BIDSleep - o aplicație bazată pe AI transformă ceasurile Apple Watch în instrumente pentru studiul somnului

Autor: Racheriu Dragoș, licențiat în medicină

Pe 30 octombrie 2025, o echipă de cercetători de la University of Massachusetts Amherst a publicat în revista IEEE Transactions on Biomedical Engineering rezultatele unui proiect inovator care transformă ceasurile Apple Watch în dispozitive capabile să monitorizeze stadiile somnului cu o acuratețe comparabilă cu cea a studiilor polisomnografice de laborator. Aplicația, denumită BIDSleep, folosește un model de inteligență artificială (IA) pentru a analiza datele fiziologice înregistrate de ceas, oferind o alternativă accesibilă și confortabilă la metodele tradiționale complexe și costisitoare de analiză a somnului.

Context

Studiile clasice ale somnului, cunoscute drept polisomnografii, implică monitorizarea activității electrice cerebrale, a mișcărilor oculare, a respirației și a ritmului cardiac, necesitând echipamente specializate și prezența pacienților într-un laborator. Aceste evaluări sunt, de obicei, costisitoare, invazive și limitate la o singură noapte, ceea ce reduce capacitatea de a analiza variațiile somnului pe termen lung. În plus, metodele actuale nu reușesc să surprindă episoadele scurte de somn diurn (naps), frecvente mai ales în studiile privind tulburările neurodegenerative, precum boala Alzheimer.

Profesoara Dutta, specializată în bioinginerie, a remarcat că aceste limitări afectează cercetările asupra relației dintre fragmentarea somnului și declinul cognitiv. În contextul disponibilității tot mai largi a dispozitivelor purtabile, precum ceasurile inteligente, ideea de a folosi tehnologia de consum pentru monitorizarea non-invazivă a somnului a devenit o soluție logică și inovatoare.

Despre studiul actual

Echipa condusă de Joyita Dutta, împreună cu Tzu-An Song, cercetător postdoctoral și primul autor al articolului, a dezvoltat BIDSleep, un software care transformă Apple Watch într-un instrument robust de clasificare a stadiilor somnului.

Aplicația colectează date fiziologice precum:

Ritmul cardiac instantaneu, care variază în funcție de stadiul somnului (mai lent în somnul profund, mai ridicat în somnul REM);
Date de accelerometrie, pentru a identifica mișcările corpului și tranzițiile între stadii.

Aceste date sunt procesate de un model de inteligență artificială antrenat pentru a recunoaște tiparele fiziologice asociate cu fiecare stadiu al somnului. Codul sursă al modelului este pus la dispoziția comunității științifice, favorizând reproducerea și aplicarea pe scară largă a metodei.

Pentru evaluarea performanței, rezultatele generate de BIDSleep au fost comparate cu „standardul de aur” al cercetării somnului — stadierea bazată pe electroencefalogramă (EEG).

Rezultate

Modelul AI dezvoltat de echipă a identificat corect stadiul somnului în 71% din cazuri, depășind alte modele consacrate în domeniu. Performanța a fost superioară în detectarea somnului profund, un aspect esențial, deoarece îmbătrânirea este asociată cu o reducere semnificativă a duratei și calității acestui stadiu.

Pe lângă precizia globală, cercetătorii au analizat și alți indicatori clinici importanți:

Eficiența somnului,
Latența la adormire,
Durata totală a somnului.

Pentru toate aceste metrici, modelul a demonstrat performanțe superioare comparativ cu metodele convenționale folosite în comunitatea de cercetare.

Dutta subliniază că nu au comparat aplicația cu funcția nativă de monitorizare a somnului a Apple Watch, întrucât aceasta nu era disponibilă la momentul studiului. Totuși, echipa intenționează o comparare directă în studii viitoare, considerând că aplicația BIDSleep ar putea fi mai precisă datorită frecvenței mai mari de colectare a datelor privind ritmul cardiac.

Un alt avantaj major al aplicației este capacitatea de a colecta date multiple, pe mai multe nopți, oferind o imagine mai realistă și ecologic validă a somnului unei persoane. Acest lucru este deosebit de valoros în studiile longitudinale, cum ar fi cele privind îmbătrânirea și riscul de demență.

Implicații și perspective

Proiectul este susținut de Massachusetts AI and Technology Center for Connected Care in Aging & Alzheimer’s Disease și de National Institutes of Health, reflectând interesul tot mai mare pentru tehnologii digitale aplicate în sănătatea cognitivă.

Profesoara Dutta subliniază că scopul echipei este ca aplicația să fie disponibilă cercetătorilor și clinicienilor, permițând obținerea de informații detaliate despre somn în mediul natural al utilizatorilor, fără echipamente complicate sau disconfort.

Într-o perspectivă mai amplă, această tehnologie ar putea revoluționa studiul somnului, transformând ceasurile inteligente în instrumente clinice capabile să furnizeze date obiective și continue despre calitatea somnului, recuperarea neuronală și markerii timpurii ai bolii Alzheimer.

Data actualizare: 31-10-2025 | creare: 31-10-2025 | Vizite: 181

Bibliografie

Song, T.-A., et al. (2025). AI-Driven Sleep Staging Using Instantaneous Heart Rate and Accelerometry: Insights from an Apple Watch Study. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. https://doi.org/10.1109/tbme.2025.3612158

Sursă imagine: https://www.freepik.com/free-photo/woman-looking-smartwatch-wearable-technology_15559373.htm

Copyright ROmedic: Articolul se află sub protecția drepturilor de autor. Reproducerea, chiar și parțială, este interzisă!

Alte articole din aceeași secțiune:

Cercetătorii dezvoltă noi metode de construcție a celulelor sintetice

Oamenii de știință de la Universitatea din Groningen au construit vezicule sintetice în care este produs adenoz...

Cercetătorii au identificat o țintă pentru medicamentele senolitice

Cercetătorii de la Facultatea de Medicină din cadrul Universității din Minessota au realizat un studiu, publica...

EQUIVert - soluția high-tech pentru tratarea sindromului vertiginos

Sindromul vertiginos sau vestibular este o afecțiune comună, dificil însă de tratat. Cercetătorii din cadrul I...

Biosenzor nou, ce poate aprecia cu acuratețe prospețimea cărnii
Aplicația care reduce anxietatea copiilor înainte de o scanare RMN
Senzorul de transpirație bazat pe inteligență artificială prezice anxietatea înainte de apariția simptomelor
Starea de sănătate, monitorizată prin analiza în timp real a transpirației, cu ajutorul unor plasturi

Din Ghidul de sănătate v-ar putea interesa și:

2Breathe - dispozitivul care îți îmbunătățește somnul

Un dispozitiv inteligent care induce somnul ar putea reprezenta soluția acestor probleme. Dispozitivul 2Breathe a ...

O brățară pentru ceasul Apple îți poate detecta tulburările de ritm cardiac

Brățara KardiaBand pentru ceasul Apple poate monitoriza ritmul cardiac, pentru detectarea tulburărilor de ritm �...

Top dispozitive pentru îmbunătățirea somnului

Tot mai multe persoane se confruntă cu insomnii sau lipsa unui somn odihnitor, ceea ce afectează productivitatea,...

Predicția episoadelor de dispoziție cu ajutorul datelor despre somn

Forumul ROmedic - întrebări și răspunsuri medicale:

Pe forum găsiți peste 500.000 de întrebări și răspunsuri despre boli sau alte subiecte medicale. Aveți o întrebare? Primiți răspunsuri gratuite de la medici.

intră pe forum