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Wissenschaft

KI erleichtert Kampf gegen Schlaflosigkeit

Gut ein Drittel der Bevölkerung leidet unter Schlafstörungen. Hier könnte der Einsatz künstlicher Intelligenz (KI) die Arbeit klassischer Schlaflabore in Zukunft deutlich entlasten. Das zeigen jetzt Ergebnisse einer Studie von Salzburg Research und der Universität Salzburg.

Chronisch schlaflose Menschen in Schlaflaboren zu untersuchen ist aufwändig und langwierig. Mit einer mobilen Form der Schlafüberwachung zu Hause mit Hilfe einer elektronischen Armbanduhr (Smartwatch) und eines lernenden Computerprogramms könne hier Abhilfe geschaffen werden, sind Forscher der Salzburg Research und der Universität überzeugt.

Dazu haben sie 52 Nächte lang den Schlaf von Probanden, die mit verschiedensten Sensoren ausgestattet waren, untersucht, schildert Stefan Kranzinger von Salzburg Research. So wurden mit EEG-Kappen (Anm. für Elektronenenzephalogramme bzw. Gehirnstromanalysen) die Gehirnströme untersucht und Brustgurte zur Überwachung der Herztätigkeit eingesetzt. Daraus könne man auf die verschiedenen Schlafstadien schließen und zwischen Wach- und Tiefschlafphasen, sowie der Rapid-Eye-Movement-Phase (Anm.: Schlafphase schneller Augenbewegungen) unterscheiden, sagt Kranzinger.

Computertechnik reduziert Untersuchungsaufwand

Die so gewonnenen Daten wurden mit Algorithmen analysiert und Trainingsdaten verglichen. Dabei habe sich herausgestellt, dass das KI-System Schlafstadien mit sehr hoher Wahrscheinlichkeit vorhersagen kann. Nächstes Ziel ist es nun das Computerprogramm in eine App zu packen, um an Schlaflosigkeit leidende Menschen zum Schlafen nur noch mit handelsüblichen elektronischen Armbanduhren (Smartwatches) ausstatten zu müssen.

Da gibt es bereits das Startup-Unternehmen „Nukkuaa“ der Salzburger Forscher, das auch an der Studie beteiligt war. Dessen gleichnamige App (derzeit im Abo um monatlich 24,99 Euro bzw. 239,99 Euro pro Jahr nutzbar) versucht Schlafstörungen bereits rein an Hand von Smartwatch-Daten zu analysieren. Bis das Projekt komplett serienreif ist, werde aber noch weiter geforscht, um die Einteilung der Schlafstadien noch genauer zu machen, ergänzt Kranzinger.