სტენფორდის მეცნიერებმა შექმნეს რევოლუციური ხელოვნური ინტელექტის მოდელი, სახელწოდებით SleepFM, რომელსაც მხოლოდ ერთი ღამის ძილის მონაცემების საფუძველზე შეუძლია იწინასწარმეტყველოს 100-ზე მეტი ჯანმრთელობასთან დაკავშირებული მდგომარეობის განვითარების რისკი წლების შემდეგ.
კვლევის ავტორების თქმით, ძილის დროს ორგანიზმი უზარმაზარი რაოდენობის სიგნალებს გამოსცემს. აქამდე პოლისომნოგრაფია (ძილის კომპლექსური კვლევა) ძირითადად მხოლოდ ძილის დარღვევების დასადგენად გამოიყენებოდა. თუმცა, SleepFM ამ მონაცემებს გაცილებით ფართო ჭრილში განიხილავს.
მოდელი დატრენინგდა თითქმის 600,000 საათის ძილის მონაცემებზე, რომელიც 65,000 ადამიანისგან შეგროვდა. ის ხელოვნური ინტელექტის, მაგალითად, ChatGPT-ის მსგავსი პრინციპით მუშაობს. თუ მაგალიტად ChatGPT სწავლობს ადამიანურ ენას ტექსტებზე დაყრდნობით, SleepFM სწავლობს „ძილის ენას“ ფიზიოლოგიური მონაცემების (ტვინის აქტივობა, გულისცემა, სუნთქვა, თვალებისა და ფეხების მოძრაობა) ანალიზით.
მკვლევრებმა მოდელის პროგნოზები 25-წლიან სამედიცინო ისტორიებს შეადარეს. შედეგები შთამბეჭდავი აღმოჩნდა: SleepFM-მა მაღალი სიზუსტით იწინასწარმეტყველა ისეთი დაავადებები, როგორიცაა:
- პარკინსონის დაავადება (89%-იანი სიზუსტე);
- დემენცია (85%);
- გულის შეტევა და ჰიპერტენზია;
- სიმსივნეები (მათ შორის პროსტატისა და მკერდის კიბო);
- ფსიქიკური აშლილობები.
საინტერესოა, რომ ყველაზე ზუსტ პროგნოზებს მოდელი მაშინ აკეთებს, როდესაც სხვადასხვა ორგანოდან მიღებული სიგნალები ერთმანეთთან შეუსაბამოა. მაგალითად, როდესაც ტვინს „სძინავს“, გული კი ისე მუშაობს, თითქოს ადამიანი ფხიზლადაა.
დღეისათვის მედიცინაში 70%-იანი სიზუსტის მქონე მოდელებიც კი სასარგებლოდ ითვლება, SleepFM-მა კი ბევრ კატეგორიაში 80%-ს გადააჭარბა. ეს ტექნოლოგია მომავალში ექიმებს საშუალებას მისცემს, დაავადებები მათ გამოვლენამდე გაცილებით ადრე დააფიქსირონ და პრევენციული ზომები მიიღონ.
წყარო: Stanford
