Istraživanje je dugo sugeriralo da osobe koje pate od stanja poznatog u medicini kao poremećaj ponašanja u REM fazi spavanja (RBD) – kod kojeg pojedinci pojačano proživljavaju snove – imaju povećanu upalu u području mozga gdje se proizvodi dopamin.

Poznato je da pacijenti s Parkinsonovom bolešću i demencijom imaju smanjene zalihe dopamina jer su živčane stanice koje ga proizvode odumrle.

Analiza snova

Američki znanstvenici sada su razvili algoritam koji pokreće AI za analizu video zapisa kliničkih testova spavanja. Vjeruju da bi to moglo poboljšati točnu dijagnozu poremećaja i čak se pokazati korisnim u određivanju pacijenata s većim rizikom od demencije i Parkinsonove bolesti, piše Daily Mail.

Ovaj automatizirani pristup mogao bi se integrirati u klinike tijekom tumačenja testova spavanja kako bi se poboljšala i olakšala dijagnoza i izbjegle propuštene dijagnoze. Metoda se također može koristiti za donošenje odluka o liječenju na temelju ozbiljnosti pokreta prikazanih tijekom testova spavanja i, u konačnici, pomoći liječnicima da personaliziraju planove skrbi, rekao je dr. Emmanuel During, izvanredni profesor neurologije na Medicinskom fakultetu Mount Sinai u New Yorku.

Što je RBD?

RBD je stanje koje je izuzetno teško dijagnosticirati jer simptomi mogu proći nezapaženo ili se mogu zamijeniti s drugim bolestima. Konačna dijagnoza zahtijeva analizu spavanja (polisomnogram) koja se provodi u medicinskoj ustanovi s tehnologijom za praćenje spavanja.

RBD pogađa oko 5 posto ljudi i uključuje razgovor, smijanje, vikanje i psovanje tijekom sna. Većina s ovim poremećajima baca se po krevetu i sljedeći dan često zaspu tijekom dana. U nekim slučajevima noćni pokreti su toliko snažni da ozlijede sebe ili svoje partnere, prenosi Ordinacija.

U studiji su istraživači koristili 2D kamere za procjenu kliničkih testova spavanja 170 pacijenata – 80 s RBD-om. Ostalih 90 imalo je drugi poremećaj spavanja ili nije bilo poremećaja.

Koristili su automatizirani algoritam za praćenje pokreti spavanja tijekom REM faze sna. Zatim su ga upotrijebili za izdvajanje omjera, veličine i brzine pokreta i omjera nepokretnosti.

Pišući u časopisu Annals of Neurology, istraživači su rekli da ova tehnologija ima stopu točnosti od 92 posto – najveću poznatu do sada.