Clasificarea a 16 tipare de somn pe baza unei analize a acestuia la scară largă

Un nou studiu al cercetătorilor de la Universitatea din Tokyo arată că tiparele de somn ale oamenilor pot fi clasificate în 16 tipuri diferite. Aceștia au folosit un algoritm de învățare automată creat de laboratorul de cercetare din cadrul universității japoneze, care determină stările de somn și veghe prin convertirea datelor de accelerare manuală a 100.000 de oameni înscriși în baza de date UK Biobank în informații despre somnul lor, pe care le-au analizat ulterior.
Eșantionul studiului a fost reprezentat de persoane cu vârsta între 30 și 60 de ani din Marea Britanie, a căror somn a fost evaluat timp de 7 zile prin intermediul unui accelerometru sub forma unei brățări. Echipa a folosit un algoritm numit ACCEL pentru a colecta date despre somnul lor, pe care ulterior le-a transformat în 21 de indicatori ai somnului, urmând să îi împartă în 8 grupuri prin reducere dimensională a datelor. Printre acestea s-au numărat și date influențate de factori precum diferențele de fus orar, trezirea în mijlocul programului sau insomnie, reușind să asocieze aceste probleme cu diferite stiluri de viață și afecțiuni corelate cu somnul.

Cercetătorii au analizat în detaliu 6 dintre cei 21 de indicatori, mai ales pe cei care se pot corela cu patologiile asociate somnului, cum ar fi durata acestuia și ora de trezire. Astfel, prin evidențierea indicatorilor care semnalau o neregulă în tiparele fiziologice de somn, echipa japoneză a reușit să creeze multiple grupuri în care participanții au putut fi încadrați, dintre care au reieșit și 7 tipare distincte de somn ale persoanelor ce sufereau de insomnie.

Studiul a făcut posibilă clasificarea cantitativă a acestor grupuri în funcție de anumite stiluri de viață, ceea ce este dificil de determinat prin măsurături polisomnografice de scurtă durată. De asemenea, noua clasificare a celor 7 tipuri de somn corelate cu insomnia poate fi utilă pentru diagnosticarea și, ulterior, tratarea acesteia.

sursa: Science Daily