Dispositivi indossabili e intelligenza artificiale per la cura dei disturbi del sonno

Lo studio dell’Istituto di BioRobotica della Scuola Superiore Sant’Anna e dell’Università di Pisa

 Più di un terzo della popolazione mondiale soffre di disturbi del sonno. Il più comune e il più diffuso è l’insonnia. Grazie all’utilizzo combinato di dispositivi indossabili e algoritmi di intelligenza artificiale è possibile curare i disturbi del sonno.

A rilevarlo uno studio realizzato dalla collaborazione tra l’Istituto di BioRobotica della Scuola Superiore Sant’Anna e l’Università di Pisa e pubblicato su Scientific Reports. Lo studio descrive un nuovo approccio che si avvale dell’utilizzo di piccoli braccialetti poco invasivi, detti actigrafi, che vengono posizionati sul polso, come se fossero degli orologi, e dell’elaborazione dei dati grazie ad un algoritmo di intelligenza artificiale per l’identificazione delle epoche di sonno e dei risvegli. Questo algoritmo può essere impiegato con i dati raccolti da dispositivi indossabili come smartwatch e smartband commerciali comunemente utilizzati per il monitoraggio dell’attività fisica. Il metodo sviluppato garantisce un’analisi ad alta prestazione del ciclo sonno-veglia e tutela la riservatezza dei dati sensibili del paziente poiché può essere integrato all’interno del dispositivo indossabile stesso.

“Abbiamo applicato recenti tecniche di machine learning allo studio del sonno e dell’actigrafia. In alcune circostanze cliniche, è infatti utile poter monitorare in maniera accurata, non invasiva e a basso costo, vari aspetti di base del ciclo sonno-veglia. I risultati di questo studio possono essere usati a supporto dell’attività clinica e ad uso delle persone affette da disturbi del sonno, come nel caso dell’insonnia, patologia che interessa più di 10 milioni di persone, solamente in Italia.” Ha dichiarato Tommaso Banfi, post doc dell’Istituto di BioRobotica che lavora nel gruppo di ricerca coordinato dal prof. Gastone Ciuti.

Si tratta di un metodo non invasivo per l’analisi del ciclo sonno-veglia. “Questo lavoro scientifico – ha commentato il prof. Gastone Ciuti – applica con successo algoritmi di machine learning in un contesto clinico fondamentale, quello delle malattie del sonno, grazie alla collaborazione con il Prof. Ugo Faraguna, docente dell’Università di Pisa e fondatore dell’azienda sleepActa Srl, e con i colleghi e autori di questo contributo.”

fonte: Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa