В Стэнфордском университете была представлена SleepFM, революционная модель искусственного интеллекта, способная оценить риски свыше 130 заболеваний по данным одной ночи сна. Она успешно выявляет не только расстройства сна, но и серьезные патологии, такие как инфаркт миокарда и болезнь Паркинсона.
SleepFM основана на переработке полисомнографии, традиционного метода диагностики, который использует множество датчиков. Однако, в отличие от существующих узкоспециализированных моделей, она использует масштабный датасет из 585 тысяч часов сна от 65 тысяч пациентов.
Команда разработчиков применила метод self-supervised learning, что позволяет модели выявлять глубокие взаимосвязи между системами организма, а не полагаться на ручную разметку данных. Ключевая инновация — механизм Channel-Agnostic Attention, который помогает сохранять качество анализа в различных условиях.
Результаты впечатляют: точность диагностики болезни Паркинсона достигает 89%, а риск сердечного приступа предсказывается с точностью 81%. SleepFM может стать важным инструментом для ранней диагностики в будущем.