斯坦福&巴黎大学最新研究:使用 AI 检测睡眠障碍问题
能够检测不安睡眠的 AI 并不是什么新鲜事。4 月,斯坦福大学和巴黎大学的研究人员提出了一个可以预测脑电图中睡眠事件的位置,持续时间和类型的系统,并且在 11 月牛津科学家描述了一个可以自动检测 REM 睡眠行为障碍的框架。但是在 Arxiv.org 上发表的预印纸中描述的方法(「SleepNet:通过密集卷积神经网络进行自动睡眠障碍检测」)采用了略微不同的方法。
它不是在传感器数据切片中寻找无序睡眠的模式,而是考虑在多导睡眠图(睡眠研究)期间收集的一系列数据。这篇论文的作者说,这有助于它在计算心脏病学 2018 年的 PhysioNet 挑战中获得第一名,用于检测睡眠觉醒