ხელოვნური ინტელექტის (AI) ახალ მოდელს ძილის ხარისხის გამოყენებით შეუძლია განსაზღვროს, ემუქრება თუ არა ადამიანს 100-ზე მეტი დაავადების განვითარების რისკი. კალიფორნიის სტენფორდის უნივერსიტეტის მკვლევრების მიერ შემუშავებული SleepFM, დიდი ენობრივი მოდელი (LLM), დაავადების რისკის შესაფასებლად ძილის დროს ტვინის აქტივობას, გულისცემას, სუნთქვის სიგნალებს, ფეხებისა და თვალების მოძრაობას კითხულობს.
ჟურნალ „Nature“-ში გამოქვეყნებულ ახალ კვლევაში, მკვლევრებმა ხელოვნური ინტელექტის მოდელს ასწავლეს 580 000 საათზე მეტი ძილის მონაცემების გამოყენებით, რომლებიც 1999-დან 2024 წლამდე 65 000 პაციენტისგან შეგროვდა.
მონაცემები მოპოვებული იყო ძილის კლინიკებიდან, სამედიცინო დაწესებულებებიდან, სადაც ძილის პარამეტრების შეფასება ღამით ხდება და დაიყო ხუთწამიან ფრაგმენტებად, რომლებიც დიდი ენობრივი მოდელების ტრენინგისთვის „სიტყვების“ ფუნქციას ასრულებდა.
„SleepFM არსებითად ძილის ენას სწავლობს“, - თქვა ჯეიმს ზოუმ, სტენფორდის უნივერსიტეტის ბიოსამედიცინო მონაცემთა მეცნიერების ასისტენტ-პროფესორმა და კვლევის თანაავტორმა.
