ИИ выявил риски болезней по исследованию сна
Новая модель искусственного интеллекта смогла определять долгосрочные риски для здоровья по данным стандартного ночного обследования сна. Алгоритм находил признаки, связанные с болезнями сердца и сосудов, снижением когнитивных функций и повышенной вероятностью смерти, сообщает progorod59.ru.
Исследование выполнила междисциплинарная группа специалистов. В нее вошли врачи, занимающиеся нарушениями сна, эксперты по искусственному интеллекту, анализу данных и нейробиологии. Научная работа была опубликована 3 августа 2026 года в журнале Nature Communications.
Авторы пришли к выводу, что обычное лабораторное исследование сна содержит гораздо больше сведений о состоянии организма, чем обычно используется в клинической практике. Чаще всего такие обследования проводят для выявления апноэ сна и оценки нарушений дыхания.
Разработанная модель анализировала расширенный набор физиологических сигналов. В него вошли данные о работе мозга, сердца, мышц и дыхательной системы. Это позволило алгоритму находить закономерности, которые не видны при оценке стандартных медицинских показателей.
Пациентов распределили по пяти группам риска. У людей из самой уязвимой группы вероятность смерти в последующие пять лет оказалась примерно вдвое выше, чем у участников с минимальным уровнем риска.
При этом обычный показатель тяжести апноэ сна не объяснял такую разницу между группами. По словам исследователей, это указывает на наличие дополнительных скрытых признаков, которые можно извлечь из данных ночного обследования.
Авторы работы отмечают, что каждый год в США проводится от 1 до 4 миллионов лабораторных исследований сна. Во время таких процедур собирается большой массив физиологической информации, но в повседневной медицинской практике применяется только ее часть.
Профессор Рина Мехра подчеркнула, что на протяжении десятилетий результаты обследований сна сводили к нескольким основным показателям. Использование искусственного интеллекта, по ее словам, дает возможность подробнее изучать состояние организма во время сна.
Модель создали в рамках программы Discovery Accelerator. Это десятилетнее исследовательское партнерство Кливлендской клиники и IBM, направленное на применение искусственного интеллекта и квантовых вычислений в биомедицинских разработках.
Для обучения алгоритма использовали данные реестра STARLIT, связанного с исследованиями сна в Кливлендской клинике. После этого выводы проверили на независимой национальной группе пациентов.
Исследователи также сообщили, что модель показала сопоставимые результаты у мужчин и женщин. Этот вывод важен, поскольку некоторые традиционные показатели апноэ сна ранее демонстрировали более высокую точность у мужчин.
В дальнейшем такой подход может сделать медицину сна более персонализированной. Данные стандартного обследования смогут применять не только для диагностики нарушений дыхания, но и для оценки риска сердечно-сосудистых, неврологических заболеваний и общего ухудшения здоровья.
Следующим шагом станет проверка метода на более разнообразных группах населения. Это необходимо до того, как технологию можно будет широко использовать в клинической практике.
