수면 무호흡증에 대한 간단하고 빠르며 광범위한 진단을 통해 더 나은 수술 치료를 가능하게하고 수면을 개선 할 수 있습니다.

폐쇄성 수면 무호흡증 (OSA)은 매우 흔한 수면 장애이지만 널리 진단되지 않는 질환입니다. 그 많은 증상과 효과는 다음과 같습니다. 심혈관 질환 or 기억력 장애. OSA를 사용하여 진단되지 않거나 치료되지 않은 운전자에게 치명적인 사고가 발생할 수 있습니다. 운전하다 잠들다.

진단되지 않고 치료되지 않은 OSA 사례가 너무 많은 한 가지 이유는 정확한 진단을 위해서는 일반적으로 수면 다원 검사 (PSG)라고하는 값 비싼 노동 집약적 야간 수면 연구가 필요하기 때문입니다. 하지만 새로운 기술 매니토바 대학에서 개발 환자가 크게 깨어있는 동안 호흡 소리를 분석하여 30 초 안에 OSA가 있는지 알 수 있습니다.

폐쇄성 수면 무호흡증 (OSA)

OSA는 수면 중 일시적인 호흡 중단. 무호흡증은 10 초 이상 지속되는 호흡의 일시 정지로 혈중 산소 수치가 50 % 이상 떨어집니다. 마찬가지로, 10 초 이상 지속되는 XNUMX % 이상의 호흡 흐름 감소와 XNUMX % 이상의 혈중 산소 수준 저하를 결합하여 저 호흡 증 이벤트라고합니다.

수면 시간당 무호흡 및 저 호흡 증 사건의 수를 OSA 심각도의 척도 인 무호흡 / 저 호흡 지수 (AHI)라고합니다.

예를 들어 200과 같이 매우 높은 AHI는 수면 50 시간 동안 호흡이 매번 200 초 이상 10 번 중지 (또는 XNUMX % 이상 감소) 함을 의미합니다. 이러한 사건의 대부분은 저산소증으로 이어질 수있는 혈중 산소 수치 감소를 동반합니다. 산소 수준을 회복하기 위해 뇌가 깨어나도록 트리거.


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AHI가 높은 사람은 수면이 매우 끊어집니다. 사실, 그들은 결코 깊은 잠에 도달하지 못할 수도 있습니다. 그렇기 때문에 낮에는 항상 피곤하고 졸립니다.목에 작은 마이크를 들고 밴드가있는 남자의 목 클로즈업 AWakeOSA는 기관에 연결된 마이크를 사용하여 호흡 소리를 듣고 수면 무호흡증을 진단합니다. 저자 제공

전체 하룻밤 동안 PSG는 15 가지 이상의 생물학적 신호를 기록하지만, 집에서 XNUMX ~ XNUMX 개의 신호를 기록하고 비교적 정확한 진단을 제공하는 사람들이 사용할 수있는 휴대용 PSG 장치가 많이 있습니다.

그러나 치료가 필요한 수면 무호흡증 사례의 경우 수면 실험실에서 전체 PSG 평가가 필요하며, 그 동안 수면 기술자는 최상의 치료법을 결정하기 위해 다양한 방법을 시도합니다. 예를 들어, 여러 수면 단계에서 환자의기도를 열어두기 위해 CPAP (연속기도 양압) 기계에 대한 최적의 기압을 결정합니다.

또한 광범위한 저 진단 수술 전 전신 마취가 필요한 사람들에게는 수면 무호흡증이 매우 중요합니다. 무호흡 환자는 수술 후 특별한 치료가 필요합니다. 환자가 깨어있을 때 몇 분 내에 OSA를 감지 할 수 있으면 이러한 환자가 필요한 치료를받을 수 있습니다. 그게 뭐야 어웨이크OSA 기술 약속.

폐쇄성 수면 무호흡증의 넓은 깨어있는 식별

AWakeOSA는 작은 마이크로 호흡 소리를 녹음하기위한 지침을 제공하는 앱이있는 스마트 기술입니다. 코를 통해 호흡하는 동안 XNUMX 번의 호흡과 입으로 호흡하는 동안 XNUMX 번의 사이클을 통해 기관 호흡 음을 기록합니다. 녹음은 사람이 깨어 있고 등을 대고 누워있는 동안 이루어집니다.

이 기술은 2010 년부터 개발 중에 있습니다. OSA 감지를 위해 각성 기관 호흡 음을 사용하는 우리의 이론적 근거는 수면 무호흡증이있는 사람과 깨어있는 동안에도 무호흡이없는 사람의 경우와 다른 상기도 구조를 기반으로합니다. 기관 호흡 음은 상기도 구조의 변화에 ​​의해 영향을받습니다.

AWakeOSA 기술의 응용 분야에는 수술 전 OSA의 빠른 진단과 PSG 평가가 불가능한 시골 및 외딴 지역의 진단이 포함됩니다.

호흡 소리의 이러한 변화는 인간의 귀로는 감지 할 수 없지만 고급 신호 처리 및 기계 학습 기술을 사용하여 실제로 호흡 소리가 상기도 병리를 반영하고 있음을 보여줄 수있었습니다. 그러나 OSA와 호흡 음의 특징 사이에 높은 상관 관계를 보인다고해서 OSA의 매우 정확한 감지가 보장되지는 않습니다.

호흡 음 분석만으로 OSA를 감지하는 것은 수면 무호흡증의 이질성으로 인해 어렵습니다. 또한 호흡 음 특성에 영향을 미치는 연령, 성별, 키, 체중, 흡연력 등 다양한 변수가 있습니다.

이러한 문제를 극복하기 위해 우리는 이러한 모든 혼란스러운 변수의 영향을 고려하는 스마트 진단 체계를 고안했습니다. 정교한 기계 학습 알고리즘 (AWakeOSA)의 도움으로 우리 팀 이제 깨어있는 동안 OSA의 심각도를 안정적이고 정확하게 감지 할 수 있습니다. 훨씬 더 많은 인구를 대상으로 기술 검증이 계획되어 있습니다.

수술 환자소형 마이크, 앰프 박스 및 코드 특별히 설계된 챔버에 내장 된 마이크와 작은 전치 증폭기 상자. 하드웨어를 전화 나 컴퓨터의 앱에 연결하여 녹음 할 수 있습니다. 저자 제공

한 가지 중요한 응용 프로그램은 전신 마취를 받고있는 OSA 상태를 알 수없는 수술 환자를위한 것입니다. 그 적용의 경우, 검사의 민감도 (수면 무호흡증이있는 사람 감지)가 특이성 (수면 무호흡증이없는 사람 감지)보다 더 중요합니다.

AWakeOSA 알고리즘의 현명한 의사 결정의 장점은 특이성에 대한 적은 비용으로 감도를 높일 수 있다는 것입니다. 즉, 수면 무호흡증이있는 모든 환자를 정확하게 식별하는 것이 수술 환자와 마찬가지로 가장 중요한 우선 순위임을 의미합니다. 우리는 오 탐지 결과를 약간만 증가시키면서 OSA 탐지 정확도를 높일 수 있습니다.

응용 분야에 따라 어느 것이 더 중요한지에 따라 테스트의 민감도 / 특이성을 조정할 수있는 유연성이 있습니다.

AWakeOSA 기술은 또한 수면 무호흡증 치료가 필요한 사람을 결정 89 % 이상의 정확도로. 즉, 전체 PSG 평가가 필요한 사람들의 수를 줄이기위한 정확한 선별 도구로 사용될 수 있으며, 의료 시스템 비용을 수백만 달러 절약 할 수 있습니다.

저자에 관하여

Zahra Moussavi, 매니토바 대학의 생물 의학 공학 교수

이 기사는 원래 회화에서 나타났습니다.

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