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O que seu ronco diz sobre a sua saúde?

Se você ronca, já deve estar familiarizado com a seguinte situação: repetidas noites mal dormidas, dor de cabeça, cansaço e sonolência diurna, além de reclamações recorrentes da pessoa que divide a cama com você. Parece algo normal e sem solução, certo? O que muitas pessoas não sabem, no entanto, é que o ronco pode ser só a “ponta do iceberg” – isto é, um sintoma que encobre o verdadeiro problema.

Entre as possíveis causas para roncos altos e frequentes está um distúrbio chamado de Apneia Obstrutiva do Sono (AOS) – condição caracterizada por bloqueios parciais ou totais das vias aéreas, que atrapalham a respiração. 

Outros fatores também podem influenciar no aparecimento destes sons desagradáveis, tais como a obesidade, o tabagismo e o consumo exagerado de álcool. Pesquisas recentes mostraram até mesmo a existência de uma predisposição genética ao ronco – ou seja, há certas características encontradas nos genes de alguns indivíduos que podem indicar uma maior propensão a roncar. Portanto, se você possui muitos familiares “roncadores” ou se enquadra em alguma das situações mencionadas acima, melhor ficar atento!

Mas o que é o ronco, afinal?

Um ronco nada mais é do que o ruído provocado pela vibração de estruturas das vias aéreas superiores – palato, língua, tonsilas, epiglote etc. – quando o ar entra e sai durante a respiração. Imagine uma taça de cristal: se tocarmos nela com uma colher, o material irá vibrar, produzindo um som agudo característico. No corpo humano, o mesmo acontece quando roncamos (embora o som produzido não seja tão elegante). Além disso, roncos são geralmente instáveis e irregulares, em termos de volume, frequência e duração.

O ronco habitual – ou seja, aquele não derivado de uma condição de apneia – é muito comum na população: a prevalência varia de 35-45% entre homens e 15-28% entre mulheres. Além disso, sabe-se que a idade também é um fator importante nestes casos. Hoje, estima-se que metade dos indivíduos adultos com mais de 60 anos roncam.

Parece uma situação bastante ruim, não? A boa notícia, no entanto, é que há diferentes opções de tratamento disponíveis, indicadas caso a caso. Entre elas, destacam-se a adoção de hábitos saudáveis e perda de peso corporal; o uso de aparelhos orais; a terapia posicional, em que o indivíduo é condicionado a dormir “de lado” para reduzir os roncos; e para os casos em que o ronco está associado à apneia do sono,  o uso de CPAP (Continuous Positive Airway Pressure ou Pressão Positiva Contínua nas Vias Aéreas, em tradução livre), um equipamento médico que funciona como um compressor de ar silencioso; e procedimentos cirúrgicos.

Como posso saber se ronco, se tenho Apneia Obstrutiva do Sono ou se meu tratamento está funcionando?

Muito simples! Com apenas um pequeno sensor e um aplicativo de celular, é possível realizar o Exame do Sono Biologix – que se baseia em dados de oximetria (ou seja, o nível de oxigênio no sangue do paciente) para calcular o Índice de Dessaturação de Oxigênio (IDO) e também fornece informações de frequência cardíaca e movimento.

Além destes parâmetros, a solução conta com uma funcionalidade adicional: captar e classificar os roncos do paciente, de modo a fornecer a intensidade e o percentual de tempo de ronco durante todo o período de sono. Isto é útil tanto em termos de diagnóstico, quanto para acompanhar a evolução do quadro do paciente diante de diferentes terapias, por exemplo. Assim, com todas estas informações disponíveis, o resultado de cada exame realizado é classificado como normal, apneia leve, moderada ou acentuada.

 

Como a solução identifica e classifica meus roncos?

Para reconhecer corretamente o ronco de um paciente, a solução utiliza redes neurais. Essa ferramenta computacional pertence a uma metodologia conhecida como machine learning (aprendizado de máquina, em tradução livre). Basicamente, ela permite que máquinas consigam aprender, adaptar-se a mudanças e imitar processos cognitivos humanos na busca por respostas e soluções. Talvez estes nomes não sejam muito familiares para você, mas eles certamente estão mais presentes na sua vida do que você imagina! Pense no seu serviço de streaming favorito: as recomendações personalizadas, com base nas suas preferências e consumo prévio de conteúdo, são o exemplo perfeito de funcionamento destes recursos tecnológicos – e apenas uma de suas inúmeras aplicações.

Funciona da seguinte forma: quando queremos ensinar algo novo a uma criança, adulto ou até a um animal, precisamos apresentar descrições e exemplos, certo? Imagine que você nunca tenha visto uma maçã ou uma banana. Eu poderia dizer: no geral, as maçãs costumam ser arredondadas, vermelhas ou verdes, têm casca, aspecto liso etc; as bananas, por sua vez, são amarelas, alongadas, também têm casca, podem ser pequenas ou grandes etc. Então, eu mostro exemplos de diferentes maçãs e bananas. Isso permitirá que você seja capaz de identificar estas frutas corretamente quando visualizá-las outra vez. Com máquinas, o processo é muito semelhante.

Assim, no caso da solução Biologix, o que fizemos foi fornecer as características que melhor descrevem um ronco – som grave e periódico, com duração média de 0,6 a 2 segundos etc. – e apresentar diferentes exemplos para uma rede neural. Na realização desta etapa, foram utilizados áudios de 268 pacientes, gravados durante exames de polissonografia realizados no Laboratório do Sono do Instituto do Coração da FMUSP. Cada um dos áudios foi escutado por um avaliador humano, que classificou manualmente todos os sons encontrados – denominados genericamente de “eventos” – em “ronco” ou “ruído”.

Entrada

Dados brutos para serem classificados. Pode ser textos, imagens ou, como neste caso, áudios.

Conversão para representação numérica

Dados brutos são convertidos em números. Uma imagem, por exemplo, é convertida em uma matriz de números em que cada elemento representa a cor de um pixel.

Extração de
características

Identificação das características presentes nos dados que possam descrever o elemento a ser classificado. No caso do ronco, alguma das características são volume, frequência e duração.

Aprendizado

Nesse passo o algoritmo da rede neural calcula combinações de pesos diferentes para cada característica. Os que contribuem mais para realizar a classificação corretamente ganham maiores pesos.

Saída

A rede fornece a classificação do eventos de acordo com o que ela estimou a partir dos dados fornecidos e pesos que ela atribuiu a cada característica no processo de treinamento.

A seguir, fornecemos os exemplos previamente classificados e as características de interesse à rede neural, para iniciar seu processo de treinamento e aprendizagem. Nesta metodologia, um peso é calculado para cada atributo; consequentemente, aqueles que fazem melhorar o desempenho têm o peso aumentado. Na próxima etapa, ela foi desafiada com amostras inéditas, para que pudesse aplicar os conhecimentos adquiridos na classificação correta dos eventos sonoros. Ao concluir todo este processo, a performance da ferramenta foi avaliada segundo diferentes critérios estatísticos, tais como acurácia, sensibilidade e especificidade. Quanto melhores forem estas métricas, mais confiável é a classificação da rede neural e vice-versa.

Na solução Biologix, a ferramenta implementada já foi submetida a diversos testes e aprimoramentos, realizados por uma equipe dedicada exclusivamente à pesquisa e inovação. Hoje, após algumas versões, a precisão na identificação e classificação de roncos é de 92%. Por fim, é importante ressaltar que, por ser um processo totalmente automatizado, a privacidade dos áudios para quem realiza o Exame do Sono Biologix é garantida; somente terão acesso a estes dados o próprio paciente e o médico responsável.

Referências

Campos AI, García-Marín LM, Byrne EM, Martin NG, Cuéllar-Partida G, Rentería ME. Insights into the aetiology of snoring from observational and genetic investigations in the UK Biobank. Nat Commun. 2020 Feb 14;11(1):817. doi: 10.1038/s41467-020-14625-1. PMID: 32060260; PMCID: PMC7021827.

Yaremchuk K. Why and When to Treat Snoring. Otolaryngol Clin North Am. 2020 Jun;53(3):351-365. doi: 10.1016/j.otc.2020.02.011. Epub 2020 Apr 24. PMID: 32336469.

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