Догори
Дати відгук

Нова модель ШІ пророкує хвороби на основі нічного сну

Модель ШІ пройшла навчання на гігантському масиві даних — майже 600 000 годин записів сну.

1 хв на прочитаннягодина тому
Революція у діагностиці: ШІ навчився прогнозувати понад 100 хвороб за даними однієї ночі сну Революція у діагностиці: ШІ навчився прогнозувати понад 100 хвороб за даними однієї ночі сну
Поділитись:

Вчені зі Стенфордського медичного університету спільно з колегами розробили унікальну модель штучного інтелекту SleepFM, яка здатна прогнозувати розвиток понад 100 різноманітних захворювань. Для аналізу системі достатньо даних лише про одну ніч сну людини.

Дослідження було опубліковане 6 січня у престижному науковому журналі Nature Medicine.

Як працює SleepFM

Модель ШІ пройшла навчання на гігантському масиві даних — майже 600 000 годин записів сну, отриманих від 65 000 учасників. Основою для аналізу стала полісомнографія — комплексна процедура, що фіксує:

  • активність головного мозку;
  • серцеву діяльність;
  • дихальні сигнали;
  • рухи очей та кінцівок.

Чому це важливо

Хоча полісомнографія давно вважається «золотим стандартом» у медицині сну, до сьогодні лікарі використовували лише невелику частину тих сигналів, які реєструють датчики. Співавтор дослідження, професор Еммануель Міньйо, називає нічний сон «невикористаною золотою жилою фізіологічних даних».

«Ми вивчаємо загальну фізіологію суб'єкта, який протягом восьми годин перебуває в стані повного спокою. Це надзвичайно багата інформація», — зазначає Міньйо.

Головні переваги технології

  • Рання діагностика: ШІ може виявити натяки на хвороби, які проявляться лише через кілька років.
  • Масштабність: Це перший випадок застосування штучного інтелекту для аналізу таких об'ємних і складних фізіологічних показників сну.
  • Точність: Використання ШІ дозволяє помітити мікроскопічні зміни в роботі серця чи мозку, які людина-лікар може пропустити.

Це відкриття перетворює звичайний сон на потужний інструмент превентивної медицини, дозволяючи вчасно почати лікування ще до появи перших клінічних симптомів.

Більше новин читайте на GreenPost.

Читайте GreenPost у Facebook. Підписуйтесь на нас у Telegram.