Kaliforniya merkezli Stanford Üniversitesi'ndeki araştırmacılar tarafından geliştirilen dil modeli SleepFM, bir kullanıcının uyurken beyin aktivitesini, kalp atış hızını, solunum sinyallerini, bacak hareketlerini ve göz hareketlerini okuyarak hastalık riskini değerlendiriyor. SleepFM, bir kişinin ne kadar iyi uyuduğuna bağlı olarak 100'den fazla sağlık sorununa yakalanma riski altında olup olmadığını söyleyebiliyor.
Nature'da yayınlanan bir çalışma SleepFM'in, 1999 ve 2024 yılları arasında 65 bin hastadan toplanan 580 bin saatin üzerinde uyku verisi alınarak eğitildiğini ortaya koydu. Araştırmacılar, SleepFM'i gelecekteki hastalıkları tahmin edecek şekilde eğitmek için bu verileri uyku kliniği hastalarının bireysel sağlık dosyalarıyla eşleştirdi.
Demans ve Parkinson'ı tespit etmede yüzde 80 doğruluk payı
SleepFM, bir hastanın Parkinson hastalığı, Alzheimer hastalığı, demans, hipertansif kalp hastalığı, kalp krizi, prostat kanseri ve meme kanseri geliştirip geliştirmeyeceğini tahmin etmede en az yüzde 80 oranında doğru sonuç verdi. Model ayrıca bir hastanın hayatını kaybetmesini yüzde 84 doğruluk oranıyla öngördü.
Kronik böbrek hastalığı, inme ve düzensiz kalp atışı olarak kabul edilen aritmi gibi rahatsızlıkları en az yüzde 78 oranında tespit ederek bu rahatsızlıkları tahmin etmede daha az sonuç verdi. Stanford Üniversitesi'nde uyku tıbbı profesörü olan Emmanuel Mignot "Uykuyu incelerken inanılmaz sayıda sağlık sinyali kaydediyoruz. Tamamen esaret altında olan bir denek üzerinde sekiz saat boyunca incelediğimiz bir tür genel fizyoloji. Veri açısından zengin" dedi.
Araştırmacılar, çalışmanın yalnızca uyku kliniği denemelerine katılan ve bu nedenle halihazırda sağlık sorunu olabileceğinden şüphe edilen kişilerle yapıldığını vurguladı. Bu durumun, yapay zekanın genel nüfusta hastalıkları tespit etme başarısını bire bir yansıtmadığı belirtildi.
Kaynak: Gazete Oksijen
