Ученые из Стэнфордского университета разработали искусственный интеллект, который способен по данным всего одной ночи сна оценить риск развития более чем сотни заболеваний — от деменции и сердечной недостаточности до онкологических болезней и преждевременной смерти, пишет ScienceAlert.
Речь идет о модели под названием SleepFM — так называемом базовом ИИ, работающем по тому же принципу, что и языковые модели вроде ChatGPT, но обученном не на текстах, а на физиологических показателях сна. Для обучения использовались почти 600 тысяч часов данных о сне более 65 тысяч человек, собранных в клиниках сна.
Исходной информацией послужили записи полисомнографии — комплексного исследования, которое фиксирует работу мозга, сердца, дыхания, движения глаз и конечностей во время сна. Эти данные считаются «золотым стандартом» диагностики в сомнологии.
Чтобы научить модель делать выводы даже при неполной информации, исследователи применили специальный метод обучения, при котором ИИ намеренно лишали части данных — например, информации о дыхании или пульсе — и заставляли восстанавливать картину по другим показателям.
Ключевым этапом стало сопоставление ночных записей сна с медицинскими историями пациентов, охватывающими период до 25 лет наблюдений. В итоге SleepFM проанализировала более тысячи категорий заболеваний и смогла с приемлемой точностью предсказать риск развития 130 из них.
Особенно хорошо модель справлялась с прогнозированием онкологических заболеваний, сердечно-сосудистых проблем, психических расстройств, осложнений беременности, болезни Паркинсона, инсульта, инфаркта и хронической болезни почек. Точность прогнозов по ряду направлений превысила 80 процентов.
Исследователи отмечают, что наибольшую тревогу для будущего здоровья вызывали случаи, когда разные системы организма во время сна «работали несинхронно» — например, когда мозг находился в фазе сна, а сердечно-сосудистая система демонстрировала признаки бодрствования.
Авторы подчеркивают, что исследование имеет ограничения: данные собирались у людей, направленных на обследование сна, поэтому результаты не полностью отражают общую популяцию. Тем не менее ученые считают, что в будущем подобные модели могут быть объединены с носимыми устройствами и использоваться для раннего выявления серьезных заболеваний задолго до появления симптомов.
Результаты исследования опубликованы в научном журнале Nature Medicine.