AcSleep, azienda specializzata in tecnologie per il sonno, ha recentemente annunciato i risultati di uno studio che dimostra l’efficacia di un modello di intelligenza artificiale (IA) nel distinguere le diverse fasi del sonno, analizzando i suoni respiratori anche in ambienti dove più persone dormono insieme.
Tradizionalmente, la polisonnografia è considerata il metodo più preciso per valutare la qualità e la struttura del sonno. Tuttavia, questo esame richiede l’uso di numerosi sensori e può essere scomodo per i pazienti. Inoltre, è stato limitato a situazioni in cui una sola persona dorme in un ambiente controllato. Per superare queste limitazioni, AcSleep ha sviluppato un modello di IA che utilizza i suoni respiratori per prevedere le fasi del sonno, come veglia, sonno REM, sonno leggero e sonno profondo.
Lo studio è stato condotto in collaborazione con il professor In-Young Yoon del Dipartimento di Psichiatria e il professor Jeong-Hoon Kim del Dipartimento di Otorinolaringoiatria presso l’Ospedale Bundang della Seoul National University. Quarantaquattro coppie di adulti (88 persone) hanno partecipato all’esperimento, dormendo insieme nello stesso letto con uno smartphone posizionato accanto al loro cuscino per registrare i suoni della respirazione. Successivamente, i dati raccolti sono stati confrontati con i risultati ottenuti tramite polisonnografia.
I risultati hanno mostrato che il modello di IA ha raggiunto un punteggio Macro F1 di 0,63 nella classificazione delle quattro fasi del sonno e di 0,77 nella classificazione in due fasi (veglia/sonno), rispetto alla polisonnografia. Questi punteggi indicano una precisione significativamente superiore rispetto ai dispositivi indossabili attualmente disponibili, che presentano un punteggio Macro F1 di 0,49.
AcSleep ha integrato questo algoritmo nel dispositivo ApnoTrack, un ausilio diagnostico di classe 2 approvato dal Ministero della Sicurezza Alimentare e dei Farmaci, e in soluzioni B2B e per la gestione del sonno destinate ai consumatori, in collaborazione con partner come SKT Adot, Samsung Life The Health, Kyungdong Navien e Seragem.
Il CEO di AcSleep, Dong-heon Lee, ha sottolineato l’importanza di questo studio, affermando che ha dimostrato chiaramente l’accuratezza del modello in ambienti di sonno condiviso, superando una delle principali sfide nella misurazione del sonno senza contatto. L’azienda prevede di continuare a sviluppare soluzioni basate sull’IA per migliorare la qualità del sonno in vari contesti, tra cui abitazioni, ospedali, case intelligenti e veicoli.