Informațiile colectate în timpul somnului pot oferi indicii importante despre starea generală de sănătate!
Analizate cu ajutorul inteligenței artificiale (AI), aceste date ar putea permite estimarea riscului de apariție a unor afecțiuni grave, chiar și pe baza înregistrărilor realizate într-o singură noapte de somn.
Un model de inteligență artificială denumit SleepFM este capabil să utilizeze date obținute în cadrul unei singure nopți de monitorizare într-un laborator de somn pentru a anticipa riscul apariției a peste 100 de boli, potrivit cercetătorilor. Sistemul a fost antrenat pe mai mult de jumătate de milion de ore de date de somn, provenite de la aproximativ 65.000 de persoane.
Informațiile au fost colectate prin polisomnografie, metoda de referință în evaluarea somnului, care presupune utilizarea mai multor senzori pentru monitorizarea activității cerebrale, a ritmului cardiac, a respirației, a mișcărilor corporale și oculare, precum și a altor parametri fiziologici.
Cercetătorii subliniază că aceste înregistrări reprezintă o sursă extrem de bogată de date fiziologice, insuficient valorificată până în prezent.
Pentru a exploata acest volum vast de informații, echipa de cercetare a dezvoltat modelul SleepFM și l-a antrenat pe aproximativ 585.000 de ore de înregistrări realizate în mai multe clinici de somn.
În faza inițială, modelul a fost testat pe sarcini standard de analiză, precum identificarea stadiilor somnului și evaluarea severității apneei de somn, obținând performanțe comparabile sau chiar superioare celor mai avansate modele existente.
În etapa următoare, cercetătorii au corelat datele de somn ale aproximativ 35.000 de adulți și copii tratați la Centrul Medical Stanford Sleep între anii 1999 și 2024 cu evoluția lor medicală pe termen lung, folosind dosarele electronice de sănătate.
Din peste 1.000 de categorii de boli analizate, modelul a reușit să estimeze cu o acuratețe considerată rezonabilă riscul pentru 130 de afecțiuni, doar pe baza datelor obținute în timpul somnului.
Printre bolile pentru care au fost realizate astfel de predicții se numără mortalitatea de orice cauză, demența, infarctul miocardic, insuficiența cardiacă, boala cronică de rinichi, accidentul vascular cerebral și fibrilația atrială. Pentru anumite tipuri de cancer, complicații ale sarcinii, afecțiuni ale sistemului circulator și tulburări mintale, predicțiile au fost corecte în peste 80% dintre cazuri.
Autorii studiului precizează că, în prezent, nu este pe deplin clar ce elemente specifice din datele de somn sunt utilizate de model atunci când generează predicții pentru o anumită boală.
Cercetările continuă pentru a clarifica acest aspect și pentru a îmbunătăți performanța sistemului, inclusiv prin integrarea unor date suplimentare, precum cele furnizate de dispozitivele portabile.
Studiul a fost realizat de cercetători de la Stanford Medicine și a fost publicat marți în revista Nature Medicine.
Mai multe ştiri pe republikanews.ro
