ИИ распознал риски болезней по данным сна

Искусственный интеллект научился оценивать долгосрочные угрозы для здоровья по данным обычного ночного обследования сна. Алгоритм выявляет скрытые сигналы, которые связаны с заболеваниями сердца и сосудов, ухудшением когнитивных функций и повышенным риском смерти, сообщает progorod59.ru.

Разработкой занималась междисциплинарная группа ученых. В нее вошли специалисты по медицине сна, искусственному интеллекту, анализу данных и нейробиологии. Результаты исследования были опубликованы 3 августа 2026 года в журнале Nature Communications.

Авторы работы установили, что стандартное лабораторное исследование сна содержит больше информации о состоянии организма, чем обычно используют врачи. На практике такие процедуры чаще всего применяют для диагностики апноэ сна и оценки нарушений дыхания.

Новая модель обрабатывает не только привычные показатели, но и более широкий набор физиологических сигналов. В анализ входят данные о работе мозга, сердца, мышц и дыхательной системы. Это помогает находить закономерности, которые остаются незаметными при стандартной медицинской оценке.

Участников исследования распределили на пять групп по уровню риска. У пациентов из наиболее уязвимой категории вероятность смерти в течение следующих пяти лет оказалась примерно в два раза выше, чем у людей из группы с минимальным риском.

При этом традиционный показатель тяжести апноэ сна не объяснял такую разницу. Исследователи считают, что в данных ночного обследования есть дополнительные признаки, которые могут указывать на общее состояние здоровья.

Авторы отмечают, что в США ежегодно проводят от 1 до 4 миллионов лабораторных исследований сна. Во время таких процедур фиксируется большой объем физиологических данных, но в повседневной практике используется только часть этих сведений.

Профессор Рина Мехра подчеркнула, что на протяжении десятилетий результаты обследований сна сводили к нескольким ключевым показателям. По ее словам, искусственный интеллект дает возможность подробнее оценивать процессы, которые происходят в организме во время сна.

Модель создали в рамках программы Discovery Accelerator. Это десятилетнее исследовательское партнерство Кливлендской клиники и IBM, посвященное применению искусственного интеллекта и квантовых вычислений в биомедицинских исследованиях.

Для обучения алгоритма использовали данные реестра STARLIT, связанного с исследованиями сна в Кливлендской клинике. Затем работу модели проверили на независимой национальной группе пациентов.

Ученые также сообщили, что алгоритм показал сопоставимую эффективность у мужчин и женщин. Это имеет значение, поскольку некоторые обычные показатели апноэ сна ранее демонстрировали более высокую точность у мужчин.

В будущем такой подход может сделать медицину сна более персонализированной. Данные стандартного обследования смогут применять не только для выявления нарушений дыхания, но и для оценки риска сердечно-сосудистых и неврологических заболеваний, а также общего ухудшения здоровья.

Следующим этапом станет проверка метода на более разнообразных группах населения. Это необходимо перед тем, как технологию можно будет широко использовать в клинической практике.