Жасанды интеллект, жөнүндө сөз болуп жаткан, адамдын уктап жаткандагы абалын, мисалы, мээ толкундарын, жүрөк ритмин жана дем алуу процессин талдайт. Бул ага ар кандай оорулардын өнүгүү мүмкүнчүлүгү жөнүндө жыйынтык чыгарууга мүмкүндүк берет. Изилдөөнүн авторлорунун бири, Стэнфорд университетинин доценти Жеймс Зоу белгилегендей, ИИ оорулардын тобокелдигин оорунун биринчи белгилери пайда болордон көп жылдар мурун болжолдоого мүмкүнчүлүк берет. SleepFM деп аталган модель биомедициналык маалыматтар боюнча адис Рахул Тапанын жетекчилигинде иштелип чыккан.
Уктагандагы сигналдардан оорулардын болжолдоосуна
Полисомнография — бул уктоону изилдөө методу, адатта бир түн ичинде жүргүзүлөт жана организмдин ар кандай системаларынын: мээ, жүрөк, дем алуу жана булчуңдардын, ошондой эле көздөрдүн жана мүчөлөрдүн кыймылын байкоого мүмкүндүк берет. SleepFM моделин үйрөтүү үчүн Стэнфорддун уктоо медицинасында текшерүүдөн өткөн 65 миң адамдан алынган 585 миң сааттан ашык жазуулар колдонулган.
Алдын ала үйрөнүү этапында ИИ уктап жатканда мээ, жүрөк жана дем алуу сигналдарын талдоону үйрөндү. Кийинчерээк модель апноэ диагнозун коюу жана уктоонун стадияларын аныктоо сыяктуу тапшырмаларды чечүү үчүн кайра иштелип чыкты, бул башка белгилүү моделдер, мисалы, U-Sleep жана YASA менен салыштырганда натыйжаларды алуу мүмкүнчүлүгүн берди.
Изилдөөчүлөр уктоонун маалыматтарын 25 жылдык медициналык карталар менен салыштырып, 130 ооруну аныкташты, алардын тобокелдигин жогорку тактык менен болжолдоого мүмкүн болду. Рахул Тапа уктоонун рутиндик өлчөмдөрү узак мөөнөттүү ден соолук абалын талдоодо жаңы мүмкүнчүлүктөрдү ачарын белгиледи.
Модель эң так деменция, Паркинсон оорусу, инфаркт, жүрөк жетишсиздиги жана кээ бир рак түрлөрүн болжолдойт. Ламарра Институтунун уктоо боюнча адиси Себастиан Бушьегердин айтымында, ИИ кеңири спектрдеги оорулардын болжолдоосун жүргүзүү үчүн үйрөтүлүшү мүмкүн, эгер тиешелүү маалымат базасы жеткиликтүү болсо.
ИИ уктап жаткан адамдын денесинде эмне издеп жатат
Талдоо жүрөк сигналдары жүрөк-кан тамыр ооруларынын болжолдоосунда негизги роль ойнорун, ал эми мээ сигналдары неврологиялык бузулуулардын болжолдоосунда маанилүү экенин көрсөтүп турат. Мээ менен жүрөк ритминдеги айырмачылыктар жашыруун жүктөмдөрдү же оорулардын эрте стадияларын көрсөтүшү мүмкүн. Адистер ИИ тарабынан берилген корреляциялар негизинен статистикалык экенин жана медициналык адистер тарабынан тастыкталууну талап кыларын баса белгилешет.
Лабораториялык маалыматтардын ишенимдүүлүгү
Модель уктоо лабораторияларында алынган маалыматтарга негизделген, анда бейтаптар адатта уктоо көйгөйлөрү менен жөнөтүлүшөт. Америка жана Европа өлкөлөрүндөгү изилдөөчүлөр модельди тестирлөөнү улантууда, бирок уктоо көйгөйлөрү жок адамдардан алынган маалыматтардын жетишсиздиги анын универсалдуулугун чектейт.
Диагностика жана терапиянын потенциалы жана чектөөлөрү
SleepFM оорулардын себептерин аныктабайт, болгону уктоонун ар кандай көрсөткүчтөрү менен мүмкүн болгон диагноздордун ортосундагы корреляцияларды көрсөтөт. Информатик Маттиас Якобс түшүндүргөндөй, ИИнин көпчүлүк методдору себеп-натыйжа байланышын орнотууга жөндөмдүү эмес, бирок статистикалык корреляциялар диагноз коюу жана терапия үчүн пайдалуу болушу мүмкүн.
ИИ врачтар үчүн жардамчы инструмент катары
SleepFM сыяктуу моделдер полисомнографиянын чоң маалыматтарын тез иштетүүгө мүмкүндүк берет, бул уктоонун стадияларын талдоону жана апноэ диагнозун коюуну жеңилдетет. Мындай ыкма дарыгерлерге бейтаптарга көңүл бурууга жардам берет, рутиндик тапшырмаларды ИИге калтырат. Бирок, Себастиан Бушьегер баса белгилегендей, ИИ жардамчы инструмент болуп калат, жана диагноз коюу жана дарылоо боюнча акыркы чечимдерди дарыгерлер кабыл алат.
Изилдөөчүлөр табылган мыйзам ченемдер оорулардын биологиялык механизмдерин көрсөтө алабы же жокпу, аныктоону улантууда. Эгер уктоодогу белгилүү сигналдар конкреттүү оорулар менен туруктуу байланышта болсо, бул нерв, жүрөк-кан тамыр же иммундук системалардагы бузулуулардын эрте стадияларын көрсөтүшү мүмкүн.
