Учёные разработали ИИ для диагностики заболеваний по результатам ночного сна

Исследователи из Стэнфордского университета разработали модель искусственного интеллекта SleepFM, способную прогнозировать риск развития более 130 заболеваний на основе анализа физиологических данных, собранных за одну ночь сна.

Для обучения модели использовался массив данных объёмом почти 600 000 часов сна, полученных от 65 000 участников. SleepFM обрабатывает информацию, полученную методом полисомнографии — комплексного исследования, при котором датчики фиксируют активность мозга, сердца, дыхательной системы, а также движения глаз и конечностей во время сна.

Модель анализирует пятисекундные интервалы записей и сопоставляет их с медицинскими данными пациентов за период до 25 лет после проведения исследования сна. Из 1041 категории заболеваний SleepFM продемонстрировала способность прогнозировать 130 с показателем точности C-индекса выше 0,8, что означает совпадение прогноза с реальным исходом в 80 процентах случаев.

Наиболее точные прогнозы модель показала в отношении болезни Паркинсона, инфаркта, инсульта, хронической болезни почек, рака предстательной железы и молочной железы, а также общей смертности. Профессор Эммануэль Миньо отметил, что ключевым фактором, предсказывающим развитие заболеваний, является рассинхронизация физиологических функций — например, когда мозг находится в состоянии сна, а сердечная активность соответствует бодрствованию.

По словам соавтора исследования Джеймса Зоу, в перспективе эту технологию можно будет интегрировать в носимые устройства для мониторинга состояния здоровья.