Un model avansat de inteligență artificială (AI) analizând înregistrările din timpul somnului poate estima riscul apariției unor numeroase afecțiuni grave, folosind date obținute într-o singură noapte. Cercetătorii de la Stanford Medicine, conform News.ro, au demonstrat că astfel de analize pot anticipa peste 100 de boli, oferind o perspectivă extinsă asupra stării generale de sănătate.
👉 Tehnologia SleepFM și analiza datelor polisomnografice
Modelul de AI denumit SleepFM utilizează date provenite din polisomnografie, standardul de referință ce monitorizează parametri precum activitatea cerebrală, cardiacă, respirația și mișcările corpului pe durata somnului. Aceste înregistrări sunt colectate în laboratoare specializate și conțin un volum mare de informații fiziologice insuficient valorificate până în prezent.
Echipa de cercetare a antrenat SleepFM pe un set impresionant, cu peste 585.000 de ore și aproximativ 65.000 de participanți, pentru a extrage modele relevante ce pot fi corelate cu stări medicale. În prima fază, modelul a replicat cu succes sarcini clasice de analiză a somnului precum identificarea etapelor somnului și severitatea apneei, obținând performanțe egale sau mai bune decât algoritmii moderni existenți.
👉 Predicții complexe privind sănătatea pe termen lung
Într-o etapă ulterioară, cercetătorii au corelat datele SleepFM cu dosarele electronice a circa 35.000 de pacienți, monitorizând evoluția lor medicală între 1999 și 2024 la Centrul Medical Stanford Sleep. Din peste 1.000 de categorii de boli analizate, au identificat 130 afecțiuni pentru care modelul oferă estimări cu o acuratețe considerată rezonabilă pe baza informațiilor obținute în timpul somnului.
Printre bolile pentru care SleepFM poate estima riscurile se numără mortalitatea generală, demența, infarctul miocardic, insuficiența cardiacă, boala cronică de rinichi, accidentul vascular cerebral și fibrilația atrială. Predicțiile au atins chiar o corectitudine de peste 80% pentru anumite tipuri de cancer, complicații în sarcină, afecțiuni ale sistemului circulator și tulburări mintale.
👉 Provocări și perspective viitoare ale modelului de AI
Autorii subliniază că nu este încă clar ce caracteristici specifice din datele de somn sunt analizate de SleepFM pentru a formula o predicție despre anumite boli. Această necunoscută motivează continuarea cercetărilor pentru a dezvălui mecanismele interne ale modelului și pentru a-i crește performanța.
O direcție importantă de dezvoltare o reprezintă integrarea datelor suplimentare, de exemplu cele obținute prin dispozitive portabile, care ar putea îmbunătăți și mai mult capacitatea predictivă a modelului. Studiul a fost publicat recent în revista Nature Medicine și indică potențialul semnificativ al inteligenței artificiale în medicina preventivă.
