Оказывается, обследование качества сна может выявить гораздо больше, чем храп и апноэ. Масштабное исследование, опубликованное в журнале Nature Medicine, доказало: одна ночь в лаборатории сна может предоставить гораздо более глубокую информацию и предсказать будущий риск десятков тяжелых болезней - за годы до клинического диагноза.
Исследователи разработали модель искусственного интеллекта (ИИ) под названием SleepFM, обученную на 500.000 часов записей сна 65.000 человек. Согласно отчету, модель смогла с высокой точностью прогнозировать 130 расстройств здоровья, включая смертность от всех причин, деменцию, инфаркт, сердечную недостаточность, инсульт, хроническую болезнь почек и мерцательную аритмию (пирпур-проздорим), - на основе всего одной ночи сна.
Доктор Ури Элькан, ЛОР-врач и сомнолог, руководитель клиники болезней и хирургического лечения нарушений сна в больницах "Бейлинсон" и "Ха-Шарон", объясняет: идея, лежащая в основе этой работы, сопровождает врачей уже много лет. По его словам, лаборатория сна генерирует огромный массив данных, но человеческая способность обрабатывать их ограничена. "Даже очень опытный врач, просмотревший и проанализировавший тысячи анализов сна, затрудняется извлечь все возможные выводы из такого объема. Мы умеем выявлять определенные паттерны, но тут скрыт целый мир данных, который просто слишком велик для человеческого разума", - говорит он.
Именно здесь вступает в дело ИИ. "Эти достижения исследователей очень впечатляют, - говорит доктор Элькан. - Пока рано делать широкие клинические выводы, но несомненно, это отличная работа. Тот факт, что они открыли доступ к базе данных для общественности, - важный шаг, позволяющий и нам обращаться к этим данным, учась на них и используя их, что открывает путь для многих будущих разработок".
Он подчеркивает: "Обследование в лаборатории сна - удобный и неинвазивный анализ. Человек просто спит! Потенциал здесь огромен: возможность выявлять признаки болезней на очень ранней стадии, еще до их клинического проявления и до того, как сам человек почувствует неладное. Это дает много надежды для будущего профилактической медицины и ранней диагностики".
►Почему именно сон
Сон - сложный физиологический процесс, в который вовлечено сразу несколько систем организма: мозг, сердце, мышцы и дыхательная система. Полное обследование сна (полисомнография) измеряет их все вместе, но до сих пор его основное использование было точечным: диагностика конкретного расстройства сна.
Исследователи напоминают, что нарушения сна часто предшествуют серьезным заболеваниям: психическим расстройствам, нейродегенеративным болезням мозга, сердечно-сосудистым патологиям. Новый подход - модель ИИ - самостоятельно изучает глубинные паттерны из данных, не опираясь изначально на диагнозы или метки.
Модель ИИ SleepFM разработана и обучена на исключительном по масштабу наборе данных, основанном на полных обследованиях сна из четырех источников: Клиника сна Стэнфордского университета, база данных BioSerenity и два масштабных популяционных исследования - MESA и MrOS. В общей сложности в обучении модели использовано 585.000 часов зафиксированного сна, собранных от 65.000 участников в очень широком возрастном диапазоне - от детства до старости.
Чтобы проверить, действительно ли модель "понимает сон", а не просто запоминает данные, исследователи протестировали ее на большой внешней базе - Sleep Heart Health Study (SHHS, исследование здоровья сердца через сон), которая вообще не входила в первоначальное обучение. Главной сложностью было отсутствие единообразия: не каждое обследование сна включает одинаковые параметры. Поэтому была разработана независимая программная архитектура, способная работать даже при отсутствии части информации. Когда было установлено, что модель может анализировать сон надежно и последовательно, исследователи перешли к ключевому этапу работы: проверке, позволяющей прогнозировать будущий риск заболеваний.
►Прогноз сердечно-сосудистых заболеваний, инсульта и деменции
Для прогнозирования заболеваний исследователи связали данные обследований сна пациентов Стэнфордской клиники сна с их электронными медицинскими картами. Чтобы гарантировать, что это прогноз на будущее, а не выявление существующей болезни, было определено, что наличие расстройства здоровья будет считаться положительным только если оно появилось как минимум через неделю после проверки сна. Особенно редкие болезни были исключены из анализа, и в итоге было изучено 1041 различное медицинское состояние.
Результаты оказались впечатляющими: для 130 состояний модель смогла прогнозировать риск особенно хорошо. Среди состояний, лучше всего поддававшихся прогнозированию, были смертность от всех причин, деменция, инфаркт миокарда, сердечная недостаточность, хроническая болезнь почек, инсульт и мерцательная аритмия.
Чтобы понять, откуда берется прогностическая информация, исследователи провели дополнительный анализ, изучив вклад различных компонентов обследования сна. Было обнаружено, что мозговые сигналы, включая активность мозга и движения глаз, особенно способствовали прогнозированию неврологических и психических расстройств. Дыхательные сигналы были более информативны в отношении респираторных болезней и метаболических состояний, а записи ЭКГ вносили заметный вклад в прогноз заболеваний сердечно-сосудистой системы. Однако во всех областях заболеваемости картина была ясна: сочетание всех сигналов вместе обеспечивало наилучшие результаты.
Исследователи заключают, что в будущем, с развитием новых технологий для изучения сна и интеграцией с другими медицинскими данными, модели вроде SleepFM могут стать неинвазивным инструментом для долгосрочного мониторинга здоровья, но подчеркивают: это значительный исследовательский шаг, а не готовый клинический инструмент.
В сокращении. Подробности на иврите читайте здесь
Перевод: Даниэль Штайсслингер