Нов модел с изкуствен интелект може да определи риска от развитие на повече от 100 здравословни състояния, като анализира качеството на съня на човека. Става дума за SleepFM – голям езиков модел (LLM), разработен от изследователи от Станфордския университет в Калифорния.
Моделът анализира мозъчната активност, сърдечния ритъм, дишането, движенията на краката и очите по време на сън, за да изгради комплексна оценка на бъдещия здравен риск. Според учените това превръща съня в един от най-богатите източници на медицинска информация, която досега не е използвана пълноценно.
В изследване, публикувано в престижното научно списание Nature, екипът е обучил SleepFM с над 580 000 часа данни за съня, събрани от 65 000 пациенти в периода 1999–2024 г. Данните идват от специализирани клиники за изследване на съня и са били разделени на интервали от по пет секунди, които са служили като „думи“ при обучението на езиковия модел.
„SleepFM по същество се учи на езика на съня“, обяснява Джеймс Зоу, доцент по биомедицински науки за данни в Станфорд и съавтор на изследването.
Тези физиологични сигнали са били комбинирани със здравните досиета на пациентите, което е позволило на модела да прогнозира бъдещи заболявания с изключително висока точност.
Според резултатите, SleepFM е бил точен в поне 80% от случаите при предсказване на развитието на болестта на Паркинсон, болестта на Алцхаймер, деменция, хипертонична болест на сърцето, инфаркт, рак на простатата и рак на гърдата. Още по-впечатляващо е, че моделът е предсказал смъртта на пациенти в 84% от случаите.
При други състояния – като хронично бъбречно заболяване, инсулт и аритмия – точността е малко по-ниска, но все пак остава около 78%, което учените определят като изключително висок резултат за прогностичен модел.
„Записваме изумително голям брой здравни сигнали, когато изследваме съня“, казва Еманюел Миньо, професор по медицина на съня в Станфорд.
„Това е обща физиология, наблюдавана в продължение на осем часа при човек, който е напълно неподвижен. Данните са изключително богати“.
Изследователите подчертават, че ключът към високата точност е комбинацията от всички сигнали, а не анализът им поотделно. Например несинхронизирани телесни реакции – мозък, който изглежда заспал, но сърце, което показва активност на будност – са били ясен индикатор за повишен здравен риск.
От Станфорд съобщават, че следващата стъпка е интегрирането на данни от преносими устройства – като смарт часовници и фитнес гривни – с цел още по-прецизно прогнозиране.
Учените обаче подчертават важно ограничение: всички участници в изследването вече са имали съмнения за здравословни проблеми, тъй като са били пациенти в клиники за сън. Това означава, че резултатите все още не могат директно да се обобщят за цялото население.
Въпреки това, изследването показва, че сънят може да се превърне в мощен диагностичен инструмент, а изкуственият интелект – в ранен „детектор“ на болести, години преди появата на симптоми.