AI kan uit een nachtje slaaponderzoek nog veel meer afleiden dan hoe goed je slaapt

In dit artikel:

Een speciaal getraind AI-model kan uit uitgebreide slaaponderzoeken veel meer informatie halen dan de gebruikelijke scores voor slaapapneu. Tijdens een polysomnogram worden onder meer hersenactiviteit, ademhaling, spierbewegingen en hartfunctie een hele nacht geregistreerd. Artsen vatten die gegevens nu meestal samen in enkele cijfers, maar daardoor blijft een groot deel van de fysiologische informatie onbenut.

Onderzoekers analyseerden gegevens uit het Amerikaanse Cleveland Clinic STARLIT-register. Het model verdeelde patiënten in vijf risicogroepen. Mensen in de hoogste groep hadden ongeveer twee keer zoveel kans om binnen vijf jaar te overlijden als patiënten in de laagste groep. Die verschillen waren niet zichtbaar met de Apneu-Hypopneu-Index (AHI), de standaardmaat die het aantal ademstops en verminderde ademhalingen per uur meet. Bovendien voorspelde het AI-model gezondheidsuitkomsten bij mannen en vrouwen even goed, terwijl de AHI traditioneel beter werkt bij mannen. De bevindingen werden bevestigd in een onafhankelijke landelijke patiëntengroep.

Volgens de onderzoekers kunnen verborgen patronen in slaapdata helpen om risico’s op hart- en vaatziekten, neurologische aandoeningen, geheugenproblemen en sterfte eerder in beeld te krijgen. Dat kan leiden tot vroegere diagnoses en meer persoonsgerichte behandeling. In Nederland worden jaarlijks ongeveer 50.000 mensen onderzocht en behandeld voor obstructieve slaapapneu, maar bij een verdenking wordt vaak een eenvoudiger slaaponderzoek gebruikt dan de uitgebreide polysomnografie.

De onderzoekers benadrukken dat vervolgonderzoek nodig is bij verschillende bevolkingsgroepen. Ook moet de samenwerking tussen wetenschappers, zorgverleners en de industrie worden uitgebreid voordat deze AI-toepassing breed in de praktijk kan worden gebruikt.