AI prepoznaje rizik za 130 bolesti – tokom sna

Iz signala jedne jedine noći u laboratoriji za spavanje, nova AI može da proceni kasniji rizik za oko 130 bolesti &ndash; među njima Parkinsonovu bolest, demenciju, srčani udar, kao i rak prostate i rak dojke. I to &quot;godinama pre nego &scaron;to se pojave prvi simptomi&quot;, kaže Džejms Zo, naučnik za podatke sa Univerziteta Stanford i jedan od autora studije objavljene u stručnom časopisu Nature Medicine.Novi AI-model nosi naziv SleepFM i treniran je na stotinama hiljada sati podataka o snu. Razvijen je u timu koji je predvodio Rahul Tapa, biomedicinski naučnik za podatke sa Univerziteta Stanford.Kako AI uči da &quot;čita&quot; sanIspitivanje i merenje sna u laboratoriji za spavanje naziva se polisomnografija. Tom prilikom se istovremeno beleže moždani talasi, srčana aktivnost, disanje, mi&scaron;ićna napetost, kao i pokreti očiju i nogu. Za SleepFM tim je koristio oko 585 000 sati takvih zapisa od približno 65.000 osoba iz vi&scaron;e grupa, uglavnom iz Stanford centra za medicinu spavanja.Tokom pripremnog treninga AI je učila kako su signali mozga, srca i disanja usklađeni tokom normalnog sna. Na taj način model statistički usvaja neku vrstu &quot;jezika sna&quot;.Od signala sna do prognoze bolestiNakon ovog osnovnog treninga, SleepFM je dodatno prilagođen zadacima kao &scaron;to su prepoznavanje faza sna i dijagnostika apneje u snu, pri čemu postiže rezultate koji su konkurentni etabliranim metodama poput U-Sleep ili YASA.Ova dva programa koriste podatke dobijene snimanjem moždanih talasa (EEG) i pomažu istraživačima da prepoznaju i analiziraju faze sna.Zatim su istraživači povezali podatke o snu sa elektronskim zdravstvenim kartonima koji obuhvataju period do 25 godina unazad i proverili koje se kasnije dijagnoze mogu predvideti na osnovu samo jedne noći merenja.Iz vi&scaron;e od 1.000 kategorija model je identifikovao 130 bolesti čiji se rizik mogao prognozirati sa najmanje umerenom do visokom tačno&scaron;ću. Prvi autor Rahul Tapa dodatno nagla&scaron;ava da pristup pokazuje &quot;da rutinska merenja sna otvaraju do sada potcenjen prozor u dugoročno zdravlje čoveka&quot;.Posebno uspe&scaron;na bila je prognoza za demenciju, Parkinsonovu bolest, srčani udar, srčanu insuficijenciju, određene vrste raka, kao i ukupnu smrtnost. &quot;U principu, AI-model se može trenirati za veoma mnogo mogućih prognoza, pod uslovom da za to postoji odgovarajuća baza podataka&quot;, kaže Sebastijan Bu&scaron;jeger, stručnjak za san sa Instituta Lamar Tehničkog univerziteta Dortmund, koji nije učestvovao u studiji.&Scaron;ta AI traži u telu tokom snaAnaliza pokazuje da srčani signali posebno mnogo doprinose predviđanju kardiovaskularnih bolesti, dok su moždani signali važniji za neurolo&scaron;ke i psihičke poremećaje. Najinformativnija je, međutim, kombinacija različitih signala &ndash; na primer kada EEG pokazuje stabilno stanje sna, dok srce deluje vi&scaron;e &quot;budno&quot;.Takve protivrečnosti između mozga i srca mogle bi da ukazuju na skrivene opterećenja ili rane procese bolesti, mnogo pre nego &scaron;to simptomi postanu uočljivi. &quot;Ako kolege iz medicine spavanja imaju sumnju na određenu povezanost, mi iz oblasti AI to možemo da pretočimo u prognostički sistem &ndash; a istovremeno da ukažemo na to gde bi mogle postojati veze&quot;, kaže Bu&scaron;jeger.&quot;Veze koje mi isporučujemo uglavnom su statističke prirode. Uzročnu povezanost moraju da potvrde stručnjaci&quot;, naglasio je stručnjak za spavanje iz Dortmunda u pisanom odgovoru za DW.Koliko su pouzdani laboratorijski podaci?Osnova modela su prvenstveno podaci iz laboratorija za spavanje, dakle od ljudi koji su najče&scaron;će upućeni na lečenje zbog problema sa snom i koji žive u bogatijim regionima sa pristupom visokotehnolo&scaron;koj medicini. Iako istraživači integri&scaron;u vi&scaron;e američkih i evropskih grupa, takozvanih kohorti, model se dodatno testira u nezavisnoj studiji. Ipak, ljudi bez tegoba sa snom ili iz slabije zdravstveno zbrinutih regiona sveta ostaju nedovoljno zastupljeni.&Scaron;anse i ograničenja za dijagnostiku i terapijuIstraživači izričito nagla&scaron;avaju da SleepFM ne otkriva uzroke bolesti, već korelacije: on prepoznaje statističke obrasce u snu koji bi mogli biti povezani sa kasnijim dijagnozama.&quot;Većina AI-metoda ne uči uzročne veze&quot;, obja&scaron;njava informatičar Matijas Jakobs sa Tehničkog univerziteta Dortmund, koji istražuje AI i metode ma&scaron;inskog učenja (ML) za analizu podataka o snu i nije učestvovao u studiji. ML-metode su računski postupci pomoću kojih računari uče da u ponuđenim podacima prepoznaju obrasce i donose predviđanja, bez potrebe da svako pravilo bude eksplicitno programirano.Uprkos tome, Jakobs vidi &quot;potencijal za dijagnostiku i terapiju, čak i ako se koriste isključivo statističke veze&quot;.AI pomaže čoveku, ali ga ne zamenjujeModeli poput SleepFM-a sažimaju ogromne količine podataka iz polisomnografije u takozvane &quot;ugradnje&quot; (embeddings), odnosno kompaktne numeričke reprezentacije koje omogućavaju bržu i često precizniju analizu. &quot;Faze sna ili apneje mogu se tako efikasno zabeležiti &ndash; &scaron;to je ručno veoma dugotrajan posao podložan gre&scaron;kama. Time ostaje vi&scaron;e vremena lekarima za pacijente&quot;, kaže Jakobs.Stručnjak za spavanje Bu&scaron;jeger istovremeno nagla&scaron;ava da je ključna interdisciplinarna saradnja: &quot;AI se može dobro istrenirati za planiranje terapije, ali čovek tumači rezultate i bira terapiju, često i bez potpunog poznavanja svih uzroka.&quot;Tako AI ostaje alat i sistem ranog upozorenja &ndash; odgovornost za dijagnozu i lečenje i dalje je na medicinskom osoblju.Da li i u kojoj meri pronađeni obrasci ukazuju na osnovne biolo&scaron;ke mehanizme jo&scaron; uvek je otvoreno pitanje, ali upravo tu istraživači vide veliki potencijal.Ako se određeni signalni profili u snu iznova povezuju sa pojedinačnim bolestima, oni bi mogli da pruže naznake o tome koji procesi u nervnom, kardiovaskularnom ili imunolo&scaron;kom sistemu rano gube ravnotežu &ndash; i time omoguće zaključke o zdravlju ljudi i izvan dosada&scaron;njih kohorti laboratorija za spavanje.

AI prepoznaje rizik za 130 bolesti – tokom sna

0 Komentari