Нов AI модел предсказва риск от над 100 заболявания само от една нощ сън

Изследователи от Stanford Medicine представиха SleepFM – първия по рода си изкуствен интелект, способен да прогнозира риска от повече от 100 здравословни състояния, използвайки данни само от една нощ полисомнография. Моделът е обучен върху почти 600 000 часа записи на съня от 65 000 участници – най-мащабният подобен набор от данни досега.

Полисомнографията, златният стандарт в изследванията на съня, включва множество физиологични сигнали: мозъчна активност, сърдечен ритъм, дишане, движения на очите и крайниците. Огромна част от тази информация остава неизползвана в традиционната медицина, но за ИИ тя се оказва истинска съкровищница.

„Записваме удивително количество сигнали, когато изучаваме съня“, казва Еманюел Миньо, съавтор на изследването. „Това са осем часа обща физиология, изключително богати на данни.“

Как работи SleepFM

Екипът разработва foundation модел, подобен по концепция на големите езикови модели, но обучен върху физиологични сигнали. Данните са разделени на петсекундни сегменти – „думите“ в езика на съня. Нов метод за обучение, leave-one-out contrastive learning, позволява на модела да „възстановява“ липсващи сигнали, като разбира връзките между различните канали – мозъчни вълни, пулс, мускулна активност, дихателен поток.

„SleepFM на практика научава езика на съня“, обяснява Джеймс Зоу, съавтор на изследването.

Предсказване на заболявания години предварително

След обучението моделът е тестван върху стандартни задачи като определяне на фазите на съня и диагностика на сънна апнея – и се представя по-добре от съществуващите системи. Истинският пробив обаче идва при прогнозиране на бъдещи заболявания.

Изследователите свързват полисомнографските записи с до 25 години последващи медицински досиета на над 35 000 пациенти. SleepFM анализира над 1000 категории заболявания и успява да предскаже 130 от тях с висока точност.

Най-силни резултати моделът показва при:

Паркинсон – C-index 0.89
Деменция – 0.85
Хипертонична сърдечна болест – 0.84
Инфаркт – 0.81
Рак на простатата – 0.89
Рак на гърдата – 0.87
Риск от смърт – 0.84

За сравнение, модели с точност около 0.7 вече се използват успешно в клиничната практика.

Какво „вижда“ моделът

Екипът работи върху методи за интерпретация на резултатите – SleepFM не обяснява решенията си „на човешки език“. Първоначалните анализи показват, че най-информативни са несъответствията между различните физиологични канали – например мозък в дълбок сън, но сърце в будно състояние.

Изследователите планират да разширят модела с данни от носими устройства, което може да направи подобни прогнози достъпни извън лабораторни условия.

SleepFM е разработен в сътрудничество с университети и медицински институции от САЩ и Европа, а финансирането идва от NIH, Knight-Hennessy Scholars и Chan-Zuckerberg Biohub.