Наречен SleepFM, моделът на ИИ е обучен върху повече от половин милион часа данни, събрани чрез полисомнография – тоест цялостно и комплексно изследване на съня, от 65 000 участници. Полисомнографията е стандартът за изследване на съня през нощта и използва сензори за записване на мозъчната активност, сърдечната дейност, дихателните сигнали и други показатели. Според изследователите това е „неизползвана златна мина от физиологични данни“.
„Записваме удивителен брой сигнали, когато изучаваме съня“, каза в изявление ръководителят на изследването д-р Емануал Миньо от Stanford Medicine в Пало Алто, Калифорния.
Изследователите са обучили модела върху данни за 585 000 часа сън от пациенти в различни клиники за сън. SleepFM се е представил също толкова добре или дори по-добре от съществуващите модели при стандартни задачи, като класификация на фазите на съня и диагностициране на сънна апнея.
След това екипът е съпоставил данни за съня на 35 000 възрастни и деца, лекувани в Центъра за медицина на съня към Станфордския университет между 1999 и 2024 г., с дългосрочните им здравни резултати. Сред повече от 1000 категории заболявания моделът е успял да предскаже 130 с голяма точност, включително обща смъртност, деменция, инфаркт, сърдечна недостатъчност, хронично бъбречно заболяване и инсулт.
За някои видове рак, усложнения при бременност, заболявания на кръвоносната система и психични разстройства прогнозите са били верни в повече от 80 процента от случаите, съобщи екипът в списание Nature Medicine.
Учените все още работят, за да разберат какво точно „разпознава“ SleepFM при изготвянето на прогнозите, както и за допълнително подобряване на ИИ модела, включително чрез добавяне на данни от преносими устройства, уточнява още Ройтерс.