Studiu: O singură noapte de somn, analizată cu AI, poate indica riscul pentru peste 100 de boli

Analiza avansată a acestor date, cu ajutorul inteligenței artificiale (AI), ar putea permite estimarea riscului de apariție a unor afecțiuni grave, folosind înregistrări realizate pe parcursul unei singure nopți de somn. Un model de inteligență artificială numit SleepFM poate utiliza datele obținute în timpul unei singure nopți de somn, într-un laborator specializat, pentru a anticipa riscul de apariție a peste 100 de afecțiuni 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. Cum sunt colectate datele despre somn Datele au fost obținute prin polisomnografie, metoda standard de referință pentru evaluarea somnului.

Aceasta presupune folosirea mai multor senzori care înregistrează activitatea cerebrală, activitatea cardiacă, respirația, mișcările corpului, mișcările oculare și alți parametri fiziologici.

Cercetătorii descriu aceste înregistrări ca fiind o sursă vastă de informații fiziologice insuficient exploatate. Pentru a valorifica acest volum mare de date, echipa a dezvoltat modelul de inteligență artificială și 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 și evaluarea severității apneei de somn. Potrivit autorilor, performanța a fost comparabilă sau superioară modelelor de ultimă generație utilizate în prezent. Ce boli pot fi estimate cu ajutorul AI Ulterior, cercetătorii au corelat datele de somn ale aproximativ 35.000 de adulți și copii tratați la Stanford Medicine între anii 1999 și 2024 cu evoluția 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 acuratețe considerată rezonabilă, pe baza datelor obținute în timpul somnului. Printre afecțiunile pentru care s-au obținut astfel de predicții se numără mortalitatea de orice cauză, demența, infarctul miocardic, insuficiența cardiacă, boala cronică de rinichi, accidentul vascular cerebral (AVC) și fibrilația atrială. Pentru anumite tipuri de cancer, complicații ale sarcinii, boli ale sistemului circulator și tulburări mintale, predicțiile 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 predicție pentru o anumită boală. Cercetările continuă pentru a înțelege mai bine acest aspect și pentru a îmbunătăți performanța modelului, inclusiv prin integrarea unor date suplimentare, cum ar fi cele provenite de la dispozitive portabile. Studiul a fost realizat de cercetători de la Stanford Medicine și a fost publicat marți în revista Nature Medicine.