Dormir bien evita problemas de salud, tal es el caso de problemas cardiovasculares.
La estadificación del sueño basada en recursos humanos proporciona una solución factible para la evaluación del sueño que se puede realizar en casa, lo que traería como resultado un tratamiento ajustado a las necesidades del paciente.
De acuerdo con la investigación los resultados de validación de dos bases de datos muestran una precisión alta y consistente, lo que sugiere que los dispositivos portátiles de electrocardiograma (ECG) combinados con algoritmos de estadificación del sueño son un método accesible para monitorear el sueño.
El resultado más importante demostrado es que la viabilidad de una estadificación precisa del sueño basada en la frecuencia cardíaca, donde la combinación del algoritmo ilustrado de etapas del sueño con un dispositivo de recursos humanos económico proporciona una solución rentable y no invasiva que se puede implementar fácilmente en el hogar.
La importancia del sueño no puede seguir pasando desapercibida, ya que es una necesidad biológica y juega el papel crítico en la salud general, pues se sabe que la mala salud del sueño se ha asociado con varios resultados negativos para el organismo, incluido un mayor riesgo de enfermedad cardiovascular, obesidad, depresión y trastornos neurodegenerativos.
En este momento en donde el estrés y la pandemia aumentaron los problemas de sueño, los organismos de salud proyectan que solo en Estados Unidos al menos 70 millones personas experimentan problemas relacionados con el sueño y solo el 20 por ciento de estos reciben el diagnóstico y tratamiento adecuado.
Por esta razón un grupo de investigadores de la Universidad de Columbia, Universidad de Singapour, Imperial College de Londres, Instituto Indio de Tecnología y empresas privadas crearon un algoritmo capaz de medir la frecuencia cardíaca para medir de manera precisa y accesible la frecuencia del sueño.
“Una ventaja del algoritmo propuesto es que no requiere información contextual, como la hora de la grabación, por lo que es agnóstico y elimina cualquier fuente potencial de sesgo. Se sabe que este tipo de sesgo afecta a los algoritmos para analizar los datos de actigrafía y la puntuación manual de PSG”, explicaron los investigadores.
Los resultados presentados en la investigación resaltan la posibilidad de utilizar engaños portátiles de ECG económicos y ampliamente disponibles junto con algoritmos automatizados de estadificación del sueño para caracterizar la arquitectura del sueño de manera fácil y económica con altos niveles de precisión.
“Esto abriría la posibilidad de nuevas modalidades escalables y accesibles para monitorear el sueño en el entorno del hogar, aumentando el acceso equitativo a la salud del sueño”, explicaron.
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Yolimarian Torres
