Notícia

Novo dispositivo vestível baseado em luz pode detectar apneia do sono

Andrea Piacquadio via Pexels

Fonte

TU Eindhoven | Universidade Tecnológica de Eindhoven

Data

terça-feira, 22 fevereiro 2022 10:20

Áreas

Bioinformática. Ciência de Dados. Engenharia Biomédica. Inteligência Artificial. Saúde Pública. Sono.

A apneia do sono, distúrbio em que a respiração normal é perturbada durante o sono, pode afetar negativamente a saúde mental e física. Em uma pesquisa colaborativa entre a Universidade Tecnológica de Eindhoven (TU Eindhoven), ​​ o Centro de Inovação MedTech de Eindhoven (e/MTIC) e o Centro de Epilepsia e Sono Kempenhaeghe, nos Países Baixos, o Dr. Gabriele Papini desenvolveu uma maneira de monitorar a apneia do sono usando um dispositivo de pulso compacto que é confortável de usar e pode ser usado para monitoramento doméstico de longo prazo. Gabriele Papini defendeu sua tese de doutorado no último dia 18 de fevereiro no departamento de Engenharia Elétrica da TU Eindhoven.

O sono é fundamental para o descanso e a recuperação física e mental, mas o sono adequado pode ser interrompido por vários distúrbios, sendo um dos mais comuns a apneia obstrutiva do sono (AOS), que afeta um bilhão de pessoas em todo o mundo. “Até 80% das pessoas com AOS moderada ou grave podem não ser diagnosticadas, o que pode ter um impacto significativo na saúde”, disse o Dr. Gabriele Papini, pesquisador no Laboratório de Diagnóstico Biomédico do Departamento de Engenharia Elétrica da TU EIndhoven.

A apneia do sono bloqueia o fluxo regular de ar, o que pode atrapalhar o sono e privar o corpo de um suprimento adequado de oxigênio. “Se não for tratada, os efeitos da apneia do sono incluem sonolência diurna, fadiga e problemas cardiovasculares. Portanto, o diagnóstico oportuno é essencial”, observou o Dr. Papini.

Vestíveis como solução

Em testes clínicos, os padrões-ouro para o diagnóstico de AOS são polissonografia e testes poligráficos de apneia do sono, mas ambos exigem que uma pessoa use sensores durante a noite para monitorar funções como atividade cerebral, frequência cardíaca e atividade muscular. “Os sinais dos diferentes sensores são combinados e o número de eventos respiratórios incomuns por hora de sono é contado. Isso é conhecido como índice de apneia-hipopneia”, explicou o pesquisador.

No entanto, as ferramentas para detectar a AOS padrão ouro não são adequadas para triagem e monitoramento por várias noites, pois os sensores podem ser desconfortáveis ​​de usar, podem afetar o sono e seriam impossíveis de usar em casa. “Minha pesquisa procurou uma maneira de fazer medições de maneira confortável, que pudesse ser usada por um paciente em casa e que também resolvesse os problemas de triagem e monitoramento”, destacou o Dr. Papini.

A solução foi adotar dispositivos vestíveis populares, como smartwatches e rastreadores de fitness.

Obtendo a luz verde

“Queríamos projetar um sistema compacto, que não precisasse ser operado por um clínico do sono e que qualquer pessoa pudesse usar facilmente”, disse o Dr. Gabriele Papini. Então, ele e seus colegas desenvolveram um método usando um dispositivo de pulso que se parece com um smartwatch ou rastreador de fitness e envolve iluminar a pele com luz verde de LEDs. Parte da luz é refletida pelo sangue e depois detectada por um sensor de luz.

Durante o sono, o ruído do sinal pode resultar de fatores como movimento ou aumento da pressão no relógio durante o sono. Assim, o pesquisador calculou um pulso médio do sinal, comparou cada pulso com o pulso médio para encontrar os pulsos afetados pelo ruído e depois os removeu. Como a respiração normal é afetada pela AOS, Papini então isolou a parte respiratória do sinal observando as variações nas amplitudes de pulso.

Para a validação da pesquisa, 500 pessoas, tanto indivíduos saudáveis ​​quanto com distúrbios do sono, como AOS ou insônia, usaram o dispositivo enquanto dormiam.

Testes

Com o dispositivo de luz verde usado no pulso e uma maneira de obter sinais ‘limpos’, o dispositivo foi então testado. No entanto, os sinais são bastante complexos de analisar, então o pesquisador recorreu à técnica de aprendizado profundo para ajudar. “Usamos modelos convolucionais de aprendizado profundo para identificar os eventos respiratórios e, em seguida, os usamos para calcular o índice de apneia-hipopneia (IAH) para um paciente”, observou o Dr. Papini.

O modelo de aprendizado profundo foi treinado pela primeira vez usando gravações de 250 pacientes com e sem distúrbios do sono. Em seguida, o modelo treinado foi usado para verificar a presença de AOS em sinais de outros 250 pacientes. E os resultados foram bastante promissores.

“Os valores de IAH calculados usando nosso dispositivo de pulso estavam em boa concordância com os valores de IAH calculados com as abordagens padrão-ouro. Portanto, é concebível que uma pessoa use esse dispositivo para rastrear e monitorar a apneia do sono em casa”, concluiu o Dr. Gabriele Papini.

Acesse a tese de doutorado completa (em inglês).

Acesse a notícia completa na página da Universidade Tecnológica de Eindhoven (em inglês).

Fonte: Barry Fitzgerald, Universidade Tecnológica de Eindhoven. Imagem: Andrea Piacquadio via Pexels.

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