Foto: Thomas Koehler/photothek/picture alliance
Pe baza datelor colectate peste noapte într-un laborator de somn, inteligența artificială (AI) este capabilă să estimeze riscul de apariție a peste 130 de boli – de la boala Parkinson la atacul de cord și la cancerul de sân. Programul nu identifică însă cauzele, ci doar corelațiile. Noul model AI analizează undele cerebrale, ritmul cardiac, respirația, activitatea musculară și alte activități ale corpului uman în timpul unei nopți de somn.
Iar AI poate face acest lucru cu ani înainte de apariția primelor simptome ale bolii, subliniază James Zou, profesor asociat la Universitatea Stanford și unul dintre autorii studiului publicat în revista Nature Medicine. Noul model AI, denumit SleepFM, a fost dezvoltat de o echipă condusă de Rahul Thapa, om de știință în domeniul datelor biomedicale la Universitatea Stanford, și antrenat pe sute de mii de ore de date din laboratoarele de somn.
De la semnalele somnului la predicția bolilor
Studiul somnului pacienților într-un laborator special se numește polisomnografie. În timpul acestui studiu de diagnostic, care, de regulă, se efectuează doar o noapte, sunt monitorizate caracteristicile activității diferitelor sisteme ale corpului în timpul somnului: creierul, inima, respirația, tensiunea musculară, precum și mișcările ochilor și picioarelor și altele. Pentru a „antrena” SleepFM, echipa a folosit aproximativ 585 000 de ore de astfel de înregistrări, obținute de la aproximativ 65 000 de persoane din diferite grupuri care au fost examinate, în principal, la Centrul pentru Medicina Somnului de la Universitatea Stanford.
În timpul antrenamentului prealabil, AI-ul a „învățat” cum să coordoneze și să înregistreze statistic datele despre creierul, inima și semnalele respiratorii ale unei persoane în timpul somnului. După formarea de bază, modelul SleepFM a fost rafinat în continuare pentru sarcini precum determinarea etapelor de somn și diagnosticarea apneei în somn – ca urmare, scorurile sale au atins un nivel comparabil cu rezultatele modelelor universale precum U-Sleep și YASA. Aceste programe sunt printre cele mai cunoscute așa-numitele clasificatoare ale etapelor de somn care analizează datele de electroencefalografie (EEG), care oferă o imagine detaliată a activității creierului și ajută la diagnosticarea diferitelor afecțiuni neurologice și mentale.
Apoi, cercetătorii au comparat datele privind somnul cu fișele medicale electronice din ultimii 25 de ani și au examinat ce diagnostice pot fi deduse din informațiile colectate peste noapte. Din mai mult de o mie de categorii, modelul a identificat 130 de boli al căror risc de apariție ar putea fi prezis cu o acuratețe moderată până la ridicată. După cum remarcă cercetătorul Rahul Thapa, această abordare arată „că măsurătorile de rutină ale somnului deschid o fereastră subapreciată până acum pentru monitorizarea stării de sănătate pe termen lung a unei persoane”.
Ea s-a dovedit deosebit de precisă în prezicerea demenței, a bolii Parkinson, a infarctului miocardic, a insuficienței cardiace, a anumitor tipuri de cancer și a mortalității generale. „În principiu, un model de inteligență artificială poate fi antrenat pentru o gamă foarte largă de predicții posibile dacă există o bază de date adecvată în acest sens”, spune Sebastian Buschjäger, expert în somn la Institutul Lamarre, care este unul dintre centrele de cercetare cheie ale Universității Tehnice din Dortmund, care nu a fost implicat în studiu.
Ce caută inteligența artificială în corpul unei persoane care doarme
După cum arată analiza, semnalele inimii sunt deosebit de importante pentru prezicerea bolilor cardiovasculare, în timp ce semnalele creierului sunt importante pentru tulburările neurologice și mentale. Cu toate acestea, o combinație de semnale diferite este cea mai informativă, de exemplu, atunci când EEG arată o stare de somn stabilă, dar inima pare „trează”.
Astfel de discrepanțe între creier și inimă pot indica sarcini ascunse sau stadii incipiente ale bolii cu mult înainte de apariția simptomelor. „Dacă colegii noștri din domeniul medicinei somnului suspectează o legătură, noi, experții în inteligență artificială, putem încorpora acest lucru într-un sistem de predicție sau putem oferi indicații cu privire la locul în care ar putea fi găsite conexiuni”, a explicat pentru DW specialistul în somn din Dortmund. – Cu toate acestea, corelațiile pe care le furnizăm sunt în mare parte statistice. O relație cauză-efect trebuie să fie confirmată de experți.”
IA ajută, dar nu înlocuiește oamenii
Modele precum SleepFM comprimă cantități uriașe de date polisomnografice în matrici numerice compacte care permit analize mai rapide și adesea mai precise. „Acestea pot fi utilizate pentru a descrie în mod eficient stadiile de somn și apnee – o sarcină care necesită foarte mult timp și care este plină de erori atunci când este efectuată manual. Astfel, medicii vor avea mai mult timp pentru pacienți”, este convins Matthias Jacobs.
Sebastian Buschieger, expert în somn din Dortmund, subliniază că cooperarea interdisciplinară este crucială: „Inteligența artificială poate fi bine antrenată în planificarea terapiei, dar un om – adică un medic – interpretează rezultatele și alege terapia, adesea fără a cunoaște toate motivele”. Astfel, inteligența artificială rămâne un instrument și un sistem de avertizare timpurie, în timp ce responsabilitatea pentru diagnostic și tratament rămâne a profesioniștilor din domeniul sănătății.
Dacă și în ce măsură modelele descoperite pot indica mecanisme biologice subiacente este încă o întrebare deschisă. Dar acesta este domeniul în care cercetătorii văd un mare potențial.
Dacă anumite semnale primite în timpul somnului sunt corelate în mod constant cu anumite boli, acest lucru ar putea sugera care procese din sistemul nervos, cardiovascular sau imunitar sunt afectate în stadiile incipiente ale bolii. De asemenea, va ajuta la formularea unor concluzii cu privire la starea de sănătate a persoanelor din afara grupurilor studiate în laboratoarele de somn.
