תיעוד דפוסי נשימה בשינה באמצעות סמארטפונים עשוי לסייע בהערכת דום נשימה חסימתי בשינה (JAMA Otolaryngology – Head & Neck Surgery)

הקלטת קולות נשימה בשינה באמצעות סמארטפונים הדגימה יכולת חיזוי טובה של דום נשימה חסימתי בשינה, כך מדווחים חוקרים במאמר שפורסם בכתב העת JAMA Otolaryngology Head & Neck Surgery.

הבדיקה המקובלת לאבחנת דום נשימה חסימתי בשינה היא מעבדת שינה הכולל תיעוד של מדדים פיזיולוגיים רבים המדורגים באופן ידני ע”י טכנאי שינה מורשים או רופאים. לאור זאת, בדיקת מעבדת שינה היא יקרה והגישה למעבדת שינה אינה תמיד קלה. לאור השכיחות הגבוהה של דום נשימה חסימתי בשינה, השלמת בדיקת מעבדת שינה לאורך לילה שלם אינה מעשית לכלל החולים.

מחקר החתך כלל 423 משתתפים (גיל ממוצע של 48.1 שנים; 84.1% גברים) שפנו למרכז שינה בשל נחירות או דום נשימה בשינה בין אוגוסט 2015 ועד אוגוסט 2019. החולים השלימו הקלטה של הצלילים במהלך שינה באמצעות מכשיר סמארטפון, לאורך לילה במעבדת שינה. החוקרים התבססו על ספים שונים של מדד AHI (Apnea-Hypopnea Index) של 5, 15, או 30 אירועים בשעה ויצרו מודלים שונים.

החוקרים פיצלו את הנתונים למדגם אימון (256 משתתפים) ומדגם בחינה (167 משתתפים) וסיווגו את המשתתפים לאלו עם תוצאה תקינה (43 משתתפים), דום נשימה חסימתי בשינה בדרגה קלה (80 משתתפים), בינונית (109 משתתפים), או חמורה (191 משתתפים).

הצלילים שהוקלטו במכשירי סמארטפון הדגימו דיוק של 88.2% לסף AHI של 5 אירועים בשעה, 82.3% לסף AHI של 15 אירועים בשעה ו-81.7% לסף של 30 אירועים בשעה. השטח מתחת לעקומה עמד על 0.9, 0.89 ו-0.9 לסף של 5, 15 ו-30 אירועים בשעה, בהתאמה.

כל המודלים הדגימו תוצאות דומות, כאשר מהממצאים עולה יכולת חיזוי טוב של הצלילים המוקלטים במהלך השינה באמצעות מכשירי סמארטפון וביטול רעשים אינו הכרחי להשגת תוצאות מדויקות.

החוקרים קוראים להשלים מחקרים נוספים במטרה לשלב הקלטות עולם-אמיתי ביתיות ממכשירי סמארטפון שונים.

JAMA Otolaryngology Head & Neck Surgery 2022.

לידיעה ב-Healio

תגובות רוצה להצטרף לדיון?

אין תגובות עדיין. היה הראשון להגיב!

מאמרים

חיזוי התפתחות שפה בילדים לאחר השתלת שבלול באמצעות AI

חיזוי התפתחות שפה בילדים לאחר השתלת שבלול באמצעות AI

מקור: JAMA Otolaryngology–Head & Neck Surgery
פרופ' יוסף אלידן
פרופ' יוסף אלידן
אין תגובות|11/01/2026

אפילו ששתל שבלול הוא הטיפול היעיל ביותר לחירשות עמוקה בילדים, קיים שוני רב בתוצאות השפתיות. המחקר נועד לבדוק אם מודל בינה מלאכותית (Deep Learning) יכול לנבא את ההצלחה השפתית על בסיס הדמיה טרום־ניתוחית.

כניסת צוות רפואי

הכניסה לאתר מותרת אך ורק לצוות הרפואי

לקבלת קוד אימות לנייד ולמייל, יש למלא את כתובת המייל ואת מספר הטלפון שלך

עדיין לא נרשמת? באפשרותך לבצע רישום כאן