Un nou model de inteligență artificială (AI) poate indica dacă o persoană este expusă riscului de a dezvolta peste 100 de probleme de sănătate, pe baza calității somnului său.
SleepFM, un model lingvistic de mari dimensiuni (LLM) dezvoltat de cercetători de la Universitatea Stanford din California, analizează activitatea cerebrală, ritmul cardiac, semnalele respiratorii, mișcările picioarelor și mișcările oculare ale utilizatorului în timpul somnului pentru a evalua riscul de boală, scrie Euronews.
Cercetătorii au antrenat modelul AI folosind peste 580.000 de ore de date despre somn colectate din clinici specializate în evaluarea tiparelor de somn pe parcursul nopții de la 65.000 de pacienți între anii 1999 și 2024.
„SleepFM învață, în esență, limbajul somnului”, a spus James Zou, profesor asociat de știința datelor biomedicale la Stanford și coautor al studiului.
Modelul AI a avut o acuratețe de cel puțin 80% în prezicerea apariției bolii Parkinson, a bolii Alzheimer, a demenței, a bolii cardiace hipertensive, a infarctului, a cancerului de prostată și a cancerului de sân. De asemenea, a prezis corect decesul unui pacient în 84% dintre cazuri.
Modelul a fost mai puțin precis în prezicerea bolii cronice de rinichi, a accidentului vascular cerebral și a aritmiei, considerată o bătaie neregulată a inimii, pe care le-a detectat în cel puțin 78% dintre cazuri.
„Înregistrăm un număr uimitor de semnale de sănătate atunci când studiem somnul. Este un fel de fiziologie generală pe care o studiem timp de opt ore la un subiect complet captiv. Este extrem de bogată în date”, a spus Emmanuel Mignot, profesor de medicină a somnului la Stanford.
Autorii studiului spun că analizarea combinată a tuturor datelor a permis obținerea unor predicții mai precise, iar lipsa de sincronizare între semnalele corpului, precum un creier aparent adormit și o inimă activă, poate semnala probleme de sănătate.
Ei subliniază totodată că studiul s-a bazat pe persoane care deja suspectau existența unor probleme de sănătate, ceea ce înseamnă că eșantionul nu este reprezentativ pentru capacitatea AI de a detecta boli la nivelul populației generale. Pentru a îmbunătăți acuratețea modelului, cercetătorii intenționează să integreze și date colectate de la dispozitive purtabile.
Un studiu pe această temă a fost publicat în revista Nature.
C.S.