Per estudiar el son d'un pacient, les unitats de son fan una polisomnografia: es registra tota la nit l'activitat del cervell, dels ulls i dels músculs, i després un tècnic classifica a mà, tram a tram de 30 segons, en quina fase del son era la persona. És una feina lenta, i cada clínica fa servir un nombre i una col·locació d'elèctrodes diferents, cosa que complica els estudis amb dades de diversos centres.
Un equip de la FH Aachen (Alemanya) i de la Universitat d'Utrecht (Països Baixos) ha publicat el 30 d'octubre a la revista «npj Digital Medicine» AnySleep, una xarxa neuronal que classifica les fases del son a partir de qualsevol combinació de senyals del cervell (electroencefalograma) i dels ulls (electrooculograma). L'han entrenada i provada amb 20.589 registres d'una nit, unes 200.000 hores de dades de 28 col·leccions de diverses clíniques. En els trams clàssics de 30 segons, iguala o supera lleugerament els sistemes de referència: en les dades de prova de les mateixes col·leccions obté una puntuació mitjana (F1) de 0,812, davant del 0,799 del model U-Sleep.
La novetat principal és que pot analitzar el son en trams més curts de 30 segons. A aquesta escala, el model detecta despertars breus que coincideixen amb els que marquen els especialistes, i les seves dades permeten predir millor que la classificació clàssica si una persona té apnea obstructiva del son, narcolèpsia de tipus 1 o insomni. Funciona bé fins i tot amb un sol elèctrode, i els autors n'han publicat el codi i el model perquè altres equips el puguin fer servir.
Els mateixos autors avisen que la precisió de la classificació en trams curts no s'ha pogut mesurar directament, perquè no hi ha anotacions d'experts a aquesta escala: només s'ha valorat de manera indirecta. Els resultats també varien una mica d'un entrenament a un altre, i el treball no és un assaig clínic: no demostra encara que l'eina millori el diagnòstic o el tractament dels pacients.