Исследователи из Стэнфордского университета разработали революционную искусственную нейросеть SleepFM, способную оценить риск развития более ста болезней, включая деменцию, сердечную недостаточность

Как это работает?

Основа модели: SleepFM — это фундаментальная модель искусственного интеллекта, подобная ChatGPT, но обученная не на словах, а на «языке» сна. Она анализирует данные полисомнографии (ПСГ) — «золотого стандарта» исследований сна, который регистрирует активность мозга, сердца, дыхания, движения глаз и ног.

Масштаб данных: Модель обучалась на огромном массиве данных — почти 600 000 часов записи сна от 65 000 участников, сопоставленных с их медицинскими историями за 25 лет.

Метод обучения: Исследователи использовали уникальный метод «контрастного обучения с исключением одного параметра». Модель училась предсказывать недостающие данные (например, пульс), анализируя только остальные сигналы (дыхание, активность мозга), что заставило её выявлять глубокие взаимосвязи в работе организма.

Что обнаружил ИИ?

Точность прогнозов: SleepFM смог с высокой точностью предсказать 130 заболеваний из 1041 проанализированной категории. Особенно хорошо модель определяла риски рака, осложнений беременности, болезней системы кровообращения и психических расстройств.

Надёжность: Для многих прогнозов модель показала индекс C-index выше 0.8. Это означает, что в 80% случаев её оценка риска коррелировала с реальным исходом.

Главный индикатор: Наиболее тревожным сигналом оказалась десинхронизация работы органов во сне. Например, состояние, когда «мозг выглядит спящим, а сердце — бодрствующим», часто указывало на высокий риск будущих заболеваний.

Конкретные болезни: Модель превзошла существующие методы в прогнозировании рисков болезни Паркинсона, инфаркта, инсульта, хронической болезни почек, рака простаты и молочной железы, а также общей смертности.

Ограничения и будущее

Ограничения: Данные были собраны в клиниках среди пациентов с жалобами на сон, поэтому в выборке недостаточно представлены здоровые люди. Также за decades сбора данных могли меняться стандарты диагностики.

Перспективы: Несмотря на ограничения, потенциал технологии огромен. В будущем подобные алгоритмы, объединённые с данными с носимых устройств (умных часов, колец), смогут обеспечить непрерывный мониторинг здоровья и раннее предупреждение о рисках в режиме реального времени.

Вывод:

Это исследование — важный шаг к персонализированной медицине. Оно наглядно демонстрирует, что сон является мощным диагностическим окном в состояние нашего здоровья. Нарушения в «языке» нашего сна, которые может расшифровать искусственный интеллект, служат ранними маркерами для десятков серьезных заболеваний, открывая путь к их своевременной профилактике и лечению. Технологии вроде SleepFM превращают обычный ночной отдых в полноценное медицинское обследование.

Источник: vk.com

Комментарии: