Беспокойная ночь часто приводит лишь к дневной усталости, однако она может быть и сигналом о проблемах со здоровьем, которые проявятся гораздо позже. Ученые из Стэнфордского университета и их коллеги разработали систему искусственного интеллекта, способную анализировать сигналы организма всего за одну ночь сна и оценивать риск развития более чем 100 различных заболеваний.
Новая система, получившая название SleepFM, была обучена на колоссальном объеме данных – почти 600 тысячах часов записей сна 65 тысяч человек. Эти данные были получены с помощью полисомнографии – углубленного исследования сна, которое использует множество датчиков для отслеживания мозговой активности, работы сердца, характера дыхания, движений глаз и других физиологических показателей.
Полисомнография считается «золотым стандартом» для оценки качества сна и обычно проводится в лабораторных условиях. Несмотря на ее широкое применение для диагностики нарушений сна, исследователи осознали, что она фиксирует огромное количество физиологической информации, которая ранее редко подвергалась полному анализу. По словам ученых, это уникальная возможность изучать общую физиологию человека в течение восьми часов в полностью контролируемых условиях. Недавние прорывы в области искусственного интеллекта позволили наконец-то тщательно проанализировать эти сложные и большие наборы данных.
Чтобы извлечь полезные сведения, исследователи создали так называемую «фундаментальную модель» – тип ИИ, предназначенный для выявления общих закономерностей в огромных массивах данных. Похожий подход используют большие языковые модели вроде ChatGPT, но SleepFM обучалась не на текстах, а на биологических сигналах. Модель научилась «языку сна», интегрируя множество потоков информации – от мозговых волн до сердечного ритма. Для этого использовался специальный метод обучения, при котором система пыталась воссоздать один из типов сигнала, основываясь на всех остальных, тем самым изучая их взаимосвязь.
После обучения исследователи перешли к более амбициозной задаче – проверке, могут ли данные о сне предсказывать будущие заболевания. Для этого они связали записи полисомнографии с долгосрочными медицинскими картами тех же людей, некоторые из которых наблюдались до 25 лет. Эта уникальная база данных, собранная в Стэнфордском центре медицины сна с 1999 года, стала ключом к успеху.
Используя этот комбинированный набор данных, SleepFM проанализировал более 1000 категорий заболеваний и выявил 130 состояний, которые можно было предсказать с высокой точностью только по данным сна. Наиболее убедительные результаты были получены для онкологических заболеваний, осложнений беременности, болезней кровообращения и психических расстройств. Например, точность прогнозирования болезни Паркинсона достигла 89%, деменции – 85%, сердечного приступа – 81%, а рака предстательной железы – 89%. Ученые отмечают, что даже модели с более низкой точностью уже активно применяются в медицинской практике.
Исследователи обнаружили, что наиболее точные прогнозы получались при комплексном анализе всех данных. По-настоящему тревожным сигналом, по мнению ИИ, является рассинхронизация систем организма – например, когда мозг выглядит спящим, а сердце бодрствующим. В будущем команда планирует улучшить предсказания SleepFM и, возможно, интегрировать в систему данные с носимых устройств, таких как фитнес-браслеты и умные часы.
