد و پیامدهای طولی) هستند که به آنها داده‌های مختلط یا نامتناسب نیز گفته می‌شود. نمونه‌هایی از موارد اول شامل غلظت متابولیت‌ها، سوابق پزشکی و پرسشنامه‌های نظرسنجی است، در حالی که داده‌های پیچیده‌تر با ابعاد بالا مانند تصاویر دیجیتال (به عنوان مثال، عکس‌ها، سی‌تی‌اسکن، MRI)، متن، سری‌های زمانی، صدا و توالی‌های DNA نمونه‌هایی از موارد دوم هستند.

آیا آپنه خواب درمان قطعی دارد؟

افراد مبتلا به آپنه انسدادی خواب (OSA) نسبت به افراد بدون OSA، یادآوری خواب کمتری دارند و خواب‌های ناخوشایندتر و تغییرات عاطفی کمتری را گزارش می‌کنند. در مورد نظرسنجی‌های کودکان، بسیاری از کودکان به اندازه کافی بزرگ نیستند که چنین نظرسنجی را بخوانند یا به آن پاسخ دهند، و والدین مجبورند مشاهدات خود را در مورد علائم تا حد امکان به بهترین شکل ممکن گزارش دهند. بر اساس گزارش جدید Business Insider، توسعه این دستگاه توسط این غول فناوری به آرامی در پشت صحنه در حال پیشرفت است. برای غلبه بر مشکلات موجود در تجزیه و تحلیل داده‌های چند حالته با ابعاد بالا از منابع متعدد، ما پیشنهاد می‌کنیم یک رویکرد ترکیبی اتخاذ شود که به صورت تعاملی آمار، توپولوژی محاسباتی و یادگیری عمیق را ترکیب می‌کند تا از نقاط قوت آنها بهره ببرد و نقاط ضعف آنها را کاهش دهد. بنابراین، روش‌های گروهی یکپارچه، به طور ایده‌آل نظریه آماری، توپولوژی و یادگیری عمیق را به روشی یکپارچه ترکیب می‌کنند، هر سه به طور هماهنگ، مانند یک گروه موسیقی، کار می‌کنند و از میزان اطلاعات موجود در منابع متعدد به طور کامل بهره‌برداری می‌کنند.

تست آپنه خواب

توپولوژی محاسباتی از طریق همولوژی پایدار، با هدف شناسایی سیگنال‌های «واقعی» در داده‌های با ابعاد بالا نسبت به یک پارامتر مدل متغیر (Edelsbrunner2002Topological، Zomorodian2005ComputingHomology) انجام می‌شود که با رویکرد آماری مرسوم تخمین یک یا چند پارامتر مدل که در بهترین حالت، سیگنال‌هایی را تولید می‌کنند، در تضاد است. با این حال، فقدان یک رویکرد منسجم برای استنتاج آماری در تجزیه و تحلیل داده‌های توپولوژیکی، یک نقص جدی است. هدف تحقیق فعلی ما ایجاد پایه‌ای است که برای ترکیب روش‌های تحلیلی برای داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار در پیش‌بینی شدت OSA مفید باشد. برای ارزیابی عملکرد در مقیاس رکورد، از دو معیار استفاده شد: میانگین خطای AHI و دقت تشخیصی شدت OSA. همچنین اعتقاد بر این است که OSA بر عملکرد مدرسه و پتانسیل یادگیری در کودکان تأثیر منفی می‌گذارد. در بخش 2، داده‌های جمع‌آوری‌شده از مطالعه OSA کودکان Pro00057638، در دانشگاه آلبرتا را شرح می‌دهیم. در بخش ۳، یافته‌های اولیه کاوش داده‌های خود را شرح می‌دهیم که مبنایی برای روش‌هایی که بر روی داده‌های خود اعمال کردیم، که در بخش ۴ شرح داده شده است، فراهم می‌کند. در بخش ۵، روش‌های آماری و یادگیری ماشین را برای طبقه‌بندی بیماران OSA با استفاده از داده‌های نظرسنجی و داده‌های جمجمه و صورت مقایسه می‌کنیم و نتایج را مورد بحث قرار می‌دهیم. بقیه مقاله به شرح زیر سازماندهی شده است: در بخش ۲، دو مجموعه داده – پرسشنامه‌های نظرسنجی و نمرات جمجمه و صورت – را معرفی می‌کنیم.