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Nie wieder Schlaflabor! Dieses MIT-Device hilft bei Schlafstörungen

von Anna Schughart
Wer eine Schlafkrankheit hat, muss zur Diagnose bisher noch ins Schlaflabor. Doch dank einer neuen Technologie könnte das bald unnötig werden. Ein kleines Gerät kann ganz ohne Sensoren die Schlafphasen von Menschen bestimmen.

Eine Nacht im Schlaflabor ist unangenehm. Die ungewohnte Umgebung und die ganzen Kabel am Kopf und der Brust sorgen dafür, dass Menschen dort erst recht nicht richtig schlafen können. Die Sensoren sind aber notwendig, um die verschiedenen Schlafphasen – wie zum Beispiel die REM-Phase – zu bestimmen. Für die Diagnose von Krankheiten wie zum Beispiel Schlafapnoe sind diese Daten wichtig. Doch wie repräsentativ sind sie, wenn sie im Schlaflabor entstehen?

Mingmin Zhao hat selbst Probleme mit dem Schlafen. Nach seiner Erfahrung im Schlaflabor begann der Doktorand am MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory an einer besseren Lösung zu arbeiten. Das Ergebnis ist ein kleiner Kasten, etwa so groß wie ein Laptop. Er macht den Kabelsalat unnötig und erlaubt es Patienten, zu Hause zu schlafen. Man kann sich das wie einen WiFi-Router vorstellen, der weiß, in welcher Schlafphase der Patient gerade ist, ob er genügend Schlaf bekommt oder gerade träumt.

Das Gerät besteht aus zwei Komponenten. „Die Erste überträgt ein sehr leistungsschwaches drahtloses Signal“, erklärt Studienleiterin Dina Katabi. Dieses „wireless signal“ sei etwa hundert Mal schwächer als WiFi. Die schwachen Radiowellen werden dann vom Körper des Schlafenden reflektiert. Das Gerät empfängt die Echos und mit ihnen jede Menge Informationen, unter anderem über die Atemfrequenz oder den Puls der schlafenden Person. Diese Daten lassen sich dann in Schlafphasen übersetzen. Das Problem: Man muss die relevanten von den unspannenden Informationen trennen können.

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Wie weiß das Gerät, ob es gerade die Signale eines schlafenden Menschen empfängt oder die der Nachttischlampe? Mit Hilfe einer KI, die darauf trainiert ist, die verschiedenen Signale auseinanderzuhalten. Um das zu lernen, bekommt der Algorithmus Beispiele mit vielen verwirrenden, irrelevanten Informationen, die mit den daraus resultierenden Schlafphasen assoziiert sind, erklärt Katabi. „Nach einem Training mit vielen solchen Beispielen lernt er schließlich, die fremden Informationen selbst zu entfernen.“ Dadurch funktioniert das Gerät auch in unterschiedlichen Räumen und mit verschiedenen Personen.

Es erzielt dabei eine Genauigkeit von 80 Prozent. Ist das ein gutes Ergebnis? Um das zu bewerten, müsse man verstehen, wie Schlafphasen sonst bestimmt werden, sagt Katabi. „Ein Schlaftechnologe schaut sich am nächsten Morgen die EEG-Signale an und beschriftet von Hand alle 30 Sekunden mit einer bestimmten Phase.“ Ein subjektiver Prozess. Wenn man aber zwei Menschen das gleiche Signal zum Analysieren gibt, stimmen sie zu 83 Prozent in ihrer Bewertung überein. „Unser Gerät kommt der Übereinstimmung von zwei Schlaftechnologen also sehr nahe“, sagt Katabi.

Die Technologie ist nicht nur dazu gut, Schlafphasen zu bestimmen. „Man kann sie auch verwenden, um Krankheiten wie Alzheimer, Parkinson oder Depression zu verstehen und zu helfen, Therapien zu entwickeln“, sagt Katabi. Denn diese Krankheiten wirken sich auch auf den Schlaf aus. Ein weiterer Vorteil des kleinen Geräts: Weil die Patienten das Gerät zu Hause nutzen können, kann man ihren Schlaf viel länger beobachten.

Die neue Technologie ist nicht die erste ihrer Art aus Katabis Labor. Emerald benutzt zum Beispiel die gleiche Hardware aber einen anderen Algorithmus, um alten Menschen zu helfen. Statt Schlafphasen zu analysieren, kann Emerald die reflektierten Signale verwenden, um die Bewegung von Menschen selbst durch Wände hindurch zu verfolgen. So erkennt die Technologie zum Beispiel, wenn jemand gestürzt ist. Die „wireless signals“ lassen sich sogar nutzen, um die Gefühle von Menschen zu bestimmen.

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