AI вече е в помощ на експертите в много области, включително и медицината. Изследователи от Станфорд са разработили изкуствен интелект, който може да предскаже риск от 130 болестни състояния, години преди появата на симптомите. Това става въз основа на анализ на данни от съня, записани само в една нощ.
Екип учени, ръководен от Рахул Тапа, докторант по биомедицински науки в Станфордския университет, описва мултимодален модел на изкуствен интелект, който може да предсказва заболявания с удивителна точност, анализирайки данни от полисомнографски записи, направени по време на сън. С това изследователите издигат сложността на физиологията на съня, която досега е само частично изследвана, на ново ниво и отварят възможности за мащабно прогнозиране на бъдещи болести.
Отправната точка за това изследване е наблюдението, че данните от полисомнографията (PSG) са били ползвани преди само за тясно дефинирани въпроси. При това този златен стандарт в диагностиката на съня и тогава, и към днешна дата предоставя информация с висока резолюция за мозъчната и мускулната активност и за сърдечната функция и дишането.
Изследователите се справят с този проблем с помощта на SleepFM, който може да чете и обработва хетерогенните данни от анализа на съня. Той е обучен с помощта на почти 600 000 часа данни за съня от PSG записи на 65 000 участници. SleepFM по същество научава езика на съня, както обяснява старшият автор проф. д-р Джеймс Зоу, който е директор на Станфордския институт за човекоцентричен изкуствен интелект и биомедицински науки.
Човекоцентричният изкуствен интелект е подход, при който технологиите се разработват и използват с основна цел да служат на хората, да подобряват качеството им на живот и да спазват етичните норми, като същевременно оставят крайния контрол в ръцете на човека. Изследването показва, че AI може да постигне солидни резултати и толкова точни, колкото тези, получени с помощта на специализирани методи.
Физиологичните системи допринасят за различните класове заболявания в различна степен. Например мозъчната активност е особено показателна за неврологични и психиатрични разстройства. Дихателните сигнали, от друга страна, са по-подходящи като симптоми на метаболитни и дихателни нарушения. Сърдечните сигнали показват сърдечносъдови рискове. Въпреки това най-високата прогнозна ефективност е постигната последователно чрез интегрираното използване на всички параметри на измерване. Ключов извод от изследването е високата обобщаемост на модела
Въз основа на резултати от други изследвания, като например Sleep Heart Health Study (SHHS), е демонстрирано, че SleepFM дава силни резултати за прогнозиране на сърдечносъдови крайни точки, дори с ограничени данни за фина настройка. През есента на 2025-а в списание Nature се появи публикация, в която изследователи от Хайделберг представиха друг модел на изкуствен интелект, който може да предскаже риска от развитие на повече от 1000 заболявания.
Рахул Тапа
В дискусията около настоящия модел изследователите от Станфордския университет поставят своите открития в контекста на установените стратегии за биомаркери. Променливите за прогнозиране, базирани на съня, се конкурират с образните или молекулярните методи в няколко случая, сред които са деменцията и риска от болестта на Паркинсон. Те имат предимство и защото са неинвазивни.
В същото време екипът учени посочва ограниченията, по-специално пристрастността при селекцията на клинични лабораторни кохорти за сън. Резултатите от изследването убедително демонстрират, че сънят като високоразмерен биосигнал се простира далеч отвъд диагностицирането на класическите нарушения по време на спане, като апнеята или невъзможността за постигане на дълбок сън. SleepFM предоставя методологична рамка за използване на данни за съня като общ източник не само за ранно откриване на бъдещи заболявания, но и за оценка на риска.
Тези възможности имат пряко значение за клиничните изследвания, прецизната медицина и бъдещите приложения, базирани на носими устройства. И най-важното - те засилват потенциала за ранна превенция.
|
♦ Интересни факти за измерването на фазите на съня предоставят и смарт часовниците. Те проследяват как спим, използвайки комбинация от сензори за движение и оптичен мониторинг за сърдечен ритъм. Въз основа на пулса, вариабилността на сърдечния ритъм, дихателната честота и движенията на китката, те определят кога заспивате, събуждате се и в кой етап на съня се намирате – дали е лек, дълбок или REM сън. Сензорът за движение регистрира честотата и интензивността на вашите движения. Когато лежите неподвижно, смарт часовникът счита, че вече спите, докато неспокойното въртене дори насън, той възприема като състояние на будност или много лек сън. Оптичното измерване на сърдечния ритъм става чрез отразена зелена светлина, с която се отчитат кръвният поток и пулсът. Сърдечната честота спада значително по време на дълбок сън и леко се увеличава по време на REM сън. |
Денис МАРТИНОВ
