Изкуствен интелект оценява риска от над 100 заболявания по данните от една нощ сън ВИДЕО
Учени от Станфордския университет са създали модел на изкуствен интелект, кадърен да оцени риска от над 100 болести – от деменция до сърдечна непълнота – въз основа на данни единствено от една нощ сън.
Анализът се основава на физиологични сигнали, записани по време на сън, написа Nature Medicine.
SleepFM е „ фундаментален “ модел на изкуствен интелект, подобен на езиковите модели, които се образоват върху големи количества текст. Той е подготвен върху близо 600 000 часа данни за сън, събрани от 65 000 души. Алгоритъмът проучва записи на шпации от пет секунди, идентифицирайки комплицирани модели в мозъка, сърцето и дихателната функционалност.
Данните са получени благодарение на полисомнография, „ златният стандарт “ в проучванията на съня. По време на тази процедура човек е прикован към голям брой датчици, които записват мозъчната интензивност, сърдечната периодичност, дишането, придвижванията на очите и придвижванията на краката.
„ Когато учим съня, ние улавяме неочакван брой сигнали “, означи Еманюел Миньо, професор по медицина на съня в Станфордския университет и един от старшите създатели на проучването.
За да подобрят надеждността на модела, откривателите употребявали способ на контрастно образование: някои сигнали били съзнателно изключени и изкуственият разсъдък трябвало да реконструира изчезналата информация въз основа на други данни. След това записите на съня били съпоставени с медицинските досиета на пациентите, като в някои случаи обхващали интервал на наблюдаване до 25 години.
В резултат на това SleepFM съумял да предскаже риска от 130 разнообразни болести от повече от хиляда оценени категории с допустима акуратност. Моделът се показал изключително добре при прогнозиране на рак, затруднения при бременност, болести на кръвообращението и психологични разстройства. За няколко положения оценката за акуратност (C-индекс) надхвърлила 0,8, което демонстрирало високо сходство сред прогнозите и действителните резултати.
Според специалиста по биомедицински данни Джеймс Зоу, съавтор на проучването, най-голямата предсказваща стойност идва от спорни физиологични сигнали – да вземем за пример, когато мозъкът „ наподобява задремал “, до момента в който сърцето се държи по този начин, като че ли индивидът е безсънен. Подобни несъответствия по-често са били свързани с неподходящи дълготрайни резултати.
„ Ако езиковите модели се научат да схващат човешката тирада, то SleepFM всъщност се учи да схваща езика на съня “, заключи Зоу.
