چگونه با وجود آپنه خواب پول از دست بدهیم؟
SA یک اختلال تنفسی شایع مرتبط با خواب است که بر چرخه تنفس طبیعی در طول خواب تأثیر میگذارد و دورههایی از کاهش تنفس (به نام هیپوپنه) یا قطع کامل جریان هوا (به نام آپنه) را به همراه دارد. این مکثها که به عنوان آپنه شناخته میشوند، میتوانند چندین بار در ساعت رخ دهند و چرخه طبیعی خواب را مختل کنند. یکی از عواملی که باعث میشود SA به شدت کمتر از حد تشخیص داده شود، این است که احساس خستگی در طول روز برای بسیاری از افراد طبیعی است و بیماران معمولاً هیچ خاطرهای از بیدار شدنهای شبانه ندارند. در یک محیط، هنگامی که طبقهبندیکننده ML پیشبینی میکند که فردی SA متوسط (بیش از 15 رویداد تنفسی مختل در ساعت) دارد، احتمال اینکه واقعاً چنین باشد نسبت به احتمال قبلی دو برابر میشود. به طور معمول، این امر به مجموعهای جدید از متغیرهای RLM، احتمالاً نه یک RLM «موقتی» جدید، نیاز دارد تا اجرای فعلی را همزمان با تولید دادهها بهروزرسانی کند و سپس برای بهروزرسانی جهانی به ورودی RLM مناسب منتقل شود. با این حال، این فرآیند میتواند پرزحمت باشد، به دانش دامنه نیاز دارد و به ویژه برای دادههای با ابعاد بالا محدود و پرهزینه است. این روش مستلزم آن است که بیمار یک شب در بیمارستان بماند و سیگنالهای فیزیولوژیکی مختلف در طول خواب، مانند الکتروکاردیوگرام، الکتروانسفالوگرام، الکترومیوگرام، الکترواکولوگرام، اشباع اکسیژن، ضربان قلب، فشار خون و تنفس از شکم، قفسه سینه و بینی را ثبت کند.
مدل پیشنهادی CNN یک بعدی، بدون پیشپردازش دستی سیگنالهای PSG مانند استخراج ویژگی و کاهش ویژگی، به نتایج طبقهبندی عالی دست مییابد. بیماران معمولاً فقط میتوانند علائم مبهمی را برای پزشک توصیف کنند که لزوماً نشان دهنده نیاز به انجام PSG نیست. در مجموع ۵۷۹ بیمار در مطالعه A3 شرکت داشتند و ۲۹ بیمار آخر از سنسور Flow و Nox T3 به طور همزمان برای نظارت بر خواب استفاده کردند. در پاییز ۲۰۱۸، ما فرصت بینظیری برای آزمایش سنسور Flow با بیماران واقعی داشتیم که هر دو شب PG را با Nox T3 انجام میدادند. ما ضبطها را از حداقل دو شب از ۱۵ بیمار جمعآوری کردیم که منجر به ضبط از مجموع ۴۹ شب شد. در حالت ایدهآل، سر باید حداقل ۲۰ تا ۳۰ درجه بالا آورده شود. اکثر بزرگسالان حداقل به ۷ ساعت خواب در شب نیاز دارند. یک بزرگسال ۱۸ تا ۶۰ ساله در هر ۲۴ ساعت به ۷ ساعت یا بیشتر خواب نیاز دارد. برای کسب اطلاعات بیشتر در مورد دستگاههای تمیزکننده CPAP و اینکه آیا آنها ضروری هستند یا خیر، ادامه مطلب را بخوانید. شما به طور غریزی میدانید: خواب خوب شبانه برای سلامتی ضروری است. یک پتوی سنگین خوب مانند یک آغوش گرم است و میتواند به شما کمک کند احساس امنیت و آرامش کنید و خوابیدن را آسانتر کند.
CNN در زمان امتیازدهی دستی در محیط آزمایشگاه صرفهجویی میکند و برخلاف روشهای سنتی، مرحله پیش غربالگری را آسانتر میکند. بنابراین، بیماران معمولاً فقط میتوانند علائم مبهمی را برای پزشک توصیف کنند که لزوماً نشان دهنده نیاز به تشخیص بالینی با پلیسومنوگرافی (PSG) در آزمایشگاه خواب (استاندارد طلایی برای تشخیص SA) یا پلیگرافی (PG) از طریق نظارت بر خواب بدون مراقبت در خانه نیست. شناسایی شدت مشکل خواب از ضبطهای پلیسومنوگرافی شبانه (PSG) نقش مهمی در تشخیص و درمان اختلالات خواب مانند آپنه انسدادی خواب (OSA) دارد. استاندارد طلایی برای تشخیص اختلالات خواب، پلیسومنوگرافی (PSG) است که دادههای گستردهای در مورد تغییرات بیوفیزیکی در طول خواب تولید میکند. چارچوب یادگیری عمیق، توانایی مدلسازی خود را در کانالهای مختلف PSG ثابت کرده است. یکی دیگر از کاربردهای برجستهتر مدل یادگیری عمیق از کار چنگ و همکارانش ناشی شده است. نوع دوم کمربندهای تنفسی بسیار پیچیدهتر است و معمولاً مبتنی بر پلتیسموگرافی القایی تنفسی (RIP) است. این فرآیند شامل شناسایی و مشخص کردن شروع، پایان و نوع تمام دورههای با تنفس مختل شده است. رایجترین نوع، انسداد SA (OSA) است که در آن راه هوایی از نظر فیزیکی مسدود شده و منجر به کاهش یا توقف کامل عبور هوا میشود.
افرادی که آپنه خواب در آنها تشخیص داده میشود، عموماً صداهای خروپف ایجاد میکنند که با مکث در تنفس، خفگی یا نفس نفس زدن همراه است. بسیاری از افراد مبتلا به آپنه خواب از گرفتگی بینی شکایت دارند که میتواند در خروپف و تشدید آسم نیز نقش داشته باشد. آیا شریک خواب شما از خروپف شما در طول شب شکایت دارد؟ سالها تجربه او، همراه با مشارکتهای علمیاش در صنعت پزشکی، او را به متخصصی تبدیل میکند که برای درمان خروپف یا آپنه خواب خود میخواهید به او مراجعه کنید. با یک گارانتی نامناسب، قبل از ارسال دستگاه جایگزین، باید دستگاه خود را برای بازرسی و تعمیر ارسال کنید. خوشههایی از چهرههای مشابه را میتوان در چنین شرایطی با استفاده از ابزارهای آمار و یادگیری ماشین ایجاد کرد. اگر این الزام را برآورده نکنم (به عنوان مثال – با عدم استفاده از آن)، آیا غرامت لغو میشود یا حداقل احتمال آن وجود دارد؟ سوم، آموزش ترکیبی، یعنی استفاده از دادههای جریان به همراه دادههای با کیفیت بالای Nox-T3 برای آموزش مدلی برای طبقهبندی دادههای جریان، تأثیر مثبتی بر عملکرد طبقهبندی قابل دستیابی دارد؛ و استفاده تنها از دادههای Nox-T3 به عنوان دادههای آموزشی منجر به عملکرد نسبتاً خوبی میشود.
