צוות חוקרים בראשות הר סיני שיפר אלגוריתם המופעל על ידי בינה מלאכותית (AI) לניתוח הקלטות וידאו של בדיקות שינה קליניות, ובסופו של דבר משפר אבחנה מדויקת של הפרעת שינה נפוצה המשפיעה על יותר מ-80 מיליון אנשים ברחבי העולם. ממצאי המחקר פורסמו בכתב העת תולדות הנוירולוגיה ב-9 בינואר.
הפרעת התנהגות שינה REM (RBD) היא מצב שינה הגורם לתנועות חריגות, או לפעולה פיזית מתוך חלומות, במהלך שלב תנועת העיניים המהירה (REM) של השינה. RBD המופיע במבוגרים בריאים אחרת נקרא RBD "מבודד". זה משפיע על יותר ממיליון אנשים בארצות הברית, וכמעט בכל המקרים, הוא סימן מוקדם למחלת פרקינסון או דמנציה.
קשה מאוד לאבחן RBD כי הסימפטומים שלו יכולים להיעלם מעיניים או להתבלבל עם מחלות אחרות. אבחנה סופית מחייבת מחקר שינה, המכונה וידאו-פוליסומנוגרמה, שייערך על ידי איש מקצוע רפואי במתקן עם טכנולוגיית ניטור שינה. הנתונים הם גם סובייקטיביים ויכולים להיות קשים לפרשנויות אוניברסלית בהתבסס על משתנים מרובים ומורכבים כולל שלבי שינה וכמות פעילות השרירים. למרות שנתוני וידאו מתועדים באופן שיטתי במהלך בדיקת שינה, הם נבדקים לעתים רחוקות ולעיתים קרובות נמחקים לאחר פירוש הבדיקה.
עבודה מוגבלת קודמת בתחום זה העלתה כי ייתכן שיהיה צורך במצלמות תלת-ממד בדרגת מחקר כדי לזהות תנועות במהלך השינה מכיוון שסדינים או שמיכות יכסו את הפעילות. מחקר זה הוא הראשון שמתאר את הפיתוח של שיטת למידת מכונה אוטומטית המנתחת הקלטות וידאו הנאספות באופן שגרתי במצלמת 2D במהלך מבחני שינה של לילה. שיטה זו גם מגדירה "מסווגים" נוספים או תכונות של תנועות, ומניבה קצב דיוק לזיהוי RBD של כמעט 92 אחוז.
גישה אוטומטית זו יכולה להשתלב בזרימת עבודה קלינית במהלך הפרשנות של בדיקות שינה כדי לשפר ולהקל על האבחון, ולהימנע מאבחנות שהוחמצו. שיטה זו יכולה לשמש גם כדי להודיע על החלטות טיפול בהתבסס על חומרת התנועות המוצגות במהלך בדיקות השינה, ובסופו של דבר לעזור לרופאים להתאים אישית תוכניות טיפול עבור מטופלים בודדים."
עמנואל במהלך, MD, מחבר מקביל, פרופסור חבר לנוירולוגיה (הפרעות תנועה), ולרפואה (רפואת ריאות, טיפול קריטי ורפואת שינה), בבית הספר לרפואה של איכאן בהר סיני
צוות הר סיני שיכפל והרחיב הצעה לניתוח למידת מכונה אוטומטית של תנועות במהלך מחקרי שינה שנוצרה על ידי חוקרים מהאוניברסיטה הרפואית של אינסברוק באוסטריה. גישה זו משתמשת בראייה ממוחשבת, תחום של בינה מלאכותית המאפשר למחשבים לנתח ולהבין נתונים חזותיים כולל תמונות וסרטונים. בהתבסס על מסגרת זו, מומחי הר סיני השתמשו במצלמות דו-ממדיות, שנמצאות באופן שגרתי במעבדות שינה קליניות, כדי לנטר את תרדמת החולה בן לילה. מערך הנתונים כלל ניתוח הקלטות במרכז שינה של כ-80 חולי RBD וקבוצת ביקורת של כ-90 חולים ללא RBD אשר סבלו מהפרעת שינה אחרת או ללא הפרעה בשינה. אלגוריתם אוטומטי שחישב את תנועת הפיקסלים בין פריימים עוקבים בסרטון הצליח לזהות תנועות במהלך שנת REM. המומחים סקרו את הנתונים כדי לחלץ את הקצב, היחס, הגודל והמהירות של התנועות, ויחס חוסר התנועה. הם ניתחו את חמשת התכונות הללו של תנועות קצרות כדי להשיג את הדיוק הגבוה ביותר עד כה על ידי חוקרים, ב-92 אחוזים.
חוקרים מהמכון הטכנולוגי הפדרלי השוויצרי של לוזאן (École Polytechnique Fédérale de Lausanne) בלוזאן, שוויץ תרמו למחקר על ידי שיתוף במומחיותם בראייה ממוחשבת.
