أظهر بحث حديث أن نموذج ذكاء اصطناعي يدعى SleepFM يستطيع رصد مخاطر الإصابة بأكثر من مئة مرض خلال ليلة نوم واحدة، اعتماداً على إشارات النوم لدى الشخص.
SleepFM، وهو نموذج لغوي واسع النطاق طوره فريق من باحثي جامعة ستانفورد، يحلل نشاط الدماغ ومعدل ضربات القلب وإشارات التنفّس وحركات الساقين والعينين أثناء النوم لتقييم مخاطر الأمراض.
جُمعت البيانات من عيادات النوم، وتضمّنت أكثر من 580 ألف ساعة نوم تخص 65 ألف مريض، وذلك في الفترة بين 1999 و2024.
وقُسّمت التسجيلات إلى مقاطع مدتها خمس ثوانٍ، فُعِّلت كـ«كلمات» لتدريب النموذج منخفض المستوى على فهم لغة النوم.
وذكر جيمس زو، الأستاذ المشارك في علوم البيانات الطبية الحيوية بجامعة ستانفورد والمؤلف المشارك للدراسة، أن SleepFM «يتعلم لغة النوم».
كما عزَّز الباحثون البيانات بسجلات صحية فردية لمرضى يتابعون حالتهم في عيادة النوم، لتدريب SleepFM على التنبؤ بالأمراض المستقبلية.
وأظهر النموذج دقة لا تقل عن 80% في التنبؤ بظهور مرض باركنسون والزهايمر والخرف، وأمراض القلب الناتجة عن ارتفاع ضغط الدم والنوبة القلبية، إضافة إلى سرطان البروستاتا وسرطان الثدي. كما حقق توقع وفاة المريض بدقة نحو 84% من الحالات.
أما دقة النموذج فكانت أقل في التنبؤ بأمراض الكلى المزمنة والسكتة الدماغية واضطراب نظم القلب، حيث بلغت على الأقل 78%.
وأوضح إيمانويل مينيو، أستاذ طب النوم في ستانفورد، أن النوم يجمع عدداً هائلاً من المؤشرات الصحية، وهو درس عام لعلم وظائف الأعضاء يُجرى لمدة ثماني ساعات على شخص واحد، وهو غني بالبيانات.
وأشار القائمون إلى أن دمج جميع البيانات مكن النموذج من تقديم تنبؤات أكثر دقة، فمثلاً الإشارات الجسدية غير المتزامنة قد تكون منبهة مبكرة للمشكلات الصحية.
وقالت الجامعة إنها ستضيف بيانات من الأجهزة القابلة للارتداء إلى قاعدة SleepFM لتحسين التنبؤات.
ولاحظ الباحثون أن الدراسة اقتصرت على أشخاص يشتبه في إصابتهم بمشاكل صحية، مما يعني أن النتائج قد لا تعكس قدرة الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الأمراض لدى عامة الناس.