Bu yapay zeka uyku verilerinden hastalık riskini hesaplıyor

Stanford Üniversitesi’nden araştırmacılar, “SleepFM” adını verdikleri bir yapay zeka modeli geliştirdi. Bu sistem, 100’den fazla hastalık için ortaya çıkmadan yıllar önce risk tahmini yapabiliyor. Nature Medicine dergisine göre bilim insanları, modeli eğitmek için 65.000 katılımcıdan toplanan yaklaşık 600.000 saatlik polisomnografi verisini inceledi.

Polisomnografi, uyku araştırmalarında altın standart kabul ediliyor; beyin dalgalarını, kalp aktivitesini, solunumu, kas hareketlerini, kandaki oksijen oranını, göz ve bacak hareketlerini aynı anda ölçüyor. Verilerin büyük bölümü Stanford Uyku Tıbbı Merkezi’nden toplandı. ABD ve Avrupa’daki farklı merkezlerden ek verilerle desteklenen bu kayıtlar, SleepFM’in temelini oluşturdu. Stanford Üniversitesi Uyku Tıbbı Profesörü Emmanuel Mignot, “Bu, sekiz saat boyunca bir kişinin tüm fizyolojik işlevlerinin izlendiği kapsamlı bir inceleme. Veriler son derece ayrıntılı” açıklamasını yaptı.

Araştırmaya göre SleepFM, 130 farklı hastalık için güvenilir tahminler üretebiliyor. Demans, Parkinson, kalp krizi, kalp yetmezliği, kronik böbrek hastalığı, inme ve bazı kanser türleri bunlar arasında. Model, yalnızca demografik veriye dayalı sistemlerden daha yüksek doğruluk oranı elde etti.

SleepFM, uzun vadeli tahminler yapmadan önce klinik doğrulama testlerinden geçti. Model, uyku apnesi şiddetini yüzde 87 doğrulukla tahmin ederek denetimli sistemlerle benzer sonuçlar verdi. Ek verilerle birlikte doğruluk oranı yükseldi. Araştırmacılar, modelin öğrenme eğrisinin hemen her hastalık türünde denetimli öğrenme yöntemlerinin üstünde seyrettiğini bildirdi.

Uyku bozuklukları hem belirti hem de risk faktörü

Çalışma, uyku bozukluklarının sadece bir uyarı değil, aynı zamanda gelecekteki hastalıklar için doğrudan bir risk olabileceğini ortaya koydu. Bilim insanları, sekiz saatlik polisomnografi kayıtlarını “keşfedilmemiş bir fizyolojik altın madeni” olarak nitelendirdi.

Araştırmacılar, SleepFM’in tahminlerini insan dilinde açıklayamadığını, bu nedenle yorumlayıcı araçlara ihtiyaç duyulduğunu belirtti. Ancak sistemin, bireysel risk değerlendirmelerinde tutarlı sonuçlar verdiği kaydedildi. Bilim insanlarına göre, benzer geniş ölçekli yapay zeka sistemleri, rutin uyku testlerini önleyici sağlık platformlarına dönüştürebilir. Böylece demans, kalp krizi, inme, böbrek yetmezliği, ritim bozukluğu ve kanser gibi hastalıklarda erken müdahale mümkün hale gelebilir.