دروغهایی که در مورد آپنه خواب به شما گفته شده است
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. پیچیدگی دادههای حاصل از نظرسنجیها، اندازهگیریهای زیستپزشکی، عکسهای سهبعدی صورت و دادههای سری زمانی، تکنیکهای پیشرفته ریاضیات و علوم داده را میطلبد. نمونههایی از موارد اول شامل غلظت متابولیتها، سوابق پزشکی و پرسشنامههای نظرسنجی است، در حالی که دادههای پیچیدهتر با ابعاد بالا مانند تصاویر دیجیتال (مانند عکسها، سیتیاسکن، امآرآی)، متن، سری زمانی، صدا و توالیهای DNA نمونههایی از موارد دوم هستند. در این مقاله، دادههای علائم ارائه شده توسط بیماران و پزشکان را تجزیه و تحلیل میکنیم، در حالی که در کارهای مرتبط، سیگنالهای پلیسومنوگرافی (دادههای سری زمانی فیزیولوژیکی) را تجزیه و تحلیل میکنیم. جمعآوری دادههای نظرسنجی و جمجمه و صورت آسانتر و ارزانتر از دادههای پلیسومنوگرافی (PSG) است، بنابراین برای حداکثر تأثیر بالینی، این مقاله را بر تجزیه و تحلیل این مجموعه دادهها متمرکز میکنیم. دو روش اصلی برای ارزیابی آپنه خواب وجود دارد: پلیسومنوگرافی (مطالعه خواب – روش سنتی و “استاندارد طلایی”) و آزمایشهای آپنه خواب خانگی (HSAT) که توسط FDA تأیید شدهاند.231 دستگاههای مصرفی جدیدتر با تنها یک نقطه تماس، مانند حلقه یا مچبند (از جمله ساعتهای هوشمند)، ممکن است برای نظارت بر برخی از پارامترهای خواب طراحی شده باشند، اما نمیتوانند آپنه خواب را به طور قطعی تشخیص دهند یا جایگزین ارزیابی و تشخیص توسط پزشک شوند.232 پلیسومنوگرافی و HSAT هر دو مزایا و معایب خاص خود را دارند. بنابراین، رویکرد ترجیحی ممکن است بسته به فرد و قضاوت بالینی پزشک متفاوت باشد.
یادگیری عمیق، از یک سو، با موفقیت در تشخیص گفتار 8683453 مورد استفاده قرار گرفته است و بخشی از جذابیت عملی آن به کارایی محاسباتی آن مربوط میشود. از سوی دیگر، توجیه شهودی اینکه چرا شبکههای عصبی عمیق کار میکنند، میتواند دشوار باشد. معمولاً، آزمایشهای PSG تحت پوشش بیمه نیستند و در نتیجه هزینههایی از جیب بیمار دارند. آنها نیاز به قرار ملاقات جداگانه و ارزیابی شبانه دارند. و نتایج میتواند بین شش ماه تا دو سال طول بکشد تا آماده شوند. ما با تمرکز بر دادههای ارزان از پرسشنامهها و اندازهگیریهای جمجمه و صورت، اولین گام را در سادهسازی فرآیند برمیداریم. برای غلبه بر مشکلات تجزیه و تحلیل دادههای چند حالته با ابعاد بالا از منابع متعدد، 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 مقدار اطلاعات موجود در منابع متعدد به طور کامل بهرهبرداری میکنند.
سال گذشته، اپل واچ با کاهش چشمگیر انتشار کربن در سه منبع بزرگ – مواد، برق و حمل و نقل – و استفاده از اعتبار کربن با کیفیت بالا از پروژههای مبتنی بر طبیعت برای جبران مقدار کم انتشار باقی مانده، به اولین محصول خنثی کربن اپل تبدیل شد. یافتن بینش در دادههای ارزان قیمت، اولین گام حیاتی است. در اینجا ما اولین گام را برای ایجاد یک رویکرد ترکیبی با مقایسه چندین روش در آمار، توپولوژی محاسباتی و یادگیری ماشین نشان میدهیم. این دو مقاله، مطالعات موردی در یک پروژه بزرگتر برای ساخت الگوریتمی هستند که به پزشکان در تصمیمگیریهای درمانی برای بیماران OSA کودکان کمک میکند. برای تجزیه و تحلیل اکتشافی دادهها، ما از شبکههای همبستگی، الگوریتم Mapper از تجزیه و تحلیل دادههای توپولوژیکی و تجزیه مقدار تکین استفاده میکنیم. در نهایت، نتایج هر یک از این روشها را مقایسه میکنیم و پیامدهای آن را برای یک الگوریتم مبتنی بر دادههای چندگانه در آینده مورد بحث قرار میدهیم. نتایج نشان میدهد که قلب افراد مبتلا به آپنه خواب از یک طرف بزرگ شده، دیوارههای ضخیمتری دارد و عملکرد پمپ آن کاهش یافته است. نائومی این قرصهای جویدنی را به مدت 10 روز آزمایش کرد و هر شب قبل از خواب یک قرص مصرف کرد. اگر درد بیش از 3 روز ادامه داشت، با پزشک تماس بگیرید.
آیا آپنه خواب درمان قطعی دارد؟
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. یکی از محبوبترین معماریهای یادگیری عمیق که دادههای توالی و سری زمانی را مدلسازی میکند، سلولهای حافظه بلند-کوتاهمدت (LSTM) در شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) است. 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 ساختاریافته) نشان میدهیم. ساعات کمتری را در مرحله ۴ خواب عمیق سپری کنید: تعداد کل ساعاتی که در خواب REM سپری میکنید، حتی اگر عادت به مصرف بیش از حد الکل نداشته باشید، به طور قابل توجهی کوتاهتر خواهد بود. دکمهی «اقدام» را میتوان سفارشی کرد تا شروع تمرین، تغییر بین انواع تمرین در طول تمرین چندورزشی و موارد دیگر آسانتر شود. در مورد نظرسنجیهای کودکان، بسیاری از کودکان به اندازهی کافی بزرگ نیستند که چنین نظرسنجیای را بخوانند یا به آن پاسخ دهند، و این باعث میشود والدین تا حد امکان مشاهدات خود را در مورد علائم گزارش دهند.
