قام الباحثون في التخنيون بتطوير تقنية تعتمد على الذكاء الاصطناعي للكشف عن انقطاع التنفس أثناء النوم

يتجلى انقطاع التنفس الانسدادي أثناء النوم في توقف التنفس لمدة عشر ثوانٍ أو أكثر أثناء الليل وانخفاض مستوى الأكسجين في الدم. فهي تؤدي إلى الإرهاق أثناء النهار، مما قد يؤدي إلى ضعف كفاءة العمل، والأسوأ من ذلك، وقوع حوادث السيارات. علاوة على ذلك، يزيد انقطاع التنفس الانسدادي أثناء النوم من احتمالية الإصابة بمرض السكري وأمراض القلب والأوعية الدموية

قام الباحثون في التخنيون في المملكة المتحدة والولايات المتحدة والبرازيل بتطوير تقنية مبتكرة لمراقبة انقطاع التنفس أثناء النوم (OSA) - انقطاع التنفس الانسدادي أثناء النوم. يزداد انتشار هذه المتلازمة مع التقدم في السن، وتؤثر على أكثر من 20% من عامة السكان البالغين، وخاصة الرجال الذين يعانون من زيادة الوزن.

يتجلى انقطاع التنفس الانسدادي أثناء النوم في توقف التنفس لمدة عشر ثوانٍ أو أكثر أثناء الليل وانخفاض مستوى الأكسجين في الدم. فهي تؤدي إلى الإرهاق أثناء النهار، مما قد يؤدي إلى ضعف كفاءة العمل، والأسوأ من ذلك، وقوع حوادث السيارات. علاوة على ذلك، يزيد انقطاع التنفس الانسدادي أثناء النوم من احتمالية الإصابة بمرض السكري وأمراض القلب والأوعية الدموية.

قاد البحث الدكتور يواكيم بيهار، عضو هيئة التدريس في كلية الهندسة الطبية الحيوية في التخنيون، وتم نشر النتائج في مجلة EClinicalMedicine من مجموعة لانسيت. ووفقا له، فإن "انقطاع التنفس الانسدادي أثناء النوم له علاجات فعالة، لكن الكثير ممن يعانون منه لا يتم تشخيصهم. تسمى التقنية المستخدمة لتشخيص المتلازمة في مختبرات النوم تخطيط النوم. وهو فعال في التشخيص المذكور أعلاه، ولكن بسبب تكلفته العالية فهو غير متاح لعامة الناس. يتم الآن أيضًا تشخيص انقطاع التنفس الانسدادي أثناء النوم باستخدام معدات المراقبة المنزلية، ولكن هذه المعدات أيضًا ليست رخيصة ويمكن لجميع السكان المعرضين للخطر الوصول إليها. إن طرق التشخيص الرخيصة، التي تعتمد على الاستبيانات وتحليل شكل الجهاز التنفسي العلوي، ليست دقيقة بما فيه الكفاية.

تعتمد التكنولوجيا التي تم تطويرها تحت قيادة الدكتور بيهار على معلومات من 887 شخصًا من عامة السكان البالغين في ساو باولو، البرازيل. وتلقى النظام الذي طورته المجموعة البحثية هذه البيانات وتمكن من التمييز باستخدام الذكاء الاصطناعي بين الأشخاص الذين يعانون من الاضطراب والبقية. يتم التشخيص على أساس مجموعة من العلامات البيولوجية، التي تم الحصول عليها من تشبع الأكسجين لدى الأشخاص أثناء النوم، والمعلومات الديموغرافية (العمر، وما إلى ذلك) ومعلومات القياسات البشرية مثل قياسات الرقبة. وتمكن النظام من التعرف بنجاح على جميع الحالات السريرية الهامة ذات الخطورة المتوسطة أو العالية. غاب عن الاستبيانات الشائعة في مجال تشخيص مشاكل النوم أكثر من 15٪ من الحالات الخطيرة. ومع ذلك، فإن استخدام مستويات الأكسجين في الدم وحده قد حدد جميع الحالات ذات الخطورة العالية، لكنه فشل في تحديد العديد من الحالات ذات الخطورة المعتدلة.

وفقًا للدكتور بيهار، "هذا يعني أن النموذج الذي طورناه هو أداة موثوقة وفعالة لتحديد انقطاع التنفس الانسدادي أثناء النوم لدى أعداد كبيرة من السكان. وفي المستقبل، ومع تطوير تطبيق جوال مناسب، سيسمح النموذج لأي شخص لديه ساعة ذكية أو سوار ذكي يشتمل على مقياس التأكسج بإجراء اختبار ذاتي دقيق لانقطاع التنفس الانسدادي أثناء النوم.

حصل الدكتور يواكيم بيهار على درجة الماجستير في الهندسة من مدرسة المناجم في سانت إتيان في فرنسا، ودرجة الدكتوراه في معالجة الإشارات البيولوجية والتعلم الحسابي من جامعة أكسفورد في المملكة المتحدة. فاز مرتين بجائزة MIT-Physionet - وهي مسابقة في معالجة الإشارات البيولوجية في سياق أمراض القلب. بعد حصوله على الدكتوراه، هاجر إلى إسرائيل وأكمل الدكتوراه تحت إشراف البروفيسور يائيل يانيف من كلية الهندسة الطبية الحيوية في التخنيون. ويشغل حاليا منصب رئيس مختبر الذكاء الاصطناعي في الطب بالكلية. يركز المختبر على الذكاء الاصطناعي في الطب في سياق المعلومات المراقبة بشكل مستمر من خلال الأجهزة المحمولة والقابلة للارتداء.