A classificação internacional de distúrbios do sono enumera aproximadamente 90 distúrbios. Manifestações, como o ronco, são um sinal no diagnóstico da Síndrome da Apneia Obstrutiva, além de ser um incômodo social. OBJETIVO: O objetivo deste artigo é apresentar e avaliar a ferramenta computacional que identifica o ronco automaticamente e destacar a importância da quantificação da duração de cada evento do ronco em pacientes com SAHOS. MATERIAL E MÉTODOS: O sinal elétrico que representa o ronco de baixa amostragem (200 hz) foi captado enquanto os pacientes eram submetidos à polissonografia. O sinal do ronco dos 31 pacientes foi classificado pelo programa computacional automaticamente. Utilizamos o valor de Kappa para avaliar a concordância entre o programa de detecção automática e o observador treinado (teste t-student). Avaliamos a diferença da duração dos episódios de ronco entre simples roncadores e roncadores com SAOS. RESULTADOS: De um total de 43,976 roncos, o programa computacional obteve uma sensibilidade de 99,26%, especificidade de 97,35% e Kappa de 0,96. Foi observada diferença estatística significante (p<0,0001) na duração de episódios de ronco (simples roncadores x roncadores com SAOS). CONCLUSÃO: Este programa computacional facilita a criação de relatórios quantitativos do ronco, oferecendo redução do trabalho manual
apneia; ronco; síndromes da apneia do sono; sistemas de informação técnicas de apoio para a decisão
