Стенфордські дослідники представили модель SleepFM, який може передбачити розвиток понад 130 захворювань на основі лише однієї ночі сну. Результати опубліковані в науковому журналі Nature Medicine, повідомляє heise.de. Вчені впевнені, що сон відображає не тільки втому організму, але і його приховані фізіологічні сигнали, за якими можна судити про самопочуття.
Тепер ШІ робить це автоматично. Вчені навчили SleepFM, використовуючи 585 тисяч годин записів сну 65 тисяч людей. По суті система навчилася «мови сну» — як різні сигнали тіла пов’язані один з одним. Такий підхід нагадує методику навчання мовних моделей типу ChatGPT, тільки замість слів тут фізіологічні дані.
Перевірка можливостей
Перш ніж використовувати SleepFM для прогнозування захворювань, вчені перевірили його на основних проблемах медицини сну.
Результати вражаючі:
- ШІ визначає фази сну з точністю, порівнянною з експертними системами;
- вміє оцінити біологічний вік людини з похибкою близько 7 років;
- виявляє епізоди апное з точністю 87%.
Таким чином, модель не тільки повторює дії фахівців, але значно прискорює аналіз і робить його доступним для масового використання.
Прогнозування захворювань
Головною перевагою SleepFM є його здатність передбачати хвороби задовго до появи симптомів.
На основі даних про нічний сон система може розрахувати ризик розвитку конкретних захворювань протягом шести років. У медичній статистиці С-індекс використовується для оцінки точності: значення від 0,7 до 0,8 вважається хорошим, вище 0,8 вважається відмінним.
SleepFM показав вражаючі результати:
- хвороба Альцгеймера – 0,91;
- рак простати – 0,89;
- серцева недостатність – 0,97;
- цукровий діабет – 0,87;
- загальний ризик смертності становить 0,84.
Ці показники вищі, ніж традиційні моделі на основі віку, статі та індексу маси тіла. Це означає, що Сон зберігає приховані дані про стан організмуякі раніше не можна було використовувати в діагностиці.
Подолання бар'єрів медицини сну
У різних клініках Німеччини та інших країн дані полісомнографії часто записуються по-різному: відрізняються датчики, налаштування та формати файлів. Через це аналіз результатів утруднений.
SleepFM вирішує цю проблему завдяки спеціальній архітектурі, яка не залежить від конкретних датчиків. Навіть якщо деякі дані відсутні, модель все одно створює точний прогноз. Крім того, він був успішно протестований на нових наборах даних, які не брали участь у навчанні. Це підтверджує, що технологію можна використовувати в різних клінічних умовах, у тому числі в німецьких клініках сну (Schlaflabore).
Потенціал для профілактичної медицини
Результати дослідження відкривають широкі перспективи для профілактики. Раніше аналіз сну використовувався в основному для діагностики безсоння та апное, але тепер його можна використовувати для раннього виявлення захворювань серця, діабету або деменції.
У майбутньому такі дослідження можуть стати частиною щорічних медичних оглядів. Крім того, завдяки розробці смарт-годинників і фітнес-трекерів такі аналізи можна проводити вдома, без візиту в лабораторію.
Що це означає для пацієнтів:
- дані про сон можуть стати важливим інструментом профілактики;
- лікарі зможуть контролювати ризики захворювань на ранніх стадіях;
- пацієнти матимуть можливість регулярно перевіряти стан свого здоров’я без інвазивних процедур.
Німеччина, де цифрові технології в охороні здоров'я активно розвиваються, може стати однією з перших країн, яка запровадить такі рішення в клініках і програмах страхування.
Персоналізована медицина майбутнього
Як наголошують автори дослідження, SleepFM – це крок до нової моделі охорони здоров’я, де акцент зміщується з лікування на профілактику. За допомогою таких технологій лікарі зможуть стежити за станом пацієнта не тільки за аналізами крові або МРТ, а й за тим, як він спить.
Таким чином, сон перестає бути лише фазою відпочинку – він стає діагностичним вікном у здоров’я людини.
