ИИ выявляет риски более чем 100 заболеваний за время сна

Ученые Стэнфордского университета разработали искусственный интеллект, способный анализировать физиологические сигналы во время сна и за одну ночь прогнозировать риск развития более чем 100 заболеваний — от сердечных патологий и рака до дегенеративных и метаболических нарушений. Исследование опубликовано в журнале Nature Medicine и уже привлекло внимание медиков по всему миру, пишет Еuronews.

Новая модель искусственного интеллекта, названная SleepFM, была обучена на базе почти 600 тысяч часов данных полисомнографии — углубленного анализа сна, включающего измерения активности мозга, частоты сердечных сокращений, дыхания и движений тела. Эти записи были сопоставлены с последующими медицинскими историями испытуемых, что позволило системе "выучить язык сна" и выявлять скрытые сигналы, указывающие на будущие проблемы со здоровьем.

Модель проанализировала более тысячи категорий заболеваний и смогла выделить около 130 отклонений, прогноз которых можно делать с высокой достоверностью. SleepFM особенно хорошо справляется с предсказанием риска таких заболеваний, как болезнь Паркинсона, деменция, гипертензивная сердечная болезнь, рак простаты и рак молочной железы. В ряде таких случаев точность прогнозов достигала около 80% и выше, отмечает Technology Networks.

По словам исследователей, ключевым достижением стало не просто использование отдельных сигналов сна, а способность модели объединять их в сингулярное представление физиологии сна, что позволяет выявлять тонкие отклонения, трудно заметные при традиционной медицине. Такой подход коренным образом отличается от классических диагностических методов, которые обычно оценивают отдельные аспекты сна или симптомы.

Ученые подчеркивают, что данные, использованные для обучения модели, относятся к людям, уже проходившим обследования в клиниках сна по медицинским показаниям. Поэтому следующая задача — адаптировать систему для широкой популяции, включая людей без явных нарушений сна или хронических заболеваний, а также интегрировать данные с носимых устройств для улучшения прогноза.

Если такие технологии будут внедрены в клиническую практику, они могут кардинально изменить подход к профилактике заболеваний, обеспечив раннее выявление рисков на этапе, когда проявления болезни еще не заметны традиционными методами. Это открывает путь к персонализированной медицине на основе анализа сна — простой ночной процедуры, которую многие воспринимают лишь как отдых.