Ученые из университета Вашингтона (США) использовали модель искусственного интеллекта для выявления рисков для здоровья на основе исследований сна. Алгоритм нашел скрытые закономерности. Статья опубликована в журнале Nature Communications.
В медицинских учреждениях проводятся полисомнографические исследования для диагностики апноэ. Врачи используют малую часть собираемой информации об активности мозга, легких и сердца.
Новая модель машинного обучения проанализировала полные наборы физиологических данных пациентов. Система распределила людей на пять категорий в зависимости от вероятности развития болезней.
Алгоритм показал, что у пациентов из группы высокого риска вероятность летального исхода в следующие годы выше, чем у остальных. Традиционные методы оценки не фиксировали эту разницу.
Перспективы применения
Нейросеть продемонстрировала заданную точность прогнозов для пациентов обоих полов. Стандартные клинические индексы ранее показывали эффективность преимущественно при обследовании мужчин.
Технология выявляет скрытые маркеры, скрытые в физиологических сигналах во время ночного отдыха. Это открывает возможности для ранней диагностики кардиологических и неврологических патологий.
Внедрение алгоритма повысит ценность рутинных медицинских процедур. Разработчики планируют продолжить обучение модели на более разнообразных выборках пациентов.
Ранее Наука Mail рассказывала, что ученые развеяли миф о пользе магния при нарушениях сна.