“Stanford Medicine” tədqiqatçıları bir gecəlik yuxu məlumatı əsasında 100-dən çox xəstəliyin inkişaf riskini proqnozlaşdıra bilən süni intellekt modeli hazırlayıblar.
MSNews.az xəbər verir ki, “Stanford Medicine”in məlumatına görə, “SleepFM” adlanan model 65 min iştirakçıdan toplanmış təxminən 600 min saatlıq yuxu məlumatı əsasında öyrədilib. Məlumatlar polisomnoqrafiya vasitəsilə əldə olunub. Bu üsul yuxu zamanı beyin fəaliyyəti, ürək ritmi, tənəffüs siqnalları, göz və ayaq hərəkətləri, eləcə də digər fizioloji göstəriciləri qeydə alan kompleks klinik müayinə hesab olunur.
Araşdırmanın nəticələri “Nature Medicine” jurnalında dərc edilib. Məqaləyə əsasən, SleepFM bir gecəlik yuxu yazısı əsasında 130 sağlamlıq vəziyyəti üzrə gələcək riskləri proqnozlaşdıra bilib. Bu xəstəliklər arasında ümumi ölüm riski, demensiya, miokard infarktı, ürək çatışmazlığı, xroniki böyrək xəstəliyi, insult və atrial fibrilasiya kimi ciddi sağlamlıq problemləri yer alır.
Tədqiqatçılar modelin hazırlanması üçün müxtəlif klinikalarda 1999–2024-cü illər arasında toplanmış 585 min saatdan çox polisomnoqrafiya yazısından istifadə ediblər. Yuxu məlumatları dil modellərində mətnin sözlərə bölünməsinə bənzər şəkildə qısa, 5 saniyəlik hissələrə ayrılıb. Model elektroensefaloqramma, elektrokardioqramma, elektromioqramma, nəbz, tənəffüs axını və digər siqnallar arasında əlaqələri öyrənib.
“Reuters”in məlumatına görə, “SleepFM” standart klinik tapşırıqlarda, o cümlədən yuxu mərhələlərinin müəyyənləşdirilməsi və yuxu apnesinin aşkarlanması üzrə yoxlanılıb. Model daha sonra ürək-damar xəstəlikləri, demensiya, insult və bəzi xərçəng növləri də daxil olmaqla müxtəlif sağlamlıq nəticələrinin proqnozlaşdırılmasında istifadə edilib.
Tədqiqatın müəllifləri bildirirlər ki, yuxu laboratoriyalarında toplanan məlumatlar indiyədək tam istifadə olunmayan böyük fizioloji məlumat mənbəyidir. “Stanford Medicine” professoru Emmanuel Minyo qeyd edib ki, yuxu müayinəsi zamanı orqanizmin çoxsaylı siqnalları qeydə alınır və bu məlumatlar insanın gələcək sağlamlıq vəziyyəti barədə mühüm göstəricilər verə bilər.
Bununla belə, alimlər “SleepFM”-in hazırda həkim diaqnozunu əvəz etmədiyini vurğulayırlar. Model xəstəyə “bu xəstəlik var” demir, bir gecəlik yuxu məlumatına əsasən gələcəkdə müəyyən xəstəliklərin inkişaf riskini qiymətləndirir. Buna görə sistem klinik qərarverməyə köməkçi alət kimi nəzərdən keçirilir.
Modelin nəticələri “dəqiqlik faizi” kimi yox, əsasən C-index adlı statistik göstərici ilə qiymətləndirilib. “Nature Medicine” məqaləsində ümumi ölüm riski üçün C-index 0,84, demensiya üçün 0,85, miokard infarktı üçün 0,81, ürək çatışmazlığı üçün 0,80, xroniki böyrək xəstəliyi üçün 0,79, insult üçün 0,78 və atrial fibrilasiya üçün 0,78 göstərilib. Bu göstəricilər modelin riskləri ayırd etmə qabiliyyətinin yüksək olduğunu göstərsə də, onları sadə şəkildə “84 faiz diaqnoz dəqiqliyi” kimi təqdim etmək düzgün deyil.
Tədqiqatçılar SleepFM-in necə qərar verdiyini daha yaxşı anlamaq üzərində də işləyirlər. Süni intellektin klinik praktikada istifadəsi üçün yalnız yüksək nəticə göstərməsi kifayət deyil; həkimlər modelin hansı fizioloji siqnallara əsaslandığını və hansı hallarda səhv edə biləcəyini də bilməlidirlər.
Gələcək mərhələdə alimlər bu texnologiyanın daha əlçatan cihazlarla, o cümlədən daşınan və geyilə bilən yuxu izləmə sistemləri ilə uyğunlaşdırılmasını araşdırmaq istəyirlər. Lakin hazırda model əsasən klinik polisomnoqrafiya məlumatları üzərində qurulub və adi smart saat məlumatları ilə eyni səviyyədə işlədiyi hələ sübut olunmayıb.
Mütəxəssislər hesab edirlər ki, bu cür sistemlər gələcəkdə xəstəliklərin erkən aşkarlanmasına, risk qruplarının müəyyən edilməsinə və profilaktik tibbi nəzarətin gücləndirilməsinə kömək edə bilər. Ancaq SleepFM hələlik tədqiqat mərhələsində olan süni intellekt modelidir və onun real klinik istifadəsi üçün əlavə sınaqlar, tənzimləyici qiymətləndirmə və həkim nəzarəti tələb olunur.
