VirtualSleepLab – Virtuelles Schlaflabor

Gesunder Schlaf ist ein menschliches Grundbedürfnis. Jedoch leiden rund 20-25 Prozent der Bevölkerung in Deutschland, Österreich und der Schweiz (ca. 17 Mio.) unter (sehr) schlechter Schlafqualität.

Die stationäre Versorgungssituation steht in Widerspruch zu Prävalenz, Leidensdruck und volkswirtschaftlichen Kosten. Zahllose Wearables oder Schlafhilfe-Apps halten einer wissenschaftlichen Evaluation nicht stand. Schlaf ist auch für Freizeit-/Leistungssport von hohem Interesse.

Das virtuelle Schlaflabor (VSL) hat zum Ziel, diese Lücken zu schließen. Im VSL erhalten Menschen mit schlechter Schlafqualität ein niederschwelliges und wissenschaftliche fundiertes digitales Angebot zur Verbesserung ihrer Schlafqualität.

1. Entwicklung und Evaluierung einer Sensorkonfiguration zur ambulatorischen Schlafmessung.
2. Entwicklung und Evaluierung von Algorithmen für die Bewertung der Schlafqualität.
3. Entwicklung und Evaluierung von Interventionen zur Schlafoptimierung/-verbesserung.

Hier werden sog. Sleep Nuggets (8-12 min, abgeleitet aus der kognitiven Verhaltenstherapie für Insomnie) entwickelt, die den Schlaf verbessern. Die Möglichkeit einer fundierten Einschätzung des eigenen Schlafes soll auch dabei helfen, die Schlafqualität mittels eines Matratzensystems (Level-X Matratzensystem) der Firma Das Gesundheitshaus GmbH zu optimieren.

Geplante Maßnahmen:

• Sensornetzwerkentwicklung:
  Finden möglicher Sensorkonfigurationen, die eine verlässliche Schlafanalyse erlauben und für Endnutzer/-innen eine kostengünstige und leicht applizierbare Lösung darstellen. Zudem soll eine Dateninfrastruktur entworfen werden, welche eine drahtlose Anbindung der ausgewählten Sensoren an ein Smartphone erlaubt.
• Labortest zur Erhebung der Schlafqualität:
  Parallel zu teuren und aufwendigen Referenzmethoden (Goldstandard) im Labor werden Daten zur Erfassung der Bewegungs-, Herz- und Atmungsaktivität mittels des Sensornetzwerks erhoben, um Referenzdaten für die Algorithmenentwicklung zu generieren.
• Datenanalyse und Algorithmenentwicklung:
  Verschiedenste Machine Learning Verfahren (z.B. Long Short-Term Memory Netzwerke) werden angewandt, um auf Basis der Sensordaten Schlafdaten in die vier Schlafstadien klassifizieren zu können. Analog dazu soll eine aussagekräftige Kennzahl für die Schlafqualität (E-SQI) entwickelt werden, welche möglichst gut mit der subjektiv empfunden Schlafqualität übereinstimmt.
• Entwicklung von Fragebögen
  zur subjektiven Erfassung und Beurteilung der Schlafqualität sowie der mechanischen Liegebelastung zur individuellen Justierung des Level-X Matratzensystems.
• Entwicklung und digitale Umsetzung von Audio- und Video-Nuggets:
  Für die Behandlung der Schlafprobleme bauen wir auf empirisch validierte Elemente der kognitiven Verhaltenstherapie für Insomnie (CBT-i), die nach europäischer Leitlinie die nicht-pharmakologischer Behandlungsmethode der Wahl darstellen. Sie beinhalten die sog. Stimuluskontrolle, Entspannungstechniken, sowie Clips zu Schlafhygiene und kognitiven Umstrukturierung zur Stabilisierung des Schlaf-Wach Rhythmus.
• Abschließende Feldstudie mit Demonstrator-App:
  Ziel der abschließenden Feldstudie ist die Validierung der Ergebnisse in einer natürlichen Schlafumgebung inklusive der Entwicklung einer Demonstrator-App, die die Akzeptanz und Nutzung der bereitgestellten Applikation und Technologien im Feld testet und erfasst.

Partner-Organisationen: Universität Salzburg (Centre for Cognitive Neuroscience, Center for Human-Computer Interaction, Fachbereich Mathematik, Labor für Schlaf & Bewusstseinsforschung), Das Gesundheitshaus GmbH, Red Bull Athlete Performance Center