Lo studio del sonno dei pazienti può rilevare altre malattie, anche al loro sviluppo iniziale. Le analisi strumentali di come si dorme e quanto, sottoposte anche allo screening profondo con l’IA, si stanno dimostrando rivoluzionarie. Lo studio è stato pubblicato anche su ScienceDaily. I ricercatori della Stanford Medicine hanno sviluppato un sistema di intelligenza artificiale dal nome SleepFM.
Analizza i segnali fisiologici anche di una sola notte di sonno, stima il rischio futuro di più di 100 malattie tra cui tumori, demenza e cardiovascolari. Lo studio ha coinvolto 65.000 individui con oltre 600.000 ore di registrazioni polisonnografiche. Questo test può comprendere o essere accompagnato da analisi dell’attività cerebrale, del battito cardiaco, della respirazione e dei movimenti muscolari.
SleepFM legge otto ore di sonno e anticipa il rischio di Parkinson, demenza e tumori: riscrive il futuro della medicina predittiva
La pratica clinica tradizionale non pensava che la polisonnografia potesse contenere anche segnali precoci e di allarme per numerose condizioni mediche. Da qui, è nato il modello SleepFM, un’intelligenza artificiale addestrata e multimodale dedicata al monitoraggio profondo del sonno. Apprende da dati di segmenti di 5 secondi, simili alle parole di altri modelli linguistici, e li applica a compiti clinici diversi. Per ora, riesce a seguire flussi, raccogliendo dati, di segnali cerebrali, cardiaci e respiratori.
Dopo l’addestramento, SleepFM si è dimostrata superiore ai modelli di identificazione delle fasi del sonno e anche nella valutazione di apnea notturna. Questo ultimo sintomo è sotto inchiesta con altre ricerche per la sua correlazione a diverse patologie. SleepFM ha predetto le condizioni di salute future dei pazienti, confrontando le registrazioni del sonno con le cartelle cliniche di dieci anni di vita del paziente. Tra le patologie diagnosticate il morbo di Parkinson, la demenza, l’infarto e alcuni tumori con un indice di concordanza superiore a 0,8.
“Quando studiamo il sonno, registriamo un numero incredibile di segnali. Si tratta di una sorta di fisiologia generale che studiamo per otto ore in un soggetto completamente in cattività. È una ricchezza di dati incredibile”, ha spiegato Emmanual Mignot, MD, PhD, Professor Craig Reynolds in Medicina del Sonno a Nature Medicine.
Alle sue parole si aggiungono quelle di James Zou, coautore dello studio: “SleepFM è essenzialmente imparare il linguaggio del sonno. Uno dei progressi tecnici che abbiamo fatto in questo lavoro è stato capire come armonizzare tutte queste diverse modalità di dati in modo che possano unirsi per apprendere lo stesso linguaggio”.
Stanford rivoluziona la medicina del sonno: l’IA trova indizi nascosti su oltre 100 patologie è stato pubblicato per la prima volta su Lega Nerd. L’utilizzo dei testi contenuti su Lega Nerd è soggetto alla licenza Creative Commons Attribuzione-Non commerciale-Non opere derivate 2.5 Italia License. Altri articoli dello stesso autore: Daniela Giannace