Дослідники Стенфордського університету разом з колегами розробили інноваційну систему ШІ, яка, вивчаючи дані лише однієї ночі сну, передбачає ризик розвитку численних захворювань.
Аналізуючи повний набір фізіологічних записів за одну ніч сну, модель SleepFM прогнозує ймовірність деменції, серцевої недостатності, інсульту – загалом понад сотні недуг.
Що це за винахід?
SleepFM – це базова модель, подібна до ChatGPT, що навчена на величезному наборі інформації. Йдеться про близько 600 000 годин даних про сон, зібраних у 65 000 людей.
І якщо ChatGPT навчається на основі слів та тексту, SleepFM вчиться так само на інформації про 5-секундні інтервали сну.
«Великі мовні моделі (LLM) опановують нашу мову, зіставляючи слова та текст, тоді як SleepFM, по суті, вивчає мову сну», – зазначив Джеймс Зу, фахівець зі збору біомедичних даних та співавтор дослідження.
Необхідний масив відомостей команда зібрала в різних клініках за допомогою методики, що називається полісомнографією (ПСГ) та є «золотим стандартом» досліджень сну. У рамках цієї методики вчені використовують датчики для відстеження під час сну активності головного мозку, серця та дихальної системи, а також рухів ніг та очей.
«Вивчаючи сон, ми реєструємо неймовірну кількість сигналів», – каже Еммануель Міньо, професор медицини сну в Стенфорді та один з провідних авторів роботи.
Дослідники протестували SleepFM, використавши так зване контрастне навчання за винятком одного елемента. Під час тестування команда виключала дані, наприклад, про частоту пульсу або потік повітря для дихання, змушуючи SleepFM екстраполювати відсутню інформацію на основі інших біологічних даних.
При цьому вчені зіставили дані полісомнографії з десятками тисяч звітів про результати лікування хворих різного віку за 25-річний період. Проаналізувавши відомості з медичних карт про 1041 захворювання, SleepFM із високою точністю передбачила 130 з них на основі даних про сон пацієнтів.
У своїх передбаченнях система SleepFM перевершила відомі прогностичні моделі, розповіло видання Science Alert. Особливого успіху модель SleepFM досягла у прогнозуванні хвороби Паркінсона, інфаркту міокарда, інсульту, хронічної хвороби нирок, ускладнень вагітності, психічних розладів, раку передміхурової залози, раку молочної залози та смертності від усіх причин. Це ще раз підтверджує небезпечні наслідки поганих звичок сну для здоров’я, зауважила команда.
Найбільш надійними предикторами захворювань виявилися фізіологічні функції, які втратили рівновагу. «Наприклад, мозок, що спав, і серце, що не спало, ймовірно, віщували проблеми», – пояснив професор Міньо.
Як засвідчило дослідження, потенціал штучного інтелекту є надзвичайно цінним для медицини. Й передусім тому, що ШІ допомагає рятувати життя. У майбутніх сценаріях науковці планують об’єднати можливості моделі SleepFM та пристроїв для моніторингу сну, щоб пильніше вивчати стан здоров’я людей у режимі реального часу.
Результати дослідження опублікував журнал Nature Medicine.
Фото: Unsplash
