Google sta utilizzando Deep Tech per fornire informazioni sul sonno
Il cervello umano dispone di speciali neurocircuiti per coordinare i cicli del sonno – transizioni tra fasi del sonno profonde, leggere e di movimento rapido degli occhi (REM) – vitali non solo per il benessere fisico ed emotivo.
Riconoscendo il valore degli utenti nella comprensione delle fasi del sonno, Google ha esteso gli algoritmi sonno-veglia di Nest Hub utilizzando Soli per distinguere tra sonno leggero, profondo e REM (movimento rapido degli occhi).
Il gold standard per identificare le fasi del sonno è la polisonnografia (PSG), che utilizza una serie di sensori indossabili per monitorare una serie di funzioni del corpo durante il sonno, come l’attività cerebrale , il battito cardiaco, la respirazione, il movimento degli occhi e il movimento. I tecnici del sonno addestrati possono quindi interpretare questi segnali per determinare le fasi del sonno.
Per aiutare le persone a comprendere i loro schemi di sonno, Nest Hub mostra un ipnogramma , che traccia le fasi del sonno dell’utente nel corso di una sessione di sonno. Inoltre, i potenziali disturbi del suono durante il sonno ora includeranno “Altri suoni” nella timeline per separare la tosse e il russare dell’utente da altri disturbi del suono rilevati da fonti nella stanza al di fuori della zona notte calibrata.
Il team ha utilizzato un design generalmente simile all’algoritmo di rilevamento del sonno originale di Nest Hub : le finestre scorrevoli di campioni radar grezzi vengono elaborate per produrre funzionalità di spettrogramma e queste vengono continuamente inserite in un modello TensorFlow Lite. La differenza fondamentale è che questo nuovo modello è stato addestrato per prevedere le fasi del sonno piuttosto che il semplice stato sonno-veglia e quindi ha richiesto nuovi dati e un processo di addestramento più sofisticato.
“Per sviluppare il nostro modello, abbiamo utilizzato i dati disponibili pubblicamente dagli studi Sleep Heart Health Study ( SHHS ) e Multi-ethnic Study of Atherosclerosis ( MESA ) con oltre 10.000 sessioni di dati grezzi del sensore PSG con le corrispondenti etichette di verità sulla stadiazione del sonno, dalla National Sleep Research Resource “, come da blog.
Lo studio conclude: Sulla base di segnali audio e radar che preservano la privacy, queste funzionalità migliorate di stadiazione del sonno e di rilevamento dell’audio su Nest Hub forniscono informazioni più approfondite che speriamo possano aiutare gli utenti a tradurre il loro benessere notturno in miglioramenti attuabili per il loro benessere generale.
