Imagina la escena. Son las primeras horas de la mañana. Has estado de fiesta con amigos y de alguna manera las horas han pasado. Intentas conducir a casa lo mejor que puedes, respetando el límite de velocidad y manteniéndote en tu carril, pero tus reflejos no son los que deberían ser. Tu visión es borrosa, tus reacciones se ralentizan. De repente, las luces de un coche de policía aparecen en tu espejo retrovisor. Te detienes a un lado de la carretera y bajas la ventanilla. El policía se acerca. “Disculpe”, dicen. "¿Has estado durmiendo bien?"
Bien, probablemente esa no sea la primera pregunta que podrían tener en este escenario, pero tal vez debería serlo. Si bien conducir en estado de ebriedad es sin duda un gran problema, la impacto de la pérdida de sueño en una persona puede ser comparable al deterioro cognitivo causado por el consumo de alcohol. Afortunadamente, pronto habrá una manera de medir fácil y objetivamente la pérdida de sueño, de la misma manera que un alcoholímetro proporciona una forma no subjetiva de determinar los niveles de alcohol en sangre de una persona.
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En el Centro de Investigación del Sueño de la Universidad de Surrey, en el Reino Unido, los investigadores han utilizado un Algoritmo de aprendizaje automático para ayudar a desarrollar un análisis de sangre., capaz de revelar signos de falta de sueño. Según se informa, el análisis de sangre de biomarcadores genéticos resultante puede mostrar con una precisión del 92 por ciento si una muestra se toma de un individuo bien descansado o privado de sueño.
"La prueba utiliza un enfoque de algoritmo de aprendizaje automático para identificar una firma de niveles de expresión genética en un subconjunto de 68 genes de miles que se midieron en una sola muestra de sangre". Simón Arquero, dijo a Digital Trends un profesor de Biología Molecular del Sueño en la Universidad de Surrey. "Esto es emocionante porque proporciona la base para desarrollar una prueba automatizada que podría determinar si alguien estaba somnoliento y no estaba en condiciones de realizar tareas críticas relacionadas con el trabajo o estar a cargo de una vehículo."
La herramienta de aprendizaje automático analizó muestras de sangre extraídas tanto de los participantes del estudio que descansaron como de aquellos que se habían saltado una noche de sueño. Si bien estas son aún las primeras etapas de la investigación, abre vías prometedoras de exploración para el futuro.
"Nuestros resultados están lejos de ser una prueba de somnolencia en carretera", continuó Archer. “Lo que hacemos requiere unos días en el laboratorio para medir los niveles de expresión genética en una muestra de sangre. Pero, en teoría, los genes característicos que hemos identificado y que predicen el estado de pérdida de sueño podrían formar parte de una prueba automatizada; sólo necesitamos el desarrollo tecnológico que lo respalde”.
Un artículo que describe el trabajo fue publicado recientemente en la revista Sleep.
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