أسلوب المشتقات للكشف عن حالات النوم واليقظة من خلال تحليل معدل ضربات القلب باستخدام خوارزميات التعلم الآلي

يمكن أن تؤدي اضطرابات النوم إلى عواقب ضارة على المدى القصير والطويل. يمكن أن تؤدي إلى عجز في الانتباه، فضلاً عن عواقب قلبيّة وعصبية وسلوكية. إحدى الطرق الأكثر شيوعاً لتقييم اضطرابات النوم هي تخطيط النوم (PSG). التحدي الرئيسي المرتبط بهذه الطريقة هو جميع الأسلاك اللازمة لربط أجهزة التسجيل، مما يجعل الفحص أكثر تدخلاً وعادةً ما يتطلب بيئة سريرية. يمكن أن يكون لذلك عواقب محتملة على نتائج الاختبار و دقتها. إحدى الطرق البسيطة لتقييم حالة الجهاز العصبي المركزي (CNS)، وهو مؤشر معروف لاضطراب النوم، قد تكون استخدام جهاز طبي محمول. بناءً على ذلك، قمنا بتنفيذ نموذج بسيط يستخدم كلاً من فاصل RR (RRI) ومشتقته الثانية للتنبؤ بدقة بحالات اليقظة والقيلولة لشخص ما باستخدام نموذج تصنيف الخصائص. للتدريب والتحقق، استخدمنا قاعدة بيانات توفر قياسات من تسعة بالغين أصحاء (ستة رجال وثلاث نساء)، حيث يتعلق تقلب معدل ضربات القلب (HRV) بأحداث تشغيل الضوء وإيقاف الضوء وبدء النوم وانتهاء النوم. تظهر النتائج أن استخدام نافذة زمنية لفاصل RRI مدتها 30 دقيقة يكفي لهذا النموذج الخفيف للتنبؤ بدقة ما إذا كان المريض مستيقظًا أم قاعداً.