Исследователи из ЛЭТИ создали алгоритм для выявления случаев остановки дыхания во время сна у человека с апноэ

Разработка станет основой носимой системы оценки физиологического состояния пациента в зависимости от уровня стресса, его психологической и физической нагрузки. Это поможет врачам в принятии решения в диагностике и терапии данного опасного заболевания.

 Апноэ сна (АС) – это патология, которая связана с резким уменьшением или полной остановкой дыхания во время ночного отдыха из-за западения корня языка. По данным Всемирной организации здравоохранения, около 100 миллионов человек в мире страдают от этого синдрома по разным причинам. За ночь у пациента с АС может возникать более 5 эпизодов апноэ, в тяжелых случаях – более 30. Поэтому длительные остановки дыхания имеют массу последствий в виде различных осложнений (от головной боли до развития сердечно-сосудистых заболеваний) и даже летального исхода. 

Одним из наиболее эффективных способов выявления синдрома АС является полисомнография (ПСГ) – метод длительной регистрации различных физиологических показателей пациента во время сна. С помощью закрепленных на теле датчиков фиксируются диагностически значимые показатели (ДЗП) для выявления эпизодов АС: электрическая активность мозга, движения глаз, мышечная активность, уровень кислорода в крови, частота сердечных сокращений и дыхательные движения. ПСГ позволяет не только определить наличие, но и продолжительность случаев апноэ. 

Несмотря на то, что данный подход предоставляет ценную информацию для последующего лечения и мониторинга состояния пациента, такая процедура может вызывать у людей значительный дискомфорт. Поэтому сегодня ученые занимаются совершенствованием инструментальных средств для выявления эпизодов апноэ.

«Мы разработали алгоритм, который позволяет прогнозировать наступление приступов АС для поддержки принятия решений врача при оценке типа стресса пациента. Анализ таких важных факторов, как электрокардиосигнал, сигнал изменений в пульсации крови и дыхательных движений пациента с применением предложенной модели, позволяет рассчитать вероятность наступления эпизодов АС. От полученной вероятности врач сможет сделать заключение о приступах, скорректировать лечение и своевременно оказать пациенту помощь», – рассказала профессор кафедры биотехнических систем (БТС) СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Елена Владимировна Садыкова.

Одним из факторов, которые наиболее часто становятся причинами патологии, является постоянное пребывание в состоянии стресса. Его можно определить по аналитическим показателям концентрации гормонов эпинефрина, норэпинефрина и кортизола; электролитов калия, натрия и аммония; метаболитов глюкозы, лактата и мочевой кислоты, выделяющихся вместе с потом. 

Исследователи разработали методику установления типа стресса при АС, а также определили корреляционную зависимость между признаками психофизиологического перенапряжения и возникновением эпизодов апноэ. Они предположили, что таким образом в зависимости от стрессового фактора можно определить и классифицировать эпизоды. 

Так, они получили три типа пациентов: с низкой, умеренной и высокой корреляционной зависимостью между ДЗП АС, кратковременными записями АС и ДЗП стресса. Затем на основе обработанных данных они разработали модель.

«В перспективе данная модель ляжет в основу носимой системы в виде компактного устройства для оценки типа перенапряжения с целью поддержки принятия диагностических и лечебных решений врачом, фиксируя периоды остановки дыхания. Это может быть, например, браслет, к которому через Bluetooth подключается смартфон с установленным специальным приложением. При фиксировании эпизодов АС, браслет будет оповещать об этом пользователя, например, с помощью импульсов или музыки», – подчеркнула профессор кафедры БТС СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Елена Владимировна Садыкова.

В перспективе разработанное мобильное приложение позволит человеку с АС и лечащему врачу наблюдать за ДЗП, отвечающими за диагностику АС. Носимый модуль, обнаружив превышение допустимого уровня признаков АС, сообщит об этом врачу и пациенту с помощью разработанного веб-сайта. В дальнейшем это позволит предпринять действия по обеспечению безопасности пациента и подготовки к возможному повтору эпизода АС. Все отчеты о действиях пациента отправятся в облачное хранилище, доступ к которому открыт не только врачу, но и пациенту. 

В планах стоит разработка программно-алгоритмического обеспечения системы поддержки принятия решений врачом при диагностике и лечении пациентов с апноэ, а также проведение экспериментальной апробации разработанной системы. 

Результаты исследований представлены в научном журнале «Биомедицинская радиоэлектроника».