Diversos estudos já mostraram que dormir bem é essencial para evitar doenças futuras. Pensando nisso, um novo modelo de inteligência artificial (IA) foi desenvolvido por pesquisadores da Stanford Medicine para prever o risco dessas comorbidades durante o sono.
Conhecido como SleepFM, a IA foi treinada com quase 600 mil horas de dados de sono coletadofs de 65 mil participantes e é capaz de prever, a partir de uma única noite de sono, o risco de uma pessoa desenvolver mais de 100 problemas de saúde.
Os dados de sono provêm da polissonografia, uma avaliação abrangente do sono que utiliza diversos sensores para registrar a atividade cerebral, a atividade cardíaca, os sinais respiratórios, os movimentos das pernas, os movimentos oculares, entre outros. Esse exame é considerado o padrão ouro em estudos que monitoram pacientes durante a noite de sono.
Os pesquisadores usaram esses dados para construir um modelo de IA capaz de se auto-treinar e aplicar o que aprendeu a uma gama de tarefas. Segundo os pesquisadores, a IA foi capaz de incorporar múltiplos fluxos de dados — eletroencefalografia, eletrocardiografia, eletromiografia, leitura de pulso e fluxo de ar respiratório, por exemplo — e compreender como eles se relacionam entre si.
Após a fase de treinamento, os pesquisadores puderam ajustar o modelo para diferentes tarefas. Primeiramente, eles testaram o modelo em tarefas padrão de análise do sono, como a classificação de diferentes estágios do sono e o diagnóstico da gravidade da apneia do sono.
Em seguida, os pesquisadores se dedicaram a prever o surgimento de doenças futuras a partir de dados do sono. Para identificar quais condições poderiam ser previstas, eles precisavam combinar os dados de polissonografia utilizados no treinamento com os resultados de saúde a longo prazo dos mesmos participantes. Felizmente, eles tinham acesso a mais de meio século de registros de saúde de uma clínica do sono.
Segundo os pesquisadores, o SleepFM analisou mais de mil categorias de doenças em registros de saúde e encontrou 130 que poderiam ser previstas com razoável precisão a partir dos dados de sono do paciente. As previsões da IA foram robustas para câncer, complicações na gravidez, doenças circulatórias e transtornos mentais, atingindo um índice C (ou índice de concordância) superior a 0,8. Isso significa que, em 80% dos casos, a previsão do modelo está de acordo com o que realmente aconteceu.
O SleepFM se destacou na previsão da doença de Parkinson (índice C de 0,89), demência (0,85), doença cardíaca hipertensiva (0,84), ataque cardíaco (0,81), câncer de próstata (0,89), câncer de mama (0,87) e morte (0,84).
"Ficamos agradavelmente surpresos ao constatar que, para um conjunto bastante diversificado de condições, o modelo é capaz de fazer previsões informativas", afirma James Zou, professor associado de ciência de dados biomédicos e coautor sênior do estudo, em comunicado à imprensa.
Diante dos resultados do estudo, os pesquisadores estão trabalhando em maneiras de aprimorar ainda mais as previsões do SleepFM, adicionando dados de dispositivos vestíveis, e para entender exatamente o que a IA está interpretando.
"Isso não nos é explicado em inglês", diz Zou. "Mas desenvolvemos diferentes técnicas de interpretação para descobrir o que o modelo está analisando ao fazer uma previsão específica de uma doença."
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