Jeder schläft, aber wir haben nur wenige Werkzeuge, um den Schlaf zu messen, den die Welt im Maßstab erreicht. KI und Schlaf könnte uns helfen, globale Schocks nahezu in Echtzeit zu untersuchen. Es ist nicht ungewöhnlich, dass sich Menschen mehrmals am Tag über Müdigkeit beschweren, aber warum? Schlaf ist für die menschliche Gesundheit von grundlegender Bedeutung, aber weil er so privat ist, gibt es nur wenige Werkzeuge, um zu messen, wie viel Schlaf jeder in großem Umfang bekommt. Bestehende Methoden verwenden Zeittagebücher, Schlafbefragungen, Schlaflabore oder neuerdings auch tragbare Technologien, um den Schlaf zu messen. Aber keiner dieser Ansätze ist bereit, eine globale Pandemie des Schlafverlusts zu bekämpfen.
EIN Monash Universität Die Studie stellte eine andere Frage: Könnten die massiven Daten, die wir alle generieren, wenn wir uns mit dem Internet verbinden und trennen, Forschern dabei helfen, den Schlaf zu verstehen? Wenn Internetadressen im Laufe des Tages online und offline gehen, verfolgen sie den täglichen menschlichen Verhaltenszyklus: ein Tief in den frühen Morgenstunden, gefolgt von einer steigenden Aktivität im Laufe des Tages bis zu einem Höhepunkt am Abend und dann einem starken Abfall über Nacht. Und doch sind keine zwei Zyklen gleich: Der Wochentag ist wichtig (Freitagabend in die Innenstadt führt zu einer Verringerung der Internetaktivität), Bestellungen für den Aufenthalt zu Hause sind sicherlich wichtig (wir gehen früher und länger online) und sogar während der Gebetszeiten sinkt die Aktivität während des Ramadan sind in traditionell muslimischen Regionen sichtbar. Das Amerikanische Umfrage zur Zeitverwendung (ATUS) fragt Amerikaner nach ihren Aktivitäten am Vortag, einschließlich wann sie aufgewacht sind und wann sie schlafen gegangen sind. Die Monash-Studie verwendete Umfragedaten für 81 US-Städte über einen Zeitraum von sechs Jahren, um zu berechnen, wann die Einwohner jedes Jahr schlafen und aufwachen, und verwendete dann Internetaktivitätsdaten, um dieselbe Berechnung durchzuführen. Die Forscher trainierten dann einen maschinellen Lernalgorithmus, um zu verfolgen, wie Änderungen der Internetnutzung über einen Tag hinweg mit den durchschnittlichen Wach- und Schlafzeiten in jeder Stadt zusammenhängen. Als er gebeten wurde, die erwartete durchschnittliche Schlafdauer für eine Stadt vorherzusagen, die der Algorithmus noch nie zuvor gesehen hatte, war er auf 20 Minuten genau. Bei der Schätzung der durchschnittlichen morgendlichen Aufwachzeit war sie auf neun Minuten genau. Die Forscher wiederholten dieses Ergebnis, als sie tägliche Strombedarfsdaten anstelle von Internetdaten verwendeten, um den Schlaf vorherzusagen. Aber es gibt etwas grundlegend anderes bei Internetaktivitätsmessungen im Vergleich zu Strombedarfsdaten: weltweite Verfügbarkeit. Die USA haben eine gut funktionierende Elektrizitätsbürokratie, aber nicht alle Länder. Die Messung der Internetaktivität hingegen kann aus der Ferne und konsistent für jedes mit dem Internet verbundene Gerät auf der Welt gemessen werden. Dies deutet darauf hin, dass die Menge an Schlaf, die wir kollektiv bekommen, für jede (mit dem Internet verbundene) Stadt auf dem Planeten nahezu in Echtzeit geschätzt werden kann. Diese Art der Forschung hat eine Vielzahl von Anwendungen, darunter die Kartierung der Auswirkungen bei Naturkatastrophen, die Dokumentation von Internetabschaltungen im Zusammenhang mit Menschenrechtsverletzungen und sogar die Bereitstellung von Bewertungen der Internetverfügbarkeit während des russisch-ukrainischen Krieges. Ob sich dieser Ansatz global anwenden lässt, bleibt abzuwarten. Die Technologie und die Schlafgewohnheiten der Amerikaner mögen einzigartig sein. Wenn dies der Fall ist, wird ein Modell der künstlichen Intelligenz (KI), das die Internet-Schlaf-Assoziation in den USA lernt, außerhalb ihrer Grenzen herunterfallen. Ein weiterer potenzieller Fallstrick besteht darin, dass Internetmuster wahrscheinlich vom Technologiemix beeinflusst werden – die Internetsignatur eines „Mobile-First“-Kontinents wie Afrika könnte sich stark von der von Afrika unterscheiden Nordamerikadas stark auf das feste Breitbandinternet angewiesen ist. Wie so viele Herausforderungen bei der Anwendung von KI in den Gesundheitswissenschaften liegt die Antwort auf beide Hürden in der Erweiterung des Trainingspools für das Modell. Je mehr Messwerte Forscher aus traditionellen Schlafstudien in mehr Ländern, Kulturen und Technologiekontexten haben, desto mehr Vertrauen können sie in jede Modellvorhersage haben. Sollte ein globales Schlafobservatorium (aus Internetmessungen) entstehen, werden Bevölkerungsgesundheits- und Schlafwissenschaftler vielleicht am meisten profitieren. Wenn größere Veränderungen in der Internetnutzung ähnliche Veränderungen in den Schlafmustern aufzeigen, könnten Forscher in Scharen auf das Feld strömen und präzisere Werkzeuge verwenden, um weitere Untersuchungen durchzuführen. Ebenso können bedeutende globale Schocks wie Pandemien und Rezessionen nahezu in Echtzeit auf ihre Auswirkungen auf unseren Schlaf untersucht werden, was zu den richtigen Botschaften der öffentlichen Gesundheit in Bezug auf psychische Gesundheit und Schlaf, besserer Technologie und App-Design sowie rechtzeitiger Aufklärung über die Bedeutung des Schlafs führt in stressigen Zeiten.