Novi model umjetne inteligencije (AI) može utvrditi da li je osoba u riziku od razvoja brojnih zdravstvenih stanja na osnovu toga koliko dobro spava. SleepFM, veliki jezički model (LLM) koji su razvili istraživači sa Univerziteta Stanford u Kaliforniji, analizira moždanu aktivnost korisnika, otkucaje srca, respiratorne signale, pokrete nogu i pokrete očiju tokom spavanja kako bi procijenio rizik od obolijevanja.
U novoj studiji objavljenoj u časopisu Nature, istraživači su obučili AI model koristeći više od 580.000 sati podataka o spavanju prikupljenih od 65.000 pacijenata u periodu od 1999. do 2024. godine. Podaci su prikupljeni iz klinika za spavanje i medicinskih ustanova, a bili su podijeljeni u intervale od pet sekundi, koji su u ovom slučaju djelovali poput "riječi" na kojima se jezički modeli obučavaju.
„SleepFM u suštini uči jezik sna“, rekao je za Euronews James Zou, vanredni profesor biomedicinske nauke o podacima na Stanfordu i koautor studije.
Istraživači su ove podatke dopunili individualnim zdravstvenim kartonima pacijenata kako bi model naučili da predviđa buduće bolesti. Rezultati su impresivni:
Preko 80% tačnosti u predviđanju Parkinsonove bolesti, Alzheimerove bolesti, demencije, hipertenzivne bolesti srca, srčanog udara, raka prostate i dojke.
84% tačnosti u predviđanju smrti pacijenta.
Najmanje 78% tačnosti kod hroničnih bolesti bubrega, moždanog udara i aritmije.
Autori studije ističu da je kombinacija svih signala ključna za tačnost. Na primjer, asinkroni signali, poput mozga koji pokazuje znakove dubokog sna dok srce radi kao da je osoba budna, jasan su pokazatelj zdravstvenog problema.
Istraživači planiraju u bazu podataka uključiti i informacije s pametnih satova i nosivih uređaja kako bi dodatno poboljšali predviđanja. Ipak, napominju da su u studiji korišteni podaci ljudi koji su već posjećivali klinike za spavanje zbog sumnje na probleme, pa model treba dodatno testirati na široj, opštoj populaciji.