تطوير SleepFM ونطاقه
أعلن فريق بحثي من كلية الطب في جامعة ستانفورد عن نموذج SleepFM الجديد القادر على التنبؤ بإصابة أكثر من 100 حالة صحية باستخدام تسجيلات نوم من ليلة واحدة. اعتمد النموذج على بيانات تخطيط النوم المتعدد، وهو تقييم سريري يتضمن تسجيل نشاط الدماغ ونشاط القلب وإشارات التنفس وحركات الساقين وحركات العين وآخرين. تم تدريب SleepFM على نحو 585,000 ساعة من بيانات النوم جمعت من 65 ألف مشارك، مع تقسيم البيانات إلى فترات زمنية مدتها خمس ثوانٍ كما يجري استخدامه في نماذج اللغة الكبيرة. قال الباحثون إن تخطيط النوم يمثل منجمًا فسيولوجيًا غنيًا لم تستغله الدراسات السابقة بشكل كافٍ، ويُعد هذا العمل خطوة نحو تطبيقات واسعة للذكاء الاصطناعي في النوم.
يمكن للنموذج الدمج بين تدفقات متعددة من البيانات، مثل تخطيط الدماغ وتخطيط القلب وتخطيط كهربية العضل وقراءة النبض وتدفق هواء التنفس، بهدف فهم كيف ترتبط هذه الإشارات فيما بينها. هذا الدمج يسمح للنموذج بالتعلم من التعددية الفيزيولوجية للنوم وتطبيق ما تعلمه على نطاق واسع من المهام. كما أشار أحد الباحثين إلى أن النوم لم يحظَ بالدراسة الكافية من منظور الذكاء الاصطناعي مقارنة بعلوم أخرى، وهذا العمل يفتح الباب أمام تطبيقات أوسع في المجال الصحي.
نتائج الأداء والتوقعات الصحية
بدأ الباحثون باختبار SleepFM على مهام تحليل النوم القياسية مثل تصنيف مراحل النوم وتشخيص شدة انقطاع النفس، ووجدوا أن الأداء كان مماثلاً أو أقوى من أحدث النماذج. ثم ربطوا بيانات النوم بنتائج صحية طويلة الأمد لمرضى النوم، مع وجود سجلات صحية تمتد لأكثر من نصف قرن. حلل SleepFM أكثر من ألف فئة مرضية ووجد 130 فئة يمكن التنبؤ بها بدقة معقولة من بيانات النوم، وكانت التنبؤات أقوى في فئات السرطان ومضاعفات الحمل وأمراض الدورة الدموية والاضطرابات النفسية، حيث بلغ مؤشر C أعلى من 0.8. وقد تفوق SleepFM في التنبؤ بمشاكل باركنسون بمؤشر 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.
