أثبتت دراسة أمريكية حديثة أن نموذجاً للذكاء الاصطناعي يمكنه رصد مخاطر الإصابة بأكثر من مئة مرض خلال ليلة نوم واحدة، وهو النظام SleepFM الذي طوَّرته جامعة ستانفورد في كاليفورنيا بهدف فهم لغة النوم والتنبؤ بمخاطر الأمراض لدى المرضى.
SleepFM وطريقة العمل
يحلل SleepFM نشاط الدماغ ومعدل ضربات القلب وإشارات التنفس وحركات الساقين والعينين أثناء النوم لتقييم مخاطر الأمراض.
نشرت الدراسة في مجلة Nature بناءً على بيانات نوم لأكثر من 580 ألف ساعة من 65 ألف مريض بين عامي 1999 و2024.
استخدم الباحثون مقاطع مدتها خمس ثوانٍ كـ”كلمات” لتدريب النموذج منخفض المستوى (LLM).
قال جيمس زو، الأستاذ المشارك في علوم البيانات الطبية الحيوية بجامعة ستانفورد والمؤلف المشارك للدراسة: إن SleepFM “يتعلم لغة النوم”.
وقام الباحثون أيضاً بإضافة سجلات صحية فردية لمرضى يتابعون في عيادة النوم لتدريب النظام على التنبؤ بالأمراض المستقبلية.
وثبت أن النموذج يحقق دقة لا تقل عن 80% في التنبؤ بظهور مرض باركنسون والزهايمر والخَرَف وأمراض القلب الناتجة عن ارتفاع ضغط الدم والنوبة القلبية وسرطان البروستاتا وسرطان الثدي، كما تنبأ بدقة بوفاة المريض في 84% من الحالات.
أما الأمراض الأقل دقة فكانت أمراض الكلى المزمنة والسكتة الدماغية واضطراب نظم القلب، حيث رُصدت بنحو 78%.
أوضح إيمانويل مينيو، أستاذ طب النوم في ستانفورد، أن وجود عدد هائل من المؤشرات الصحية عند دراسة النوم يجعلها تجربة عامة لعلم وظائف الأعضاء تُجرى خلال ثماني ساعات وتوفر بيانات غنية.
أشار القائمون على الدراسة إلى أن دمج جميع البيانات أدى إلى تقديم تنبؤات أكثر دقة، فمثلاً الإشارات الجسدية غير المتزامنة (كأن يبدو الدماغ نائماً بينما يبدو القلب مستيقظاً) تشكل إشارات مبكرة.
وأعلنت جامعة ستانفورد أنها ستضيف بيانات من الأجهزة القابلة للارتداء إلى قاعدة SleepFM لتحسين التنبؤات.
ولاحظ الباحثون أن الدراسة اقتصرت على أشخاص يشتبه في إصابتهم بمشاكل صحية نظرًا لمشاركتهم في تجارب عيادات النوم، مما يعني أن عيّنتهم لا تمثل قدرة الذكاء الاصطناعي على اكتشاف الأمراض لدى عامة الناس.
يذكر أن جامعة ستانفورد هي مؤسسة تعليمية خاصة رائدة تقع في وادي السيليكون بكاليفورنيا، وتشتهر بابتكاراتها في التكنولوجيا والهندسة والأعمال.
