В Стэнфордском университете разработали SleepFM — уникальную модель искусственного интеллекта, способную, основываясь на данных одной ночи сна, определить риски более 130 различных заболеваний. К ним относятся как расстройства сна, так и серьезные патологии, включая инфаркт миокарда, деменцию и болезнь Паркинсона.
Проект представляет собой новое видение полисомнографии, традиционного метода диагностики сна, который требует подключения множества датчиков. В отличие от существующих моделей, которые работают с узкими задачами, SleepFM использует огромный объем данных (585 тысяч часов сна от 65 тысяч пациентов) и уникальную схему обучения LOO-CL.
Модель анализирует сигналы от сердца, дыхания и мышечной активности, чтобы восстановить данные о мозговых волнах, выявляя глубокие взаимосвязи между системами организма. Также используется механизм Channel-Agnostic Attention, что обеспечивает устойчивость к отсутствию данных. Результаты впечатляют: точность предсказания болезни Паркинсона достигает 89%, а риск сердечного приступа — 81%. SleepFM может изменить подход к ранней диагностике, делая его доступным даже в носимых устройствах.
