Искусственный интеллект SleepFM способен выявлять 130 заболеваний во время сна

Как искусственный интеллект научился диагностировать болезни по одной ночи сна Представьте что за одну ночь сна можно получить не просто расслабление но и ценную информацию о состоянии вашего здоровья Стэнфордский университет анонсировал создание модели SleepFM которая способна выявить признаки более чем 130 заболеваний включая серьёзные проблемы с сердцем нервной системой и даже деменцию На базе SleepFM лежит одна из самых интересных идей в области машинного обучения В отличие от традиционных методов диагностики когда пациента подключают к множеству датчиков ЭЭГ ЭКГ сенсоры дыхания и прочее модель Стэнфорда анализирует гигантский объём данных которые поступают в рамках одной ночи сна И что важно она делает это без привычной ручной разметки данных а благодаря инновационному подходу в обучении Полисомнография классический метод диагностики сна даёт огромное количество сырых сигналов которые в традиционных моделях использовались только для узких задач например для поиска апноэ или определения фаз сна Но эти данные можно использовать гораздо более эффективно если подойти к анализу с другой стороны Как работает SleepFM Основная идея заключается в self supervised learning Вместо того чтобы учить модель напрямую предсказывать диагноз исследователи превратили задачу в своего рода физиологический пазл Модель получает данные с разных датчиков например с сердца дыхания и мышц и должна восстановить недостающую информацию например мозговые волны Преимущество этого подхода в том что нейросеть учится выявлять глубинные взаимосвязи между различными системами организма а не просто запоминает поверхностные паттерны А добавленный механизм Channel Agnostic Attention позволяет модели адаптироваться к реальным условиям если какой то датчик потерял сигнал или дал сбой модель автоматически перераспределит внимание на остальные доступные каналы Это делает модель гораздо более устойчивой и практичной для использования в реальных условиях Какие результаты Всё это приводит к впечатляющим результатам За одну ночь сна модель предсказывает риск 130 заболеваний Например точность выявления болезни Паркинсона составляет 89 деменции 85 а риск сердечного приступа 81 И это без необходимости вручную разметить данные под каждое заболевание Вот так простой ночной отдых может стать тем что поможет вовремя распознать серьёзные заболевания Верите ли вы что в будущем технологии смогут диагностировать болезни просто по качеству сна Data Science

Диагностика будущего ИИ способен обнаружить 130 заболеваний пока вы спите На основе данных полученных за одну ночь в лаборатории сна искусственный интеллект способен оценить риск развития более 130 заболеваний от болезни Паркинсона до инфаркта и рака молочной железы Причем ИИ может делать это за годы до появления первых симптомов подчеркивает Джеймс Зоу доцент Стэнфордского университета и один из авторов исследования в журнале Nature Medicine Новая модель ИИ под названием SleepFM анализирует мозговые волны спящего пациента сердечный ритм дыхание мышечную и другую активность тела Для обучения SleepFM команда использовала около 585 тысяч часов записей сна полученных от порядка 65 тысяч человек из разных групп проходивших обследование в основном в центре медицины сна при Стэнфордском университете Как это работает ИИ фиксирует и анализирует сочетание различных сигналов например когда ЭЭГ показывает стабильное состояние сна но сердце кажется бодрствующим это может указывать на скрытые нагрузки или ранние стадии заболеваний сердца Однако эксперт по сну из Дортмунда Себастиан Бушьегер подчеркивает несмотря на успех таких моделей решающее значение так или иначе имеет врач который интерпретирует результаты и выбирает терапию dwglavnoe

Диагностика будущего ИИ способен обнаружить 130 заболеваний пока вы спите На основе данных полученных за одну ночь в лаборатории сна искусственный интеллект способен оценить риск развития более 130 заболеваний от болезни Паркинсона до инфаркта и рака молочной железы Причем ИИ может делать это за годы до появления первых симптомов подчеркивает Джеймс Зоу доцент Стэнфордского университета и один из авторов исследования в журнале Nature Medicine Новая модель ИИ под названием SleepFM анализирует мозговые волны спящего пациента сердечный ритм дыхание мышечную и другую активность тела Для обучения SleepFM команда использовала около 585 тысяч часов записей сна полученных от порядка 65 тысяч человек из разных групп проходивших обследование в основном в центре медицины сна при Стэнфордском университете Как это работает ИИ фиксирует и анализирует сочетание различных сигналов например когда ЭЭГ показывает стабильное состояние сна но сердце кажется бодрствующим это может указывать на скрытые нагрузки или ранние стадии заболеваний сердца Однако эксперт по сну из Дортмунда Себастиан Бушьегер подчеркивает несмотря на успех таких моделей решающее значение так или иначе имеет врач который интерпретирует результаты и выбирает терапию dwglavnoe