หลับสบายไหม? AI บอกได้ – เมื่อนักวิจัยใช้ Deep Learning วิเคราะห์การนอนหลับจากคลื่นวิทยุ

การศึกษาการนอนหลับนั้นยังคงเป็นหนึ่งในหัวข้อที่นักวิจัยให้ความสนใจเนื่องจากตามวิทยาศาสตร์ในปัจจุบันนั้น เรายังไม่มีความเข้าใจการนอนหลับที่ดีเท่าที่ควร อีกทั้งประชากรจำนวนมากยังประสบปัญหาเกี่ยวกับการนอนหลับเป็นประจำ การใช้เครื่องดูแลสถานะการนอนนั้นก็ดูจะไม่เป็นผลดีนักเมื่อมันทำให้อาการนอนหลับผิดปกติย่ำแย่ลงไปอีก นักวิจัยจาก MIT จึงหันมาใช้วิธีใหม่ที่ใช้พลังจาก deep learning ในการศึกษาการนอนหลับ

ทีมนักวิจัยจากสถาบัน MIT ซึ่งนำโดย Dina Katabi และ Erna Viterbi ได้ทำงานร่วมกับหัวหน้าแผนกโรคเกี่ยวกับการนอนหลับโรงพยาบาล Massachusetts General Hospital พัฒนาระบบตรวจสถานะการนอนหลับโดยการวิเคราะห์คลื่นวิทยุด้วย deep neural network ซึ่งเป็นการพัฒนาต่อยอดมาจากระบบเดิมที่ใช้คลื่นวิทยุตรวจในการวัดคลื่นหัวใจและพฤติกรรมของผู้ป่วยที่ทีมเคยพัฒนามาก่อนหน้านี้

อุปกรณ์หลักที่เป็นใจความสำคัญของระบบที่ว่านี้คือกล่องปล่อยสัญญาณคลื่นวิทยุพลังงานต่ำขนาดประมาณคอมพิวเตอร์แลปท็อป เมื่อคลื่นวิทยุถูกสะท้อนออกมาหลังการกระทบกับร่างกายของมนุษย์ ระบบจะทำการเก็บข้อมูลความเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นกับสัญญาณคลื่น เพื่อนำไปวิเคราะห์ต่อไป

ในการวิเคราะห์นั้น เนื่องจากข้อมูลคลื่นสัญญาณที่ได้รับออกมามักประกอบไปด้วยข้อมูลอันไม่จำเป็นจำนวนมาก ทีมนักวิจัยจึงได้พัฒนาอัลกอริทึมด้วย deep neural network ที่ทำหน้าที่กำจัดข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องออกไป ทำให้นักวิจัยสามารถนำข้อมูลที่เหลือที่มีประโยชน์ไปวิเคราะห์ได้

ระบบตรวจสถานะการนอนหลับนี้สามารถทำงานโดยไม่ต้องมีการตั้งค่าเบื้องต้นกับสถานที่หรือตัวบุคคลที่เปลี่ยนไป และสามารถระบุได้ว่าผู้ที่ถูกวิเคราะห์กำลังอยู่ในสถานะใดของการนอนหลับ คือ อยู่ในช่วง light sleep, หลับลึก, หรือ REM (Rapid Eye Movement) โดยมีความแม่นยำถึงร้อยละ 80 ซึ่งเทียบเท่ากับการวัดค่าการนอนหลับด้วยวิธี EEG (electroencephalography) จึงนับว่าเป็นพัฒนาการจากระบบวัดสถานะการนอนหลับด้วยคลื่นวิทยุเดิมที่มีความแม่นยำเพียงร้อยละ 60 เท่านั้น

สำหรับในอนาคต ทีมวิจัยมีวิสัยทัศน์ในการพัฒนาระบบที่สามารถวัดค่าต่างๆของร่างกายมนุษย์ได้โดยไม่ต้องเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมใดๆ หรือสวมใส่อะไรเพิ่มเติม

 

PrompTec Smart WiFi Sound sensor

PT08-01

PT08-07

ติดตามข่าวสาร #IoT #Smarthome ได้ที่ Facebook : ConnextConcept

ใส่ความเห็น

Please log in using one of these methods to post your comment:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Google+ photo

You are commenting using your Google+ account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  เปลี่ยนแปลง )

w

Connecting to %s