ИИ научился выявлять скрытые риски для здоровья по данным исследования сна
Новая модель искусственного интеллекта научилась выявлять долгосрочные риски для здоровья на основе данных стандартного исследования сна. Алгоритм смог обнаруживать признаки, связанные с сердечно-сосудистыми заболеваниями, ухудшением когнитивных функций и повышенным риском смерти.
Исследование провела междисциплинарная команда, в которую вошли сомнологи, специалисты по искусственному интеллекту, анализу данных и нейробиологии. Работа была опубликована 3 августа 2026 года в журнале Nature Communications.
Ученые выяснили, что обычное ночное исследование сна содержит значительно больше информации о состоянии организма, чем принято использовать в медицинской практике. Обычно такие обследования применяют прежде всего для диагностики апноэ сна и оценки нарушений дыхания.
Новая модель смогла анализировать более широкий набор сигналов, включая данные о работе мозга, сердца, мышц и дыхательной системы. Благодаря этому алгоритм обнаруживал закономерности, которые не отражались в стандартных медицинских показателях.
Исследователи разделили пациентов на пять групп в зависимости от уровня риска. У участников из наиболее уязвимой группы вероятность смерти в течение следующих пяти лет оказалась примерно в два раза выше, чем у людей с минимальным риском.
При этом традиционный показатель тяжести апноэ сна не позволял объяснить столь заметную разницу между группами.
По данным авторов работы, ежегодно в США проводится от 1 до 4 миллионов лабораторных исследований сна. Во время таких процедур фиксируется большое количество физиологических параметров, однако в повседневной практике врачи используют лишь часть полученной информации.
Профессор Рина Мехра отметила, что в течение десятилетий результаты исследования сна сводились к нескольким основным показателям. Использование искусственного интеллекта, по ее словам, позволяет получить более детальное представление о состоянии организма во время сна.
Модель разработали в рамках программы Discovery Accelerator — десятилетнего исследовательского партнерства Кливлендской клиники и IBM. Проект посвящен применению искусственного интеллекта и квантовых вычислений в биомедицинских исследованиях.
Для обучения алгоритма использовали данные реестра STARLIT, связанного с исследованиями сна в Кливлендской клинике. Затем результаты проверили на независимой национальной группе пациентов.
Авторы отмечают, что модель показала сопоставимую эффективность у мужчин и женщин. Это важно, поскольку некоторые традиционные показатели апноэ сна исторически демонстрировали более высокую точность у мужчин.
В перспективе такой подход может сделать медицину сна более персонализированной. Данные стандартного обследования смогут использоваться не только для диагностики нарушений дыхания, но и для оценки риска болезней сердца, нервной системы и общего ухудшения здоровья.
Следующим этапом станет проверка метода на более разнообразных группах населения. Это необходимо, прежде чем технологию можно будет широко применять в клинической практике, пишет progorod59.ru.
