Neklidná noc často vedie k únave na druhý deň, ale môže tiež naznačovať zdravotné problémy, ktoré sa môžu prejaviť až oveľa neskôr. Vedci zo Stanford Medicine a ich spolupracovníci vyvinuli systém umelej inteligencie, ktorý dokáže analyzovať signály tela z jednej noci spánku a posúdiť riziko viac ako 100 rôznych ochorení u danej osoby. Systém s názvom SleepFM bol trénovaný pomocou takmer 600 000 hodín záznamov spánku od 65 000 ľudí. Tieto záznamy pochádzajú z polysomnografie, podrobného testu spánku, ktorý využíva viacero senzorov na sledovanie mozgovej aktivity, funkcie srdca, dýchacích vzorcov, pohybov očí, pohybov nôh a iných fyzických signálov počas spánku.

Štúdie spánku obsahujú nevyužité zdravotné údaje

Polysomnografia je považovaná za zlatý štandard pri hodnotení spánku a zvyčajne sa vykonáva cez noc v laboratóriu. Hoci sa často používa na diagnostiku porúch spánku, výskumníci zistili, že zachytáva aj množstvo fyziologických informácií, ktoré neboli úplne analyzované. „Pri štúdiu spánku zaznamenávame ohromujúce množstvo signálov,“ povedal Dr. Emmanual Mignot, PhD, profesor spánkovej medicíny Craig Reynolds a spoluautor novej štúdie uverejnenej v časopise Nature Medicine. „Je to akási všeobecná fyziológia, ktorú študujeme osem hodín u osoby, ktorá je úplne v našej starostlivosti. Údaje sú veľmi rozsiahle.“

V bežnej klinickej praxi sa skúma len malá časť týchto informácií. Vďaka nedávnym pokrokom v oblasti umelej inteligencie môžu výskumníci teraz tieto rozsiahle a komplexné súbory údajov analyzovať dôkladnejšie. Podľa tímu je táto práca prvou, ktorá aplikuje umelú inteligenciu na údaje o spánku v takom veľkom meradle. „Z pohľadu umelej inteligencie je spánok relatívne málo preskúmaný. Existuje veľa iných prác v oblasti umelej inteligencie, ktoré sa zaoberajú patológiou alebo kardiológiou, ale relatívne málo sa zaoberá spánkom, hoci spánok je takou dôležitou súčasťou života,“ povedal James Zou, PhD, docent biomedicínskej vedy o údajoch a spoluautor štúdie.

Učenie umelej inteligencie spánkovým vzorom

Aby získali poznatky z údajov, výskumníci vyvinuli základný model, typ umelej inteligencie navrhnutý tak, aby sa naučil všeobecné vzorce z veľmi veľkých dátových súborov a potom tieto znalosti aplikoval na mnoho úloh. Veľké jazykové modely, ako je ChatGPT, používajú podobný prístup, ale sú trénované na texte, nie na biologických signáloch. SleepFM bol trénovaný na 585 000 hodinách polysomnografických údajov získaných od pacientov, ktorí boli vyšetrení v spánkových klinikách. Každá relácia monitorovania spánku bola rozdelená na päťsekundové segmenty, ktoré fungujú podobne ako slová používané na trénovanie jazykových systémov umelej inteligencie. SleepFM sa v podstate učí jazyk spánku, povedal Zou.

Model integruje viacero informačných tokov, vrátane signálov mozgu, srdcového rytmu, svalovej aktivity, merania pulzu a prietoku vzduchu počas dýchania, a učí sa, ako tieto signály vzájomne interagujú. Aby systém pochopil tieto vzťahy, výskumníci vyvinuli trénovaciu metódu nazvanú „Leave-One-Out Contrastive Learning” (kontrastívne učenie s vynechaním jedného prvku). Pri tomto prístupe sa vždy odstráni jeden typ signálu a model má za úlohu ho rekonštruovať pomocou zostávajúcich údajov. Jednou z technických inovácií, ktoré v tejto práci dosiahli, je zistenie, ako zosúladiť všetky tieto rôzne modality údajov, aby sa mohli spojiť a naučiť sa rovnaký jazyk.

Predpovedanie budúcich ochorení na základe spánku

Po tréningu výskumníci prispôsobili model pre konkrétne úlohy. Najskôr ho otestovali v štandardných štúdiách spánku, napríklad pri identifikácii fáz spánku a hodnotení závažnosti spánkového apnoe. V týchto testoch SleepFM dosiahol rovnaké alebo dokonca lepšie výsledky ako súčasné vedúce modely. Tím sa potom pustil do ambicióznejšieho cieľa: zistiť, či údaje o spánku môžu predpovedať budúce ochorenia. Na tento účel prepojili záznamy polysomnografie s dlhodobými zdravotnými výsledkami tých istých jedincov. To bolo možné, pretože výskumníci mali prístup k desiatkam rokov zdravotných záznamov z jednej kliniky spánku.

Stanford Sleep Medicine Center bolo založené v roku 1970 zosnulým Dr. Williamom Dementom, PhD, ktorý je široko považovaný za otca spánkovej medicíny. Najväčšia skupina, ktorá sa používala na trénovanie SleepFM, zahŕňala približne 35 000 pacientov vo veku od 2 do 96 rokov. Ich spánkové štúdie boli zaznamenané na klinike v rokoch 1999 až 2024 a porovnané s elektronickými zdravotnými záznamami, ktoré sledovali niektorých pacientov až 25 rokov. Záznamy polysomnografie kliniky siahajú ešte ďalej do minulosti, ale podľa Mignota, ktorý viedol centrum spánku v rokoch 2010 až 2019, sú k dispozícii len v papierovej forme. Na základe tejto kombinovanej databázy SleepFM preskúmalo viac ako 1 000 kategórií ochorení a identifikovalo 130 ochorení, ktoré bolo možné predpovedať s primeranou presnosťou len na základe údajov o spánku. Najlepšie výsledky boli dosiahnuté v prípade rakoviny, komplikácií tehotenstva, ochorení obehového ústrojenstva a duševných porúch, kde predikčné hodnoty presiahli C-index 0,8.