Inteligența artificială poate prezice riscul pentru peste 100 de boli analizând somnul

Datele colectate în timpul somnului ar putea deveni un instrument important pentru evaluarea stării generale de sănătate, arată un nou studiu realizat de cercetători de la Stanford Medicine. Cu ajutorul inteligenței artificiale, specialiștii susțin că riscul de apariție a unor boli grave poate fi estimat pe baza informațiilor obținute într-o singură noapte de somn, monitorizată în condiții de laborator, notează revista științifică Nature Medicine.

Modelul de inteligență artificială, denumit SleepFM, a fost conceput pentru a analiza date complexe de somn și a fost antrenat folosind peste 585.000 de ore de înregistrări, provenite de la aproximativ 65.000 de persoane. Potrivit cercetătorilor, sistemul este capabil să anticipeze riscul asociat cu peste 100 de afecțiuni medicale.

Informațiile analizate au fost obținute prin polisomnografie, metoda standard utilizată în clinicile de somn. Aceasta presupune monitorizarea simultană a mai multor funcții fiziologice, precum activitatea cerebrală și cardiacă, respirația, mișcările corporale și oculare, date considerate extrem de valoroase, dar insuficient exploatate până în prezent.

În prima fază, algoritmul a fost testat pentru evaluări uzuale ale somnului, precum recunoașterea stadiilor de somn și aprecierea severității apneei. Conform autorilor, rezultatele au fost cel puțin la fel de bune, iar în unele cazuri superioare, celor obținute cu modelele moderne folosite în prezent.

Ulterior, cercetătorii au corelat datele de somn ale aproximativ 35.000 de pacienți, adulți și copii, tratați la Centrul Medical Stanford Sleep între anii 1999 și 2024, cu evoluția lor medicală pe termen lung, utilizând dosarele electronice de sănătate. Din peste 1.000 de categorii de boli analizate, modelul a reușit să estimeze riscul pentru 130 dintre acestea cu un nivel considerat satisfăcător de acuratețe.

Printre afecțiunile pentru care s-au obținut astfel de predicții se numără bolile cardiovasculare majore, precum infarctul miocardic, accidentul vascular cerebral, insuficiența cardiacă și fibrilația atrială, dar și demența, boala cronică de rinichi sau mortalitatea de orice cauză.

Pentru anumite tipuri de cancer, complicații ale sarcinii, afecțiuni ale sistemului circulator și tulburări mintale, predicțiile au avut o rată de corectitudine de peste 80%, potrivit rezultatelor publicate.

Autorii subliniază că, în acest moment, nu este pe deplin înțeles ce tipuri de semnale din datele de somn sunt decisive pentru fiecare predicție. Cercetările continuă pentru a clarifica acest aspect și pentru a îmbunătăți performanța modelului, inclusiv prin integrarea informațiilor colectate de la dispozitive purtabile.