Создана новая модель искусственного интеллекта, которая на основе данных из лабораторий сна способна предсказать риск серьезных заболеваний еще до появления первых симптомов. Сообщают СМИ.
Искусственный интеллект (ИИ) может оценить вероятность более 130 заболеваний — от инфаркта до рака молочной железы — всего лишь по данным, собранным за одну ночь в лаборатории сна. Программа не устанавливает причины, а выявляет лишь корреляции. SleepFM, новая модель ИИ, анализирует мозговые волны, сердечный ритм, дыхание и другие аспекты активности организма в период сна.
По словам Джеймса Зоу, доцента Стэнфордского университета и одного из авторов исследования, модель может предсказывать заболевания за годы до появления первых признаков. SleepFM была создана командой под руководством Рахула Тапы, эксперта по биомедицинским данным в Стэнфорде, и обучена на основе сотен тысяч часов данных из лабораторий сна.
От сигналов во сне к предсказаниям заболеваний
Полисомнография — это метод исследования, который позволяет отслеживать работу различных систем организма во время сна. В течение одной ночи фиксируются параметры работы мозга, сердца, дыхательной системы и других органов. Для обучения модели SleepFM использовалось около 585 тысяч часов данных от 65 тысяч пациентов, обследованных в основном в центре медицины сна Стэнфорда.
В процессе предварительного обучения ИИ научился анализировать и статистически интерпретировать данные о сигналах мозга и сердца во сне. После этого модель была доработана для диагностики таких состояний, как апноэ, и ее точность сопоставима с известными моделями, такими как U-Sleep и YASA, которые анализируют электроэнцефалограмму (ЭЭГ).
Исследователи сопоставили данные о сне с электронными медицинскими картами за последние 25 лет и выявили 130 заболеваний, риск которых можно было предсказать с умеренной и высокой точностью. Как отмечает Рахул Тапа, это подтверждает, что рутинные измерения сна открывают новые возможности для мониторинга долгосрочного здоровья.
Особенно высока точность прогнозирования таких заболеваний, как деменция, болезнь Паркинсона и некоторые виды рака. Себастиан Бушьегер, эксперт по сну из Института Ламарра, считает, что ИИ может быть обучен для предсказания широкого спектра заболеваний, если будут доступны соответствующие данные.
Что анализирует ИИ во сне
Анализ показывает, что сердечные сигналы особенно важны для предсказания сердечно-сосудистых заболеваний, в то время как мозговые — для неврологических расстройств. Однако наиболее информативным является сочетание этих сигналов, когда ЭЭГ указывает на стабильный сон, в то время как сердечный ритм может быть активным.
Такое несоответствие может указывать на скрытые заболевания, которые могут развиваться до появления симптомов. Специалист по сну из Дортмунда подчеркивает, что хотя корреляции, предоставляемые ИИ, в основном статистические, эксперты должны подтвердить причинно-следственные связи.
Надежность лабораторных данных
Модель в основном основывается на данных из лабораторий, куда направляют людей с проблемами со сном, что может ограничивать ее универсальность. Исследователи тестируют модель на основе нескольких групп, однако в ней недостаточно представлена информация о людях без нарушений сна и из регионов с менее развитым медицинским обслуживанием.
Перспективы диагностики и терапии
SleepFM фокусируется на выявлении корреляций, а не причин заболеваний. По словам Маттиаса Якобса, информатика из Технического университета Дортмунда, большинство методов ИИ не способны устанавливать причинно-следственные связи, но статистические корреляции все равно могут быть полезными для диагностики и терапии.
Методы машинного обучения позволяют компьютерам учиться на примерах данных и выявлять закономерности. Якобс считает, что даже на основе статистических данных можно добиться успехов в диагностике.
ИИ как помощник, а не замена врачу
Модели, такие как SleepFM, упрощают анализ больших объемов данных, что позволяет врачам быстрее и точнее оценивать стадии сна и апноэ. Это освобождает время для общения с пациентами, считает Маттиас Якобс.
Себастиан Бушьегер подчеркивает важность сотрудничества между специалистами: ИИ может помочь в планировании терапии, но окончательные решения должны принимать врачи, которые учитывают множество факторов. Таким образом, ИИ служит инструментом, а ответственность за диагностику и лечение остается за медицинскими работниками.
Вопрос о том, могут ли наблюдаемые закономерности указывать на биологические механизмы заболеваний, остается открытым, но исследователи видят в этом большой потенциал для дальнейших исследований.
