Hacia la estadificación del sueño a largo plazo a través de la fotoletismografía reflectante portátil

Área de la Ciencia:

• Ingeniería biomédica
• Ciencia del sueño
• Inteligencia artificial en el cuidado de la salud

Sus antecedentes:

• La polisomnografía (PSG) es el estándar de oro para la estadificación del sueño, pero es costosa, requiere mucho tiempo y es difícil de escalar.
• La fotopletismografía portátil (PPG) ofrece una alternativa potencial no invasiva y accesible para el monitoreo del sueño.

Objetivo del estudio:

• Evaluar un modelo de aprendizaje profundo para la estadificación automática del sueño utilizando PPG grabado con reloj inteligente.
• Evaluar la generalización y el rendimiento del modelo tanto en grabaciones nocturnas como en grabaciones ambulatorias a largo plazo.

Principales métodos:

• Se probó un modelo de aprendizaje profundo, previamente entrenado para la generalización, en dos conjuntos de datos de grabaciones de PPG usadas en la muñeca.
• Las grabaciones durante la noche (n=68) se compararon con las etapas de sueño PSG calificadas por expertos.
• Los registros a largo plazo (n=493, duración de 24 horas) se compararon con la actigrafía.

Principales resultados:

• Para las grabaciones durante la noche, el modelo PPG logró una precisión del 78,7% (Cohen κ = 0,68) para la estadificación del sueño de 4 clases y una precisión del 94,1% (Cohen κ = 0,71) para la clasificación del sueño / vigilia contra el PSG.
• En las grabaciones a largo plazo, el modelo alcanzó un 92,5% de precisión de sueño / vigilia (Cohen's κ = 0,80) en comparación con la actigrafía.

Conclusiones:

• El modelo basado en PPG demuestra una precisión de vanguardia en dispositivos usados en la muñeca, presentando una alternativa viable al PSG para la estadificación del sueño.
• Los resultados prometedores en el monitoreo a largo plazo sugieren el potencial para la etapa de sueño ambulatorio continuo y el seguimiento del ciclo de sueño-vigilia.