Naukowcy z Icahn School of Medicine opracowali potężne narzędzie sztucznej inteligencji oparte na tej samej architekturze transformatorowej, co duże modele językowe, takie jak ChatGPT, do przetwarzania całej nocy snu. Do tej pory jest to jedno z największych badań, analizujące 1 011 192 godzin snu. Model, zwany Patch-Foundational-Transformer for Sleep (PFTSleep), analizuje fale mózgowe, aktywność mięśni, tętno i wzorce oddychania, aby klasyfikować etapy snu skuteczniej niż konwencjonalne metody, optymalizować analizę snu, zmniejszać zmienność i wspierać przyszłe narzędzia kliniczne do wykrywania zaburzeń snu i innych zagrożeń dla zdrowia. Szczegóły ich odkryć zostały opublikowane w internetowym wydaniu czasopisma „Sleep”.

Potencjalne obszary, w których można zastosować sztuczną inteligencję

Sztuczna inteligencja może wnieść znaczący wkład w dziedzinę medycyny snu. Sztuczna inteligencja w dziedzinie snu ma potencjalne zastosowania w trzech kluczowych obszarach:

• Zastosowania kliniczne: W warunkach klinicznych technologie oparte na sztucznej inteligencji zapewniają kompleksową analizę danych, zaawansowane rozpoznawanie wzorców i automatyzację diagnostyki, jednocześnie zajmując się kwestiami przewlekłymi, takimi jak zaburzenia oddychania podczas snu. Pomimo skromnych początków, wykorzystanie sztucznej inteligencji może prowadzić do poprawy wydajności i dostępu do pacjentów, co może pomóc zmniejszyć wypalenie zawodowe wśród pracowników służby zdrowia.
• Zarządzanie stylem życia: Integracja sztucznej inteligencji oferuje również wyraźne korzyści w zakresie zarządzania stylem życia poprzez wykorzystanie konsumenckiej technologii snu. Urządzenia te występują w różnych formach, takich jak urządzenia do monitorowania kondycji, aplikacje na smartfony i inteligentne pierścienie, i pomagają poprawić zdrowie snu poprzez śledzenie, ocenę i poprawę snu. Noszona na ciele technologia snu i oparte na danych zalecenia dotyczące stylu życia mogą umożliwić pacjentom odgrywanie aktywnej roli w zarządzaniu swoim zdrowiem, o czym świadczy niedawne badanie AASM, w którym 68% dorosłych, którzy korzystali z monitora snu, zgłosiło zmianę zachowania na podstawie uzyskanych spostrzeżeń. Jednak w miarę jak te aplikacje oparte na sztucznej inteligencji stają się coraz bardziej intuicyjne, ciągły dialog między pacjentami a klinicystami na temat potencjału i ograniczeń tych innowacji pozostaje krytyczny.
• Zdrowie populacji: Poza indywidualną opieką, technologia AI otwiera nowe podejście do zdrowia publicznego w odniesieniu do snu. Sztuczna inteligencja ma ekscytujący potencjał syntezy danych środowiskowych, behawioralnych i fizjologicznych, przyczyniając się do świadomych interwencji na poziomie populacji i wypełniania istniejących luk w opiece zdrowotnej.

Nowa technika optymalizuje ocenę snu i wspiera przyszłe narzędzia kliniczne do wykrywania zaburzeń snu i innych zagrożeń dla zdrowia

Obecna ocena snu często opiera się na ludzkich ekspertach, którzy ręcznie oceniają krótkie segmenty danych snu lub na modelach sztucznej inteligencji, które nie są w stanie przeanalizować całej nocy pacjenta. To nowe podejście, opracowane na podstawie tysięcy nagrań snu, zapewnia bardziej kompleksowy obraz. Nauczony na pełnometrażowych danych dotyczących snu, model może wykrywać wzorce snu przez całą noc oraz w różnych populacjach i ustawieniach, zapewniając znormalizowaną i skalowalną metodę badań nad snem i zastosowań klinicznych, twierdzą naukowcy. „Jest to krok naprzód w punktacji i interpretacji snu opartej na sztucznej inteligencji” – mówi pierwszy autor Benjamin Fox, doktorant w Icahn School of Medicine w Mount Sinai w programie szkoleniowym w zakresie sztucznej inteligencji i nowych technologii. Wykorzystanie sztucznej inteligencji w ten sposób może bezpośrednio wnioskować o istotnych cechach klinicznych z danych sygnału badania snu do wykorzystania w ocenie snu, a w przyszłości w innych zastosowaniach klinicznych, takich jak wykrywanie bezdechu sennego lub ocena ryzyka zdrowotnego związanego z jakością snu.

Model został wytrenowany na dużym zbiorze danych z badań snu (polisomnogramów), które mierzą kluczowe sygnały fizjologiczne, w tym aktywność mózgu, napięcie mięśni, tętno i wzorce oddychania. W przeciwieństwie do konwencjonalnych modeli sztucznej inteligencji, które analizują tylko krótkie 30-sekundowe segmenty, ten nowy model uwzględnia całą noc snu, wychwytując bardziej szczegółowe i zniuansowane wzorce. Co więcej, model jest szkolony za pomocą metody znanej jako samonadzór, która pomaga uczyć się odpowiednich cech klinicznych z sygnałów fizjologicznych bez konieczności oznaczania wyników przez człowieka. „Nasze odkrycia sugerują, że sztuczna inteligencja może zmienić sposób, w jaki badamy i rozumiemy sen” – mówi dr Ankit Parekh, asystent profesora medycyny (pulmonologia, opieka krytyczna i medycyna snu) w Icahn School of Medicine w Mount Sinai oraz dyrektor Sleep and Circadian Analysis Group w Mount Sinai. ”

Kolejnym celem naukowców jest udoskonalenie technologii do zastosowań klinicznych, na przykład w celu skuteczniejszego identyfikowania zagrożeń dla zdrowia związanych ze snem. Naukowcy podkreślają, że chociaż to narzędzie AI jest obiecujące, nie może zastąpić wiedzy klinicznej. Zamiast tego ma służyć jako potężna pomoc dla specjalistów od snu i pomóc przyspieszyć i ustandaryzować analizę snu. Następnie zespół planuje skierować swoje badania na rozszerzenie możliwości poza klasyfikację faz snu do wykrywania zaburzeń snu i przewidywania wyników zdrowotnych.