La Lampada AI Sleepal Raggiunge il 92,8% di Precisione nel Rilevamento Senza Contatto delle Fasi del Sonno

Un dispositivo di monitoraggio del sonno senza contatto chiamato Sleepal AI Lamp ha dimostrato una precisione notevole nella classificazione delle fasi del sonno. Utilizzando tecnologia basata su radar, il sistema ha raggiunto il 92,8% di precisione per la classificazione binaria sonno-veglia e il 78,5% per la classificazione in quattro fasi del sonno. Questa performance è stata validata rispetto al gold standard della polisonnografia (PSG) utilizzando un dataset di 1022 registrazioni notturne. Il dispositivo estrae caratteristiche respiratorie e di movimento multi-scala dai segnali radar, che vengono elaborati attraverso un modello di deep learning arricchito in frequenza. Per il compito di classificazione binaria, il modello ha anche raggiunto un punteggio F1 macro-medio di 0,895, mentre la classificazione in quattro fasi (veglia, NREM leggero, NREM profondo, REM) ha ottenuto un coefficiente kappa di Cohen di 0,785. Questa ricerca affronta le limitazioni della PSG convenzionale, che è invasiva e inadatta al monitoraggio a lungo termine nonostante sia considerata il gold standard per la valutazione del sonno. La stadiazione del sonno rimane essenziale per valutare la qualità del sonno e diagnosticare disturbi correlati al sonno. Lo studio è stato pubblicato su arXiv con identificatore 2604.16442v1.