تظهر نتائج دراسة أميركية حديثة أن الذكاء الاصطناعي قادر على رصد مخاطر الإصابة بأكثر من مئة مرض خلال ليلة نوم واحدة.
يُعنى النموذج الجديد SleepFM، وهو نموذج لغوي واسع النطاق طوره باحثون في جامعة ستانفورد، بتحليل نشاط الدماغ ومعدل القلب وإشارات التنفس وحركات الساقين والعينين أثناء النوم لتقييم مخاطر الأمراض.
اعتمدت الدراسة على قرابة 580 ألف ساعة نوم جمعتها عيادات النوم لأكثر من 65 ألف مريض بين 1999 و2024، وجرت مقاربتها بتقطيع البيانات إلى مقاطع مدتها خمس ثوانٍ كأنها «كلمات» لتدريب النموذج منخفض المستوى.
ولمساعدة النموذج في التنبؤ بالأمراض المستقبلية، أضيفت إلى التدريب سجلات صحية فردية لمرضى يتابعون حالتهم في عيادة النوم، مما عزز قدرة SleepFM على التنبؤ بالأمراض لاحقاً.
أثبت SleepFM دقة لا تقل عن 80% في التنبؤ بظهور أمراض مثل مرض باركنسون والزهايمر والخرف، وأمراض القلب المرتبطة بارتفاع ضغط الدم، والنوبة القلبية، وسرطاني البروستاتا والثدي، كما أظهر توقعاً للوفاة بدقة تقارب 84% في الحالات المعنية.
وكان الأداء أقل في التنبؤ بأمراض الكلى المزمنة والسكتة الدماغية واضطراب نظم القلب، حيث بلغت الدقة نحو 78% على الأقل.
وأوضح إيمانويل مينيو، أستاذ طب النوم في ستانفورد، أن النوم يسجل عدداً هائلاً من المؤشرات الصحية، وأنه بمثابة دراسة عامة لوظائف الأعضاء تُجرى لمدة ثماني ساعات على شخص خاضع للدراسة وتتشكل منها بيانات غنية للغاية.
وأشار القائمون على الدراسة إلى أن دمج جميع البيانات مكن النموذج من تقديم تنبؤات أكثر دقة، فعلى سبيل المثال تُعد الإشارات الجسدية غير المتزامنة مؤشرًا مبكرًا يمكن أن ينذر بالخطر عندما يبدو الدماغ نائماً بينما يبدو القلب مستيقظاً.
وأوضحت جامعة ستانفورد أنها ستضيف بيانات من الأجهزة القابلة للارتداء إلى قاعدة SleepFM لتحسين التنبؤات، مع الإشارة إلى أن الدراسة اقتصرت على أشخاص يشتبه في إصابتهم بمشكلات صحية بسبب مشاركتهم في عيادات النوم، مما يعني أن عينتهم لا تعكس قدرة الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الأمراض لدى العامة.
تُعد جامعة ستانفورد مؤسسة تعليمية رائدة تقع في وادي السيليكون بولاية كاليفورنيا، تأسست عام 1885 وتشتهر بالابتكار والتفوق في التكنولوجيا والهندسة والأعمال، وتخرج منها قادة عالميون ورجال أعمال بارزون، وتعرف ببرامجها الأكاديمية وبيئتها البحثية المتقدمة.
