Uma das maiores oportunidades para inteligência artificial O aprendizado de máquina (IA) está na área de diagnóstico de saúde e doenças. UM novo estudo inovador demonstra como a IA pode prever o risco de uma pessoa desenvolver mais de uma centena de condições médicas graves a partir de dados coletados de forma não invasiva em apenas uma única noite de sono.
“Este estudo ressalta o potencial dos modelos básicos baseados no sono para estratificação de risco e monitoramento longitudinal da saúde”, escreveram os co-autores James Zou e Emmanuel Mignot da Universidade de Stanford em colaboração com os coautores Rahul Thapa, Magnus Ruud Kjaer, Bryan He, Ian Covert, Hyatt Moore IV, Umaer Hanif, Gauri Ganjoo, M. Brandon Westover, Poul Jennum e Andreas Brink-Kjaer.
Por que dormir?
O sono é uma parte essencial da manutenção não só da saúde física, mas também do bem-estar psicológico, pois afeta regulação emocional, cognição, resiliênciafoco e memória. Estima-se que 50 por cento dos casos de insônia estão ligados a problemas psicológicos. estresse, ansiedadeou depressãoe obsessivo-compulsivo O transtorno obsessivo-compulsivo (TOC) está frequentemente associado à falta de sono, de acordo com a Aliança Nacional sobre Doenças Mentais (NAMI).
Existem mais de 80 tipos de distúrbios do sono, de acordo com a Cleveland Clinic. Os mais comuns incluem insônia crônica, apneia obstrutiva do sono, síndrome das pernas inquietas, REM distúrbio de comportamento do sono, narcolepsia, síndrome da fase retardada do sono e trabalho por turnos distúrbio do sono.
Quem não está dormindo bem?
Tem muita gente que não dormindo bem nos EUA e globalmente. Até 2034, espera-se que o mercado de distúrbios do sono atinja 72 mil milhões de dólares, crescendo a uma taxa composta de crescimento anual de 10% entre 2025 e 2034, de acordo com a Global Market Insights. A American Brain Foundation estima que 50-70 milhões de pessoas só nos EUA têm distúrbios do sono ou da vigília. Aproximadamente 1 em cada 3 adultos americanos relatou não descansar ou dormir o suficiente diariamente, de acordo com os Centros de Controle e Prevenção de Doenças dos EUA. Globalmente, há quase um bilhão de adultos com idades entre 30 e 69 anos com apneia do sono, de acordo com um estudo de 2019 realizado por Benjafield et al. publicado em A Medicina Respiratória Lancet. A apnéia do sono é apenas um distúrbio do sono.
Sono noturno: uma mina de ouro de dados de IA
Os pesquisadores criaram um modelo multimodal de IA chamado SleepFM que foi treinado em dados de polissonografia (PSG), que são dados capturados de forma não invasiva durante um estudo do sono noturno. O prefixo grego “poli” significa “muitos” e a polissonografia registra muitos sinais fisiológicos.
Durante a PSG, as ondas cerebrais são registradas de forma não invasiva e indolor por meio de eletroencefalograma (EEG), além dos níveis de oxigênio no sangue por meio de oximetria de pulso, movimentos oculares por meio de eletro-oculograma, frequência cardíaca por meio de eletrocardiograma, respiração e movimentos das pernas por meio de eletromiograma. A polissonografia é o padrão ouro para diagnosticar comportamentos do sono, como sonambulismo, apnéia do sono, outros distúrbios respiratórios associados ao sono, insônia de longa duração, distúrbio de movimento periódico dos membros, narcolepsia e distúrbio comportamental do sono REM.
Quando se trata do desempenho do modelo de IA, ter conjuntos de dados massivos com dados de treinamento de alta qualidade pode melhorar a precisão geral. Neste estudo, o modelo de IA foi treinado em dados de polissonografia de aproximadamente 65.000 participantes de vários grupos em mais de 585.000 horas de gravações selecionadas. As coortes incluem dados de polissonografia da Stanford Sleep Clinic (SSC), Outcomes of Sleep Disorders in Older Men (MrOS), Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA) e BioSerenity. Dados do Sleep Heart Health Study (SHHS) foram usados para ajustar o algoritmo.
“Nosso modelo usa de 5 a 25 vezes mais dados do que modelos de sono supervisionado ou de biossinais previamente treinados”, escreveram os pesquisadores.
Para treinar o SleepFM, a equipe usou um algoritmo de aprendizagem autossupervisionado que não exigia dados rotulados. Os pesquisadores então testaram a IA em mais de mil fenótipos de doenças. O modelo de IA teve um desempenho particularmente bom na previsão da doença de Alzheimer e da doença de Parkinson, ambas doenças neurodegenerativas. De acordo com os cientistas, o seu modelo de IA previu com precisão 130 condições de saúde que incluem demênciaacidente vascular cerebral, insuficiência cardíaca, doença renal crônica, infarto do miocárdio, fibrilação atrial e mortalidade por todas as causas.
“Este trabalho mostra que os modelos básicos podem aprender a linguagem do sono a partir de registros multimodais do sono, permitindo análises escalonáveis e eficientes em termos de rótulos e previsão de doenças”, concluíram os pesquisadores.
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