Naučnici sa Stanford Medicine razvili su inovativni model veštačke inteligencije pod nazivom „SleepFM“, koji ima sposobnost analize fizioloških podataka prikupljenih tokom jedne noći sna i procenjuje rizik od više od 130 različitih bolesti, uključujući demenciju, rak i Parkinsonovu bolest. Ova istraživanja sugerišu da san sadrži obilje informacija o našem zdravlju koje su do sada bile zanemarene.
Model „SleepFM“ koristi polisomnografiju, najdetaljniju metodu ispitivanja sna, koja obuhvata praćenje moždane aktivnosti, rada srca, disanja, pokreta očiju, mišićne aktivnosti i nivoa kiseonika u krvi tokom noći. Za razliku od tradicionalnih analiza sna, koje se fokusiraju na dijagnostiku poremećaja kao što je apneja, ovaj model simultano obrađuje sve signale i traži suptilne obrasce koji mogu ukazivati na potencijalne zdravstvene rizike.
Ono što čini „SleepFM“ posebnim je njegova sposobnost da prepozna obrasce u ogromnoj bazi podataka koja sadrži gotovo 600.000 sati snimaka sna od više od 65.000 ljudi. Ova baza podataka omogućava modelu da identifikuje obrasce koji su ljudskom oku često nevidljivi, čime se povećava tačnost procene rizika.
Važno je napomenuti da „SleepFM“ ne postavlja dijagnoze niti otkriva uzroke bolesti. Umesto toga, on identifikuje korelacije i statističke veze između obrazaca sna i kasnijeg razvoja bolesti. Drugim rečima, model ne tvrdi da san uzrokuje bolesti, već da određeni signali tokom sna mogu ukazivati na povećan rizik za zdravstvene probleme u budućnosti.
Istraživači su tokom testiranja uporedili rezultate modela sa dugoročnim zdravstvenim podacima učesnika i otkrili da je „SleepFM“ uspeo da proceni rizik za razne bolesti, uključujući Parkinsonovu bolest, demenciju, Alzheimerovu bolest, rak dojke i prostate, srčane i moždane udare, kao i hronične bolesti bubrega. U mnogim slučajevima, tačnost predviđanja bila je jednaka ili bolja od postojećih medicinskih modela rizika.
Ovi rezultati ukazuju na to da san može predstavljati rani biološki signal budućih zdravstvenih problema, čak i godinama pre nego što se pojave prvi simptomi. Ova otkrića otvaraju vrata razvoju preventivne i prediktivne medicine, gde se bolesti ne leče samo kada se pojave, već se njihov rizik prepoznaje unapred.
U budućnosti bi analiza sna mogla postati rutinski alat ne samo za dijagnostikovanje poremećaja spavanja, već i za širu procenu opšteg zdravstvenog stanja. Iako su rezultati istraživanja obećavajući, naučnici ističu da je potrebno dodatno testiranje pre nego što se ovakvi sistemi uvedu u svakodnevnu kliničku praksu.
Takođe se razmatra mogućnost prilagođavanja modela za korišćenje sa pametnim satovima i drugim nosivim uređajima, što bi značajno smanjilo troškove i povećalo dostupnost ovakvih tehnologija. Istraživači se nadaju da će „SleepFM“ moći da pruži dragocene informacije iz procesa koji svakodnevno doživljavamo, a to je san. Jedna noć odmora u budućnosti bi mogla postati ključ za rano upozorenje na ozbiljne bolesti i očuvanje zdravlja.
Ova istraživanja naglašavaju značaj sna kao ne samo vremena za odmor, već i kao potencijalnog prediktora zdravstvenih problema. S obzirom na brzinu i efikasnost razvoja veštačke inteligencije, očekuje se da će slične tehnologije postati dostupne u bliskoj budućnosti, čime će se otvoriti nova poglavlja u oblasti zdravstvene zaštite i prevencije bolesti.
