طور باحثون من كلية الطب بجامعة ستانفورد، نموذجا جديدا للذكاء الاصطناعي، للتنبوء بالإصابة بالأمراض أثناء النوم، وذلك باستخدام تسجيلاتٍ فسيولوجية من ليلة نوم واحدة، للتنبؤ باحتمالية إصابة الشخص بأكثر من 100 حالةٍ صحية.
متابعات- الخبر اليمني
تم تدريب النموذج، المعروف باسم SleepFM، على بيانات نوم بلغت حوالي 600 ألف ساعة جُمعت من 65 ألف مشارك، وتأتي بيانات النوم من تخطيط النوم المتعدد، وهو تقييم شامل للنوم يستخدم أجهزة استشعار متنوعة لتسجيل نشاط الدماغ، ونشاط القلب، وإشارات التنفس، وحركات الساقين، وحركات العين، وغيرها.
يعد تخطيط النوم المتعدد المعيار الذهبي في دراسات النوم، التي تراقب المرضى طوال الليل في المختبر، كما أدرك الباحثون أنه منجم ذهب غير مستغل للبيانات الفسيولوجية.
قال إيمانويل مينيو، “نسجل عددًا هائلاً من الإشارات عند دراسة النوم، إنه نوع من علم وظائف الأعضاء العام الذي ندرسه لمدة ثماني ساعات على شخص يخضع للدراسة بشكل كامل، إنها بيانات غنية للغاية.”
لا يُستخدم سوى جزء ضئيل من هذه البيانات في أبحاث النوم الحالية وطب النوم، ومع التقدم في مجال الذكاء الاصطناعي، أصبح من الممكن الآن فهم كمية أكبر بكثير منها، وتُعدّ هذه الدراسة الجديدة الأولى من نوعها التي تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات النوم واسعة النطاق.
“من منظور الذكاء الاصطناعي، فإن النوم لم يحظ بدراسة كافية نسبياً، هناك الكثير من أعمال الذكاء الاصطناعي الأخرى التي تبحث في علم الأمراض أو أمراض القلب، ولكن القليل نسبياً منها يبحث في النوم، على الرغم من أن النوم جزء مهم جداً من الحياة”، كما قال جيمس زو، المؤلف المشارك الرئيسي للدراسة.
في البداية، اختبر الباحثون النموذج على مهام تحليل النوم القياسية، مثل تصنيف مراحل النوم المختلفة وتشخيص شدة انقطاع النفس النومي، وقد أظهر نموذج SleepFM أداءً مماثلاً أو أفضل من أحدث النماذج المستخدمة حاليًا.
ثمّ انطلق الباحثون نحو هدفٍ أكثر طموحًا: التنبؤ بظهور الأمراض مستقبلًا انطلاقًا من بيانات النوم، ولتحديد الحالات التي يُمكن التنبؤ بها، احتاجوا إلى ربط بيانات تخطيط النوم المتعدد المستخدمة في التدريب مع النتائج الصحية طويلة الأمد للمشاركين أنفسهم. ولحسن الحظ، كان لديهم إمكانية الوصول إلى سجلات صحية لأكثر من نصف قرن من عيادة متخصصة في النوم.
حلّل برنامج SleepFM أكثر من 1000 فئة مرضية في السجلات الصحية، ووجد 130 فئة يمكن التنبؤ بها بدقة معقولة من خلال بيانات نوم المريض، وكانت تنبؤات النموذج قوية بشكل خاص فيما يتعلق بالسرطانات، ومضاعفات الحمل، وأمراض الدورة الدموية، والاضطرابات النفسية، حيث حقق مؤشر C أعلى من 0.8.
وقد تفوق برنامج SleepFM في التنبؤ بمرض باركنسون مؤشر C 0.89))، والخرف (0.85)، وأمراض القلب الناتجة عن ارتفاع ضغط الدم (0.84)، والنوبة القلبية (0.81)، وسرطان البروستاتا (0.89)، وسرطان الثدي (0.87)، والوفاة (0.84).
