Die Klassifizierung von Schlafstadien ist eine wichtige Grundlage für die Betreuung von Menschen mit Schlafstörungen. Forschende von Salzburg Research und der Universität Salzburg haben verschiedene maschinelle Lernansätze für die Klassifizierung von Schlafstadien auf der Grundlage von Intervall- und Atmungsdaten analysiert. Die Daten für die entwickelten Modelle können mit kostengünstigen Sensorsystemen erhoben werden. Dadurch wird eine Datenerfassung zu Hause möglich, um klinische Schlaflabore zu entlasten.