Les chercheurs pensent que l’IA pourrait aider à mesurer le temps de répétition


Utilisation d'Internet et perte de sommeil : les chercheurs pensent que l'IA pourrait aider à mesurer le temps de sieste

Une étude de l’Université Monash a posé une question différente : les données massives que nous générons tous lorsque nous nous connectons et nous déconnectons d’Internet pourraient-elles aider les chercheurs à comprendre le sommeil ?

Tout le monde dort, mais nous avons peu d’outils pour mesurer le sommeil que le monde obtient à grande échelle. IA et le sommeil pourrait nous aider à étudier les chocs mondiaux en temps quasi réel.

Il n’est pas rare d’entendre des gens se plaindre de fatigue plusieurs fois par jour, mais pourquoi ? Le sommeil est fondamental pour la santé humaine, mais parce qu’il est si privé, il existe peu d’outils pour mesurer la durée de sommeil de chacun à grande échelle. Les méthodes existantes utilisent des agendas, des enquêtes sur le sommeil, des laboratoires du sommeil ou, plus récemment, une technologie portable pour mesurer le sommeil. Mais aucune de ces approches n’est prête à lutter contre une pandémie mondiale de perte de sommeil.

UN Université Monash L’étude a posé une question différente : les données massives que nous générons tous lorsque nous nous connectons et nous déconnectons d’Internet pourraient-elles aider les chercheurs à comprendre le sommeil ?

Au fur et à mesure que les adresses Internet se connectent et se déconnectent tout au long de la journée, elles suivent le cycle quotidien du comportement humain : un creux au petit matin, suivi d’une augmentation de l’activité tout au long de la journée jusqu’à un pic le soir, puis une forte baisse pendant la nuit.

Et pourtant, il n’y a pas deux cycles identiques : le jour de la semaine compte (se diriger vers le centre-ville le vendredi soir réduit l’activité sur Internet), les commandes à domicile comptent certainement (nous nous connectons plus tôt et plus longtemps), et même les baisses d’activité pendant les heures de prière. pendant le Ramadan sont visibles dans les régions traditionnellement musulmanes.

La Enquête américaine sur l’emploi du temps (ATUS) interroge les Américains sur leurs activités de la veille, y compris quand ils se sont réveillés et quand ils se sont endormis. L’étude Monash a utilisé des données d’enquête pour 81 villes américaines sur une période de six ans pour calculer quand les résidents dormaient et se réveillaient chaque année, puis a utilisé les données d’activité Internet pour faire le même calcul.

Les chercheurs ont ensuite formé un algorithme d’apprentissage automatique pour suivre la relation entre les changements d’utilisation d’Internet au cours d’une journée et les temps de réveil et de sommeil moyens dans chaque ville.

Lorsqu’on lui a demandé de prédire la durée moyenne de sommeil prévue pour une ville que l’algorithme n’avait jamais vue auparavant, il était précis à moins de 20 minutes. Lors de l’estimation de l’heure moyenne de réveil le matin, elle était précise à neuf minutes près.

Les chercheurs ont répété ce résultat en utilisant des données quotidiennes sur la demande d’électricité au lieu de données Internet pour prédire le sommeil. Mais il y a quelque chose de fondamentalement différent dans les mesures de l’activité Internet par rapport aux données sur la demande d’électricité : la disponibilité mondiale. Les États-Unis ont une bureaucratie de l’électricité très fonctionnelle, mais ce n’est pas le cas de tous les pays. La mesure de l’activité Internet, en revanche, peut être mesurée à distance et de manière cohérente pour tout appareil connecté à Internet sur la planète.

Cela suggère que la quantité de sommeil que nous obtenons collectivement peut être estimée pour n’importe quelle ville (connectée à Internet) de la planète en temps quasi réel.

Ce type de recherche a une vaste gamme d’applications, y compris la cartographie des impacts lors de catastrophes naturelles, la documentation des coupures d’Internet associées aux violations des droits de l’homme et même la fourniture d’évaluations de la disponibilité d’Internet pendant la guerre russo-ukrainienne.

Il reste à voir si cette approche peut être appliquée à l’échelle mondiale. La technologie et les habitudes de sommeil des Américains peuvent être uniques. Si tel est le cas, un modèle d’intelligence artificielle (IA) qui apprend l’association Internet-sommeil aux États-Unis tombera en dehors de ses frontières. Un autre écueil potentiel est que les modèles Internet sont probablement affectés par le mix technologique en jeu – la signature Internet d’un continent « mobile d’abord » comme l’Afrique pourrait être très différente de celle d’un Amérique du Nordqui s’appuie fortement sur l’internet haut débit fixe.

Comme tant de défis dans l’application de l’IA aux sciences de la santé, la réponse aux deux obstacles réside dans l’élargissement du bassin de formation pour le modèle. Plus les chercheurs disposent de mesures issues d’études traditionnelles sur le sommeil, dans plus de pays, de cultures et de contextes technologiques, plus ils peuvent avoir confiance dans n’importe quelle prédiction de modèle.

Si un observatoire mondial du sommeil (à partir de mesures sur Internet) devait voir le jour, les scientifiques de la santé de la population et du sommeil en tireraient peut-être le plus grand profit.

Si des changements majeurs dans l’utilisation d’Internet révèlent des changements similaires dans les habitudes de sommeil, les chercheurs peuvent affluer sur le terrain et utiliser des outils plus précis pour approfondir leurs recherches. De même, les chocs mondiaux importants tels que les pandémies et les récessions peuvent être étudiés en temps quasi réel pour leur impact sur notre sommeil, ce qui incite à diffuser les bons messages de santé publique sur la santé mentale et le sommeil, à améliorer la technologie et la conception des applications, et à informer en temps opportun sur l’importance du sommeil. en période de stress.

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