Conform detaliilor prezentate într-un paper recent, modelul AI SleepFM analizează o suită cuprinzătoare de înregistrări fiziologice pentru a prezice riscul viitor al unei persoane de a dezvolta demență, insuficiență cardiacă și mortalitate de orice cauză – pe baza unei singure nopți de somn.
SleepFM este un model de bază, asemănător cu ChatGPT, antrenat pe un set vast de date de aproape 600.000 de ore de somn colectate de la 65.000 de participanți. Așa cum ChatGPT învață din cuvinte și text, SleepFM învață din incrementele de 5 secunde de date de somn din înregistrările din diverse clinici de somn.
Specialiștii în somn au colectat aceste date printr-o tehnică extensivă, deși incomodă, numită polisomnografie (PSG). Această „normă de aur” a studiilor de somn folosește diferite senzori pentru a monitoriza activitatea din creier, inimă și sistemul respirator, precum și mișcările picioarelor și ochilor, în stările de inconștiență.
„Înregistrăm un număr uimitor de semnale atunci când studiem somnul”, spune Emmanuel Mignot, profesor de medicină a somnului la Stanford și co-autorul principal al paperului.
Cercetătorii au testat SleepFM prin tehnica lor de învățare recent dezvoltată, numită învățare contrastivă lăsând unul afară, în care datele dintr-o modalitate, cum ar fi citirile de puls sau fluxul respirator, sunt excluse, forțând SleepFM să extrapoleze informațiile lipsă pe baza celorlalte fluxuri de date biologice.
Pentru a adăuga piesa crucială la puzzle, cercetătorii au asociat apoi datele PSG cu zeci de mii de rapoarte privind rezultatele de sănătate pe termen lung ale pacienților dintr-un spectru de vârste, inclusiv până la 25 de ani de înregistrări de sănătate ulterioare.
După analizarea a peste 1.041 de categorii de boli din înregistrările de sănătate, SleepFM a putut prezice 130 dintre ele cu o precizie rezonabilă pe baza datelor de somn ale unui pacient.
SleepFM a devenit deosebit de priceput în a prezice cancere, complicații ale sarcinii, afecțiuni circulatorii și tulburări mintale, „atigând un index C mai mare de 0.8.”
„Un index C de 0.8 înseamnă că 80% din timp, predicția modelului este concordantă cu ceea ce s-a întâmplat în realitate”, explică James Zou, specialist în date biomedicale la Stanford și co-autorul principal al paperului.
SleepFM s-a descurcat de asemenea bine conform modelului de clasificare AUROC, care evaluează capacitatea SleepFM de a distinge între pacienții care experimentează sau nu un anumit eveniment de sănătate într-un interval de predicție (de 6 ani).
În total, SleepFM a depășit modelele predictive actuale și s-a excelat în special în a prezice boala Parkinson, atacul de cord, accidentul vascular cerebral, boala cronică de rinichi, cancerul de prostată, cancerul de sân și mortalitatea de orice cauză, confirmând în continuare legătura dintre obiceiurile de somn precare și rezultatele adverse de sănătate. Acest lucru ar putea fi un semn timpuriu al diferitelor condiții care duc la un somn deficitar.
Sursa: [Articol original](link_articol_original)
Editor RevistaSanatatii.ro. Isi doreste ca activitatea lui sa aduca speranta milioanelor de oameni bolnavi din Romania, sa le aline suferintele si sa le ofere speranta.
