शोधकर्ताओं ने एआई मॉडल विकसित किया है जो नींद के आंकड़ों से बीमारी के खतरे की भविष्यवाणी करता है

शोधकर्ताओं ने एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता मॉडल विकसित किया है जो नींद के डेटा का उपयोग करके सौ से अधिक विभिन्न स्वास्थ्य स्थितियों के विकसित होने के जोखिम का अनुमान लगा सकता है।

‘स्लीपएफएम’ नामक इस मॉडल को अमेरिका के स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं सहित शोधकर्ताओं द्वारा विकसित किया गया था, और 65,000 प्रतिभागियों से एकत्र किए गए लगभग छह लाख घंटे की नींद के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था।

नेचर मेडिसिन जर्नल के एक पेपर में वर्णित एआई सिस्टम का शुरुआत में नींद के विश्लेषण से जुड़े मानक कार्यों पर परीक्षण किया गया था, जैसे नींद के विभिन्न चरणों को ट्रैक करना या स्लीप एपनिया की गंभीरता का निदान करना।

मॉडल का उपयोग नींद के डेटा का विश्लेषण करके भविष्य में बीमारी की शुरुआत की भविष्यवाणी करने के लिए किया गया था, जिसमें स्लीप क्लिनिक से प्राप्त स्वास्थ्य रिकॉर्ड डेटा शामिल था।

शोधकर्ताओं ने कहा कि स्वास्थ्य रिकॉर्ड में 1,000 से अधिक रोग श्रेणियों को देखा गया और मरीज की नींद के डेटा का उपयोग करके 130 का उचित सटीकता के साथ अनुमान लगाया जा सकता है।

“जब हम नींद का अध्ययन करते हैं तो हम आश्चर्यजनक संख्या में संकेतों को रिकॉर्ड करते हैं। यह एक प्रकार का सामान्य शरीर विज्ञान है जिसे हम एक ऐसे विषय में आठ घंटे तक अध्ययन करते हैं जो पूरी तरह से बंदी है। यह बहुत डेटा समृद्ध है” स्टैनफोर्ड विश्वविद्यालय के मनोचिकित्सा और व्यवहार विज्ञान विभाग में नींद की दवा के प्रोफेसर वरिष्ठ लेखक इमैनुअल मिग्नॉट ने कहा।

पॉलीसोम्नोग्राफी – जिसे नींद के अध्ययन में स्वर्ण मानक माना जाता है – नींद के डेटा को इकट्ठा करने का एक सामान्य साधन है जो अन्य पहलुओं के अलावा मस्तिष्क गतिविधि, हृदय समारोह, श्वसन संकेतों और आंखों की गतिविधियों को रिकॉर्ड करने के लिए सेंसर का उपयोग करता है।

शोधकर्ताओं ने कहा कि एआई मॉडल डेटा की कई धाराओं को शामिल करने में सक्षम था – जैसे इलेक्ट्रोएन्सेफलोग्राफी (मस्तिष्क की विद्युत गतिविधि), इलेक्ट्रोकार्डियोग्राफी, इलेक्ट्रोमोग्राफी (मांसपेशियों की विद्युत गतिविधि), पल्स रीडिंग और श्वास वायु प्रवाह – और यह पता लगाएं कि वे एक दूसरे से कैसे संबंधित हैं।

टीम ने एआई के प्रशिक्षण के लिए एक नई तकनीक विकसित की, जिसे ‘लीव-वन-आउट’ कंट्रास्टिव लर्निंग कहा जाता है। यह अनिवार्य रूप से डेटा की एक पद्धति या धारा को छुपाता है और अन्य संकेतों के आधार पर लापता टुकड़े को फिर से बनाने के लिए मॉडल को चुनौती देता है।

एआई प्रणाली की भविष्यवाणियां कैंसर, गर्भावस्था की जटिलताओं, संचार संबंधी स्थितियों और मानसिक विकारों के लिए विशेष रूप से मजबूत पाई गईं, जिससे 0.8 से अधिक ‘सी-इंडेक्स’ स्कोर प्राप्त हुआ।

शोधकर्ताओं ने कहा कि सी-इंडेक्स, या कॉनकॉर्डेंस इंडेक्स, एआई के पूर्वानुमानित प्रदर्शन का एक सामान्य उपाय है – विशेष रूप से, यह भविष्यवाणी करने की क्षमता है कि समूह में किन्हीं दो व्यक्तियों में से कौन पहले किसी घटना का अनुभव करेगा।

“एक रात की नींद से, स्लीपएफएम कम से कम 0.75 के सी-इंडेक्स के साथ 130 स्थितियों की सटीक भविष्यवाणी करता है, जिसमें सर्व-कारण मृत्यु दर (सी-इंडेक्स, 0.84), मनोभ्रंश (0.85), मायोकार्डियल रोधगलन (0.81), हृदय विफलता (0.80), क्रोनिक किडनी रोग (0.79), स्ट्रोक (0.78) और अलिंद फ़िब्रिलेशन (0.78) शामिल हैं,” लेखकों ने लिखा।

उन्होंने कहा, “हालांकि प्रदर्शन विभिन्न श्रेणियों में भिन्न होता है, स्लीपएफएम नियोप्लाज्म (ट्यूमर), गर्भावस्था जटिलताओं, संचार संबंधी स्थितियों और मानसिक विकारों सहित कई क्षेत्रों में मजबूत परिणाम प्रदर्शित करता है।”

एआई मॉडल का मजबूत प्रदर्शन पार्किंसंस रोग के जोखिम की भविष्यवाणी करने में भी देखा गया था – जिसमें नींद की स्थिति को शुरुआती संकेतकों में माना जाता है – और विकास संबंधी देरी और विकार।