Stanford Medicine araştırmacıları, sadece bir gecelik uyku verilerini analiz ederek bir kişinin gelecekteki sağlık risklerini belirleyebilen devrim niteliğinde bir yapay zeka sistemi geliştirdi. Nature Medicine dergisinde yayımlanan çalışmaya göre bu teknoloji, hastalık belirtileri henüz ortaya çıkmadan yıllar önce 130’dan fazla tıbbi durumu yüksek doğrulukla tahmin edebiliyor.

BİR GECELİK UYKUDAN 130 HASTALIĞI TAHMİN EDİYOR

SleepFM adı verilen bu temel model, yaklaşık 65 bin katılımcıdan elde edilen 585 bin saatlik uyku kaydı kullanılarak eğitildi. Yapay zeka; genel ölüm riski, demans, kalp krizi, kalp yetmezliği ve felç gibi kritik sağlık sorunlarını öngörmede oldukça başarılı sonuçlar veriyor. Araştırmacılar, sekiz saatlik bir uyku süresince vücudun çok zengin fizyolojik sinyaller sunduğunu ve uykunun adeta genel bir fizyoloji testi olduğunu vurguluyor.

 

Geliştirilen sistem, uykunun “dilini” öğrenmek için beyin dalgaları, kalp ritmi, kas hareketleri ve solunum verilerini bir araya getiriyor. Kontrastlı öğrenme adı verilen özel bir yöntemle çalışan model, farklı vücut sistemlerinin uyku sırasında birbirleriyle nasıl etkileşime girdiğini analiz ediyor. Örneğin, beyin uykudayken kalbin uyanık gibi görünmesi gibi sistemler arasındaki uyumsuzluklar, potansiyel sağlık sorunlarının işareti olarak değerlendiriliyor.

Araştırma kapsamında kullanılan veriler, 1999 ile 2024 yılları arasını kapsayan çok geniş bir döneme yayılıyor. Bu sayede bazı hastaların sağlık durumları 25 yıl boyunca takip edilebildi. SleepFM, sadece nörolojik ve kalp hastalıklarını değil; Parkinson, prostat kanseri ve meme kanseri gibi farklı kategorilerdeki hastalıkları da başarıyla tespit edebildi.

Yapay zeka, özellikle kanser türlerini tahmin etmede 0.90 gibi oldukça yüksek bir doğruluk puanına ulaştı.

Uzmanlar, bu yapay zeka modelinin klinik ortamlardaki farklı cihaz yapılandırmalarına uyum sağlayabildiğini belirtiyor. Gelecekte bu sistemin, hastalıkların erken teşhisinde ve önleyici tıpta standart bir yöntem olarak kullanılması hedefleniyor.