Inteligência Artificial Prevejo Risco de Doenças a Partir do Sono

Diversas pesquisas já demonstraram que uma boa qualidade de sono é fundamental para prevenir doenças futuras. Com isso em mente, pesquisadores da Stanford Medicine desenvolveram um novo modelo de inteligência artificial (IA) chamado SleepFM, que tem a capacidade de prever o risco de comorbidades durante o sono.

O SleepFM foi treinado com quase 600 mil horas de dados de sono coletados de 65 mil participantes. Ele consegue prever, a partir de uma única noite de sono, o risco de uma pessoa desenvolver mais de 100 problemas de saúde.

Dados de Polissonografia

Os dados utilizados para o treinamento da IA provêm da polissonografia, um exame abrangente que registra a atividade cerebral, cardíaca, sinais respiratórios e movimentos durante o sono. Este exame é considerado o padrão ouro em estudos que monitoram pacientes enquanto dormem.

Os pesquisadores utilizaram esses dados para criar um modelo de IA que se auto-treina e aplica o conhecimento adquirido em diversas tarefas. A IA foi capaz de integrar múltiplos fluxos de dados, como eletroencefalografia e eletrocardiografia, compreendendo as inter-relações entre eles.

Previsão de Doenças Futuras

Após o treinamento, o modelo foi ajustado para diferentes tarefas, começando pela análise do sono, como a classificação de estágios e o diagnóstico de gravidade. Em seguida, os pesquisadores focaram na previsão de doenças futuras com base nos dados de sono.

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Para identificar quais condições poderiam ser previstas, foi necessário combinar os dados de polissonografia com os resultados de saúde a longo prazo dos participantes. Os pesquisadores tiveram acesso a mais de 50 anos de registros de saúde de uma clínica do sono.

Resultados Promissores do SleepFM

O SleepFM analisou mais de mil categorias de doenças e identificou 130 que poderiam ser previstas com precisão razoável a partir dos dados de sono. As previsões foram especialmente robustas para câncer, complicações na gravidez, doenças circulatórias e transtornos mentais, com um índice de concordância superior a 0,8.

O modelo se destacou na previsão de doenças como Parkinson, com um índice de 0,89, e câncer de próstata, com 0,89. James Zou, professor associado de ciência de dados biomédicos e coautor do estudo, expressou surpresa com a capacidade do modelo de fazer previsões informativas para uma variedade de condições.

Próximos Passos

Com base nos resultados, os pesquisadores estão buscando maneiras de aprimorar ainda mais as previsões do SleepFM, incluindo dados de dispositivos vestíveis. Eles também estão investigando como a IA interpreta os dados para fazer previsões específicas.

“Isso não nos é explicado em termos simples”, afirma Zou. “Desenvolvemos técnicas de interpretação para entender o que o modelo analisa ao prever uma doença específica.”