ИИ-модель Стэнфорда научилась диагностировать 130 заболеваний по одной ночи сна

Учёные из Стэнфордского медицинского центра и их коллеги создали первую модель искусственного интеллекта, которая может прогнозировать более 100 заболеваний на основе данных о сне за одну ночь

лохой сон ночью предвещает вялость и затуманенный взгляд на следующий день, но он также может указывать на болезни, которые проявятся через несколько лет. Новая модель искусственного интеллекта, разработанная исследователями из Стэнфордской медицинской школы и их коллегами, может использовать физиологические данные за одну ночь сна, чтобы спрогнозировать риск развития у человека более 100 заболеваний.

Модель, известная как SleepFM, была обучена на почти 600 000 часах данных о сне, собранных у 65 000 участников. Данные о сне получены с помощью полисомнографии — комплексного метода оценки сна, при котором используются различные датчики для регистрации активности мозга, сердца, дыхательных сигналов, движений ног, глаз и т. д.

Полисомнография — это золотой стандарт исследований сна, при котором за пациентами наблюдают в лаборатории в течение ночи. Кроме того, как выяснили исследователи, это неисчерпаемый источник физиологических данных.

«Изучая сон, мы регистрируем невероятное количество сигналов, — сказал Эммануэль Миньо, доктор медицинских наук, профессор медицины сна имени Крейга Рейнольдса и соавтор нового исследования, опубликованного 6 января в Nature Medicine. — Это своего рода общая физиология, которую мы изучаем в течение восьми часов у испытуемого, который находится в полной зависимости. Это очень информативно».

В современных исследованиях сна и медицине сна используется лишь малая часть этих данных. Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта теперь можно анализировать гораздо больший объем данных. Новое исследование — первое, в котором искусственный интеллект используется для анализа таких масштабных данных о сне.

«С точки зрения ИИ, сон изучен относительно слабо. Есть много других исследований в области ИИ, посвященных патологии или кардиологии, но относительно мало исследований, посвященных сну, несмотря на то, что сон — такая важная часть жизни», — сказал Джеймс Зу, доктор философии, доцент кафедры биомедицинских данных и соавтор исследования.

Изучение языка сна

Чтобы воспользоваться преимуществами массива данных о сне, исследователи создали базовую модель — тип ИИ-модели, которая может обучаться на огромных массивах данных и применять полученные знания для решения широкого спектра задач. Большие языковые модели, такие как ChatGPT, являются примерами базовых моделей, обученных на огромных массивах текста.

585 000 часов данных полисомнографии, на которых обучалась модель SleepFM, были получены от пациентов, проходивших обследование сна в различных клиниках. Данные о сне разбиты на пятисекундные интервалы, аналогичные словам, на которых обучаются большие языковые модели.


Источник