Жаңы жасалма интеллект модели түзүлдү, ал уйку лабораторияларынан алынган маалыматтардын негизинде оорунун биринчи белгилери пайда болбой туруп, оорулардын олуттуу болушу мүмкүнчүлүгүн алдын ала айтып бере алат. Массалык маалыматтарда билдирилгендей.
Жасалма интеллект (ИИ) инфарктан баштап сүт бези рагына чейин 130дан ашык оорунун болушу мүмкүнчүлүгүн бир гана түн ичинде уйку лабораториясында чогултулган маалыматтар аркылуу баалай алат. Программа себептерди аныктабайт, болгону корреляцияларды аныктайт. SleepFM, жаңы ИИ модели, уйку учурунда мээ толкундарын, жүрөк ритмин, дем алуу жана организмдин башка активдүүлүк аспекттерин анализдейт.
Стэнфорд университетинин доценти жана изилдөөнүн авторлорунун бири Джеймс Зоунун айтымында, модель ооруларды биринчи белгилери пайда болбой туруп, жылдар бою алдын ала айтып бере алат. SleepFM Рахул Тапа башчылык кылган команда тарабынан түзүлгөн, ал Стэнфорддо биомедициналык маалыматтар боюнча эксперт жана уйку лабораторияларынан алынган жүздөгөн миң саат маалыматтардын негизинде окутулган.
Уйкудагы сигналдардан ооруларды алдын ала айтууга
Полисомнография — уйку учурунда организмдин ар кандай системаларынын ишин байкоо үчүн колдонулган изилдөө ыкмасы. Бир түн ичинде мээнин, жүрөктүн, дем алуу системасынын жана башка органдардын иш параметрлери катталат. SleepFM моделин окутууда негизинен Стэнфорддун уйку медицинасында текшерилген 65 миң пациенттен алынган 585 миң саат маалыматтар колдонулган.
Алдын ала окутуу процессинде ИИ уйкудагы мээ жана жүрөк сигналдары тууралуу маалыматтарды анализдөөнү жана статистикалык интерпретациялоону үйрөндү. Андан кийин модель апноэ сыяктуу абалдарды диагностикалоо үчүн кайра иштелип чыкты жана анын тактыгы U-Sleep жана YASA сыяктуу белгилүү моделдер менен салыштырганда жогору.
Изилдөөчүлөр уйку тууралуу маалыматтарды акыркы 25 жылдагы электрондук медициналык карталар менен салыштырып, 130 ооруну аныкташты, алардын тобокелдигин орточо жана жогору тактык менен алдын ала айтууга болот. Рахул Тапанын белгилегенине караганда, бул рутиндик уйку өлчөмдөрү узак мөөнөттүү ден соолук мониторингин жүргүзүү үчүн жаңы мүмкүнчүлүктөрдү ачат.
Деменция, Паркинсон оорусу жана кээ бир рак түрлөрү сыяктуу оорулардын алдын ала айтууда тактык өтө жогору. Ламарра Институтунун уйку боюнча эксперти Себастиан Бушьегер ИИ тиешелүү маалыматтар жеткиликтүү болсо, оорулардын кеңири спектрин алдын ала айтууга үйрөтүлүшү мүмкүн деп эсептейт.
ИИ уйку учурунда эмне анализдейт
Анализдер жүрөк сигналдары жүрөк-кан тамыр ооруларын алдын ала айтууда өзгөчө мааниге ээ экенин, ал эми мээ сигналдары неврологиялык бузулуулардын алдын ала айтууда маанилүү экенин көрсөтөт. Бирок, эң маалыматтуу маалыматтар бул сигналдардын айкалышы болуп саналат, анда ЭЭГ туруктуу уйкуну көрсөтүп, жүрөк ритми активдүү болушу мүмкүн.
Мындай шайкешсиздик белгилер пайда болбой туруп, жашыруун ооруларды көрсөтүшү мүмкүн. Дортмунддон келген уйку боюнча адис, ИИ тарабынан берилген корреляциялар негизинен статистикалык болсо да, адистер себеп-натыйжа байланыштарын тастыктоосу керектигин баса белгилейт.
Лабораториялык маалыматтардын ишенимдүүлүгү
Модель негизинен уйку проблемалары бар адамдарды жөнөтүүчү лабораториялардан алынган маалыматтарга негизделген, бул анын универсалдуулугун чектеши мүмкүн. Изилдөөчүлөр модельди бир нече топтордун негизинде тесттешет, бирок уйку бузулуулары жок адамдар жана медициналык кызматтары азыраак өнүккөн аймактардан келген адамдар тууралуу маалыматтар жетишсиз.
Диагностикалоо жана терапиянын келечеги
SleepFM оорулардын себептерин эмес, корреляцияларды аныктоого көңүл бурат. Дортмунд Техникалык университетинин информатикасы Маттиас Якобстун айтымында, ИИнин көпчүлүк ыкмалары себеп-натыйжа байланыштарын аныктоого жөндөмдүү эмес, бирок статистикалык корреляциялар дагы диагностикалоо жана терапия үчүн пайдалуу болушу мүмкүн.
Машиналык үйрөнүү ыкмалары компьютерлерге маалыматтардын мисалдары боюнча үйрөнүүгө жана мыйзам ченемдерди аныктоого мүмкүндүк берет. Якобс статистикалык маалыматтардын негизинде да диагностикалоодо ийгиликке жетүүгө болот деп эсептейт.
ИИ дарыгерге жардамчы, алмаштыруучу эмес
SleepFM сыяктуу моделдер чоң маалыматтарды анализдөөнү жеңилдетет, бул дарыгерлерге уйку жана апноэ стадияларын тезирээк жана так баалоого мүмкүндүк берет. Бул пациенттер менен байланышууга убакытты бошотот, деп эсептейт Маттиас Якобс.
Себастиан Бушьегер адистер арасында кызматташуунун маанилүүлүгүн баса белгилейт: ИИ терапияны пландаштырууда жардам бере алат, бирок акыркы чечимдерди дарыгерлер кабыл алууга тийиш, алар көптөгөн факторлорду эске алышы керек. Ошентип, ИИ инструмент катары кызмат кылат, ал эми диагностикалоо жана дарылоо үчүн жоопкерчилик медициналык кызматкерлерде калат.
Көрүнүп турган мыйзам ченемдер оорулардын биологиялык механизмдерин көрсөтө алабы деген суроо ачык бойдон калууда, бирок изилдөөчүлөр муну кийинки изилдөөлөр үчүн чоң потенциал катары көрүшөт.
