Проекты

Краткое описание

В настоящее время диагностике и лечению апноэ сна (СОАС) уделяется серьезное внимание, т.к. в ряде исследований было доказано, что данное нарушение может явиться причиной ряда серьезных заболеваний (например, артериальной гипертензии, ишемической болезни сердца и т.д.)
В группе населения старше 30 лет распространенность СОАС составляет 5–7%, в то же время, храпом во сне страдает более 30% взрослого населения.
Высокая распространенность синдрома обструктивного апноэ сна обуславливает актуальность проекта, направленного на создание простого, недорогого и эффективного диагностического комплекса для выявления СОАС.
Важной проблемой, значительно тормозящей проведение диагностики СОАС среди населения, является необходимость использования во время диагностики специализированного оборудования, которое подключается к пациенту при помощи большого количества разнообразных датчиков, мешающих нормальному сну, поэтому пациенты откладывать процедуру, а апноэ сна остается опасным и необследованным заболеванием.
Для решения указанных проблем предлагается разработать программный комплекс диагностики апноэ сна на основе распознавания и идентификации звуков дыхания пациента, базирующийся на методах искусственного интеллекта и позволяющих выделить из окружающей шумовой обстановки и распознать звуки дыхания пациента (задержек/остановок дыхания, храпа, "всхрапывания" и т.д.) для составления диаграммы дыхания, позволяющей принять обоснованное решение о наличии или отсутствии у пациента СОАС без применения специализированной аппаратуры и подключения к пациенту каких-либо датчиков.
Для пациента процесс диагностики будет состоять в том, чтобы перед сном просто включить на своем смартфоне (или другом устройстве) программу диагностики и спать как обычно, а после пробуждения, сразу узнать информацию о наличии СОАС.
Научную новизну проекта составляет:
- Нейронные сети оригинальной архитектуры
- Оригинальный тренировочный процесс. Генеративно-состязательные сети (GAN)
- Новые функции потерь
- Новые перцептуально-ориентированные дискриминаторы
- Работа по коротким фреймам (задержка не более 50мс)
- Единый конвейер «шумоочистка-распознавание», т.е. сети тренируются совместно
За счет этого точность распознавания звуков дыхания пациента на 20-25% выше по сравнению с мировым уровнем.
Наличие шумоочистки позволяет работать в условиях когда в комнате спят более 1 человека или, например, работает телевизор.
Очистка от шума также осуществляется на основе нейронных сетей.
Таким образом, разработка программного комплекса позволит повысить выявляемость СОАС, что будет содействовать скорейшему получению пациентами медицинской помощи и позволит снизить негативные последствия указанного заболевания для целевой группы населения Белгородской области и в перспективе всей России.

Цель

1. Повысить выявляемость синдрома обструктивного апноэ сна для скорейшего получения пациентами медицинской помощи, путем разработки программного комплекса для смартфона, позволяющего проводить диагностику апноэ сна в домашних условиях на основе применения искусственного интеллекта

Задачи

1. Исследование связи звуков дыхания пациента и эпизодов апноэ сна
2. Разработка метода распознавания звуков дыхания пациента на основе искусственного интеллекта
3. Разработка программного комплекса распознавания и анализа звуков дыхания пациента на основе применения методов искусственного интеллекта.
4. Имплементация программного комплекса распознавания и анализа звуков дыхания пациента на основе применения методов искусственного интеллекта на аппаратной базе смартфона.

Обоснование социальной значимости

В ряде исследований, проводимых как в РФ, так и за рубежом, было доказано, что синдром обструктивного апноэ сна (СОАС) может явиться причиной артериальной гипертензии, нарушений ритма и проводимости сердца, ишемической болезни сердца, метаболических, гормональных и эндокринных расстройств, неврологических и когнитивных осложнений, сердечно-сосудистых заболеваний, в том числе инфаркта миокарда, инсульта.
Распространенность СОАС составляет 5–7% всего населения старше 30 лет, при этом СОАС тяжелой степени страдают около 1–2% из указанной группы. Эти люди и составляют целевую группу проекта применительно к Белгородской области.
Основным недостатком существующих методов и подходов к диагностике СОАС является необходимость применения специализированного оборудования или необходимость находиться в стационаре не менее 8-10 часов, что для большинства пациентов трудоспособного возраста совершенно неприемлемо.
Кроме того, для проведения диагностики в настоящее время необходимо подключать к пациенту большого количества разнообразных датчиков, что не способствует нормальному сну и заставляет пациентов откладывать процедуру. А если учесть тот факт, что СОАС как правило пациентом практически не ощущается, т.е. ощущается просто плохое самочувствие и общая "разбитость" по утрам, то процесс похода в клинику для диагностики СОАС может отложиться на очень продолжительное время или вообще не состояться.
В целях преодоления указанных проблем, предлагается разработать и внедрить программный комплекс для диагностики СОАС в домашних условиях.
Пациенты узнают о данном программном комплекса от своего участкового терапевта, например, во время диспансеризации.
Жалоба на храп или "разбитость" по утрам будет достаточным маркером врачу для рекомендации проведения диагностики СОАС при помощи предлагаемого программного комплекса.
Программный комплекс работает на личном смартфоне пациента, прост в установке и не требует специальных знаний для использования.
Для проведения исследования достаточно просто запустить предлагаемый комплекс на своем смартфоне и спать как обычно.
Диагноз будет готов автоматически утром, включая готовую карту эпизодов апноэ/гипопноэ в течение ночи.
Простота исследования позволит быстро провести указанную диагностику у большого числа людей указанной целевой группы.
Рекомендацию к такому обследованию может выдавать участковый терапевт и он же выдает ссылку для скачивания программного комплекса.

География проекта

г.Белгород

Целевые группы

1. Категории людей обоих полов старше 40 лет с выраженным апноэ сна