Yeni süni intellekt modeli cəmi bir gecəyə 100-dən çox xəstəlik riskini qiymətləndirir

Alimlər cəmi bir gecəlik yuxu zamanı əldə edilən fizioloji məlumatları təhlil edərək yüzdən çox xəstəliyin inkişaf riskini qiymətləndirə bilən yeni süni intellekt (Sİ) modeli hazırlayıblar.

"PostMedia"nın məlumatına görə, "Nature Medicine" jurnalında dərc olunan bu araşdırma göstərir ki, yuxu zamanı beyin dalğaları (elektrik aktivliyi), ürək döyüntüsü və tənəffüs kimi fizioloji göstəricilərin qeydə alınması, hələ simptomlar yaranmazdan əvvəl gələcək sağlamlıq problemlərinin erkən əlamətlərini üzə çıxara bilər.

Sİ modeli nəhəng məlumat bazası əsasında təlim keçib. O, yuxu xüsusiyyətlərini ürək-damar xəstəlikləri, diabet, xərçəngin bəzi növləri və psixi sağlamlıq pozuntuları daxil olmaqla, yüzdən çox xəstəlik kateqoriyası ilə əlaqələndirən qanunauyğunluqları aşkar edir.

Tədqiqat müəllifləri hesab edirlər ki, gecə fizioloji siqnallarının təhlili xəstəlik riski haqqında erkən xəbərdarlıq üçün rahat və qeyri-invaziv (müdaxiləsiz) bir üsul ola bilər. Bu məlumatlar klinikalarda standart metod olan polisomnoqrafiya vasitəsilə asanlıqla əldə edilir.

Tədqiqatçılar vurğulayırlar ki, pis yuxu yalnız yorğunluq və diqqət dağınıqlığına səbəb olmur, həm də orqanizmdə zamanla ciddi xəstəliklərə çevrilən daha dərin pozuntulardan xəbər verə bilər.

Süni intellekt adi metodlarla fərq edilməsi çətin olan mürəkkəb qanunauyğunluqları analiz edir. Bu yanaşma xəstəliklərin fərdiləşdirilmiş profilaktikasına yol açır: əgər sistem müəyyən bir vəziyyət üçün yüksək risk proqnozlaşdırarsa, həkim və pasiyent qabaqcadan həyat tərzini korreksiya edə və ya xəstəliyin inkişafının qarşısını almaq üçün monitorinqə başlaya bilərlər.

Müəlliflər qeyd edirlər ki, texnologiya hələ əlavə yoxlama və klinik sınaqlara ehtiyac duyur, lakin artıq səhiyyə sistemlərinə inteqrasiya olunmaq və profilaktik təbabətdə tətbiq edilmək potensialına malikdir. Bu, xəstəliklərin erkən aşkarlanması yanaşmasını əsaslı şəkildə dəyişə və milyonlarla insana aşkar simptomlar görünməzdən illər əvvəl risk xəbərdarlığı almağa kömək edə bilər.