O singură noapte de somn ar putea prezice riscul pentru peste 100 de boli

Un model AI unic, dezvoltat de cercetătorii de la Universitatea Stanford și colegii lor, ar putea fi utilizat într-o zi pentru a prezice riscul pentru mai mult de 100 de afecțiuni medicale.

După cum este detaliat într-o lucrare recent publicată, modelul AI SleepFM analizează un set cuprinzător de înregistrări fiziologice pentru a prezice riscul viitor al unei persoane de demență, insuficiență cardiacă și mortalitate din toate cauzele, totul bazat pe o singură noapte de somn.

• Astronomii au descoperit „un alt Pământ”, dar cu o temperatură periculoasă
• Cum poate o singură noapte de somn să dezvăluie peste 100 de riscuri medicale?

SleepFM este un model similar 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 segmente de câte 5 secunde de date de somn provenite din înregistrările diverselor clinici specializate.

Clinicienii au colectat aceste date printr-o tehnică extensivă, deși inconfortabilă, numită polisomnografie (PSG). Acest „standard de aur” al studiilor de somn utilizează diverși senzori pentru a monitoriza activitatea creierului, a inimii și a sistemului respirator, precum și mișcările picioarelor și ale ochilor în timpul stărilor de inconștiență.

„Înregistrăm un număr uimitor de semnale atunci când studiem somnul”, spune Emmanuel Mignot, profesor de medicină a somnului la Stanford și co-autor principal al lucrării.

Un număr uimitor de semnale

Cercetătorii au testat SleepFM prin noua lor tehnică de învățare, în care datele dintr-o singură modalitate (cum ar fi citirile pulsului sau fluxul de aer respirator) sunt excluse, forțând SleepFM să extrapoleze informațiile lipsă pe baza celorlalte fluxuri de date biologice.

Pentru a adăuga piesa crucială a puzzle-ului, cercetătorii au cuplat apoi datele cu zeci de mii de rapoarte privind rezultatele de sănătate pe termen lung ale pacienților dintr-un spectru larg de vârste, inclusiv fișe medicale de monitorizare pe o perioadă de până la 25 de ani.

După analizarea a peste 1.041 de categorii de boli din dosarele medicale, SleepFM a putut prezice 130 dintre acestea cu o acuratețe rezonabilă, bazându-se doar pe datele de somn ale pacientului. SleepFM a devenit deosebit de priceput în prezicerea cancerelor, a complicațiilor de sarcină, a afecțiunilor circulatorii și a tulburărilor mintale, „atingând un indice C mai mare de 0,8”.

„Un indice C de 0,8 înseamnă că, în 80% din cazuri, predicția modelului este în concordanță cu ceea ce s-a întâmplat în realitate”, explică James Zou, specialist în date biomedicale la Stanford și co-autor principal. De asemenea, SleepFM s-a descurcat bine conform modelului de clasificare AUROC, care evaluează capacitatea sistemului de a face distincția între pacienții care experimentează sau nu un anumit eveniment de sănătate într-o perioadă de predicție de 6 ani.

Un semn precoce al diverselor afecțiuni

În ansamblu, SleepFM a depășit modelele predictive actuale și a excelat în special în prezicerea bolii Parkinson, a infarctului miocardic, a accidentului vascular cerebral, a bolii cronice de rinichi, a cancerului de prostată, a cancerului de sân și a mortalității din toate cauzele, confirmând o dată în plus legătura dintre obiceiurile proaste de somn și rezultatele negative asupra sănătății.

Acesta ar putea fi un semn precoce al diverselor afecțiuni care cauzează un somn de proastă calitate. Deși unele tipuri de date și stadii ale somnului au fost predictori mai exacți decât alții, cele mai bune rezultate s-au datorat relațiilor de interdependență și contrastelor din corp.

Mai exact, cei mai de încredere predictori de boli au fost funcțiile fiziologice care păreau desincronizate. „Un creier care pare adormit, dar o inimă care pare trează, de exemplu, pare să anunțe probleme”, explică Mignot, potrivit ScienceAlert.

Cercetătorii notează câteva limitări, cum ar fi evoluția practicilor clinice și a populațiilor de pacienți în ultimele decenii. În plus, datele au fost extrase de la pacienți trimiși special pentru studii de somn, ceea ce înseamnă că o parte din populația generală este subreprezentată.

Vă mai recomandăm să citiți și:

Meduzele ațipesc la fel ca noi, iar acest lucru ar putea explica originile somnului

De ce unii specialiști recomandă cafeaua înainte de somn? Explicația biologică, pe înțelesul tuturor

Legătura dintre demență și somnul prost, dezvăluită într-un nou studiu

Somnul este la fel de important ca apa sau mâncarea. Ce se întâmplă dacă nu dormim?