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AnySleep: Open-Source-KI wertet Schlaf sekundengenau aus

Ein Team der FH Aachen hat mit AnySleep ein Open-Source-KI-Modell entwickelt, das Gehirnströme im Schlaf feiner auflöst als die üblichen 30-Sekunden-Abschnitte.

Illustration of an AI model analyzing EEG brain-wave data to classify sleep stages in short intervals.
Bild: t3n Magazin
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Forschende der FH Aachen haben mit AnySleep ein quelloffenes KI-Modell zur Schlafanalyse entwickelt. Es erkennt auch kurze Veränderungen der Gehirnaktivität und bildet den Schlaf dadurch in deutlich kürzeren Intervallen ab als bisher. Die Ergebnisse erschienen im Fachjournal npj Digital Medicine, das zum Nature Portfolio gehört.

Feiner als das 30-Sekunden-Raster

Bei Schlafuntersuchungen wird die Hirnaktivität meist per Elektroenzephalografie (EEG) aufgezeichnet. Fachleute teilen die Daten einer Nacht üblicherweise in 30-Sekunden-Abschnitte ein und weisen jedem ein Schlafstadium zu. So entsteht ein stufenförmiges Bild des Schlafverlaufs. AnySleep soll laut dem Team kürzere Intervalle auflösen und so kürzeste Veränderungen erfassen – und daraus ein detailliertes Gesamtbild der Schlafphasen erstellen.

„Kurze Wachereignisse, die oft nur wenige Sekunden andauern, können in der Schlafforschung wichtige Hinweise liefern. Ist das Auswertungsintervall zu lang, werden diese Veränderungen nicht ausreichend berücksichtigt“, sagt Studienautor Stephan Bialonski. Trainiert wurde die KI mit Schlafdaten von etwa 20.000 Proband:innen, die sich in Alter, Lebensumständen und Gesundheitszustand stark unterschieden.

Chancen für Medizin und Forschung

Mit dem genaueren Einblick konnten die Forschenden bereits Unterschiede in den Schlafstrukturen gesunder und kranker Menschen erkennen. Für Diagnosen taugt das Verfahren laut Bialonski aber noch nicht. „Aber AnySleep liefert bereits jetzt Hinweise auf bestimmte Krankheitsbilder und hilft uns, mehr über den Schlaf zu lernen“, sagt er. Das Projekt wird gemeinsam mit mehreren Kliniken fortgeführt.

Der Quellcode ist öffentlich und lässt sich theoretisch auf jedem Rechner installieren. Zusätzlich bietet die FH Aachen die Browser-Oberfläche SomnoBot an, mit der sich das Tool ohne Programmierkenntnisse nutzen lassen soll. Laut Pressemitteilung verlassen die sensiblen Daten dabei nie den lokalen Computer, was den Einsatz auch in der strengen klinischen Forschung datenschutzsicher mache.

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