Un nou model de inteligență artificială analizează întreaga noapte de somn cu o precizie revoluționară

Un grup de cercetători de la Icahn School of Medicine a dezvoltat un instrument de inteligență artificială (IA) capabil să analizeze întreaga noapte de somn, oferind o nouă perspectivă asupra modului în care sunt diagnosticate și înțelese tulburările de somn. Studiul, publicat pe 13 martie în revista Sleep, este unul dintre cele mai ample de acest gen, incluzând analiza a peste 1 milion de ore de somn.

Context

Modelul, denumit Patch Foundational Transformer for Sleep (PFTSleep), utilizează aceeași arhitectură de tip transformer pe care se bazează și modelele lingvistice mari, precum ChatGPT. Acest algoritm analizează semnale fiziologice multiple — activitatea cerebrală, tonusul muscular, ritmul cardiac și respirația — pentru a clasifica etapele somnului cu o precizie superioară metodelor tradiționale.

Spre deosebire de abordările curente, care se bazează pe analiza manuală a unor segmente scurte de somn sau pe modele IA care procesează doar intervale de 30 de secunde, PFTSleep procesează întreaga durată a unei nopți de somn, permițând o înțelegere mai detaliată a tiparelor de somn în rândul diferitelor populații.

Despre modelul PFTSleep

Modelul a fost instruit pe baza unui set imens de date obținute din studii polisomnografice, care includ semnale esențiale în evaluarea somnului. Un aspect inovator este utilizarea unei metode de învățare auto-supervizată, care permite modelului să extragă caracteristici clinice relevante direct din semnale fiziologice, fără a depinde de etichetări manuale.

„Aceasta este o etapă importantă în analiza somnului asistată de inteligență artificială”, afirmă Benjamin Fox, doctorand la Icahn School of Medicine și autor principal al studiului. „Prin utilizarea IA în acest mod, putem învăța trăsături clinice relevante direct din semnalele studiilor de somn și le putem aplica atât în scorarea somnului, cât și, în viitor, în alte aplicații clinice.”

Rezultate și aplicații viitoare

Modelul PFTSleep a demonstrat o precizie superioară în clasificarea etapelor somnului față de metodele convenționale și ar putea deveni un instrument standardizat pentru cercetarea și diagnosticul tulburărilor de somn, cum ar fi apneea în somn, dar și pentru evaluarea riscurilor de sănătate asociate calității somnului.

„Descoperirile noastre sugerează că IA ar putea transforma modul în care studiem și înțelegem somnul,” spune dr. Ankit Parekh, coautor și profesor de medicină la Icahn School of Medicine.

Deși modelul nu înlocuiește expertiza clinică, el promite să devină un suport valoros pentru specialiștii în somn, reducând variabilitatea analizei și eficientizând diagnosticarea.

O nouă eră în cercetarea somnului

„Această abordare bazată pe IA are potențialul de a revoluționa cercetarea somnului,” afirmă dr. Girish Nadkarni, coautor și președintele Departamentului de Inteligență Artificială și Sănătate Umană de la Icahn School of Medicine. „Prin analiza completă a nopților de somn, putem obține informații mai profunde despre sănătatea somnului și legătura sa cu starea generală de bine.”

Concluzii

Studiul demonstrează că folosirea modelelor de inteligență artificială avansate în analiza somnului oferă o metodă scalabilă, standardizată și precisă pentru clasificarea etapelor somnului și identificarea tulburărilor asociate. În următoarea etapă, cercetătorii își propun extinderea aplicațiilor PFTSleep către diagnosticul automat al tulburărilor de somn și predicția riscurilor de sănătate.