Сон как медицинский прогноз: ИИ научился видеть болезни ещё до симптомов

Искусственный интеллект способен за одну ночь сна предсказать риск развития более чем 130 серьёзных заболеваний – к такому выводу пришли учёные в новом исследовании, посвящённом анализу сна как источника медицинских данных. Результаты демонстрируют, что неинвазивные показатели, собранные во время ночного отдыха, могут содержать скрытую информацию о состоянии здоровья, недоступную даже для опытных врачей.

• Создан футуристический стул, который погружает в изменённое состояние сознания

Сон – это уникальное физиологическое состояние, в котором одновременно проявляются нейронные, сердечно-сосудистые, дыхательные и метаболические процессы. Он критически важен не только для физического здоровья, но и для психологического благополучия, так как влияет на эмоциональную регуляцию, когнитивные функции, концентрацию, память и устойчивость к стрессу.

Масштаб проблемы является глобальным: существует более 80 разновидностей расстройств сна, среди которых хроническая бессонница, обструктивное апноэ сна, синдром беспокойных ног, нарколепсия, расстройства поведения во время фазы быстрого сна, а также нарушения сна, связанные с посменной работой. Именно на этом фоне учёные разработали мультимодальную модель искусственного интеллекта под названием SleepFM. Она была обучена на данных полисомнографии – комплексного исследования ночного сна, которое считается золотым стандартом в диагностике расстройств сна. Полисомнография регистрирует мозговую активность с помощью электроэнцефалограммы, уровень кислорода в крови, движения глаз, сердечный ритм, дыхание и мышечную активность, не требуя инвазивного вмешательства.

Для обучения SleepFM исследователи использовали около 585 тысяч часов полисомнографических записей, собранных у почти 65 тысяч участников из нескольких крупных когорт, среди которых Стэнфордская клиника сна, исследование MrOS, многоэтническое исследование атеросклероза MESA и база BioSerenity. Для точной настройки модели были задействованы данные исследования здоровья сердца во время сна. По словам авторов, объём данных, использованных для обучения модели, в 5–25 раз превышает тот, что применялся в предыдущих моделях анализа сна и биосигналов.

Особенностью SleepFM стало применение алгоритма самообучения, который не требовал предварительно размеченных данных. После обучения модель протестировали на более чем тысяче фенотипов заболеваний. Лучшие результаты искусственный интеллект продемонстрировал в прогнозировании нейродегенеративных болезней, в частности болезни Альцгеймера и Паркинсона. В целом модель точно предсказала риски развития 130 заболеваний, среди которых деменция, инсульт, сердечная недостаточность, хроническая болезнь почек, инфаркт миокарда и другие.

Футуристический стул создан как инструмент для исследования влияния физической среды на психоэмоциональное состояние человека. По замыслу авторов, специальная конструкция и сенсорные элементы могут способствовать погружению в изменённое состояние сознания уже за несколько минут.

Также читайте:

• Главный киберзащитник США, похоже, считает ИИ надёжным инструментом для работы с государственной информацией
• Учёные определили четыре типа пользователей ChatGPT и объяснили, чем они отличаются
• Менеджеры паролей или собственная память: как удобство может открыть двери хакерам
• Технологические тренды 2026 года, которые уже сегодня формируют наше будущее