Bilim insanları, bir kişinin sadece bir gece uyurken kaydedilen biyolojik sinyalleri analiz ederek gelecekte ortaya çıkabilecek hastalık risklerini tahmin edebilen yeni bir yapay zekâ sistemi geliştirdi. Bu araştırma, uyku verilerinin sağlık takibinde yeni bir pencere açabileceğini gösteriyor.
Araştırma ekibi tarafından Nature Medicine’de yayımlanan çalışmada, “SleepFM” adını verdikleri bir multimodal temel model kullanıldı. Model, uyku sırasında yapılan polisomnografi kayıtlarından elde edilen beyin, kalp, solunum ve kas aktiviteleri gibi çok sayıda fizyolojik sinyali bir arada değerlendirebiliyor.
Polisomnografi, uyku laboratuvarlarında kullanılan ve beynin elektriksel aktiviteleri, kalp ritmi, solunum ve diğer sinyallerle ilgili verileri kaydeden kapsamlı bir değerlendirme yöntemidir. Bu verilerin büyük kısmı insani analizde kullanılmasa da yapay zekâ sayesinde yeni ilişkiler ortaya çıkarılabiliyor.
🧠 Nasıl çalışıyor?
SleepFM modeli, yaklaşık 65.000 katılımcıdan toplanan yaklaşık 585.000 saatlik uyku verisi ile eğitildi. Model, bu büyük veri setinden öğrenerek yalnızca bir gece uykusundan elde edilen sinyallerle, gelecekte ortaya çıkma ihtimali olan 130’dan fazla hastalık riskini tahmin edebiliyor.
Elde edilen sonuçlardan bazıları şöyle:
-
ölüm riski tahmininde yüksek başarı (C-index ~0.84)
-
demans ve kalp hastalıkları gibi ciddi tabloların tahmininde iyi performans
-
kronik böbrek hastalığı riskinin tahmini
Bu sonuçlar, modelin uyku verilerinden geniş sağlık bilgisi çıkartabildiğini gösteriyor.
📊 Ne anlama geliyor?
Uzmanlar bu gelişmenin, uyku verilerinin yalnızca uyku bozukluklarını değerlendirmekte değil; aynı zamanda genel sağlık riski tahmini için de kullanılabileceğini düşündürdüğünü belirtiyor. Ancak bu araçların henüz günlük klinik pratiğe tam anlamıyla girmesi için daha fazla doğrulama ve değerlendirmenin gerektiği ifade ediliyor.
Stanford Medicine gibi önde gelen kurumların iş birliğiyle elde edilen bulgular, yapay zekânın doktorların karar süreçlerine yeni bir boyut katabileceğini işaret ediyor. Araştırma, uyku verilerinin insan fizyolojisinin geniş bir yelpazesini yansıttığını ve bu verilerden doğru analizler yapılabilirse gelecekte kişiselleştirilmiş sağlık risk profili çıkarılmasının mümkün olabileceğini ortaya koyuyor.
🩺 Uzman ne diyor?
Uyku ve veri bilim uzmanları, bu tür modellerin hastalık riskini tahmin etmede umut verici olduğunu ancak sonuçların doğrudan tedavi kararına dönüşmeden önce daha geniş çalışmalarla doğrulanması gerektiğini ifade ediyor. Ayrıca modele dayalı tahminlerin, klinik bulgular ve doktor değerlendirmesi ile birlikte dikkate alınmasının önemine vurgu yapılıyor.
