A Stanford Egyetem orvosi karának kutatói egy úttörő jelentőségű fejlesztést mutattak be a közelmúltban, amely jelentős előrelépést jelenthet az orvostudomány és a mesterséges intelligencia (MI) összefonódásában. A SleepFM Clinical névre keresztelt modell egy multimodális alvásalapú MI rendszer, amely képes több mint 130 betegség kockázatának előrejelzésére, mindössze egyetlen éjszaka alvási adataiból.
Az alváskutatás és a modern technológia találkozásának eredményeként született meg ez a különleges modell, amely klinikai poliszomnográfiás adatokra épít. A poliszomnográfia a legátfogóbb módszer az alvás minőségének és szerkezetének vizsgálatára, amely számos fiziológiai paramétert mér, például az agyi aktivitást, a szemmozgásokat és az izomtónust. A SleepFM Clinical ezen adatok felhasználásával képes megjósolni a hosszú távú egészségügyi kockázatokat, így olyan betegségek korai felismerését segítheti elő, mint a szív- és érrendszeri megbetegedések, különféle neurológiai rendellenességek, vagy akár egyes anyagcserezavarok.
A kutatás eredményei a Nature Medicine tudományos folyóiratban jelentek meg, amely tovább növeli a projekt hitelességét és jelentőségét. A kutatócsoport a nyílt tudomány jegyében a klinikai kódot is elérhetővé tette a nyilvánosság számára a sleepfm-clinical nevű nyílt forráskódú adatbázisban. Ez lehetővé teszi más kutatók és fejlesztők számára, hogy továbbfejlesszék, teszteljék és alkalmazzák a modellt saját kutatásaikban.
A SleepFM Clinical kifejlesztése fontos mérföldkő lehet az orvosi diagnosztika terén, mivel a korai betegség-felismerés kulcsfontosságú a sikeres kezelés szempontjából. Az MI-alapú modellek, mint a SleepFM Clinical, új lehetőségeket kínálnak az egészségügyi szektor számára, hogy javítsák a betegellátást és csökkentsék a komolyabb betegségek kialakulásának esélyét.
A Stanford kutatóinak munkája nemcsak az alváskutatás, hanem az egészségügyi technológia területén is új utakat nyithat, és jelentős hatással lehet arra, hogyan értelmezzük és kezeljük az alvás szerepét a megelőző orvoslásban. Ahogy a technológia tovább fejlődik, az ilyen és ehhez hasonló innovációk hozzájárulhatnak ahhoz, hogy az egészségügy még inkább a megelőzésre és a személyre szabott orvoslásra összpontosítson.
