Saudi-Arabische Innovation entdeckt Schlafapnoe mit beispielloser Genauigkeit und Geschwindigkeit
In einem bahnbrechenden wissenschaftlichen Schritt ist es saudi-arabischen Forschern gelungen, ein innovatives KI-Modell zur Erkennung von obstruktiver Schlafapnoe zu entwickeln, die mehr als eine Milliarde Menschen weltweit betrifft, unter Verwendung von unidirektionaler Elektrokardiographie und fortschrittlichen KI-Techniken.
Die Studie, die von Malak Al-Murshid am Universitätszentrum für Schlafmedizin und -forschung der medizinischen Fakultät und dem medizinischen Zentrum der König Saud Universität durchgeführt wurde, und deren Ergebnisse in der Zeitschrift Frontiers in Artificial Intelligence veröffentlicht wurden, zeigt, dass das Modell auf tiefem Lernen basiert, das auf Aufmerksamkeits-Transformatoren (Transformer) beruht, um eine schnellere und genauere Diagnose im Vergleich zu herkömmlichen Tests zu bieten.
Die Ergebnisse bestätigten, dass das neue Modell in Bezug auf den F1-Score um 13 % besser abschnitt als frühere Studien, mit der Fähigkeit, Atemstillstände mit einer Genauigkeit von bis zu einer Sekunde zu erkennen, was den Ärzten präzise und schnelle diagnostische Einblicke bietet und die Kosten im Vergleich zu vollständigen Schlafstudien senkt, die Stunden in Anspruch nehmen und eine manuelle Analyse erfordern.
Das Modell zeichnet sich dadurch aus, dass es nur einen einzigen Biomarker verwendet, nämlich das Elektrokardiogramm, mit intelligenter lokaler Kodierung über den Autoencoder, was die Verarbeitung von Rohdaten ohne komplexe vorherige Analysen ermöglicht und sicherstellt, dass es auch bei Daten mit Rauschen effizient arbeitet.
Diese Studie spiegelt den saudi-arabischen Ehrgeiz wider, Künstliche Intelligenz zu nutzen, um den Gesundheitssektor zu stärken und die wissensbasierte Wirtschaft nach dem Öl zu führen, und positioniert das Königreich an der Spitze der technologischen Innovation in der Region und weltweit.
