Al Mount Sinai, un modello di intelligenza artificiale basato su un trasformatore elabora ora dati su intere notti di sonno, trasformando potenzialmente la ricerca e la diagnostica del sonno grazie a un'accuratezza e a informazioni senza pari.
I ricercatori della Icahn School of Medicine al Mount Sinai hanno sviluppato uno strumento di intelligenza artificiale avanzato progettato per analizzare il sonno di un'intera notte con una precisione senza precedenti. Denominato Patch Foundational Transformer for Sleep (PFTSleep), questo modello di intelligenza artificiale trasformativa ha il potenziale per rivoluzionare il modo in cui i disturbi del sonno vengono diagnosticati e trattati.
Pubblicato il nella rivista Sleep, lo studio è uno dei più grandi del suo genere, esaminando oltre 1 milione di ore di dati sul sonno. Il modello PFTSleep impiega un'architettura di trasformazione simile a quelle utilizzate nei grandi modelli linguistici come ChatGPT, ma specificamente adattata per elaborare segnali di sonno estesi.
"Questo è un passo avanti nell'analisi e nell'interpretazione del sonno assistite dall'intelligenza artificiale", ha affermato in un comunicato stampa il primo autore Benjamin Fox, un dottorando presso la Icahn School of Medicine al Mount Sinai nell'Artificial Intelligence and Emerging Technologies Training Area. "Sfruttando l'intelligenza artificiale in questo modo, possiamo apprendere le caratteristiche cliniche rilevanti direttamente dai dati del segnale dello studio del sonno e utilizzarle per la valutazione del sonno e, in futuro, altre applicazioni cliniche come il rilevamento dell'apnea notturna o la valutazione dei rischi per la salute legati alla qualità del sonno".
Analisi completa del sonno
L'analisi tradizionale del sonno si affida spesso a esperti umani che valutano manualmente brevi segmenti di dati sul sonno, oppure a modelli di intelligenza artificiale in grado di analizzare solo brevi periodi.
Tuttavia, questo nuovo approccio analizza i dati completi del sonno notturno, tra cui onde cerebrali, attività muscolare, frequenza cardiaca e modelli respiratori, acquisendo così modelli del sonno più dettagliati e sfumati.
L'analisi completa del modello promette di standardizzare la ricerca sul sonno e di supportare strumenti clinici volti a identificare i disturbi del sonno e altri rischi per la salute.
"I nostri risultati suggeriscono che l'intelligenza artificiale potrebbe trasformare il modo in cui studiamo e comprendiamo il sonno", ha aggiunto il coautore corrispondente senior Ankit Parekh, professore associato di medicina presso la Icahn School of Medicine al Mount Sinai e direttore dello Sleep and Circadian Analysis Group al Mount Sinai. "Il nostro prossimo obiettivo è quello di perfezionare la tecnologia per applicazioni cliniche, come l'identificazione più efficiente dei rischi per la salute correlati al sonno".
Impatto sulla pratica clinica
L'innovativo strumento di intelligenza artificiale è particolarmente significativo nel migliorare l'efficienza e la coerenza degli studi sul sonno. Sebbene non sostituisca l'esperienza clinica, mira ad aiutare gli specialisti del sonno fornendo analisi più rapide e standardizzate.
"Questo approccio basato sull'intelligenza artificiale ha il potenziale per rivoluzionare la ricerca sul sonno", ha aggiunto il coautore corrispondente senior Girish N. Nadkarni, presidente del Dipartimento di intelligenza artificiale e salute umana di Windreich al Mount Sinai. "Analizzando intere notti di sonno con maggiore coerenza, possiamo scoprire informazioni più approfondite sulla salute del sonno e sulla sua connessione con il benessere generale".
Direzioni future
I prossimi passi per i ricercatori includono l'espansione delle capacità dell'IA oltre la classificazione delle fasi del sonno per rilevare specifici disturbi del sonno e prevedere vari esiti sulla salute. Questo progresso è fondamentale per creare nuovi strumenti diagnostici e trattamenti che potrebbero migliorare la vita dei pazienti.