Propuesta de un nuevo dispositivo de teléfono inteligente de software mínimamente invasivo para predecir la apnea del...

Área de la Ciencia:

• Dispositivos médicos
• Medicina del sueño
• Inteligencia artificial en el cuidado de la salud

Sus antecedentes:

• La apnea obstructiva del sueño (AOS) es frecuentemente subdiagnosticada debido a la limitada accesibilidad de la polisomnografía (PSG).
• Se necesitan nuevas herramientas de diagnóstico para mejorar las tasas de detección de AOS y el acceso de los pacientes a la atención.

Objetivo del estudio:

• Evaluar el rendimiento de la aplicación para teléfonos inteligentes Apneal® en la estimación del índice de apnea-hipopnea (IAH).
• Para comparar el análisis de señales basado en teléfonos inteligentes con el PSG tradicional para el diagnóstico de AOS.

Principales métodos:

• Un estudio monocéntrico de prueba de concepto en el que participaron 46 pacientes adultos.
• Utilizó el micrófono, el acelerómetro y el giroscopio de un teléfono inteligente para grabar señales.
• Utilizó puntuación manual y un modelo de aprendizaje profundo secuencial para la detección automática de eventos respiratorios.

Principales resultados:

• La puntuación manual demostró una alta sensibilidad y valores predictivos positivos (PPV) para AHI > 15 y AHI > 30.
• El sistema Apneal® mostró fuertes correlaciones (ICC: 0.89, Pearson: 0.90) con el PSG para el AHI calificado manualmente.
• La puntuación automática arrojó resultados prometedores con alta sensibilidad y PPV, mostrando un ICC de 0,84 y una correlación de Pearson de 0,87 con el PSG.

Conclusiones:

• La puntuación de la señal basada en teléfonos inteligentes, tanto manual como automática, es un método viable y preciso para estimar la gravedad de OSA en comparación con el PSG.
• La puntuación automática basada en el aprendizaje profundo presenta un enfoque prometedor y accesible para el diagnóstico de la apnea obstructiva del sueño.