Modelele AI pot analiza datele studiilor de somn pentru a evalua riscurile de sănătate pe termen lung
Un nou model AI poate utiliza informațiile colectate în timpul studiilor de somn de rutină pentru a identifica riscurile de sănătate pe termen lung ale pacienților, conform unui studiu recent publicat în Nature Communications.
Dezvoltat de o echipă de cercetători multidisciplinară, modelul a descoperit tipare ascunse de somn legate de riscuri precum bolile de inimă, declinul cognitiv și mortalitatea. Rezultatele sugerează, de asemenea, că testele medicale de rutină pot conține informații fiziologice semnificativ mai multe decât cele extrase în prezent în practica clinică. În acest caz, AI a identificat semnale semnificative în datele standard ale studiilor de somn nocturne care nu sunt capturate de măsurile convenționale de rezumat.
Cercetarea a evidențiat subtipuri de pacienți cu riscuri pe termen lung semnificativ diferite. Pacienții din grupul cu cel mai mare risc aveau un risc de mortalitate dublu în următorii cinci ani comparativ cu cei din grupul cu cel mai mic risc, o distincție care nu era captată de măsura standard clinică utilizată pentru a evalua severitatea apneei de somn, indicele apnea-hypopnea.
Anual, între 1 și 4 milioane de polisomnograme, sau studii de somn în laborator, sunt efectuate în Statele Unite, de obicei pentru a evalua apneea de somn. Deși aceste studii colectează date bogate despre creier, plămâni, mușchi și inima fiecărui pacient, clinicienii s-au concentrat istoric pe un subset mic din aceste informații pentru a evalua severitatea apneei de somn.
„De zeci de ani, am distilat un studiu de somn nocturn în câteva măsuri de rezumat. AI ne oferă oportunitatea de a depăși aceste rezumate și de a învăța din întreaga bogăție a fiziologiei somnului”, a declarat Reena Mehra, M.D., profesor de medicină, Universitatea din Washington și autorul principal al studiului.
Modelul a fost dezvoltat de o echipă colaborativă de medici specializați în somn, cercetători AI, oameni de știință în domeniul datelor și neuroștiinței, reunită prin Discovery Accelerator, un parteneriat de cercetare de 10 ani între Cleveland Clinic și IBM, destinat avansării în științele vieții prin AI și calculul cuantic.
Folosind date din registrul Cleveland Clinic Sleep Signals, Testing, and Reports Linked to Patient Traits (STARLIT), cercetătorii au grupat pacienții în cinci categorii de risc. Modelul a prezis, de asemenea, rezultatele bine pentru bărbați și femei, în timp ce indicele apnea-hypopnea a avut, istoric, o performanță mai bună la bărbați. Rezultatele au fost confirmate independent într-o cohortă de pacienți la nivel național.
„AI modern ne permite să recuperăm mult mai multe informații conținute într-o noapte de fiziologie a somnului, dezvăluind grupuri de pacienți cu semnificație clinică și riscuri pe termen lung foarte diferite”, a afirmat Jeffrey Rogers, Ph.D., autorul corespunzător și profesor asociat, neurochirurgie, Yale School of Medicine. „Aceste descoperiri demonstrează că testele medicale de rutină pot conține substanțial mai multe informații fiziologice decât cele extrase în prezent în practica clinică.”
Modelul ar putea ajuta, de asemenea, cercetătorii să înțeleagă mai bine cum somnul afectează rezultatele de sănătate. Prin depășirea măsurilor tradiționale, abordarea folosește AI pentru a detecta caracteristici fiziologice latente invizibile ochiului uman și pentru a extrage biomarkeri prognostici care ajută la stratificarea riscului pentru bolile cardiovasculare și neurologice, precum și la supraviețuire, deschizând calea pentru îngrijire mai timpurie și personalizată.
„Somnul este fundamental pentru sănătate și bunăstare”, a afirmat Matheus Lima Diniz Araujo, Ph.D., un cercetător în somn la Cleveland Clinic. „Aproape 70 de milioane de americani trăiesc cu tulburări cronice de somn și vigilență, afectând funcționarea zilnică și sănătatea generală. Această descoperire oferă o abordare mai personalizată pentru medicina somnului, prin extinderea potențialului testării de rutină a somnului și întărind rolul esențial al somnului în bolile cronice.”
Carl Saab, Ph.D., profesor de inginerie biomedicală și Chief Scientist al Discovery Accelerator de la Cleveland Clinic, a declarat: „Următorul pas este validarea acestor descoperiri în populații diverse și extinderea colaborărilor între experți medicali și tehnici, parteneri din industrie și părți interesate din societăți profesionale.”
„Somnul este recunoscut din ce în ce mai mult ca un component critic al sănătății, totuși informațiile fiziologice capturate în timpul somnului rămân în mare parte subutilizate”, a spus Erhan Bilal, Ph.D., autorul principal al studiului. „Pentru că toată lumea doarme, studiile de somn oferă o fereastră remarcabilă asupra sănătății umane care se extinde dincolo de diagnosticul tulburărilor de somn. Lucrările noastre arată cum modelele fundamentale pot începe să deblocheze bogăția acestor semnale complexe. Și aceasta este doar începutul.”
