طوّر باحثون في جامعة «سامارا» الحكومية الطبية، التابعة لوزارة الصحة الروسية، نظامين رقميين متكاملين يعتمدان على تقنيات الذكاء الاصطناعي، بهدف تحسين تشخيص اضطرابات النوم وتحليل جودته بشكل دقيق.
وتتيح هذه الأنظمة تقييم بنية النوم عبر تخطيط كهربية الدماغ، إلى جانب رصد اضطرابات التنفس مثل انقطاع النفس ونقصه وحالات الشخير، وفقًا لما أعلنته الخدمة الصحفية للجامعة.
وأوضح مدير معهد أبحاث العلوم العصبية في الجامعة، ألكسندر زاخاروف، أن هذه التقنيات موجهة لأطباء النوم وأطباء الأعصاب وأخصائيي التشخيص الوظيفي، إضافة إلى مراكز ومختبرات تخطيط النوم والفرق البحثية. وأشار إلى أن النهج المتكامل الذي تعتمد عليه يسهم في تسريع تحليل الدراسات، وتحسين دقة التشخيص، ومتابعة فعالية العلاجات، فضلاً عن دعم الأبحاث العلمية في هذا المجال.
ويعتمد النموذج الأول على تحليل التسجيلات الصوتية للكشف التلقائي عن اضطرابات التنفس، من خلال دراسة مخططات الطيف الصوتي، مع إصدار تقارير موحدة تساعد الأطباء على التقييم السريع وتقليل الأعباء الروتينية.
أما النموذج الثاني، فيركّز على تحليل بيانات تخطيط النوم باستخدام تقنيات التعلم العميق، حيث يقوم بتصنيف مراحل النوم تلقائيًا كل ٣٠ ثانية استنادًا إلى إشارات الدماغ، بطريقة تحاكي تقييم الأطباء للنوم كعملية متواصلة.
ومن أبرز مزايا هذه التقنية إمكانية إعادة تدريب الأنظمة على بيانات خاصة بكل عيادة أو مجموعة بحثية، ما يتيح تكييف الخوارزميات وفق خصائص المرضى وأنظمة التسجيل، ويعزز دقة النتائج.
ومن المتوقع أن تُستخدم هذه الحلول مستقبلًا في مراكز طب النوم وخدمات الاستشارات الطبية عن بُعد، بما يسهم في تسهيل الوصول إلى تشخيص أكثر دقة لاضطرابات النوم وتحسين جودة الرعاية الصحية.
