Учёные Стэнфорда разработали ИИ, который умеет прогнозировать болезни по данным одной ночи сна
Группа учёных из Stanford University показала, что данные одной ночи сна могут использоваться для ранней оценки риска десятков заболеваний. Исследователи представили модель SleepFM — систему на базе искусственного интеллекта, которая по записи сна прогнозирует более 130 состояний, включая деменцию, болезни сердца и нейродегенеративные расстройства. Работа основана не на длительном наблюдении, а на анализе одного ночного исследования сна.
Модель обучали на массиве из примерно 600 тысяч часов данных сна, собранных у 65 тысяч участников. В анализ входили электрическая активность мозга, сердечный ритм, дыхание и мышечные сигналы. Алгоритм искал несогласованности между этими параметрами — например, ситуации, когда мозг находится в фазе глубокого сна, а сердечный ритм остаётся повышенным. Такие сочетания система интерпретирует как потенциальные маркеры будущих проблем со здоровьем.
Чтобы проверить прогностические возможности модели, исследователи связали данные сна с медицинскими записями пациентов Стэнфордской клиники сна за 25 лет. Это позволило протестировать прогнозы более чем по тысяче категорий заболеваний. По результатам работы SleepFM показала точность около 89% при прогнозировании болезни Паркинсона, 85% — деменции, 81% — инфаркта миокарда и 84% — общего риска смертности.
Важно, что речь не идёт о постановке диагноза по одной ночи сна. Модель оценивает вероятность развития заболеваний в будущем, опираясь на статистические закономерности в физиологических сигналах. Авторы подчёркивают, что SleepFM не предназначена для самостоятельного использования пациентами и пока остаётся исследовательским инструментом.
При этом работа указывает на практическое направление развития медицинских ИИ-систем. Если польза подобных моделей будет подтверждена в клинических испытаниях, анализ сна может стать дополнительным методом раннего скрининга. По мере развития носимых устройств часть таких оценок в перспективе может выйти за пределы лабораторий сна и использоваться в более простых форматах наблюдения за здоровьем.