SleepFM من ستانفورد يتنبأ بـ130 مرضًا من النوم
كشف باحثون من جامعة ستانفورد عن نموذج ذكاء اصطناعي جديد “SleepFM” قادر على تحليل تسجيل نوم ليلة واحدة فقط للتنبؤ بمخاطر صحية خطيرة، ما يفتح آفاقًا جديدة للرعاية الصحية الوقائية المعتمدة على بيانات النوم.
تفاصيل الخبر
طور فريق البحث نموذجًا أساسيًا للذكاء الاصطناعي باسم SleepFM، يهدف إلى فهم الإشارات الحيوية أثناء النوم وربطها بمخاطر الإصابة بأمراض مستقبلية، اعتمادًا على بيانات ضخمة وطويلة المدى.
- تم تدريب النموذج على أكثر من 600 ألف ساعة نوم تعود إلى 65 ألف مشارك.
- حلل النموذج إشارات متعددة تشمل موجات الدماغ، نشاط القلب، التنفس، وحركة العضلات.
- عند حدوث خلل في تزامن الإشارات، مثل نوم عميق للدماغ مع تسارع ضربات القلب، اعتبر ذلك مؤشر خطر محتمل.
- ربط الباحثون 25 عامًا من سجلات عيادة النوم في ستانفورد مع بيانات النوم لاختبار التوقعات.
- شملت الاختبارات أكثر من 1000 فئة مرضية مختلفة.
- حقق SleepFM دقة تنبؤ وصلت إلى 89% لمرض باركنسون، و85% للخرف، و81% للنوبات القلبية، و84% لتقدير خطر الوفاة العام.
الأهداف المستقبلية
يسعى الباحثون من خلال SleepFM إلى تحقيق مجموعة من الأهداف المهمة في مجال الصحة الرقمية:
- تحويل بيانات النوم إلى نظام إنذار مبكر للأمراض المزمنة والخطيرة.
- تقليل الاعتماد الحصري على الفحوصات المتقدمة والمكلفة عبر الكشف المبكر.
- دعم تطور الأجهزة القابلة للارتداء لتقديم مراقبة صحية تنبؤية من المنزل.
- تمكين الأطباء من اتخاذ قرارات أسرع بناءً على أنماط النوم طويلة المدى.
- فتح المجال أمام نماذج ذكاء اصطناعي صحية أكثر شمولية تربط النوم ببقية المؤشرات الحيوية.
يعكس نموذج SleepFM الإمكانات الهائلة الكامنة في بيانات النوم، ويشير إلى مستقبل قد يصبح فيه النوم نفسه أداة تشخيصية ذكية، تنقل الرعاية الصحية من العلاج المتأخر إلى الوقاية المبكرة والدقيقة.
