Datele din timpul somnului permit inteligenţei artificiale să anticipeze riscul pentru peste 100 de boli

Informaţiile obţinute în timpul somnului pot oferi indicii valoroase despre starea generală de sănătate.

Analiza avansată a acestor date, cu ajutorul inteligenţei artificiale (AI), ar putea permite estimarea riscului de apariţie a unor afecţiuni grave, folosind înregistrări realizate pe parcursul unei singure nopţi de somn. Un model de AI numit SleepFM poate utiliza datele obţinute în timpul unei singure nopţi de somn într-un laborator specializat pentru a anticipa riscul de apariţie a peste 100 de afecţiuni medicale, potrivit cercetătorilor.

Modelul a fost antrenat pe mai mult de jumătate de milion de ore de date de somn, colectate de la aproximativ 65.000 de persoane. Datele au fost obţinute prin polisomnografie, metoda standard de referinţă pentru evaluarea somnului.

Aceasta presupune folosirea mai multor senzori care înregistrează activitatea cerebrală, activitatea cardiacă, respiraţia, mişcările corpului, mişcările oculare şi alţi parametri fiziologici.

Cercetătorii descriu aceste înregistrări ca fiind o sursă vastă de informaţii fiziologice care sunt insuficient exploatate. Pentru a valorifica acest volum mare de date, echipa a dezvoltat modelul de inteligenţă artificială şi l-a antrenat pe 585.000 de ore de înregistrări realizate în diverse clinici de somn. Într-o primă etapă, modelul a fost testat pe sarcini standard de analiză a somnului, precum identificarea stadiilor de somn şi evaluarea severităţii apneei de somn. Potrivit autorilor, performanţa a fost comparabilă sau superioară modelelor de ultimă generaţie utilizate în prezent. Ulterior, cercetătorii au corelat datele de somn ale aproximativ 35.000 de adulţi şi copii trataţi la Centrul Medical Stanford Sleep între anii 1999 şi 2024 cu evoluţia medicală pe termen lung a acestora, folosind dosarele electronice de sănătate.

Din peste 1.000 de categorii de boli analizate, modelul a identificat 130 pentru care riscul a putut fi estimat cu o acurateţe considerată rezonabilă pe baza datelor obţinute în timpul somnului. Printre afecţiunile pentru care s-au obţinut astfel de predicţii se numără mortalitatea de orice cauză, demenţa, infarctul miocardic, insuficienţa cardiacă, boala cronică de rinichi, accidentul vascular cerebral (AVC) şi fibrilaţia atrială. Pentru anumite tipuri de cancer, complicaţii ale sarcinii, boli ale sistemului circulator şi tulburări mintale, predicţiile au fost corecte în peste 80% dintre cazuri, potrivit rezultatelor publicate. Autorii studiului precizează că, în acest stadiu, nu este încă clar ce elemente din datele de somn sunt utilizate de model atunci când generează o predicţie pentru o anumită boală. Cercetările continuă pentru a înţelege mai bine acest aspect şi pentru a îmbunătăţi performanţa modelului, inclusiv prin integrarea unor date suplimentare, cum ar fi cele provenite de la dispozitive portabile.