ИИ-модель способна предсказать более сотни болезней по записям сна: детали

Исследователи Стэнфордского университета и их коллеги представили модель искусственного интеллекта SleepFM, которая способна прогнозировать риск более 100 заболеваний. Система анализирует физиологические данные, полученные во время одной ночи сна, чтобы оценить вероятность развития деменции, сердечной недостаточности и даже общей смертности. Об этом пишет ScienceAlert.

SleepFM – это базовая модель ИИ, созданная по аналогии с ChatGPT, но натренированная на почти 600 000 часов записей сна от 65 000 участников. Если языковые модели работают с текстами, то SleepFM анализирует короткие интервалы данных о сне, полученные в клиниках. Для сбора информации применялась полисомнография – методика, которая с помощью сенсоров отслеживает работу мозга, сердца, дыхания и движения тела во время сна.

Исследователи испытали модель SleepFM с помощью собственной методики "контрастивного обучения с исключением одного элемента", которая заставляет систему восстанавливать недостающие данные на основе других биологических показателей. Для усиления результатов они соединили записи полисомнографии с десятками тысяч долгосрочных медицинских отчетов, охватывающих наблюдения за пациентами в течение 25 лет.

SleepFM проанализировал более тысячи категорий заболеваний и смог с достаточной точностью предсказать 130 из них на основе данных о сне. Лучшие результаты модель показала в прогнозировании онкологических болезней, осложнений беременности, нарушений кровообращения и психических расстройств, достигая индекса C более 0,8.

"C-индекс 0,8 означает, что в 80% случаев прогноз модели совпадает с тем, что на самом деле произошло", – объясняет Джеймс Зоу, биомедицинский специалист по анализу данных в Стэнфорде и соруководитель-автор работы.

Модель продемонстрировала высокие результаты по показателю AUROC, оценивающему ее способность прогнозировать вероятность развития определенных состояний в течение шестилетнего периода. Она превзошла существующие прогностические системы, особенно в предсказании болезни Паркинсона, сердечных приступов, инсультов, хронической болезни почек, рака простаты, рака молочной железы и общей смертности. Это подтверждает связь между нарушениями сна и негативными последствиями для здоровья, которые могут служить ранним сигналом различных заболеваний.

Самые точные прогнозы модель SleepFM обеспечивала благодаря анализу взаимосвязей между различными физиологическими функциями. Особенно показательными оказались случаи их несинхронности – например, когда мозг демонстрирует признаки сна, а сердце остается активным, что может свидетельствовать о потенциальных проблемах со здоровьем.

Исследователи отмечают определенные ограничения, в частности изменения в клинических практиках и составе пациентов за последние десятилетия, а также то, что данные полисомнографии были собраны преимущественно от людей, направленных на исследование сна.