Na osnovu jedne noći provedene u laboratoriji za spavanje, veštačka inteligencija može da proceni rizik za više od 130 bolesti – od Parkinsonove bolesti, do raka dojke. Softver ne otkriva uzroke, već samo korelacije
Iz signala jedne jedine noći u laboratoriji za spavanje, nova AI može da proceni kasniji rizik za oko 130 bolesti – među njima Parkinsonovu bolest, demenciju, srčani udar, kao i rak prostate i rak dojke. I to „godinama pre nego što se pojave prvi simptomi, kaže Džejms Zo, naučnik za podatke sa Univerziteta Stanford i jedan od autora studije objavljene u stručnom časopisu Nature Medicine.
Novi AI-model nosi naziv SleepFM i treniran je na stotinama hiljada sati podataka o snu. Razvijen je u timu koji je predvodio Rahul Tapa, biomedicinski naučnik za podatke sa Univerziteta Stanford.
Kako AI uči da „čita“ san
Ispitivanje i merenje sna u laboratoriji za spavanje naziva se polisomnografija. Tom prilikom se istovremeno beleže moždani talasi, srčana aktivnost, disanje, mišićna napetost, kao i pokreti očiju i nogu. Za SleepFM tim je koristio oko 585. 000 sati takvih zapisa od približno 65.000 osoba iz više grupa, uglavnom iz Stanford centra za medicinu spavanja.
Tokom pripremnog treninga AI je učila kako su signali mozga, srca i disanja usklađeni tokom normalnog sna. Na taj način model statistički usvaja neku vrstu „jezika sna“.
Od signala sna do prognoze bolesti
Nakon ovog osnovnog treninga, SleepFM je dodatno prilagođen zadacima kao što su prepoznavanje faza sna i dijagnostika apneje u snu, pri čemu postiže rezultate koji su konkurentni etabliranim metodama poput U-Sleep ili YASA.
Ova dva programa koriste podatke dobijene snimanjem moždanih talasa (EEG) i pomažu istraživačima da prepoznaju i analiziraju faze sna.
Zatim su istraživači povezali podatke o snu sa elektronskim zdravstvenim kartonima koji obuhvataju period do 25 godina unazad i proverili koje se kasnije dijagnoze mogu predvideti na osnovu samo jedne noći merenja.
Iz više od 1.000 kategorija model je identifikovao 130 bolesti čiji se rizik mogao prognozirati sa najmanje umerenom do visokom tačnošću. Prvi autor Rahul Tapa dodatno naglašava da pristup pokazuje „da rutinska merenja sna otvaraju do sada potcenjen prozor u dugoročno zdravlje čoveka“.
Posebno uspešna bila je prognoza za demenciju, Parkinsonovu bolest, srčani udar, srčanu insuficijenciju, određene vrste raka, kao i ukupnu smrtnost. U principu, AI-model se može trenirati za veoma mnogo mogućih prognoza, pod uslovom da za to postoji odgovarajuća baza podataka, kaže Sebastijan Bušjeger, stručnjak za san sa Instituta Lamar Tehničkog univerziteta Dortmund, koji nije učestvovao u studiji.
Šta AI traži u telu tokom sna
Analiza pokazuje da srčani signali posebno mnogo doprinose predviđanju kardiovaskularnih bolesti, dok su moždani signali važniji za neurološke i psihičke poremećaje. Najinformativnija je, međutim, kombinacija različitih signala – na primer kada EEG pokazuje stabilno stanje sna, dok srce deluje više „budno“.
Takve protivrečnosti između mozga i srca mogle bi da ukazuju na skrivene opterećenja ili rane procese bolesti, mnogo pre nego što simptomi postanu uočljivi. „Ako kolege iz medicine spavanja imaju sumnju na određenu povezanost, mi iz oblasti AI to možemo da pretočimo u prognostički sistem – a istovremeno da ukažemo na to gde bi mogle postojati veze“, kaže Bušjeger.
Veze koje mi isporučujemo uglavnom su statističke prirode. Uzročnu povezanost moraju da potvrde stručnjaci, naglasio je stručnjak za spavanje iz Dortmunda u pisanom odgovoru za DW.
Koliko su pouzdani laboratorijski podaci?
Osnova modela su prvenstveno podaci iz laboratorija za spavanje, dakle od ljudi koji su najčešće upućeni na lečenje zbog problema sa snom i koji žive u bogatijim regionima sa pristupom visokotehnološkoj medicini. Iako istraživači integrišu više američkih i evropskih grupa, takozvanih kohorti, model se dodatno testira u nezavisnoj studiji. Ipak, ljudi bez tegoba sa snom ili iz slabije zdravstveno zbrinutih regiona sveta ostaju nedovoljno zastupljeni.
Šanse i ograničenja za dijagnostiku i terapiju
Istraživači izričito naglašavaju da SleepFM ne otkriva uzroke bolesti, već korelacije: on prepoznaje statističke obrasce u snu koji bi mogli biti povezani sa kasnijim dijagnozama.
Većina AI-metoda ne uči uzročne veze, objašnjava informatičar Matijas Jakobs sa Tehničkog univerziteta Dortmund, koji istražuje AI i metode mašinskog učenja (ML) za analizu podataka o snu i nije učestvovao u studiji.
ML-metode su računski postupci pomoću kojih računari uče da u ponuđenim podacima prepoznaju obrasce i donose predviđanja, bez potrebe da svako pravilo bude eksplicitno programirano.Uprkos tome, Jakobs vidi „potencijal za dijagnostiku i terapiju, čak i ako se koriste isključivo statističke veze“.
AI pomaže čoveku, ali ga ne zamenjuje
Modeli poput SleepFM-a sažimaju ogromne količine podataka iz polisomnografije u takozvane „ugradnje“ (embeddings), odnosno kompaktne numeričke reprezentacije koje omogućavaju bržu i često precizniju analizu. „Faze sna ili apneje mogu se tako efikasno zabeležiti – što je ručno veoma dugotrajan posao podložan greškama. Time ostaje više vremena lekarima za pacijente, kaže Jakobs.
Stručnjak za spavanje Bušjeger istovremeno naglašava da je ključna interdisciplinarna saradnja: AI se može dobro istrenirati za planiranje terapije, ali čovek tumači rezultate i bira terapiju, često i bez potpunog poznavanja svih uzroka.
Tako AI ostaje alat i sistem ranog upozorenja – odgovornost za dijagnozu i lečenje i dalje je na medicinskom osoblju.
Da li i u kojoj meri pronađeni obrasci ukazuju na osnovne biološke mehanizme još uvek je otvoreno pitanje, ali upravo tu istraživači vide veliki potencijal.
Ako se određeni signalni profili u snu iznova povezuju sa pojedinačnim bolestima, oni bi mogli da pruže naznake o tome koji procesi u nervnom, kardiovaskularnom ili imunološkom sistemu rano gube ravnotežu – i time omoguće zaključke o zdravlju ljudi i izvan dosadašnjih kohorti laboratorija za spavanje.
Popularno sad
FIFA predstavila naprednu ofsajd tehnologiju
