Potrivit unui studiu recent realizat de cercetători de la Stanford Medicine, datele obținute în timpul somnului ar putea deveni un indicator-cheie al stării generale de sănătate. Folosind tehnici avansate de inteligență artificială, oamenii de știință arată că riscul dezvoltării unor boli grave poate fi estimat chiar și pe baza informațiilor colectate într-o singură noapte de somn, monitorizată în condiții de laborator, conform revistei Nature Medicine, citată de Adevărul.
Cercetătorii au dezvoltat un model de inteligență artificială numit SleepFM, conceput pentru a interpreta date complexe privind somnul. Sistemul a fost antrenat pe mai mult de 585.000 de ore de înregistrări provenite de la aproximativ 65.000 de persoane și, potrivit autorilor, poate anticipa riscul asociat cu peste 100 de afecțiuni medicale.
Polisomnografia, sursa principală de date
Datele analizate provin din polisomnografie - metoda standard utilizată în clinicile de somn – care presupune monitorizarea simultană a unor funcții fiziologice esențiale, precum activitatea cerebrală și cardiacă, respirația, mișcările corpului și ale ochilor. Deși extrem de detaliate, aceste informații au fost până acum insuficient valorificate în evaluarea riscurilor medicale pe termen lung.
Primele teste
Într-o primă etapă, algoritmul a fost testat pentru sarcini clinice uzuale, precum identificarea stadiilor de somn și evaluarea severității apneei. Rezultatele obținute au fost comparabile cu cele ale modelelor moderne utilizate în prezent și, în anumite situații, chiar superioare, potrivit echipei de cercetare.
Corelarea somnului cu evoluția medicală pe termen lung
Specialiștii au analizat datele de somn ale aproximativ 35.000 de pacienți – adulți și copii – tratați la Centrul Medical Stanford Sleep între 1999 și 2024, corelându-le cu evoluția lor medicală pe termen lung, pe baza dosarelor electronice de sănătate. Din peste 1.000 de categorii de boli luate în calcul, modelul a reușit să estimeze riscul pentru 130 dintre acestea cu un nivel de acuratețe considerat satisfăcător.
Afecțiuni grave, identificate prin analiza somnului
Printre afecțiunile pentru care s-au putut face astfel de predicții se numără bolile cardiovasculare majore – precum infarctul miocardic, accidentul vascular cerebral, insuficiența cardiacă și fibrilația atrială – dar și demența, boala cronică de rinichi sau riscul de deces din orice cauză.
În cazul unor tipuri de cancer, al complicațiilor din timpul sarcinii, al bolilor sistemului circulator și al tulburărilor mintale, predicțiile au atins o rată de corectitudine de peste 80%, conform rezultatelor publicate.
Ce urmează în cercetare
Autorii studiului semnalează că, deocamdată, nu este pe deplin clar care semnale specifice din datele de somn stau la baza fiecărei predicții. Cercetările vor continua pentru a clarifica aceste mecanisme și pentru a îmbunătăți performanța modelului, inclusiv prin integrarea datelor provenite de la dispozitive purtabile.
Comentează