Cercetătorii au descoperit că modul în care inima intră în starea de repaus în timpul somnului poate oferi indicii vitale despre sănătatea cardiovasculară. Folosind o singură electrocardiogramă (ECG) înregistrată cu un electrod plasat pe piept în timpul nopții, inteligența artificială poate estima riscurile de sănătate pe termen lung. Această tehnologie permite identificarea unor afecțiuni grave care ar putea apărea în următorii 10 ani, oferind o fereastră de prevenție mult mai largă.
Sistemul de învățare profundă a fost antrenat inițial pe date medicale publice de la aproape 16.000 de pacienți care participaseră la un studiu de somn la Spitalul General Massachusetts din Boston. Ulterior, modelul a fost testat pe alte două seturi de date masive, care au inclus aproape 10.000 de pacienți de la Spitalul Universității Emory și 13.000 de pacienți de la Centrul Medical Beth Israel Deaconess din Boston. Această abordare complexă a permis validarea preciziei algoritmilor pe grupuri diverse de subiecți.
Rezultatele analizei arată că modelul AI poate clasifica participanții în funcție de niveluri diferite de risc cardiovascular. Pentru fiecare creștere cu o deviație standard a scorului calculat, riscul de fibrilație atrială crește cu 103% până la 172%, în timp ce riscul de accident vascular cerebral este cu 19% până la 40% mai mare. De asemenea, riscul de insuficiență cardiacă crește cu 69% până la 133%, iar riscul de deces din orice cauză este cu 65% până la 82% mai ridicat.
Autorul studiului, Gari Clifford, profesor de inginerie biomedicală la Institutul de Tehnologie din Georgia, susține că integrarea acestor scoruri în studiile de somn poate îmbunătăți depistarea timpurie. Datele obținute în timpul somnului oferă informații pe care metodele tradiționale, care se bazează pe ECG realizate când persoana este trează, le pot omite. Chiar și după luarea în calcul a factorilor precum vârsta, sexul, diabetul, hipertensiunea sau fumatul, datele de somn rămân extrem de relevante.
În cele mai ușoare etape ale somnului, modificările ritmului cardiac și ale conducerii electrice a inimii oferă indicii esențiale despre sănătate. Integrarea datelor ECG din timpul somnului a îmbunătățit modelele de estimare a riscului cu până la 6% pentru fibrilația atrială și cu până la 9% pentru insuficiența cardiacă. Deși aceste creșteri par modeste, ele permit o diferențiere mult mai bună între persoanele care vor dezvolta sau nu o afecțiune cardiacă gravă.
În prezent, standardul de referință pentru diagnosticarea tulburărilor de somn este polisomnografia (PSG), o procedură care înregistrează adesea și activitatea inimii. Totuși, dacă datele nu indică o problemă evidentă, rezultatele sunt rareori analizate în profunzime, ceea ce poate duce la trecerea cu vederea a unor informații subtile despre funcționarea inimii. Tehnologia AI promite să transforme aceste date în instrumente de screening pentru boli cardiovasculare grave.