Нов AI модел предсказва над 100 заболявания чрез анализ на съня
Нов модел с изкуствен интелект (AI) може да дефинира дали даден човек е изложен на риск от развиване на над 100 здравословни положения, въз основа на качеството на съня му.
SleepFM — огромен езиков модел (LLM), създаден от откриватели в Станфордския университет в Калифорния — проучва мозъчната интензивност на потребителя, сърдечния темп, дихателните сигнали, придвижванията на краката и придвижванията на очите по време на сън, с цел да оцени риска от болести.
В ново проучване, оповестено в списание Nature, учените са обучили AI модела, употребявайки над 580 000 часа данни за съня, събрани от 65 000 пациенти в интервала от 1999 до 2024 година
Данните са предоставени от клиники за проучване на съня — медицински заведения, които правят оценка моделите на съня през нощта — и са били разграничени на шпации от по пет секунди, които са функционирали като „ думи “ за образованието на езиковия модел. „ SleepFM всъщност се учи на езика на съня “, съобщи Джеймс Зоу, доцент по биомедицински науки за данни в Станфорд и съавтор на проучването. Изследователите са допълнили тези данни с самостоятелните здравни досиета на пациентите от клиниките за сън, с цел да обучат SleepFM да предвижда бъдещи болести.
Моделът с изкуствен интелект е бил прецизен в най-малко 80% от случаите при прогнозиране дали даден пациент ще развие заболяването на Паркинсон, заболяването на Алцхаймер, деменция, хипертонична болест на сърцето, инфаркт, рак на простатата и рак на гърдата. Той е предсказал вярно и гибелта на пациентите в 84% от случаите.
Моделът е посочил по-ниска акуратност при прогнозиране на хронично бъбречно заболяване, инсулт и аритмия — положение, характеризиращо се с несиметричен сърдечен темп — като е откривал тези случаи в най-малко 78% от тях.
„ Записваме удивително огромен брой (здравни) сигнали, когато изследваме съня “, съобщи Еманюел Миньо, професор по медицина на съня в Станфорд. „ Това е тип обща физиология, която следим в продължение на осем часа при човек, който е изцяло имобилен. Данните са извънредно богати “.
Авторите на проучването показват, че точно комбинацията от всички тези данни е помогнала на модела да реализира най-висока акуратност на прогнозите. Например, несинхронизираните телесни сигнали — като мозък, който наподобява задремал, само че сърце, което демонстрира положение на бодърстване — са били знак за нараснал риск.
От Станфорд оповестиха, че идната стъпка ще бъде прибавянето на данни от портативни устройства към базата данни на SleepFM, за в допълнение възстановяване на прогнозните благоприятни условия на модела.
Изследователите означават също по този начин, че изследването е включвало единствено хора, които към този момент са имали подозрения за съществуващи здравословни проблеми, защото са взели участие в клинични проучвания на съня. Това значи, че извадката не е представителна за способността на AI модела да открива болести в общата популация.
dariknews.bg
