По словам директора НИИ нейронаук СамГМУ Александра Захарова, решения адресованы профильным специалистам и организациям.
"В совокупности оба решения ориентированы на врачей-сомнологов, неврологов, специалистов функциональной диагностики, клиники и лаборатории полисомнографии, а также исследовательские коллективы. Комплексный подход создает технологическую основу для масштабируемого мониторинга качества сна", – разъяснил он.
Первый прототип – программный модуль для автоматического обнаружения дыхательных расстройств по аудиозаписям. Алгоритм использует анализ мел-спектрограмм и формирует стандартные отчеты с ключевыми метриками качества классификации, что помогает врачу оперативно оценить характер нарушений. По данным разработчиков, такой подход автоматизирует первичный разбор материалов и снижает объем рутинной работы специалистов.
Второй прототип ориентирован на автоматическую расшифровку данных полисомнографии и классификацию стадий сна по ЭЭГ. "В основе прототипа лежит модель глубокого обучения, которая обрабатывает сигналы ЭЭГ и распределяет каждые 30 секунд записи по соответствующей стадии сна. Такой подход имитирует логику врача, который оценивает сон не как набор изолированных отрезков, а как непрерывный процесс", – подчеркнули в самарском вузе.
Кроме того, предусмотрена возможность дообучения модели на данных конкретной клиники или исследовательской группы. В перспективе решения могут быть внедрены в сомнологических центрах и телемедицинских сервисах, чтобы сделать диагностику нарушений сна более доступной для пациентов, резюмировали разработчики.
Ранее сообщалось, что в автобусах в Московской области тестировали систему борьбы со сном у водителей. Основой системы "Антисон" являлась нейросеть, использующая камеру, установленную на панели напротив водителя. Подобная технология анализировала положение головы и состояние лица более чем по 60 точкам.
