В журнале Sleep вышла заметка про то, какую роль займет искусственный интеллект в исследованиях сна, и мы не смогли отказать себе в удовольствии об этом написать.
Вот представьте, что вы спите, а умная система с ИИ на борту анализирует ваши мозговые волны и предсказывает, не грозит ли вам инфаркт через несколько лет. Современные нейросети уже умеют такое делать, и они уже даже превзошли врачей в точности анализа сна по результатам полисомнографии. Что еще может предложить здесь ИИ?
Сон критически важен для нашего здоровья – он консолидирует память, влияет на обмен веществ и психическое состояние. Однако нарушения сна стали глобальной эпидемией, о которой не так мало говорят и еще меньше знают, что с ней делать. Главная проблема в том, что «золотой стандарт» диагностики – полисомнография – требует ночевки в специальной лаборатории, где пациент будет полностью опутан проводами. Это дорого, неудобно и недоступно большинству людей. Затем врачи вручную анализируют часы записей мозговой активности, что отнимает много времени и чревато ошибками.
Первое, что сделал ИИ в сомнологии – автоматизировал рутинную работу. Ученые обучили нейросети распознавать стадии сна по данным энцефалограммы. Но настоящий прорыв случился, когда исследователи осознали, что ИИ может не просто заменять человека в рутинных операциях, упрощая его работу, но и решать более глубокие задачи.
Обычная расшифровка сна дает гипнограмму – ступенчатый график, показывающий смену стадий сна каждые 30 секунд. Но ИИ может работать с «гипнограммой плотности» – более детальным представлением, которое показывает вероятность каждой стадии сна в каждый момент времени. Более того, нейросети научились анализировать сон с разрешением до долей секунды. Одна из научных групп создала систему, которая определяет до 1280 микростадий сна в минуту. Такая детализация позволяет лучше различать здоровых людей и пациентов с апноэ сна.
Также ИИ претендует на то, чтобы опять «переписать» учебники. Машинное распознавание электроэнцефалограммы во сне привело к пониманию, что наш сон, возможно, вовсе не делится на четкие стадии. Анализ «внутренних представлений» нейросетей показывает, что сон может существовать в виде континуума, а не дискретных категорий. Это кардинально меняет наше понимание «сонной» физиологии в принципе.
Долгое время развитие ИИ тормозила нехватка размеченных данных – каждую запись сна должен был проанализировать эксперт-человек (как и в анализе любых других медицинских изображений). Но в последние годы появились самообучающиеся системы, которые учатся на «сырых» данных без разметки. Нейросеть восстанавливает «испорченные» фрагменты сигналов мозга по контексту – так она изучает скрытые закономерности в огромных массивах данных. Такие предобученные модели работают намного лучше систем, созданных с нуля, особенно когда размеченных данных мало.
Одна из научных групп пошла еще дальше и создала SleepFM – универсальную модель, которая анализирует не только мозговые волны, но и сердечный ритм и дыхание. Оказалось, что даже простейший алгоритм машинного обучения, работающий с «пониманием» SleepFM, превосходит сложные нейросети.
Недавно разработанная система PFTSleep, обученная на данных почти 14 тысяч пациентов, не просто сравнялась с врачами – она их превзошла. Впечатляют результаты долгосрочного тестирования – на повторном обследовании тех же пациентов через годы система продемонстрировала коэффициент согласия 0.82 (где 1.0 означает идеальное совпадение). Это означает, что ИИ может отслеживать изменения сна человека на протяжении многих лет.
Интересно, что система работает почти одинаково хорошо как с полным набором датчиков, так и с упрощенной версией всего из трех каналов. Это говорит о теоретической возможности в дальнейшем массово создавать простые носимые устройства для пользователей.
Однако на этом исследователи не останавливаются. Усовершенствованная версия SleepFM, проанализировав более 585 тысяч часов сна у 65 тысяч человек, научилась предсказывать развитие 130 различных заболеваний с точностью выше 75%. То есть вы можете сделать обычное исследование сна, а ИИ предупредит о риске инсульта, онкологических заболеваний или других недугов за годы до их проявления.
Параллельно с развитием ИИ совершенствуются носимые устройства. Уже сейчас специализированные смарт-браслеты с ЭЭГ-датчиками могут определять стадии сна и выявлять апноэ во сне с точностью, близкой к профессиональному лабораторному оборудованию. Главное преимущество носимых устройств – масштабирование. Они могут собирать данные миллионов людей месяцами и годами. Это несопоставимо больше, чем может дать любое клиническое исследование. На таких объемах данных можно обучать ИИ-системы принципиально нового уровня.
Автор считает, что мы стоим на пороге эры персонализированной медицины сна. Относительно скоро каждый сможет получить детальный анализ своего сна дома, узнать о рисках для здоровья и получить индивидуальные рекомендации для их снижения.
Конечно, остаются и проблемы (как их сейчас модно называть – вызовы): нужно валидировать новые методы, сделать их доступными, решить этические вопросы. Но похоже, что в этой сфере искусственный интеллект действительно может оказаться полезным для сохранения здоровья и для научных физиологических целей в том числе.
Текст: Анна Хоружая